브레이즈
Braze로 메시지 우선순위를 설정하는 방법 4가지
Team MAXONOMY ・ 2021.03.22
Braze(브레이즈)를 도입한 주목적 중 하나는 바로 고객에게 최적화된 메시지를 최적화된 시간에 보내어 고객 인게이지먼트를 창출하는 것입니다. 이렇게 하기 위해서는 많은 개인화 캠페인을 생성함과 동시에 이들 중 우선순위가 높은 캠페인을 고객에게 도달하게 함으로써, 고객이 여러 개인화 캠페인을 한 번에 여러 번 수신받아 spam으로 인식하지 않도록 하는 작업도 매우 중요합니다. Braze(브레이즈)를 통해서 다양한 방법으로 메시지 prioritizing을 하는 방법을 이번 시간에 알아보도록 하겠습니다.
도구 1: 태그 기반 빈도 한도
Braze(브레이즈)의 태그를 사용하면 보다 스마트한 대시보드 정리, 보고와 타겟팅이 가능합니다. Braze(브레이즈) 플랫폼에서는 세그먼트, 캠페인과 Braze Canvas의 작성자, 편집자, 날짜와 상태 정보를 자동으로 추적할 뿐 아니라 브랜드가 맞춤 태그를 생성하여 원하는 대로 반응 유도 활동을 정리할 수 있습니다.
수년간 관찰한 바에 따르면 숙련된 Braze(브레이즈) 사용자들은 전략에 태그를 할당하여 고객 반응 유도를 위한 활동을 더욱 투명하게 파악하고 관리하는 것으로 나타났습니다. Braze(브레이즈) 내 캠페인에 태그를 활용하는 브랜드는 우선순위가 낮은 캠페인에 특정 세그먼트를 추가하여 비중을 제한함으로써 더 중요한 메시지를 우선적으로 전달할 수 있습니다.
이 과정의 원리는 무엇일까요? 주간 뉴스레터의 반응률과 전환율이 가장 높은 브랜드가 있다고 가정해보죠. 또한 이 브랜드는 인기 품목의 세일을 진행할 때 홍보 이메일도 함께 보냅니다. 홍보 메시지에 태그와 빈도 한도를 할당하면 뉴스레터는 항상 전달하고, 홍보 이메일은 뉴스레터와 충돌하지 않는 경우에만 전달하도록 할 수 있습니다.
도구 2: 정교하게 맞춤화된 '상세한 세그먼트'
이제 각 사용자의 브랜드 관련 반응에 대한 세부적인 정보를 수집하고 이러한 데이터를 활용하여 고객과의 관련성이 높은 정교하게 타겟팅된 타겟 세그먼트를 생성할 수 있습니다.
최신 야구/풋볼/농구 소식을 전하는 스포츠 미디어 앱을 생각해보세요. 이 브랜드의 경우 야구에 관한 기사를 좋아하는 고객 세그먼트, 풋볼에 관한 기사를 좋아하는 고객 세그먼트, 농구에 관한 기사를 좋아하는 고객 세그먼트, 그리고 여러 종목을 좋아하는 고객 세그먼트(예: 풋볼/농구를 좋아하는 고객, 야구/농구를 좋아하는 고객 등)를 만들 수 있습니다.
이러한 세그먼트를 생성한 후에는 대량 메시지 전송을 중단하고 타겟별 표준 메시지 플로우를 만들어 고객이 타겟팅 메시지와 일반 아웃리치 메시지를 함께 받는 일을 방지하고 자신의 관심사에 맞춰 엄선된 메시지만 수신하도록 할 수 있습니다. 또한 타겟 세그먼트는 동적이므로 사용자가 더 이상 농구에 관한 소식을 받지 않기를 원한다면 (또는 풋볼에 관한 소식도 함께 받아보기를 원한다면) 적절한 세그먼트에 추가하여 실시간으로 적합한 메시지를 받아보도록 조치할 수 있습니다.
도구 3: 커넥티드 콘텐츠
Braze(브레이즈) 플랫폼의 커넥티드 콘텐츠 기능을 사용하는 마케팅팀, 성장팀 및 인게이지먼트 팀은 퍼블릭 API나 브랜드의 자체 시스템에서 가져온 데이터를 활용하여 전송 시점에서 메시지를 맞춤화할 수 있습니다. 즉, 추천 엔진이나 기타 콘텐츠 맞춤화를 구축할 때 메시지를 전송하기 직전에 즉석으로 본문에 포함될 내용을 결정할 수 있습니다.
예를 들어 브랜드가 여러 주에 걸쳐 세일을 진행하는 경우에는 보통 여러 품목을 홍보하는 메시지 플로우를 만들고 수동으로 예약하여 사용자가 품목에 반응하도록 유도하게 됩니다. 하지만 커넥티드 콘텐츠 기능을 사용하면 홍보 메시지 플로우를 먼저 만든 다음 추천 엔진을 사용하여 각 고객에게 홍보할 품목을 자동으로 지정함으로써 우선순위 지정을 간소화할 수 있습니다.
이러한 방식에는 엔지니어링팀의 노력이 필요하지만 한 번 구축한 후에도 계속해서 재사용이 가능하다는 이점이 있습니다. 또한 이와 같은 목적으로 생성한 API endpoint는 전체 마케팅 에코시스템에 활용할 수 있습니다.
도구 4: 캔버스 브랜치
Braze(브레이즈)의 고객 여정 관리 도구인 Canvas를 사용하여 고객의 선호도와 행동에 최적화된 다양한 아웃리치를 제공하는 브랜치형 메시지 플로우를 구축하면 보다 관련성 높은 사용자 경험을 조성할 수 있습니다. 이러한 브랜치는 각 사용자를 향한 커뮤니케이션을 조정하고 맞춤화하는 데 효과적일 뿐 아니라, 플로우 내 메시지의 우선순위를 관리하는 데에도 활용할 수 있습니다.
보통 Braze(브레이즈)는 브랜드가 Canvas 내 여러 브랜치에 걸쳐 상호 배타적인 로직을 구축하도록 권장합니다. 즉, 각 브랜치의 필터는 모든 조건을 커버하며 사용자가 단 하나의 브랜치만 따라갈 수 있도록 지정해야 합니다. 다시 말해 아래 예의 이미지와 같이, 하나의 Variant 내의 개개인의 사용자는 브랜치 A, B 또는 C 중 하나만을 볼 수 있도록 각 브랜치의 Audience 상에서 filter 조건을 상호 배타적으로 구축해야 합니다.
아래와 같이 로직이 중복되면 사용자가 2가지 이상의 단계를 따라갈 수 있으므로 결과를 예측할 수 없게 됩니다.
위의 이미지와 같이 특정 사용자가 여러 메시지의 대상이 되는 경우, 아래의 이미지에서처럼 우선순위가 낮은 메시지와 관련된 단계에 약간의 Delay를 주어 추가하여 Braze(브레이즈)가 하나의 조건만을 선택(우선시)하도록 강제 설정할 수 있습니다.
이러한 방식은 우선순위 관리가 필요한 모든 상황에 적합한 것은 아니지만, 사용자에게 메시지가 전달되는 방식을 보다 효과적으로 관리할 수 있는 방법으로 활용될 수 있습니다.
팀맥소노미
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Amplitude Feature Experiment: 데이터 기반 실험의 시작
실험이 중요한 이유디지털 서비스를 운영하다 보면 다음과 같은 질문과 마주하게 됩니다. “이 버튼을 바꾸면 클릭률이 더 높아질까?” “새로운 기능을 모든 사용자에게 바로 공개해도 될까?” “프리미엄 사용자에게만 실험적으로 먼저 공개해보고 싶은데, 어떻게 관리하지?”대부분 경우 직감이나 내부 회의로 결정을 내리지만, 그 결과가 실제로 사용자 경험과 KPI에 긍정적인 영향을 주는지 알기 어렵습니다. 이로 인해 향후에 추가적인 실험 테스트를 수행하기 어려운 환경이 조성되어 버리기도 합니다.또한, 서비스를 운영하다보면, 서비스의 성장을 위해 여러 고민과 의사결정이 필요한 순간이 옵니다.✅ 새로운 기능을 모든 사용자에게 배포하기엔 위험할 때✅ 디자인이나 UI를 바꾸고 그 효과를 정확히 측정하고 싶을 때✅ 특정 사용자 그룹에게만 실험적으로 기능을 보여주고 싶을 때✅ 실험 결과를 클릭률, 전환율, 리텐션율 등의 지표로 분석하고 싶을 때따라서, 개발단의 리소스를 최소화하면서, 실제 사용자 데이터 기반의 결과 분석이 가능한 실험 체계를 도입할 필요가 있습니다. Amplitude Experiment는 고객에게 제공하는 기능 on/off 토글링부터 A/B 테스트, 점진적 릴리즈, 결과 분석까지 하나의 워크플로우 안에서 지원함으로써 "기능 실험 → 결과 측정 → 의사결정"을 오차없이 빠르게 수행할 수 있도록 도와줍니다.Amplitude Experiment에서는 다음 두 가지 방식으로 실험을 구성할 수 있습니다.Feature ExperimentWeb Experiment이름만 보아서는 비슷해 보이지만, 실제 사용 목적과 운영 방식에는 뚜렷한 차이가 있습니다. 이번 포스팅에서는 이중 Feature Experiment에 대해 집중적으로 알아보겠습니다.Feature Experiment: 기능 중심 실험Feature Experiment는 코드 기반으로 운영되는 실험 방식입니다. 개발자가 직접 고객에게 보여줄 화면을 만들거나 신규 기능을 구현한 후에 이것을 일부 고객들에게만 노출하고 원하는 효과를 보았는지 확인하고자 할 때 활용합니다.개발단에서는 변경된 화면이나 기능을 적용하고 예외 처리를 추가하여 특정 사용자에게만 노출될 수 있도록 구현하고, 실무자는 원하는 고객군과 모수 비율을 Amplitude 콘솔에서 언제든 수정하여 테스트를 수행 해 볼 수 있습니다.개발단 기능- 화면 구성- 조건 처리실무단 기능- 모수집단 선정, 비율 선택- 전환 목표 지정, 분석 방식 선정- 테스트 시작, 종료, 기간 선정- 실험 분석 결과 확인- Analytics로 추가 심화 분석 수행예시로 이해하는 Feature Experiment 활용1) 신규 기능 가설 세우기어느 날, 개발자가 추천 알고리즘 로직 개선 작업을 완료 하였습니다. 이 알고리즘을 서비스에 적용하면 굉장한 효과를 보여줄 것이라 기대하고 있지만, 바로 운영계에 적용하기에는 어떤 사이드 이펙트가 있을지 예상할 수 없었습니다. 가령 잘못된 상품 추천으로 고객에게 안 좋은 경험을 제공하면 이탈로 이어질 수 있죠.따라서, 전체 고객이 아닌, VIP 고객 중 10%에게만 새 알고리즘을 적용하고 클릭률, 구매율을 측정하기로 하였습니다. 결과 데이터가 나머지 고객들에 비해 5%이상 증가한다면 전체 사용자에게 확대 배포하는 거죠.2) 개발단 작업처음 실험을 진행하는 것이라면 Amplitude Experiment SDK를 적용하는 작업이 필요합니다. 신규 추천 알고리즘은 이미 개발 완료된 상황이고 SDK 적용은 큰 시간이 소모되지 않기 때문에 거의 바로 실험 진행이 가능합니다.(Amplitude Experiment SDK 라이브러리 탑재 및 초기화 후 고객마다 서로 다르게 제공하고자 하는 위치에서 조건문(if)을 구성)Android 적용법1. 라이브러리 추가 (build.gradle에 dependencies 추가)2. 초기화 (Application단에서 초기화)3. 현재 사용자의 experiment 관련 정보 수신4. 고객이 보유한 flag 값에 따라 제공 여부 결정( 새로운 추천 알고리즘이 제공될 10%의 VIP 고객은 "on"으로, 그 외 고객들은 모두 "off"로 적용)3) Amplitude 설정(Experiment UI 구성)3-1) Deployment 생성하기운영하는 서비스는 여러 환경으로 구분되어 있습니다.개발계(development) / 내부 QA 테스트 수행 환경(staging) / 운영 환경(production)Android, iOS, Web 등 제공 플랫폼 환경실험을 진행하고자 할 때, 특정한 환경에서만 진행하실 수도 있고, 여러 환경에서 동시에 진행해 보실 수도 있을 겁니다. 이 때, 어떤 환경에 실험을 배포할 것인지를 정의할 수 있도록 "Deployment"라는 작업이 필요합니다.하나의 프로젝트 내에서 배포할 환경마다 각각의 Deployment를 생성해주시면, 실험을 진행할 때, 이 실험을 어떤 환경에만 배포할지 지정할 수 있습니다.Experiment > Deployments 화면에서 제공하는 “Create Deployment”를 클릭하고 배포할 환경의 이름과 프로젝트를 선택하면 바로 Deployment 생성이 가능합니다.3-2) Experiment 생성하기이제 기본적인 세팅은 모두 완료 되었으니 실험을 만들어 볼 수 있습니다!Experiment > Experiments 메뉴에서 새로운 실험명과 사용할 키 값을 정하신 후 생성(Create)합니다.4) 실험 설계4-1) 목표 설정하기실험을 만들 때 가장 먼저 생각해야 할 부분은 "목표" 설정 입니다. 실험을 한다는 것은 결국, 무언가를 더 좋게 만들기 위해서이기 때문에, 반드시 “이 실험을 통해 무엇이 좋아지기를 기대하는가?”에 대한 기준이 필요하며, 그것이 바로 목표 설정입니다. 우리가 설정한 목표를 달성했는지 여부를 가지고 이번 실험의 성공 여부를 파악해 보실 수 있겠지요.목표는 기존에 만들어 두었던 지표를 선택하실 수도 있고, 원하는 목표를 새롭게 생성하실 수도 있습니다.Unique, Event Total, Conversion 등 분석에서 활용해 보셨던 다양한 지표 옵션을 기반으로 목표 설정이 가능한데, 이번 실험에서는 클릭율이 5% 이상 증가하는 것을 목표로 잡았기 때문에, "화면 진입 > 버튼 클릭"으로의 전환율이 5% 이상 상승하는 것을 목표로 설정했습니다.4-2) 대안(Variant) 등록하기비교 테스트를 진행할 때, 대안은 하나일 수 있지만 여러 개가 있을 수도 있습니다. "내가 테스트하고 싶은 기능의 버전은 몇 가지이며, 각각 어떤 차이가 있을까?" 테스트 하고자 하는 대안의 수 만큼 Add a Variant 옵션으로 추가하여 정의할 수 있습니다. (단, 너무 많은 Variant는 분석을 어렵게 하므로 2~4개 이내를 권장합니다.)각 Variant의 Value 값은 SDK에서 분기 처리에 사용(e.g. variant.value)되므로 개발단에서 미리 지정하신 값이 있을 경우, 해당 값으로 기입되어야 하며, 미리 정의되어 있지 않았다면 여기에서 정의하시는 값으로 개발단의 코드 작업이 수행되어야 합니다.※Value 값이 수정될 경우, 앱의 재배포가 필요하므로 처음 생성 시 Amplitude에서 허용하는 명명규칙(숫자, 영문, 언더스코어, 하이픈만 허용)을 참고하시어 향후 변경하지 않을 값으로 지정이 필요합니다.4-3) 고객 그룹(Targeting) 정의하기[Audience]실험에 활용할 대안을 등록했다면, 누구를 대상으로 실험을 진행할 것인지 모수 집단을 선택하실 수 있습니다. All Users를 선택하여 전체 고객을 모수 집단으로 선정할 수 있으며, Target Users를 선택하여 특정 모수집단을 Segment로 정의할 수 있습니다.[Distribution]선정한 모수 집단을 각 대안에 어느 정도 비율로 할당 할것인지 지정할 수 있습니다. 기본 옵션인 evenly distribute로 동일한 비율로 지정하는 것을 권장 드리며, 원하실 경우 Customize 옵션으로 수동 설정이 가능합니다.(control로 할당되는 고객들은 실험에 참여는 하지만 실제로는 변경된 대안 UI가 노출되지 않는 그룹으로써, 대조군의 역할을 수행합니다.)[Rollout]지정하신 모수 집단 전체를 대상으로 실험을 수행하실 수도 있으나 그 중 일부를 대상으로만 진행하는 것도 가능합니다. Rollout 설정을 통해 전체 모수 집단 중 몇 %에 해당하는 고객들을 대상으로 실험을 진행할 것인지 범위를 지정할 수 있습니다.(Control vs. Rollout: control에 포함된 고객은 실험에 포함되어 향후 결과 분석 시 대조군 역할을 하지만, Rollout에서 제외된 고객은 실험 자체에 포함되지 않으므로 결과 또한 추적되지 않습니다.)5) 전달 구성5-1) Flag & Evaluation 정의Flag는 실험을 식별하는 고유 식별자로써, 실험을 생성하시는 시점에 key 항목으로 기입한 정보를 확인하실 수 있으며, 실험 시작 전까지는 변경이 가능합니다. 이 값은 SDK에서 실험 정보 요청에 사용(e.g.FLAG_KEY) 되므로 개발단에서 미리 정하신 값이 있다면 그 값으로, 없다면 여기에서 정의된 값으로 개발단의 코드 작업이 수행되어야 합니다.Evaluation Mode는 고객이 어떤 대안에 해당 되는지를 어디에서 계산할 것인지 선택하는 항목입니다. 일반적으로는 Amplitude에 수집된 정보를 실시간으로 확인하여 결정되나, 실시간 검토 방식은 통신 상의 약간의 딜레이(0.1~1초)가 발생하므로, 고객에게 즉각적으로 노출되어야 하는 UI에 대해서는 로컬에서 계산하는 방식을 선택하실 수도 있습니다.5-2) 배포 환경(Deployment) 선택지금까지 작성한 실험을 어떤 환경에 배포 할 것인지를 선택합니다. 특정 플랫폼이나 개발환경에만 적용하고자 하실 경우, 해당하는 deployment만 선택하여 배포가 가능합니다.6) 실험 시작모든 세팅을 완료했다면, 우측 상단 버튼을 이용하여 각 플랫폼 별로 적용할 수 있는 샘플 코드를 확인할 수 있습니다. 개발 담당자에게 해당 정보를 전달하여 적용을 요청할 수 있습니다.실험을 고객들에게 배포하기 전, 미리 등록해 둔 테스터만을 대상으로 선행적으로 배포가 가능하며, 예약 실행이나 feature flag만 활성화하고 실험 분석은 수행하지 않는 등 여러 옵션을 정의해 보실 수 있습니다.모든 사항의 확인이 완료되었다면, 최종적으로 Start Experiment를 클릭하여 실험 시작이 가능합니다. 실험을 종료할 때에는 초기 버전으로 롤백을 할 것인지, 아니면 특정 대안( Variant )으로 적용할 것인지 선정하여 실험을 마칠 수 있습니다.실험이 진행되는 동안 발생한 실험 참여(Assigentment), 실험 노출(Expouse) 및 목표로 잡은 정보들은 모두 고객별 프로필에 저장되므로 이를 기반으로 심층 분석(Analytics)을 바로 수행해 볼 수 있습니다. 또한, 처음 목표로 잡았던 것 이외에도 각 그룹별로 어떠한 변화가 있었는지 수집된 데이터를 기반으로 분석이 가능합니다.실험과 분석을 하나의 플랫폼 안에서실험과 데이터 분석은 이제 더 이상 따로 작업할 필요가 없습니다. 기존 A/B 테스트 도구들이 단순히 실험을 “실행”하는 데 집중했다면, Amplitude Feature Experiment는 실험 설계부터 분석, 최종 반영까지 추가적인 개발단 작업없이 한 번에 처리할 수 있는 실험 플랫폼 체계를 제공합니다.CUPED, Sequential Testing, Bonferroni 등 실험의 정확도를 높이는 기능이 기본으로 탑재되어 있어, 적은 트래픽으로도 빠르게 유의미한 결론을 얻을 수 있으며, Amplitude Analytics와 완벽히 연결되어 언제든 전환율,리텐션, 코호트 분석 등 심층적인 결과 분석을 바로 이어나갈 수 있습니다.또한 클라이언트 배포 없이, 서버-사이드 실험 연동을 지원하므로 고객들에게 끊김없는 실험 환경 제공이 가능합니다. 제품의 성과를 빠르게 검증하고, 그 결과를 정확히 해석해 다음 의사결정으로 이어가고 싶다면, Amplitude Feature Experiment는 더없이 강력한 선택이 될 것입니다.Feature Experiment 활용에 도움이 필요하나요?팀 맥소노미 Amplitude 도입문의 바로가기