Gowid IR Data Deck — 대시보드 설명서
왜 만들었나
투자자(기존/잠재) 미팅 시 Gowid의 핵심 경영 지표를 실시간으로 보여주기 위한 IR용 데이터 대시보드입니다.
기존에는 IR 미팅 때마다 엑셀/PPT를 수작업으로 업데이트해야 했고, 숫자가 여러 시스템에 흩어져 있어 일관성 유지가 어려웠습니다. 이 대시보드는 BigQuery 데이터를 하나의 웹 페이지에 자동으로 모아, PIN 코드를 아는 사람만 접근할 수 있도록 만든 것입니다.
핵심 설계 원칙:
- 투자자가 묻는 질문 순서대로 섹션을 배치
- 전사 → 제품별 드릴다운 구조 (좌: 전사, 우: 제품별 탭)
- 월간/연간 토글로 단기 트렌드와 장기 성장 동시 확인
- 별도 서버 없이 정적 HTML + Cloudflare Pages로 운영 (비용 $0)
대시보드 구성과 각 섹션이 답하는 질문
상단 KPI 카드 (5개)
투자자가 대시보드를 열었을 때 30초 안에 회사 상태를 파악할 수 있는 핵심 숫자 5개입니다.
| KPI | 답하는 질문 |
|---|---|
| Total GMV | "이 회사를 통해 얼마나 많은 돈이 흐르고 있는가?" — 플랫폼의 절대적 규모 |
| Total Revenue | "실제로 얼마를 벌고 있는가?" — GMV에서 고위드가 가져가는 매출 |
| Active Corps | "고객이 몇 개사인가?" — 고객 기반의 크기 |
| NRR | "기존 고객에서 매출이 늘고 있나, 줄고 있나?" — SaaS/핀테크의 가장 중요한 건강성 지표 |
| Total Exposure | "리스크에 노출된 총 금액이 얼마인가?" — 핀테크 고유의 리스크 규모 |
Section 1. GMV
"사업이 성장하고 있는가? 어떤 제품이 성장을 이끄는가?"
- 좌측 — 전사 GMV: 전체 제품의 GMV 합계 추이. 월간/연간 토글로 계절성과 장기 트렌드를 분리해서 볼 수 있음
- 우측 — 제품별 GMV: Card, FUEL, VWS, Engine, GWS, IT 각 제품의 개별 GMV 추이. 제품 포트폴리오의 성장 패턴 확인
투자자 관점: GMV 성장률이 둔화되는지, 특정 제품에 과도하게 의존하는지 확인
Section 2. Revenue & Take Rate
"GMV에서 실제로 얼마를 수익화하고 있는가? Take Rate은 안정적인가?"
- 좌측 — 전사 Revenue & Take Rate: 매출 절대값(bar) + Take Rate %(line) 이중축 차트
- 우측 — 제품별 Revenue & Take Rate: 제품마다 수익화 효율이 다르므로 개별 확인
투자자 관점: Take Rate이 하락 추세면 경쟁 심화나 가격 압박 신호. 상승이면 pricing power 확인
Section 3. Revenue & Profit
"매출은 성장하는데, 이익도 나고 있는가? 어떤 제품이 돈을 벌고, 어떤 제품이 투자 단계인가?"
- 좌측 — 전사 매출 & 영업이익: Revenue(bar) + Operating Profit(line) 추이
- 우측 — 제품별 매출 & 영업이익: Card, FUEL, VWS, GWS, IT 각각의 수익성
투자자 관점: "Growth at all costs"인지 "Profitable growth"인지 판단하는 핵심 섹션
Section 4. Active Corps
"고객 기반이 건강하게 확대되고 있는가?"
- 좌측 — 전사 Active Corps: 전체 활성 법인 고객 수 추이
- 우측 — 제품별 Active Corps: 제품마다 고객 수 성장 패턴 확인
투자자 관점: 매출 성장이 고객 수 증가에서 오는지(건강), 객단가 증가에서만 오는지(리스크) 구분
Section 5. ARPC (Average Revenue Per Corp)
"고객 한 곳당 얼마나 벌고 있는가? 객단가가 올라가고 있는가?"
- 좌측 — 전사 ARPC: 전체 Revenue / Active Corps
- 우측 — 제품별 ARPC: 제품마다의 객단가 수준과 추이
투자자 관점: ARPC 상승 = 고객이 더 많이 쓰고 있다(Expansion). 하락 = 소규모 고객 유입 or 대형 고객 이탈 신호
Section 6. NRR (Net Revenue Retention)
"기존 고객 매출이 자연 성장하고 있는가? Expansion이 Churn을 이기고 있는가?"
- 좌측 — 전사 NRR Bridge: NRR %를 Beginning / Expansion / Contraction / Churned로 분해한 워터폴 차트. "왜 NRR이 이 수치인가"를 구조적으로 설명
- 우측 — 제품별 NRR: Card, GWS, IT의 개별 NRR 추이
투자자 관점: NRR > 100%면 신규 영업 없이도 기존 고객만으로 매출 성장. SaaS/핀테크 투자에서 가장 중요한 지표 중 하나. 130%+ 이면 "Best in class"
Section 7. Churn & New
"고객이 얼마나 들어오고, 얼마나 나가는가? 이탈 사유는 무엇인가?"
- 좌측 — 전사 유효고객수: 유효(활성) 법인 수 + 신규 유입 / 이탈 추이
- 우측 — 제품별 유효고객수: Card, FUEL, VWS, GWS, IT별 고객 유입/이탈 패턴
투자자 관점: 신규 유입이 이탈을 지속적으로 상회하는지 = Net adds가 양수인지 확인. 이탈 사유(자발적/비자발적/미사용) 분석으로 제품 문제 vs 시장 문제 구분
Section 8. Cohort
"한번 들어온 고객이 시간이 지나도 계속 쓰는가? 빈티지별로 고객 품질이 개선되고 있는가?"
- 좌측 — 전사 코호트 (매출/이탈율): 가입 연도별 코호트가 시간이 지남에 따라 GMV가 얼마나 성장하는지(매출 뷰), 또는 얼마나 남아있는지(이탈율 뷰) 확인
- 우측 — 제품별 코호트: Card, GWS, IT별 코호트 리텐션/매출 곡선
투자자 관점: 우상향 매출 곡선 = "고객이 쓸수록 더 많이 씀" (strong product-market fit). 최근 코호트가 이전보다 나은지 = 제품/영업 효율 개선 확인
Section 9. Risk
"얼마나 안전하게 운영하고 있는가? 연체/손실이 통제 범위 안에 있는가?"
- KPI 4개: 단기연체율 / 장기연체율 / 대위변제율 / 손실율 (bp 단위) + Target 대비 상태 표시
- 리스크 추이 차트: Total / Card / FUEL / Engine별 bp 추이와 Target 라인
- 제품 탭: 제품마다 리스크 프로파일이 다르므로 개별 모니터링
투자자 관점: 핀테크 투자의 핵심 리스크 질문. "성장하면서 리스크가 함께 커지고 있지는 않은가?" bp 단위로 Exposure 대비 정규화하여, 포트폴리오 규모와 무관하게 리스크 품질을 비교 가능
Section 10. Vintage Loss Curves
"시간이 지남에 따라 각 분기 집행분의 손실이 어떻게 누적되는가?"
- 분기별 빈티지(집행 시점)의 누적 손실 곡선을 bp 단위로 시각화
- 전체 / 최근 2년 토글
투자자 관점: 최근 빈티지가 과거보다 손실 곡선이 낮으면 = 심사(underwriting) 능력 개선. 특정 빈티지가 급등하면 = 해당 시기 심사 문제 식별
Section 11. Capital Efficiency
"투입한 자본 대비 얼마나 효율적으로 매출을 만들고 있는가?"
- ROA 추이: 연환산 매출 / Exposure. 자본을 얼마나 효율적으로 회전시키는지
- Revenue Yield: 매출 / Exposure를 bp로 표현. Take Rate의 자본 효율 버전
투자자 관점: 같은 Exposure(자본)로 더 많은 매출을 뽑아내는지 = 비즈니스 모델의 효율성 개선 확인. 레버리지 효과 측정
Section 12. Rule of 40
"성장과 수익성의 균형이 잡혀 있는가?"
- Revenue Growth % + Operating Profit Margin %의 합
- 40% 이상이면 "건강한 성장"으로 평가 (SaaS 업계 기준)
투자자 관점: 성장률이 높으면 이익률이 낮아도 괜찮고, 이익률이 높으면 성장이 느려도 괜찮다는 트레이드오프를 하나의 숫자로 요약. 40 이상 = "투자 적격"의 시그널
Section 13. Engagement (DAU / MAU)
"고객이 실제로 제품을 얼마나 자주 쓰고 있는가?"
- DAU / MAU 추이: 일별 활성 사용자(DAU)와 월별 활성 사용자(MAU) 추이를 함께 표시
- DAU/MAU 비율 = 제품의 일상적 사용 빈도 (stickiness)
투자자 관점: DAU/MAU 비율이 높을수록 제품이 일상 업무에 깊이 침투해 있다는 증거. 이탈 가능성이 낮고 switching cost가 높음을 시사
Section 14. Top 20 Concentration
"매출이 소수 대형 고객에 과도하게 집중되어 있지 않은가?"
- Top 20 법인 집중도: 상위 20개 법인이 전체 GMV / Revenue / Exposure에서 차지하는 비율(%) 추이
- 세 가지 지표를 함께 보여 매출 집중도와 리스크 집중도를 동시에 파악
투자자 관점: 집중도가 높으면 대형 고객 이탈 시 매출 충격이 큼. 시간에 따라 집중도가 낮아지면 = 고객 기반이 건강하게 다변화되고 있다는 신호
Section 15. Cross-sell
"고객이 여러 제품을 함께 쓰고 있는가? 멀티프로덕트 전략이 작동하는가?"
- 좌측 — 멀티프로덕트 침투율: 단일 제품 사용 법인 vs 2개 이상 제품 사용 법인 수 추이
- 우측 — 멀티프로덕트 비율 (%): 전체 활성 법인 중 2개 이상 제품 사용 비율
투자자 관점: 멀티프로덕트 비율 상승 = 플랫폼 락인(lock-in) 강화, ARPC 상승 동력, 이탈률 감소 효과. "Growth Finance OS"라는 포지셔닝이 실제로 작동하는지 증명하는 핵심 지표
Section 16. Exposure Distribution
"익스포저가 특정 구간에 쏠려 있지 않은가? 포트폴리오가 건강하게 분산되어 있는가?"
- 익스포저 구간별 법인수 분포: 익스포저 크기 구간별로 몇 개 법인이 분포하는지 시각화
- 구간별 금액 합계도 함께 파악 가능
투자자 관점: 소수 대형 익스포저에 집중되면 신용 리스크 증가. 중소형 구간에 넓게 분산되어 있으면 = 포트폴리오 리스크 관리가 잘 되고 있다는 증거
데이터 흐름
BigQuery (gowid-prd)
| python scripts/extract_data.py
data.js (정적 JSON)
| git push
Cloudflare Pages (자동 배포)
|
https://gowid-ir-deck.pages.dev
- 업데이트 주기: 매월 초 1회
- 데이터 소스: 15개 BQ 테이블/뷰에서 자동 추출
- 접근 제어: PIN 코드
섹션별 BQ 데이터 소스 요약
| 섹션 | 주요 BQ 테이블 |
|---|---|
| GMV / Revenue / Corps / ARPC | mart_card.fin_prd_sales_monthly + mart_fuel.* + mart_subscription.* |
| Revenue & Profit | mart_profitability.* (OPM 추정치 적용) |
| NRR | mart_finops.fin_prd_sales_monthly + 제품별 NRR 테이블 |
| Churn & New | mart_card.fin_prd_customer_classification_monthly + 제품별 고객분류 |
| Cohort | mart_card.nrr_yearly_change |
| Risk | mart_risk.fin_prd_overdue_monthly + mart_card.fin_prd_exposure_monthly |
| Vintage | 분기별 빈티지 누적 손실 데이터 |
| Capital Efficiency | Revenue + Exposure 조합 계산 |
| Rule of 40 | Revenue Growth + OPM 조합 계산 |
| Engagement | mart_card.fin_prd_dau_wau_mau_total |
| Top 20 Concentration | mart_card.fin_prd_top20_sales_margin_monthly |
| Cross-sell | 전 제품 활성법인 UNION (멀티프로덕트 침투율) |
| Exposure Distribution | mart_card.fin_prd_exposure_monthly (구간별 분포) |
전체 구조 — 투자자 질문 흐름
"얼마나 큰가?" → KPI 카드, GMV, Revenue "돈을 버는가?" → Revenue & Profit, Take Rate "성장하고 있는가?" → GMV/Revenue/Corps 추이, YoY/MoM "고객이 건강한가?" → Active Corps, NRR, ARPC, Churn & New "오래 쓰는가?" → Cohort (리텐션 + 매출 곡선) "안전한가?" → Risk (bp), Vintage Loss Curves "효율적인가?" → Capital Efficiency, Rule of 40 "자주 쓰는가?" → Engagement (DAU/MAU) "쏠림은 없는가?" → Top 20 Concentration, Exposure Distribution "제품 다각화는?" → Cross-sell, 모든 섹션의 제품별 탭 (Card/FUEL/VWS/Engine/GWS/IT)