패스키 도입을 위한 비즈니스 케이스 구축: 도입률 및 ROI 예측

패스키를 구현하는 것은 상당한 리소스를 투입하기 전에 견고한 비즈니스 케이스가 필요한 전략적 이니셔티브입니다. 패스키의 기술적 이점은 분명하지만, 조직의 동의를 얻는 것은 비즈니스 목표에 부합하는 실질적인 가치를 보여주는 데 달려 있습니다. 핵심 동기를 이해하고 패스키 도입이 이러한 동기에 어떻게 직접적인 영향을 미치는지 파악하는 것이 필수적인 첫 단계입니다.

일반적으로 패스키 도입의 동기는 세 가지 주요 범주로 나뉩니다:

1. 보안 강화: 비밀번호는 사이버 공격의 주요 경로입니다. 패스키는 FIDO 표준과 공개 키 암호 방식을 활용하여 피싱에 대한 저항성과 크리덴셜 스터핑에 대한 방어력을 제공합니다. 이는 2025년까지 전 세계적으로 170억 달러의 손실을 유발할 것으로 예상되며 사고당 상당한 비용이 발생하는 계정 탈취(ATO) 사기와 관련된 막대한 재정적, 평판적 위험을 직접적으로 완화합니다. 비밀번호에 대한 의존도를 줄이면 전반적인 보안 태세가 강화됩니다.
2. 운영 비용 절감: 기존 인증 방식은 상당한 운영 부담을 수반합니다. 헬프데스크 시간과 생산성 손실을 고려할 때 비밀번호 재설정만으로도 조직은 사고당 약 30~70달러의 비용을 부담하며, 대기업의 경우 연간 수백만 달러에 이를 수 있습니다(패스키가 비용을 절감하는 방법 보기). 또한 SMS와 같은 기존의 다중 인증(MFA) 방식은 지역별로 크게 다른 메시지당 비용(SMS 비용 절감에 대해 알아보기)이나 인증 앱 또는 특정 플랫폼에 대한 사용자당 라이선스 비용(사용자당 월 3달러에서 10달러 이상)을 수반합니다. 패스키는 이러한 지속적인 운영 비용을 상당히 줄이거나 없앨 수 있습니다.
3. 수익 증대 및 사용자 경험(UX) 개선: 로그인 및 결제 과정에서의 마찰은 사용자를 단념시키는 주요 원인으로, 장바구니 포기와 참여도 감소로 이어집니다. 연구에 따르면 소비자의 50% 이상이 마찰 때문에 판매자를 바꿀 수 있으며, 많은 이들이 더 간단한 경험을 위해 더 많은 비용을 지불할 의향이 있다고 합니다. 패스키는 비밀번호나 기존 MFA보다 훨씬 빠르고 원활한 로그인 경험(Corbado 내부 데이터 기준 4~6배 빠름)을 제공하여 전환율을 높이고, 이탈을 줄이며, 전반적인 고객 만족도를 향상시킬 수 있습니다(UX 개선 살펴보기).

중요한 것은, 이러한 이점들은 패스키가 대상 고객에 의해 적극적으로 생성되고 사용될 때만 실현된다는 점입니다. 단순히 기술을 제공하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 따라서 패스키 도입률을 정확하게 모델링하고 예측하는 것은 신뢰할 수 있고 달성 가능한 비즈니스 케이스를 구축하는 데 근본적으로 중요합니다(도입이 중요한 이유 이해하기).

패스키 도입은 단일 지표가 아니라 시간이 지남에 따라 발전하는 두 단계의 사용자 여정의 결과입니다:

1. 패스키 생성(등록) / 사용자 패스키 활성화: 사용자가 자신의 계정에 대한 패스키 자격 증명을 등록하는 초기 행위로, 일반적으로 특정 기기에 연결되거나 플랫폼 제공업체(예: Google 비밀번호 관리자, iCloud 키체인)를 통해 기기 간에 동기화됩니다. 등록은 계정 등록 중, 이전 방식으로 성공적으로 로그인한 후(일반적인 "로그인 후 알림" 전략 - 패스키 생성 모범 사례 보기), 또는 사용자가 계정 보안 설정을 통해 시작할 수 있습니다.
2. 패스키 사용(기존 패스키로 로그인): 등록된 사용자가 로그인할 때 비밀번호, OTP 또는 기타 사용 가능한 대체 방법으로 되돌아가지 않고 실제로 패스키를 사용하는 비율을 측정합니다. 이 사용률은 조건부 UI(Conditional UI) 프롬프트, 전용 '패스키로 로그인' 버튼, 자동 실행되는 패스키 플로우 또는 원탭 로그인 액션과 같은 상황에 맞는 알림을 특징으로 하는 최적화된 로그인 플로우를 통해 크게 높일 수 있습니다. 또한 보조 기기에 대한 지원을 확대하고 원활한 기기 간 인증 플로우를 활성화하면 더 높은 사용률을 장려할 수 있습니다. 높은 사용률은 패스키 로그인 플로우가 편리하고 사용자가 선호한다는 것을 나타냅니다(로그인 모범 사례 알아보기).

진정한 도입 = 성공적인 생성 + 일관된 사용.

비즈니스 가치와 직접적으로 연결되는 궁극적인 성공 척도는 패스키 로그인율입니다: 전체 로그인 이벤트 중 패스키를 사용하여 완료된 비율입니다.

목표 도입률을 달성하는 데는 시간이 걸린다는 점을 인식하는 것이 중요합니다. 사용자는 일반적으로 특정 상호 작용, 가장 흔하게는 로그인 과정 자체에서만 패스키를 생성하거나 사용할 기회를 접하게 됩니다. 이러한 상호 작용의 빈도, 즉 평균 사용자가 연간 얼마나 자주 로그인하는지가 사용자 기반이 패스키 프롬프트에 노출되는 속도와 결과적으로 도입이 얼마나 빨리 증가할 수 있는지를 결정합니다. 매일 로그인하는 사용자는 분기별로 로그인하는 사용자보다 패스키를 도입할 기회가 훨씬 더 많습니다.

잠재적인 패스키 로그인율은 핵심 성과 지표(KPI)를 사용하여 수학적으로 추정할 수 있습니다:

패스키 로그인율 ≈ 기기 패스키 지원율(%) × 누적 등록률(%) × 패스키 사용률(%)

이 단순화된 모델은 달성 가능한 로그인율이 근본적으로 다음에 의해 제한된다는 것을 강조합니다:

• 기술적 도달 범위: 사용자의 기기와 브라우저가 실제로 패스키 기술을 지원하는 비율(기기 준비 상태 확인).
• 등록 성공률: 가능한 사용자가 패스키를 생성하도록 설득하는 전략의 효과.
• 로그인 선호도: 등록된 사용자가 일관되게 패스키를 사용하도록 장려하는 로그인 플로우 설계의 성공 여부.

본질적으로, 높은 패스키 로그인율을 달성하려면 기술적 타당성의 범위 내에서 사용자를 생성 및 사용 단계를 통해 성공적으로 안내해야 합니다. 사용자 로그인 빈도에 따라 이러한 비율이 시간이 지남에 따라 어떻게 변하는지 예측하는 것은 최종적인 비즈니스 영향을 정량화하는 데 근본적으로 중요합니다.

이론적인 이점에서 구체적인 사업 계획으로 나아가기 위해 조직은 현실적인 예측이 필요합니다. Corbado 패스키 도입률 계산기는 특정 입력값과 입증된 방법론을 기반으로 도입률을 모델링하여 이를 용이하게 하도록 설계되었습니다(Buy vs. Build 가이드에서 개념 살펴보기).

도입 KPI에 대한 현실적인 기대치를 설정하는 것이 중요합니다. 패스키 프로젝트가 성과가 저조하거나 실패하는 주된 이유는 지나치게 낙관적인 초기 예측과 전체 계획의 중심에 도입을 두지 않기 때문입니다(프로젝트가 실패하는 이유). 높은 도입률을 달성하려면 사용자 저항을 극복하고 경험을 최적화하기 위한 전략과 노력이 필요합니다. 낮은 도입률은 잠재적 ROI를 크게 감소시키고 보안 및 비용 절감 이점의 실현을 지연시킵니다.

CSV와 함께 무료로 제공되는 이 계산기는 여러 주요 입력값을 받아 시간 경과에 따른 패스키 로그인율을 예측합니다.

계산기는 도입 곡선을 모델링하기 위해 다음 입력값을 필요로 합니다:

• 사용자당 연간 로그인 횟수: 이 입력값은 사용자 기반 내에서 패스키 도입이 증가하는 _속도_를 결정합니다. 많은 서비스의 합리적인 시작점은 사용자당 연간 평균 2~5회 로그인입니다. 로그인이 더 빈번할수록 사용자는 등록 프롬프트와 사용 기회를 더 자주 접하게 되어(여러 번 표시되는 경우) 도입 곡선이 가속화됩니다. 결정적으로, 이 값은 주로 목표 도입률에 도달하는 _속도_에 영향을 미치며, 궁극적으로 달성 가능한 도입률 자체(기기 지원율, 등록률, 사용률에 의해 결정됨)에는 영향을 미치지 않습니다. 모델의 정밀도를 높이려면 사용자 기반에 특정한 실제 평균 로그인 빈도를 파악하려고 노력하십시오.

• 기기 패스키 지원율(%): 이는 실제 사용자 기반(봇 제외, 실제 사용자 중심) 중 기기와 브라우저가 기술적으로 패스키를 생성하고 사용할 수 있는 비율을 반영합니다. 전 세계 지원율은 높지만(약 93-95%), 사용자 인구 통계 및 기기 선호도에 따라 달라질 수 있습니다(준비 상태 통찰력 보기). 예를 들어, 사용자 기반이 데스크톱 사용자, 특히 Windows 10 또는 11에 크게 편중되어 있다면 운영 체제 제한이나 특정 브라우저 구성으로 인해 유효 지원율이 더 낮을 수 있습니다. 이는 패스키의 최대 잠재 사용자 기반을 정의합니다.

• 패스키 등록률(%): 이 중요한 입력값은 패스키 사용 가능 사용자 중 프롬프트나 옵션이 제공되었을 때 성공적으로 패스키를 생성하는 비율을 나타냅니다. 이 비율은 선택한 등록 전략에 크게 영향을 받습니다. 설정의 수동적 옵션은 낮은 비율을 낳는 반면, 최적화된 로그인 후 알림, 명확한 메시지, 잠재적으로 의무적이거나 자동적인 플로우는 훨씬 더 높은 등록률을 유도할 수 있습니다. 또한 사용자가 보조 기기에 패스키를 추가하도록 장려하고, 원활한 기기 간 인증을 활성화하며, 모든 기기에서 설정을 촉진하면(Google 비밀번호 관리자 또는 iCloud 키체인과 같은 비밀번호 관리자를 통한 동기화 포함) 필요할 때 패스키를 쉽게 사용할 수 있도록 하여 전반적인 도입 성공에 기여합니다(도입 모범 사례).

• 패스키 사용률(%): 패스키를 성공적으로 등록한 사용자의 경우, 이 지표는 후속 로그인 중 대체 방법 대신 패스키를 사용하는 비율을 나타냅니다. 이 비율은 패스키 로그인 플로우 자체의 효과와 사용자 친화성을 반영합니다. 조건부 UI(Conditional UI), 전용 패스키 버튼, 식별자 우선(Identifier-First)을 통한 지능형 자동 트리거링 또는 Corbado 원탭 버튼과 같은 원탭 로그인 메커니즘이 이 비율에 큰 영향을 미칩니다(로그인 플로우 모범 사례).

패스키의 개념적 이점은 설득력이 있지만, 중요한 기술 투자에는 직관 이상의 것이 필요합니다. 개선된 보안이나 사용자 경험에 대한 직감만으로는 예산과 조직적 합의를 확보하기에 충분하지 않습니다. 패스키 도입률 계산기는 믿음에서 데이터 기반 결정으로 나아가는 데 필요한 정량적 증거를 제공합니다.

제공된 입력값을 기반으로 계산기는 주요 출력값을 생성합니다:

• 예상 패스키 로그인율(구성된 시나리오): 주요 출력값은 계획된 구현 전략 및 최적화 노력을 반영하여 구성한 특정 등록 및 사용률로 달성할 것으로 예상되는 패스키 로그인율의 시간 기반 예측입니다.
• 예상 패스키 로그인율(Corbado 엔터프라이즈 시나리오): 비교를 위해 계산기는 고도로 최적화된 전략과 Corbado 엔터프라이즈 접근 방식(아래 시나리오 B에 자세히 설명됨)으로 달성된 일반적인 결과를 기반으로 한 예상 패스키 로그인율도 출력합니다. 이는 모범 사례 구현으로 달성 가능한 것에 대한 벤치마크를 제공합니다.

이러한 출력값은 예상 비용 절감과 같은 파생 지표와 함께 조직 전체의 다양한 이해관계자의 특정 관심사와 우선순위에 부합하도록 설계되었습니다. 이를 통해 프로젝트 후원자는 내러티브를 효과적으로 맞춤화할 수 있습니다:

• CFO 및 재무 부서: 초점은 자연스럽게 재무 지표에 맞춰집니다. 예상 ROI, 연간 및 누적 비용 절감 규모(특히 헬프데스크 부하 및 사기 감소로 인한), 계산된 투자 회수 기간을 강조하면 재무 승인에 필요한 정당성을 제공합니다.
• CISO 및 보안 팀: 강조점은 위험 감소로 이동합니다. 패스키 기술의 고유한 피싱 저항성에 힘입어 성공적인 피싱 및 ATO 사고의 예상 감소를 보여주면 조직의 보안 태세 개선과 비용이 많이 드는 침해 시나리오 완화를 정량화합니다.
• COO 및 운영 팀: 운영 효율성이 핵심입니다. 비밀번호 관련 헬프데스크 티켓의 예상 감소를 보여주는 것은 운영 부담 감소로 직접 이어지며 잠재적으로 IT 지원 직원이 더 가치 있는 작업에 집중할 수 있게 합니다. 기존 MFA 교체와 관련된 비용 절감도 운영 절감에 기여합니다.
• CMO, 제품 및 고객 성공 팀: 사용자 경험과의 연결이 가장 중요합니다. 직접적인 수익 영향은 별도로 모델링될 수 있지만, 패스키의 더 간단한 플로우에서 파생된 로그인 성공률 또는 속도의 잠재적 개선을 지적하는 것은 고객 만족도 증가, 잠재적으로 더 높은 전환율 및 사용자 마찰 감소에 대한 주장을 뒷받침합니다.

대상 고객과 계획된 구현 전략(기본부터 고도로 최적화된 것까지)을 반영하는 값을 입력함으로써 계산기는 예상 패스키 로그인율 궤적에 대한 데이터 기반 예측을 제공하여 재무 및 운영 계획을 위한 현실적인 기반을 형성합니다.

달성되는 패스키 도입 수준은 등록 및 사용 플로우를 최적화하는 데 투입되는 전략적 노력 및 투자와 직접적인 상관관계가 있습니다. 우리가 일반적으로 자문을 제공하는 두 가지 접근 방식을 대조해 보겠습니다(DIY 방식과 Corbado 비교):

• 전략: 패스키 생성은 수동적으로(예: 계정 설정을 통해) 제공되며, 주기적으로(예: 30일마다) 표시되는 기본적인, A/B 테스트되지 않은 로그인 후 알림으로 보완됩니다. 로그인 페이지에는 기존 비밀번호 필드와 함께 표준 "패스키로 로그인" 버튼이 있을 수 있으며, 조건부 UI(Conditional UI)를 지원할 수도 있습니다. 사용자 행동에 기반한 알림 메시지나 로그인 플로우의 적극적인 최적화는 거의 없습니다.
• 타당한 입력값:
  • 기기 지원율: 90%
  • 등록률: 20% (단순하고 맞춤화되지 않은 알림은 순전히 수동적인 옵션보다는 개선되지만 최적화된 프롬프트의 효과에는 미치지 못함)
  • 사용률: 30% (강력한 프롬프트나 고도로 최적화된 플로우 없이는 사용자는 종종 익숙한 비밀번호 습관으로 돌아가거나 패스키 옵션을 무시함)
• 예상 로그인율: 순전히 수동적인 방식보다는 약간 개선되었지만 여전히 낮음 (예: 90% 지원율 × 20% 등록률 × 30% 사용률 = ~5.4%)

• 전략: 대규모 배포에서 얻은 모범 사례를 구현합니다. 여기에는 A/B 테스트된 메시지를 사용한 적극적인 로그인 후 등록 알림, 패스키 인텔리전스(사용 가능성이 높을 때만 스마트하게 패스키 프롬프트를 트리거) 또는 원탭 패스키 버튼(첫 사용 후 패스키 로그인을 가장 쉬운 경로로 만듦)과 같은 기술을 사용한 고도로 최적화된 로그인 플로우, 다중 기기 패스키 지원에 대한 적극적인 장려, 강력한 기기 간 인증(CDA) 지원, 원활한 비밀번호 관리자 동기화, 그리고 나중에 특정 사용자 세그먼트에 대한 단계적 시행 가능성이 포함됩니다. 초점은 명시적으로 도입 지표를 극대화하는 데 있습니다.
• 타당한 입력값 (실제 결과 반영):
  • 기기 지원율: 90%
  • 등록률: 80% (시기적절하고 명확하며 테스트된 알림, 특히 모바일에서는 VicRoads와 같은 사례에서 볼 수 있듯이 높은 활성화율을 유도함)
  • 사용률: 95% (Corbado 원탭 버튼과 같이 고도로 최적화된 플로우를 통해 달성되며, 패스키 로그인을 기본적이고 가장 쉬운 경로로 만들고, 강력한 다중 기기 지원, 원활한 비밀번호 관리자 동기화, 강력한 기기 간 인증(CDA) 지원, 그리고 패스키 사용을 장려하는 명확한 사용자 메시징과 결합됨)
• 예상 로그인율: 훨씬 더 높으며, 종종 몇 달 내에 65% 이상에 도달함 (예: 90% 지원율 × 80% 등록률 × 95% 사용률 = ~68.4%)

아래의 대화형 계산기를 사용하여 시나리오가 미리 채워진 상태에서 다양한 도입 전략의 영향을 살펴보세요.

다음은 두 시나리오의 주요 입력값과 결과 예측을 요약한 표입니다(최적화된 설정으로 계산기에 직접 액세스할 수도 있습니다 여기).

이 차이는 단순히 패스키를 _제공_하는 것만으로는 불충분하다는 것을 강조합니다.

높은 도입률을 달성하고 따라서 상당한 비즈니스 이점을 실현하려면 등록 프롬프트와 로그인 사용자 경험을 모두 최적화하는 데 중점을 둔 헌신적인 전략이 필요합니다.

높은 도입률은 기본적인 넛징을 포함하더라도 우연히 발생하는 것이 아닙니다. 이는 다음에 대한 의도적인 집중의 결과입니다:

• 효과적인 넛징: 비밀번호 로그인 직후와 같은 적절한 시점에 최적화되고 명확한 가치 제안(편의성 또는 보안)으로 사용자에게 적극적으로 알리는 것은 기본 수준 이상의 등록을 유도하는 데 중요합니다(넛징 전략). 단순하고 대상이 지정되지 않은 넛징은 테스트되고 개선된 접근 방식에 비해 낮은 결과를 낳습니다.
• 마찰 없는 로그인 플로우: 패스키 로그인 경험을 비밀번호를 입력하거나 OTP를 처리하는 것보다 눈에 띄게 빠르고 쉽게 만드는 것이 사용률을 높이는 핵심입니다. 원탭 버튼과 같이 클릭을 최소화하고 가능한 경우 프로세스를 자동화하는 기술은 큰 영향을 미칩니다(로그인 플로우 최적화). 기본적인 구현은 종종 이러한 수준의 원활함을 달성하지 못합니다.
• 포괄적인 지원 범위 및 전략: 예외 사례를 처리하고, 원활한 기기 간 인증(CDA) 경험을 보장하며, 비밀번호 관리자 동기화를 지원하고, 사용자의 여러 기기에서 도입을 장려할 계획을 갖는 것은 잠재력을 최대한 활용하는 데 필요합니다. 가장 높은 도입 계층(종종 마지막 10-20%의 사용률)에 도달하려면 단순한 주기적 넛징을 훨씬 뛰어넘는 대상 지정 전략이나 특정 컨텍스트에 대한 단계적 의무 도입이 필요합니다.

무료 **Corbado 패스키 도입률 계산기**와 같은 도구로 추정된 예상 패스키 로그인율은 잠재적인 비즈니스 이점을 직접적으로 확장합니다. 계산기는 선택한 전략에 따라 시간 경과에 따른 이러한 예상 도입률을 CSV 파일로 내보낼 수 있습니다. 아래는 24개월 동안 "기본 DIY"와 "최적화된 Corbado 엔터프라이즈" 시나리오를 비교한 내보내기 예시입니다:

참고: 이 표는 Corbado 패스키 도입률 계산기에서 내보낸 예시이며, 여기에서 사용할 수 있습니다. 예측은 시뮬레이션을 기반으로 하므로 실행 간에 정확한 숫자가 약간 다를 수 있습니다.

이 예측 데이터는 보다 구체적인 재무 모델링을 가능하게 합니다. 이 월별 비율을 사용하여 해당 기간 동안의 누적 절감액을 추정할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같은 가상 비즈니스를 고려해 보겠습니다:

• 일일 로그인: 100,000
• 현재 로그인 비용 (예: SMS OTP): 로그인당 $0.05
• MFA 복구율: 로그인 중 0.1%는 비용이 많이 드는 MFA 재설정이 필요함.
• MFA 재설정 비용: 사고당 $50 (지원 시간 등)
• 패스키 영향: Corbado 내부 데이터에 따르면, 패스키를 사용하는 로그인의 경우 MFA 재설정을 75% 감소시킴.

이러한 가정과 표의 월별 도입률을 사용하여 로그인 비용 및 MFA 재설정 감소에 초점을 맞춰 두 시나리오에 대한 24개월 동안의 누적 절감액을 계산할 수 있습니다(월 평균 ~30.44일 가정):

누적 절감액 추정 (24개월 동안):

(일일 로그인 10만 건, 로그인당 비용 $0.05, MFA 재설정률 0.1%, 재설정당 비용 $50, 패스키 MFA 감소율 75%, 월 평균 ~30.44일, 그리고 예시 표의 24개월 도입률 기준)

• 시나리오 A: 기본적인 "DIY"

  • 로그인 비용 절감액: ~$157,500
  • MFA 재설정 방지 절감액: ~$118,100
  • 총 예상 누적 절감액 (DIY): ~$275,000

• 시나리오 B: 최적화된 "Corbado 엔터프라이즈"

  • 로그인 비용 절감액: ~$2,001,000
  • MFA 재설정 방지 절감액: ~$1,501,000
  • 총 예상 누적 절감액 (최적화): ~$3,502,000

(참고: 이는 단순화된 추정치입니다. 실제 절감액은 정확한 비용 구조, 사용자 행동 변화 및 특정 구현 세부 사항에 따라 달라집니다.)

중요 고려 사항: 포함되지 않은 비용. 이 분석은 잠재적 이점에만 초점을 맞춘다는 점을 기억하는 것이 중요합니다. 완전한 비즈니스 케이스는 구현 및 유지보수와 관련된 상당한 비용도 고려해야 합니다. 이 기사에서 자세히 다루지 않은 이러한 비용에는 다음이 포함됩니다:

• 구현 단계 중의 초기 프로젝트 비용.
• 기본적인 솔루션에 비해 시나리오 B와 같은 정교하고 최적화된 솔루션을 구축, 테스트 및 배포하는 데 필요한 잠재적으로 훨씬 더 높은 개발 노력(인력 및 시간).
• 높은 도입률과 성능을 유지하기 위한 출시 후 유지보수, 모니터링 및 지속적인 최적화를 위한 지속적인 비용.

이 누적 분석은 도입 전략에 따라 장기적인 재무적 영향이 극적으로 다르다는 것을 강조합니다:

• 운영 절감: 최적화된 접근 방식(시나리오 B)은 이 모델에서 2년 동안 기본적인 DIY 접근 방식(시나리오 A)에 비해 13배 이상의 누적 운영 절감 효과를 냅니다. 이는 훨씬 더 빠르고 높은 도입률에서 직접 비롯되며, 매달 SMS OTP 비용과 값비싼 MFA 복구 사고를 훨씬 더 많이 줄이는 결과로 이어집니다.
• 보안 개선: 시나리오 B에서 훨씬 더 많은 누적 패스키 로그인 수는 24개월 동안 자격 증명 도용 및 ATO 사기에 취약한 공격 표면이 지속적이고 훨씬 더 크게 감소함을 의미합니다.
• 수익/UX 이익: 사용자 경험, 전환율 및 만족도에 대한 누적 긍정적 영향은 시나리오 B에서 훨씬 더 큽니다. 전체 기간 동안 훨씬 더 많은 사용자 기반이 마찰 없는 로그인 혜택을 받기 때문입니다.

도입률 계산기는 유용한 출발점을 제공하지만, 진정으로 견고한 비즈니스 케이스를 구축하려면 종종 특정 상황에 맞는 더 깊은 분석이 필요합니다. Corbado에서는 수많은 대규모 배포에서 얻은 전문 지식과 데이터를 활용하여 조직과 정기적으로 협의하여 포괄적인 패스키 비즈니스 케이스를 개발합니다. 우리는 Corbado Connect for Enterprises와 같은 최적화된 접근 방식이 왜 기본적인 구현에 비해 지속적으로 우수한 도입률과 ROI를 산출하는지 정확하게 이해하도록 도울 수 있습니다.

저희 팀은 다음을 통해 귀사를 지원할 수 있습니다:

• 맞춤형 기기 환경 분석 수행: 귀사의 특정 사용자 기반의 기기 및 브라우저 분포를 분석하여 실제 패스키 준비 상태를 파악하고, 전 세계 평균보다 더 정확한 기반을 제공합니다.
• 맞춤형 예측 개발: 공개 계산기의 단순화된 버전인 정교한 내부 예측 도구를 활용하여 실제 프로젝트에서 얻은 미묘한 요소와 학습 내용을 통합하여 귀사의 비즈니스에 대한 매우 정확한 도입 예측을 생성합니다.
• 광범위한 비즈니스 영향 정량화: 기본적인 비용 절감을 넘어 사용자 경험(UX), 결제 완료율 및 관찰된 결과를 기반으로 한 전반적인 전환율 개선을 모델링하는 데 도움이 되는 통찰력을 제공합니다.
• 특정 사용 사례 분석: 전자상거래에서 흔히 볼 수 있는 단일 요소 인증 시나리오를 포함한 다양한 환경에서 패스키의 영향을 모델링하여 비밀번호 재설정과 같은 마찰을 줄이는 것이 어떻게 장바구니 포기율에 직접적인 영향을 미치는지 보여줍니다.

패스키에 대한 설득력 있는 비즈니스 케이스를 구축하고 조직에 미칠 수 있는 잠재적 영향을 완전히 이해하는 데 진지하다면, 저희에게 연락하여 맞춤형 분석에 대해 논의하십시오.

패스키는 더 안전하고 효율적이며 사용자 친화적인 디지털 생태계를 향한 길을 제공하는 인증 분야의 중요한 발전을 나타냅니다. 그러나 잠재력을 최대한 발휘하려면 초기 생성과 지속적인 사용을 모두 포함하는 상당한 사용자 도입을 달성해야 합니다.

구현에 착수하기 전에 Corbado 패스키 도입률 계산기와 같은 도구를 활용하고 전문가 상담을 고려하여 현실적이고 데이터 기반 예측에 전략의 기초를 두십시오(비즈니스 케이스 구축). 특정 컨텍스트와 의도한 최적화 노력 수준을 기반으로 도입을 모델링함으로써 다음을 수행할 수 있습니다:

• 재무, 보안 및 운영 이해관계자에게 공감을 얻는 신뢰할 수 있고 정량화 가능한 비즈니스 케이스를 구축합니다.
• 달성 가능한 KPI 기반 목표를 설정하고 기대치를 효과적으로 관리합니다.
• 도입률을 극대화하는 것으로 입증된 전략 및 기술에 대한 필요한 투자를 정당화합니다.
• 진행 상황을 측정하고 성공을 입증하기 위한 의미 있는 KPI를 설정합니다(성공 지표 추적).

인증의 미래는 점점 더 비밀번호 없는 세상으로 나아가고 있습니다. 전환 전략을 추측에 의존하지 마십시오. 도입 모델링 도구와 전문가의 통찰력을 활용하여 명확한 기준선을 설정하고 성공적인 패스키 배포를 위한 길을 닦는 견고한 사업 계획을 수립하십시오.