2026년 8월 제품 업데이트

AI 어시스턴트를 통해 차트를 생성할 때, 이제 차트 설정을 자동으로 검증하고 올바른 형식으로 변환하는 단계를 거칩니다.

분석 옵션이 빠지거나 설정이 맞지 않는 경우를 생성 전에 감지하므로, 자연어로 차트를 요청하실 때 더욱 신뢰할 수 있는 결과를 받아보실 수 있습니다.

멀티소스 알람에서 '상위 N개' 필터의 동작 방식이 개선되었습니다. 기존에는 각 데이터 소스가 개별적으로 필터링된 후 합쳐져, 의도치 않게 데이터가 누락되거나 0으로 표시되는 경우가 있었습니다. 이제 조인된 최종 결과를 기준으로 상위 N개가 선정되어, 설정하신 기준 그대로 정확한 결과를 받아보실 수 있습니다.

설정 화면에서 상위 N개 옵션이 개별 소스 카드에서 전체 결과 영역으로 이동하며, 정렬 기준으로 모든 소스의 측정값을 선택할 수 있습니다. '발송 지표 수' 라벨도 실제 동작에 맞게 '발송 행 수'로 수정되어 설정 의미가 더 명확해집니다. 단일소스 알람은 기존과 동일하게 동작합니다.

Meta 광고 계정의 이름을 변경하셨는데 Laplace의 데이터 통합 설정 화면에는 예전 이름이 그대로 보여 혼란스러우셨나요? 이제 Meta에서 관리 중인 최신 광고 계정 이름이 Laplace에도 자동으로 반영됩니다.

기존에는 최초 연동 시점의 이름만 표시되어, 계정 이름을 바꾸신 후에도 어떤 계정인지 파악하기 어려운 경우가 있었습니다. 이번 업데이트로 현재 Meta에 등록된 이름을 바로 확인하실 수 있어, 여러 광고 계정을 운영하시는 분들도 한눈에 구분하고 관리하실 수 있습니다.

Meta 광고 계정의 이름이 변경되어도 데이터 연결 화면에는 처음 연동했을 때의 이름이 계속 표시되던 문제를 수정했습니다. 이제 Meta에서 광고 계정 이름을 바꾸면 Laplace 화면에도 최신 이름이 자동으로 반영됩니다.

이전에는 계정 이름을 변경한 뒤에도 연동 당시의 옛 이름이 그대로 남아, 여러 계정을 운영하시는 분들께서 어떤 계정인지 구분하기 어려운 경우가 있었습니다. 특히 이름이 바뀐 계정이 다른 계정과 동일한 이름으로 보여 혼란을 드리기도 했습니다.

이번 개선으로 데이터 연결 목록에서 각 광고 계정을 현재 이름 그대로 확인하실 수 있어, 계정 관리가 한결 편리해집니다.

Meta 광고 관리자에서 광고 계정 이름을 변경하셨을 때, 라플라스 화면에는 연동 당시의 이름이 그대로 남아 혼란을 드렸습니다. 특히 여러 계정을 운영하시는 경우, 동일한 이름이 중복으로 표시되거나 실제 계정과 다른 이름이 보여 어떤 계정인지 구분하기 어려운 상황이 발생했습니다.

이번 업데이트로 광고 계정의 최신 이름이 화면에 자동으로 반영됩니다. 광고 관리자에서 계정명을 변경하시면 라플라스에서도 동일하게 업데이트된 이름을 확인하실 수 있습니다.

기존에 설정하신 광고 매칭 정보는 그대로 유지되므로, 계정 이름이 바뀌어도 매칭을 다시 설정하실 필요가 없습니다.

이제 AI 챗에서 첫 구매/재구매 분석 차트를 직접 요청하실 수 있습니다. 기존에는 대시보드 메뉴에서만 이용 가능했던 분석을, 대화창에 "첫 구매 고객 분석해 줘" 또는 "재구매 현황 보여 줘"라고 입력하는 것만으로 바로 확인하실 수 있게 되었습니다.

분석에 필요한 세부 조건—재구매 판단 기준, 환불 포함 여부, 집계 방식 등—도 AI가 정확히 반영하여 차트를 생성합니다. 대시보드에서 직접 설정하실 때와 동일한 정밀도의 결과를 챗 한 줄로 받아 보실 수 있습니다.

Google 스프레드시트 연동의 안정성이 개선되었습니다. 이전에는 여러 탭이 포함된 시트를 동기화할 때 Google API 제한에 걸려 동기화가 지연되거나 간헐적으로 실패하는 경우가 있었습니다.

이번 업데이트로 시트 읽기 요청 속도를 자동으로 조절하여 API 제한 범위 내에서 안정적으로 동작하도록 개선했습니다. 탭이 많은 스프레드시트도 불필요한 재시도 없이 원활하게 데이터를 가져올 수 있으며, 전체 동기화 시간도 더 예측 가능해집니다.

앞으로 Google 스프레드시트 기반 데이터 연동을 더욱 안심하고 사용하실 수 있습니다.

회원 데이터에 회원 상태 항목이 추가되었습니다. 이제 활성, 휴면, 탈퇴, 가입 대기, 정지 등 회원의 현재 상태를 데이터로 관리하고 분석에 활용할 수 있습니다.

기존에는 회원 탈퇴나 휴면 전환을 별도로 표현할 방법이 없어, 실제 활동 회원 수를 정확히 파악하거나 이탈 회원을 분석 대상에서 제외하기 어려웠습니다. 이번 업데이트로 회원 상태에 따른 정교한 세그먼트 분석이 가능해집니다.

자사몰 API 직접 연동(Push Ingestion)을 사용하시는 경우, 회원 상태 값을 함께 전송하시면 최신 상태가 자동으로 반영됩니다. 데이터 매핑 화면에서 해당 항목을 확인하실 수 있습니다.

스마트스토어 연동 절차가 더 간단해졌습니다. 기존에는 판매자 ID 입력 후 주매니저 초대를 보내고 수락을 기다려야 했지만, 이제는 판매자 ID 입력과 대행사 등록 두 단계만으로 연동이 완료됩니다. 초대 메일을 확인하고 수락하는 번거로운 과정이 사라져 설정 시간이 크게 줄어듭니다.

또한 대행사 등록 여부를 자동으로 확인하도록 개선했습니다. 이전에는 대행사 등록이 누락되어도 연결 완료로 표시되어 데이터가 수집되지 않는 경우가 있었는데, 이제는 등록이 완료되어야만 연동이 정상 처리됩니다. 설정이 제대로 되었는지 별도로 확인하실 필요가 없습니다.

연동 방법

1. 라플라스에서 API 연동용 판매자 ID 입력
2. 네이버 판매자센터 [스토어 관리] > [스토어 설정] > [API 관리] 에서 상품·주문 API 대행사로 라플라스 애널리틱스 등록

온톨로지 조인에 시점(적용일자) 기준 조회 기능을 추가합니다. 지금까지는 규칙이 특정 시점부터 바뀌는 경우—예를 들어 수수료율이나 정산 비율이 특정 날짜 이후 변경되는 경우—이를 정확히 반영할 방법이 없어 최신 값 하나로 뭉치거나 상수로 고정해 넣는 방식에 의존해야 했습니다.

이제는 대상 데이터의 시점 컬럼과 기준표의 유효 시작 시점 컬럼을 지정하면, 각 행이 실제 발생 시점에 유효했던 규칙 값을 정확히 찾아 붙일 수 있습니다. 과거 데이터를 조회해도 그 시점에 맞는 값이 적용되므로, 시점에 따라 달라지는 요율이나 정책을 마트 설계에서 손으로 우회하지 않고 표준화된 방식으로 반영할 수 있습니다.

기대 효과

적용일자가 여러 번 바뀌는 규칙을 다루는 마트에서 계산 오류나 데이터 뭉침으로 인한 오배정 위험이 줄어들고, 시점 기반 조인을 매번 새로 설계할 필요 없이 일관된 방식으로 적용할 수 있게 됩니다.

카페24 상품 데이터 수집 속도가 대폭 개선됩니다. 기존에는 매일 전체 상품의 상세 정보를 처음부터 다시 가져왔지만, 이제는 변경된 상품만 선별하여 수집합니다. 이를 통해 수집 시간이 기존 대비 최대 수 시간 단축될 수 있습니다.

정확도는 그대로 유지됩니다

가격, 상품명, 이미지, 공급가 등 핵심 정보는 변경 시점을 정확히 추적하여 누락 없이 반영됩니다. 상품 삭제 감지 기능도 기존과 동일하게 동작하므로 데이터 정합성 걱정 없이 더 빠른 동기화를 경험하실 수 있습니다.

커스텀 대시보드에 달력 형태로 매출을 보는 차트를 추가했습니다. 라인 차트로는 톱니처럼만 보이던 요일별 패턴, 특히 주말과 평일의 차이가 달력 위 숫자로 바로 눈에 들어옵니다.

값이 있는 날은 금액 크기에 따라 색의 진하기가 달라지고, 매출이 0원인 날과 아직 데이터가 없는 날은 서로 다른 모습으로 표시되어 혼동할 일이 없습니다. 오늘 날짜는 진행 중임을 알 수 있는 표시가 더해지고, 조회 기간 이후의 미래 날짜는 비어 있는 칸으로 구분되어 지금이 어디인지 한눈에 파악할 수 있습니다. 날짜 위에 마우스를 올리면 상세 수치도 바로 확인할 수 있습니다.

참고

주 합계와 월 합계가 함께 표시되어 기간별 비교도 쉬워졌으며, 조회 기간이 지나치게 길어지는 경우에는 더 적합한 차트로 전환하도록 안내가 제공됩니다.

고객 여정 퍼널 분석을 커스텀 대시보드 안에서 다른 차트들과 함께 구성할 수 있도록 개선합니다. 지금까지는 퍼널 분석을 보려면 별도 페이지로 이동해야 했고, 다른 지표와 나란히 비교하거나 하나의 보고서로 저장·공유하기 어려웠습니다.

이번 개선을 통해 퍼널 데이터소스를 대시보드의 다른 차트들과 동일한 방식으로 다룰 수 있게 되어, 전환 단계별 데이터를 매출·방문자 지표 등과 함께 한 화면에서 보고, 대시보드 단위로 저장하고 팀원과 공유하는 흐름이 가능해집니다. 기존에 사용하던 퍼널 화면은 별도로 계속 이용하실 수 있습니다.

기대 효과

퍼널 분석이 보고서 작성과 대시보드 공유 흐름에 자연스럽게 통합되어, 전환 데이터를 매번 따로 확인하고 캡처해 붙여넣는 수고를 줄일 수 있습니다.

이제 고객님의 시스템에서 라플라스로 데이터를 직접 전송할 수 있습니다. 기존에는 라플라스가 외부 플랫폼에서 데이터를 가져오거나, 파일을 수동으로 업로드해야만 했습니다. 새로운 데이터 수집 API를 통해 고객님이 원하는 시점에 데이터를 즉시 푸시할 수 있게 되었습니다.

활용 예시

회원 정보, CRM 데이터 등 내부 시스템의 데이터를 라플라스에 연동하여 세그먼트 분석이나 다른 데이터와의 조인에 바로 활용할 수 있습니다. 별도의 연동 개발 없이 표준 API 호출만으로 데이터 파이프라인이 완성됩니다.

대시보드를 포함한 알람을 저장할 때, 해당 대시보드가 정상적으로 작동하는지 미리 확인합니다. 이전에는 알람 저장은 성공했지만 실제 발송 시점에 대시보드 오류로 알람이 전송되지 않는 경우가 있었습니다. 이제는 저장 단계에서 문제를 즉시 안내해 드리므로, 알람이 울리지 않는 상황을 사전에 방지할 수 있습니다.

대시보드 히스토리 복원 시 보호

대시보드를 이전 버전으로 복원할 때, 해당 대시보드를 참조하는 알람이 있다면 복원 후에도 알람이 정상 작동하는지 확인합니다. 복원으로 인해 알람이 깨질 수 있는 경우 미리 알려드려, 중요한 알람이 의도치 않게 중단되는 것을 막아줍니다.

알람 이력에서 발송 결과를 한눈에 확인할 수 있게 되었습니다. 기존에는 조건이 충족되어 알람이 '발송됨'으로 표시되더라도, 실제로 수신처에 도달했는지 별도로 확인하기 어려웠습니다. 이제 알람 이력 화면에 발송 상태가 독립된 항목으로 표시되어, 전체 성공·일부 성공·실패 여부를 바로 파악할 수 있습니다.

무엇이 달라지나요

• 알람 이력에서 발송 결과(전건 성공, 일부 성공, 실패 등)를 즉시 확인
• 발송 상태로 이력 필터링 가능
• 일부 수신처만 알림을 받은 '부분 성공' 케이스도 명확히 구분

알람 모니터링 시 "조건은 맞았는데 왜 알림이 안 왔지?"라는 의문을 더 이상 JSON을 뒤져가며 추적하지 않아도 됩니다. 발송 성공률을 점검하거나 장애를 진단할 때 훨씬 빠르게 원인을 파악할 수 있습니다.

이제 AI 어시스턴트에게 질문하면 화면에서 보시는 용어 그대로 답변을 받으실 수 있습니다. '주문', '상품별 주문', '광고', '측정값', '분석 기준' 등 익숙한 단어로 설명해 드립니다.

기존에는 "비개발자인데 쉽게 설명해 줘"라고 따로 요청해야 이해하기 쉬운 답변을 받을 수 있었습니다. 이번 개선으로 별도 요청 없이도 처음부터 명확한 답변을 받으실 수 있습니다. 숫자, 기간, 집계 기준도 정확하게 안내해 드리되, 내부 기술 용어 없이 설명합니다.

데이터 조회의 정확도는 그대로 유지됩니다. 쉬운 말로 안내하되 정확한 데이터를 보여드리는 것, 두 가지 모두 놓치지 않겠습니다.

리포트 표와 커스텀 대시보드의 차트 위젯에서 상품 이미지 컬럼이 더 이상 긴 URL 문자열로 표시되지 않고, 실제 이미지로 렌더됩니다. 셀에는 작은 썸네일이 표시되며, 마우스를 올리거나 클릭하면 원본 이미지를 확대해서 확인할 수 있습니다.

썸네일 정보가 없는 경우에는 원본 이미지로 자동 대체되어 표시되므로, 데이터 상황에 따라 이미지가 비는 일 없이 안정적으로 보여집니다. 이미지 로드에 실패하는 경우에는 기존과 동일하게 플레이스홀더가 표시되어 레이아웃이 깨지지 않습니다.

이번 개선은 상품 이미지 컬럼에만 적용되며, 광고 소재 이미지 등 기존에 이미지로 표시되던 컬럼의 동작에는 영향을 주지 않습니다. 덕분에 리포트와 대시보드에서 상품을 시각적으로 더 빠르게 구분하고 확인하실 수 있습니다.

피벗 테이블에서 열 차원이 시간 기준으로 설정된 경우, 각 행 옆에 해당 행의 시계열 추이를 작은 스파크라인으로 함께 표시할 수 있도록 개선합니다. 데이터를 별도 표로 옮기거나 다시 조회하지 않고도, 지금 보고 있는 피벗 테이블 안에서 바로 추이를 확인할 수 있어 분석 흐름이 끊기지 않습니다.

스파크라인의 높이는 컬럼 전체의 값 범위를 기준으로 맞춰지므로, 규모가 다른 행들을 나란히 봐도 실제 차이를 왜곡 없이 비교할 수 있습니다. 또한 중간에 값이 비어 있는 구간은 선이 끊어져 표시되어, 없는 데이터가 있는 것처럼 잘못 읽히는 일을 방지합니다.

기존에 스파크라인 설정을 사용하지 않던 대시보드와 테이블은 이번 변경과 무관하게 지금까지와 동일하게 보입니다.

구글 시트 데이터 연동 시 데이터 형식 오류를 더 정확하게 감지하고 안내해 드립니다. 기존에는 시트의 열 이름(헤더)만 확인했기 때문에, 실제 데이터 값이 등록된 형식과 맞지 않아도 문제를 발견하지 못하는 경우가 있었습니다. 예를 들어 숫자 열에 텍스트가 섞여 있으면 데이터 갱신이 조용히 중단되어 원인을 파악하기 어려웠습니다.

이제 실제 데이터 값을 기준으로 형식 적합성을 검증합니다. 숫자·정수·불리언 등 등록된 타입에 맞지 않는 값이 포함된 열이 있으면, 해당 시트는 갱신 대상에서 제외되고 어떤 열에 문제가 있는지 이메일로 알려드립니다. 연동된 시트가 여러 개여도 계정당 한 통으로 정리해서 발송되므로 메일함이 복잡해지지 않습니다.

네이버 검색광고의 광고비 분석이 더욱 정확해집니다. 기존에는 클릭당 과금(CPC) 비용만 집계되어, 시간보장형 광고나 브랜드 신규 광고 등 계약 기반 광고 상품의 비용이 리포트에 반영되지 않았습니다. 이번 업데이트로 계약형 광고 비용이 별도 항목으로 추가되어 실제 집행 금액을 빠짐없이 확인하실 수 있습니다.

계약 비용은 계약 기간에 따라 일별로 균등 분배되어 표시되므로, 날짜별 광고비 추이를 정확하게 파악할 수 있습니다. 기존 클릭 비용 데이터는 그대로 유지되며, 계약 비용은 새로운 항목으로 분리 제공됩니다.

이제 네이버 검색광고의 전체 광고비를 한눈에 파악하고, 보다 정밀한 광고 성과 분석과 예산 관리가 가능합니다.

그동안 % 기여도 보기를 켜면 표에서만 확인할 수 있었던 비중 컬럼을, 이제 숫자(스코어) 카드의 측정값으로도 선택하실 수 있습니다. 표에서 보던 실 결제금액 %와 같은 지표를 차트에서도 바로 활용할 수 있어, 비중 데이터를 보기 위해 표를 따로 열어 확인하던 번거로움이 줄어듭니다.

선택한 비중 지표는 표의 토글 상태와 관계없이 값이 표시되며, 표의 같은 컬럼과 동일한 값·배율로 보이도록 맞춰져 있어 두 화면을 오가며 수치를 비교할 때 혼란이 줄어듭니다.