브레이즈
Connected Content 시작하기
Team MAXONOMY ・ 2021.12.23
개인화는 중요합니다. 모바일 퍼스트 시대가 시작된 지 10년이 넘었고, COVID-19로 인한 대규모 디지털 혁신까지 더해져 소비자들은 자신이 좋아하는 브랜드와 상호 작용하며 맞춤형 메시지와 경험을 받는 것에 익숙해졌습니다. 게다가 90%의 소비자는 자신과 무관하다고 느끼는 브랜드의 홍보 메시지를 받을 때 좌절감을 느끼고 있다고 합니다. 따라서 브랜드는 이러한 요구를 충족하기 위해 적절한 개인화 도구가 필요합니다. 이것이 바로 Braze(브레이즈)가 2015년에 커넥티드 콘텐츠(Connected Content)를 출시한 이유입니다. 단순히 고객의 개인 설정을 가능하게 하는 것뿐만 아니라, 동적 컨텐츠를 맞춤형 메시징의 일부로 활용하고 실시간으로 수행할 수 있도록 하기 위해서입니다.
커넥티드 콘텐츠는 마케터가 회사의 백엔드 또는 퍼블릭 API와 같은 외부 소스에서 콘텐츠와 데이터를 검색하고 해당 정보를 사용하여 보내는 메시지의 콘텐츠를 동적으로 개인화 할 수 있도록 설계되었습니다. 이는 고급 개인화, 동적 콘텐츠 및 실시간 메시징 결정을 위한 무한한 가능성을 제공합니다. 마케터는 리퀴드 개인화를 활용하여 커넥티드 콘텐츠가 제공할 수 있는 콘텐츠와 데이터를 분석하고 최대한 활용하여 인상적인 결과를 이끌어 낼 수 있습니다. Overstock이 어떻게 이메일 오픈을 3배 높였는지 여기에서 확인하실 수 있습니다.
이러한 모든 상황을 고려할 때, 브랜드는 소비자들이 원하는 개인화된 경험을 제공하기 위해 커넥티드 콘텐츠를 효과적으로 사용하는 방법을 명확히 하는 것이 중요합니다. 지금부터 그 내용을 설명해보려고 합니다.
메시지에 커넥티드 콘텐츠를 추가하는 방법
커넥티드 콘텐츠는 Braze(브레이즈)에서 지원하는 모든 메시징 채널에서 사용할 수 있습니다. 주어진 메시지와 관련하여 이 도구를 활용하려면 Braze(브레이즈) 대시보드의 캠페인 작성기 내에 {% connected_content %} 리퀴드 태그를 삽입하기만 하면 됩니다. 요청 기본 구문은 다음과 같습니다.
기본적으로 Braze(브레이즈)는 메시지를 보낼 때 해당 메시지의 커넥티드 콘텐츠 태그 내에 지정된 엔드 포인트에 표준 HTTP GET 요청을 만듭니다. 응답에서 JSON이 반환되면 Braze(브레이즈)는 이 변수를 커넥티드(connected)라는 변수에 자동으로 저장하며, 해당 변수를 구문 분석하여 메시지 본문 내에서 사용할 수 있습니다.
커넥티드 콘텐츠 호출이 텍스트를 반환하는 경우 해당 텍스트는 메시지 본문 내에서 직접 렌더링됩니다.
메시지에 텍스트를 삽입하는 것이 이 기능의 가장 일반적인 사용 사례이지만 커넥티드 콘텐츠를 사용하여 다른 정보를 가져올 수도 있습니다. 일부 브랜드에서는 종종 이커머스 이메일에 제품 로고를 삽입하거나 여행 브랜드의 콘텐츠 카드에 고객이 이전에 검색했던 여행지의 사진을 활용하는 등 홍보에 시각적 요소를 포함하기 위한 목적으로 이 기능을 사용하고 있습니다.
캐싱과 커넥티드 콘텐츠
Braze(브레이즈) 플랫폼은 방대한 양의 메시지를 지원하도록 구축되었지만, 커넥티드 콘텐츠 캠페인에서 활용하고자 하는 API 엔드포인트 중 일부는 그렇지 않을 수 있습니다.
여러분의 브랜드에서 커넥티드 콘텐츠를 통해 지역별 날씨 데이터로 개인화된 캠페인을 2백만 명의 사람들에게 보내려고 한다고 가정해 보십시오. 커넥티드 콘텐츠는 메시지가 전송되는 시점에 정보와 콘텐츠를 검색하므로, 이 캠페인을 전송하면 잠재적으로 Braze(브레이즈)가 날씨 데이터 공급자의 API 엔드포인트에서 200만 회의 호출을 하게됩니다. 이러한 볼륨은 해당 트래픽 규모에 맞게 구축되지 않은 공개 API 또는 내부 엔드포인트를 쉽게 뛰어넘어, 잠재적으로 기술적인 문제를 일으키고 전송을 지연시킬 수 있습니다. (참고: API 엔드포인트 확장에 대한 기술 지침을 찾고 있다면 Braze(브레이즈)의 Zach McCormick이 작성한 슬래시닷 효과에 대한 기사를 참고하십시오.)
이러한 이유로 마케터는 도달하는 엔드포인트를 압도하지 않기 위해 Braze(브레이즈) 플랫폼의 캐시 기능에 크게 의존하는 경향이 있습니다. 다행히 커넥티드 콘텐츠는 완전히 구성 가능한 캐싱을 제공하도록 설계되었습니다. 캐시 시간은 커넥티드 콘텐츠 태그 내에서 직접 독립적으로 구성할 수 있으므로, 마케터는 이 기능과 관련하여 캐싱이 활용되는 방법에 대한 상당한 제어를 할 수 있습니다.
Braze(브레이즈)는 기본적으로 GET 요청의 경우 5분의 캐싱을 사용하나, POST 요청의 경우 캐싱을 사용하지 않습니다. 그러나 커넥티드 콘텐츠 호출에 :cache_max_age 매개변수를 추가하고 값을 초 단위로 지정하여 이 동작을 업데이트할 수 있습니다.
인증 및 커넥티드 콘텐츠
디지털 환경이 계속 발전함에 따라 보안은 점점 더 중요한 관심 분야가 되고 있습니다. Braze(브레이즈)는 기본 인증, 토큰 인증, 그리고 2021년 4월 최신형 애플리케이션을 위한 사실상의 엔터프라이즈급 인증 패턴이 된 개방형 인증을 포함하여 커넥티드 콘텐츠와 관련된 여러 인증 옵션을 제공합니다.
또한, 이제 Braze(브레이즈)에서 커넥티드 콘텐츠 태그의 헤더와 본문 모두에 동적 리퀴드 변수를 포함하는 기능을 지원하므로, 하나의 연결된 콘텐츠 호출의 응답을 후속 호출에서 사용할 수 있습니다. 이렇게 하면 다음 커넥티드 콘텐츠 호출을 위해 초기 커넥티드 콘텐츠 호출 응답이 필요한 고급 사용 사례와 개방형 인증을 모두 활용할 수 있습니다.
커넥티드 콘텐츠와 관련하여 개방형 인증 플로우에서, 브랜드는 다음을 수행할 수 있습니다.
- 액세스 토큰 검색: Braze(브레이즈) 고객은 액세스 토큰을 검색하기 위해 연결된 콘텐츠를 요청한 다음 구성 가능한 기간 동안 해당 토큰을 캐싱하고 후속 커넥티드 콘텐츠 호출에 템플릿으로 사용할 수 있습니다.
- 검색된 액세스 토큰을 사용하여 API 권한 부여: Braze(브레이즈)는 커넥티드 콘텐츠 요청 내에서 직접 동적 변수를 템플릿화 하는 기능을 지원합니다.
Braze(브레이즈) 콘텐츠 블록으로 커넥티드 콘텐츠 업그레이드 하기
커넥티드 콘텐츠는 강력한 기능과 높은 유연성의 장점이 있지만, 때때로 이러한 유연성을 최대한 활용하면 복잡성이 가중될 수 있습니다. 그렇다면 Braze(브레이즈) 사용자가 마케팅 프로그램을 구축하고 최적화하기 위해 기술 리소스에 지속적으로 액세스하지 않고도 이러한 필수 기능을 최대한 활용할 수 있는 방법은 무엇일까요? 커넥티드 컨텐츠를 Braze(브레이즈)의 또 다른 핵심 제품인 컨텐츠 블록과 결합하는 것입니다.
본질적으로 콘텐츠 블록은 재사용 가능한 콘텐츠의 모듈식 섹션으로, 귀사의 브랜드 캠페인 또는 캔버스 고객 이동 경로에서 모두 사용할 수 있습니다. 이 기능을 통해 Braze(브레이즈) 사용자는 자신이 구축한 리퀴드 및 커넥티드 콘텐츠 요청을 받아들여 Braze(브레이즈) 플랫폼의 전체 범위에 걸쳐 원활하게 배포할 수 있습니다.
실제로는 어떤 형태일까요? 여러분의 브랜드가 상세한 제품 추천, URL 및 이미지를 사용하여 이메일을 동적으로 채우려 한다고 상상해 보십시오. 대부분의 경우 이 정보는 Braze(브레이즈) 플랫폼에 저장되지 않고 내부의 제품 정보 도구에 저장되거나 심지어 클라우드 저장소 버킷에 저장됩니다. 그러나 커넥티드 콘텐츠를 사용하면 이 정보를 원활하게 검색하고 구문 분석하며, 이메일에 동적으로 템플릿화 할 수 있습니다. 콘텐츠 블록을 사용하면 처음부터 다시 시작할 필요 없이 개인화된 요소를 가져와 향후 이메일 및 기타 메시지에서 재사용할 수 있습니다.
Braze(브레이즈) 대시보드 내에서 콘텐츠 블록을 생성한 다음 리퀴드를 추가하여 커넥티드 콘텐츠를 요청하고 페이로드를 적절하게 구문 분석하여 관련 속성을 개별 리퀴드 변수에 저장하는 것으로 시작할 수 있습니다. 이러한 변수는 추후 캠페인에서 사용할 수 있습니다.
콘텐츠 블록이 구성되면 캠페인 최상단의 콘텐츠 블록을 당겨 콘텐츠 블록에 정의된 변수를 사용할 수 있습니다. 이 접근 방식은 임시방편으로, 커넥티드 콘텐츠를 사용하는 것보다 더 간단하고 직관적이며, 마케터가 창의적 콘텐츠를 최대한 효과적이고 역동적으로 만드는 데 집중할 수 있도록 합니다.
마지막으로
커넥티드 콘텐츠와 콘텐츠 블록을 활용하여 귀사의 브랜드 마케팅 캠페인을 개선하고 비즈니스 목표를 보다 쉽게 달성할 준비가 되셨나요? 본 기술 문서가 여러분의 여정에 도움이 될 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
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[세션 스케치] 찾아가는 세미나 with Braze ─ CJ올리브영 편
팀 맥소노미와 Braze가 함께한 'CJ올리브영을 찾아가는 세미나' ─ 후기를 공유합니다.팀 맥소노미는 '데이터', 'DT'에 관심이 있는 기업을 직접 방문하여 맞춤형 데이터 활용 전략과 업계의 유즈 케이스를 전달하는 '찾아가는 세미나'를 정기적으로 진행하고 있습니다.이번 찾아가는 세미나는 Braze의 전략 컨설팅 VP, Mariam Asmar(마리암 아스마르)님께서 함께해 주셨는데요. CJ올리브영 임직원 분들을 찾아뵙고 "BEAUTY INDUSTRY GROWTH STRATEGY"를 주제로 글로벌 뷰티 산업에서 창의적인 마케팅 캠페인 전략을 통해 고객 경험과 브랜드 충성도를 높인 다양한 사례를 공유해 주셨습니다. 한시도 눈을 뗄 수 없었던 흥미로운 사례와 이를 통해 공유주신 주요 인사이트를 정리해 보았습니다. 1. 데이터 기반의 맞춤형 마케팅Mariam님은 먼저 오프라인 데이터를 온라인에 통합한 창의적 마케팅 사례를 공유해 주셨습니다. 멕시코의 한 항공사 는 미국인들의 멕시코 여행을 장려하기 위해 DNA 테스트를 통해 멕시코 혈통의 비율에 따라 항공권 할인 혜택을 제공했고, 캠페인을 성공적으로 마무리했습니다. 이를 통해 재미와 참여를 유도하고 국가 간의 심리적 장벽을 효과적으로 허물 수 있었습니다.또한 다른 사례로 아르헨티나의 한 유명 배달앱 사례를 공유 주셨는데요. 축구를 사랑하는 아르헨티나 국민들의 관심사를 이용하여 월드컵 우승 트로피의 비행 경로를 앱 알림을 통해 실시간으로 공유했고, 엄청난 바이럴 효과를 거두었습니다. 2022년 FIFA 월드컵에서 아르헨티나가 우승한 후, 실제 우승 트로피가 아르헨티나로 돌아오는 여정을 실시간으로 추적하여 공유하여 팬들과의 소통을 강화한 것이죠. 이러한 사례들은 브랜드가 대중의 관심을 끄는 이벤트와 연계하여 실시간 정보를 제공함으로써 사용자 참여를 유도하고 브랜드 인지도를 높이는 효과적인 마케팅 전략으로 평가받고 있습니다.2. 오프라인은 디지털로 가는 입구가장 최근 뷰티 리테일 업계의 핵심 이슈 중 하나는 온·오프라인 고객 경험의 통합 전략입니다. Mariam님은 고객이 해외여행 시 현지와 글로벌 앱 간의 전환 문제를 해결하기 위해 매장 내 QR코드를 활용한 앱 다운로드 유도, 현지 특화 혜택 제공과 같은 구체적인 방법을 제안했습니다.또한, 고객 경험의 단순한 온·오프라인 통합이 아닌, 개인화가 함께 이루어지는 것의 중요성을 강조하였습니다. Braze를 사용하는 한 뷰티 앱은, 매장 내 피부 진단 기기를 통한 개인 맞춤형 제품 추천 서비스를 제공하고 있는데요. 해당 사례를 통해 고객의 만족도와 개인화를 강화하는 전략을 살펴볼 수 있었습니다.인플루언서 마케팅을 통해 고객 인게이지먼트를 높이는 전략도 다뤘습니다. 뷰티 산업에는 인플루언서의 영향력이 큰 만큼 고려해볼만한 전략인데요. 고객들이 앱 내에서 특정 미션이나 도전을 완료하면 인플루언서들과 함께 하는 특별한 여행이나 이벤트 참여 기회를 제공하는 등 시도해볼 수 있는 다양한 방식이 있습니다.3. 스토리텔링과 유머를 결합한 브랜딩Mariam님은 고객 채널을 통해 스토리텔링과 게임 요소를 결합하여 고객과 소통하는 캠페인도 제안했습니다. 뷰티 업계에서 특히 효과적인 전략인데요. VIP 고객이나 인플루언서를 대상으로 차별화되고 흥미로운 경험을 제공하는 데 효과적일 가능성이 높습니다.사례로 소개해주신 '도플갱어 이메일' 캠페인은 이메일 마케팅이 얼마나 창의적이고 효과적일 수 있는지를 잘 보여주었습니다. 도플갱어 이메일 캠페인은 고객이 동시에 동일한 메뉴를 주문한 다른 고객을 찾아 연결해주는 독특한 이메일 캠페인으로, 높은 오픈율과 매출 증대를 기록했습니다.4. 팬덤과 게임화(게이미피케이션)의 융합인플루언서 마케팅도 단순 노출에서 참여형 콘텐츠로 진화하고 있습니다. 고객이 직접 캠페인에 참여하고 포인트를 쌓거나 가상의 미션을 수행해 인플루언서 트립과 같은 보상을 받는 구조입니다. 이런 방식은 뷰티, 게임, 엔터테인먼트 산업에서 특히 효과적이며 평범한 '소비자'를 브랜드의 '팬'으로 진화시키는 역할을 한다고 합니다. 국내에는 주로 카카오톡을 활용하여, 친구 간의 경쟁이나 최대한 많이 공유하기를 유도하는 식으로 고객 채널과 게임화를 결합한 캠페인을 진행하는데요. 이런 독톡한 사례를 참고하여, 뷰티 업계의 특성에 맞는 창의적인 캠페인을 기획해볼 수 있을 것 같습니다.마치며이 외에도 다양한 사례를 통해 글로벌 뷰티 업계가 고객 참여와 개인화를 극대화하기 위해 얼마나 다양하고 창의적인 전략을 사용할 수 있는지 확인할 수 있었습니다.가령, 침대 매트리스 프로모션을 위해 한밤중에 "자니?"라는 메시지를 발송한 캠페인은 고객과의 유머러스한 소통을 통해 브랜드 친밀감을 높이고 매출 증대 효과를 거둔 사례로 소개되기도 하였습니다.종합해보면, 요즘 마케팅의 공식은 "데이터 + 크리에이티브 + 유머 + 참여" 네 키워드로 정리할 수 있을 것 같습니다.각 브랜드가 자신만의 언어로 고객과 소통하려면 무엇을 바꿔야 하는지 많은 고민을 하게 했던 시간이었는데요. 더불어 국내에서도 이런 유쾌한 실험들이 더 많아지면 좋겠다는 작은 바람이 들기도 했습니다.산업별 특성에 맞는 혁신적인 전략과 보다 창의적인 아이디어를 통해 고객 경험과 브랜드 가치를 더욱 높여가실 수 있는 계기가 되셨기를 바라며 이만 후기를 마치겠습니다. 😊팀 맥소노미의 '찾아가는 세미나'란?CJ올리브네트웍스의 디지털 마케팅 전문가 그룹 팀 맥소노미가 '데이터'와 '마케팅', 'DT'에 관심있는 기업의 담당자 분들을 직접 찾아뵙고 진행하는 완전 맞춤형 세미나입니다.우리 기업에 딱 맞는 데이터 활용 전략 은 무엇인지, 다른 기업에서는 어떻게 데이터를 활용하고 있는지 유즈케이스가 궁금하시다면 팀 맥소노미에게 연락주세요. 원하시는 그 곳으로 달려가겠습니다!🤗💌 팀 맥소노미의 찾아가는 세미나 문의: marketing@team.maxonomy.net
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