브레이즈
Canvas Flow로 고객이 만족하는 여정 설계하기👊
Team MAXONOMY ・ 2022.08.12
오늘날의 소비자는 모든 기기, 플랫폼 또는 채널에서 자신이 애용하는 브랜드와 상호 작용하며 자신과 관련성 있는 경험을 빠르고 원활하게 제공받기를 기대하고 있습니다. 마케터들 역시 이러한 경험 제공이 무엇보다 중요하다는 것은 인지하고 있으나, 아직까지도 많은 마케터들이 이를 실행할 수 있는 적절한 도구가 없어 창의적인 아이디어를 실현하고 빠르게 변화하는 고객의 니즈를 충족시키는 데 어려움을 겪고 있습니다.
소비자가 브랜드에 기대하는 것과 대부분의 브랜드가 소비자에게 제공하는 것 사이의 갭(gap)은 생각보다 크며, 이를 해결하지 못하면 유저 리텐션 및 브랜드 수익을 약화시킬 수 있습니다.
Braze(브레이즈)의 캔버스 플로우(Canvas Flow) 여정 오케스트레이션 툴은 이러한 갭을 해소하고, 현재와 미래의 고객 만족을 성공적으로 달성할 수 있도록 도와주는 최적의 도구입니다. Braze(브레이즈)의 캔버스 플로우를 사용하면, 마케팅팀, 그로스팀, 그리고 인게이지먼트팀은 다음과 같은 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다.
창의력을 발휘해보세요.
단일 드래그 앤 드롭(drag-and-drop) 인터페이스를 통해 고객 여정을 디자인하고, 시각화하며, 실행할 수 있습니다. 간단한 넛지를 주는 것부터 복잡한 크로스 채널 플로우까지 모두 가능합니다.
- 그 어느 때보다 빠르게 캠페인을 만들 수 있습니다. Braze(브레이즈)가 제공하는 직관적인 드래그 앤 드롭 유저 인터페이스는, 마케터가 기술팀의 지원 없이도 크로스 채널 메시징 플로우를 신속하게 생성할 수 있도록 지원합니다.
- 캠페인을 한 곳에서 통합 관리할 수 있습니다. Braze(브레이즈)에서는 고객 여정 생성, 메시지 구성, 테스트 및 분석의 통합 관리가 가능하기 때문에, 마케터들이 다양한 플랫폼으로 전환을 해야할 필요가 없습니다.
- 브랜드의 성장에 맞춰 고객 커뮤니케이션을 확장하십시오. Braze(브레이즈)는 기업이 제품, 사업부, 서비스 및 고객의 성장에 따라 안정적으로 모든 규모의 캠페인 및 고객 인게이지먼트 프로그램을 처리할 수 있도록 설계되었습니다.
- 여러 채널에서 실시간으로 고객 프로필을 생성합니다. Braze(브레이즈)는 모든 관련 채널, 플랫폼 및 기기에서 알려진 사용자와 익명의 사용자를 식별하고, 이들을 참여시킬 수 있는 유연성을 제공합니다.
- 모든 주요 메시징 채널에서 고객 참여를 유도합니다. Braze(브레이즈)는 이메일, SMS, 인앱메시징, 브라우저 내 메시징, 웹 및 모바일 푸시 알림, OTT 미디어 플랫폼 메시지, 소셜 채널, 다이렉트 메일을 포함한 제품 내/외 메시징 채널을 원활하게 결합함으로써, 마케터들이 진정한 크로스 채널 접근 방식을 실행할 수 있도록 지원합니다.
- 간편하게 제한 설정을 조정할 수 있습니다. 내부 서버에 실수로 과부하가 걸리지 않도록, Braze(브레이즈)는 브랜드가 설계한 여정에 참여하여 설정된 시간에 커뮤니케이션을 받는 유저의 수를 기업에서 제어할 수 있도록 합니다.
고객에게 적용하세요.
최신 선호도, 행동 및 채널 간 상호 작용을 기반으로 각 고객의 경험을 실시간으로 맞춤화할 수 있습니다.
- 개인화된 여정의 경로를 다양화하여 고객과의 1:1 관계를 개선할 수 있습니다. Braze(브레이즈)는 유저의 고유 속성과 행동에 기초하여 유저에게 맞는 다양한 여정의 경로를 안내하도록 지원합니다. 이러한 유연성을 통해 마케터들은 고객의 전체 여정을 개인화하여 고도화된 맞춤형 경험을 구축할 수 있습니다.
- 진정한 실시간 인게이지먼트가 가능해집니다. 배치 프로세싱 데이터 아키텍처를 기반으로 구축된 솔루션과 달리, Braze(브레이즈)는 마케터가 대기 시간 없이 실시간으로 고객의 선호도, 행동 및 예측 분석을 포착하고 업데이트하며 즉각적인 조치를 취할 수 있도록 지원합니다.
- Dynamic Audience Sync를 사용하여 적절한 유저에게 광고가 전달되는지 확인할 수 있습니다. 광고 네트워크에 단순 목록 내보내기를 제공하는 다른 도구와 달리, Braze(브레이즈)는 마케터가 Google 및 Facebook 광고 프로그램과 원활하게 연결할 수 있도록 합니다. 이를 통해 통합적인 고객 여정의 일환으로 광고 캠페인의 오디언스를 동적으로 추가하거나 제거할 수 있으며, 충성 고객이 될 가능성이 높은 신규 유저를 보다 효율적으로 확보하기 위해 이와 유사한 오디언스를 생성할 수 있습니다.
- 빈도 설정을 사용하여 적절한 양의 메시지만 발송합니다. 일부 도구를 자칫 잘못 활용하면 고객에게 과도한 양의 메시지가 발송되게 되는데, Braze(브레이즈)는 맞춤형 비즈니스 규칙에 따라 캠페인 및 고객 여정 전반에 걸쳐 고객이 받을 수 있는 메시지 수를 제한할 수 있는 기능을 제공하기 때문에 안심할 수 있습니다.
- 시간 설정을 통해 고객이 자고 있을 때(또는 일할 때) 방해하지 않고 메시지를 전달할 수 있습니다. 강력한 고객 관계는 고객의 니즈와 요구에 대한 존중을 기반으로 합니다. 이것이 바로 Braze(브레이즈)가 브랜드에 특정 시간 동안 메시지가 전송되지 않도록 하는 기능을 제공하는 이유입니다. 여러분이 왜 새벽 4시에 고객에게 SMS를 발송했는지에 대한 해명과 사과를 해야하는 일은 없을 것입니다.
- 중요한 전환(Conversion)을 모두 추적합니다. 많은 플랫폼에서는 여정 단계별 전환율을 제한하므로, 마케팅 전략이 고객 여정의 전반에 미치는 영향을 실제로 파악하기 어렵습니다. 반면 Braze(브레이즈)를 사용하면 마케터가 세션 시작, 구매 및 맞춤 이벤트 데이터를 기반으로 한 여정 당 여러 개의 전환 이벤트를 추적할 수 있으므로, 메시지가 어떻게 고객의 행동을 유도하는지에 대한 이해를 높일 수 있습니다.
- 더 이상 전환된 고객을 여정에서 제외하는 데 시간을 낭비하지 않아도 됩니다. 대부분의 고객 인게이지먼트 도구에서는 마케터들이 전환된 고객을 수동으로 여정에서 제외해야 합니다. 그러나 Braze(브레이즈)에서는, 글로벌 이탈 기준을 통해 마케터가 고객이 특정 전환 이벤트를 완료하는 즉시 자동으로 여정에서 제외되도록 설정할 수 있습니다.
성과를 최적화하세요.
고객 여정의 모든 부분을 지속적으로 테스트하고 반복 및 최적화하여 효과가 있는 항목을 찾고, 전략을 세밀하게 조정하여 결과를 개선합니다.
- Braze(브레이즈)의 통합적인 여정 테스트를 사용하여 모든 고객 메시징 흐름을 최적화합니다. 다른 플랫폼에서는 제한된 테스트 기능만 제공하는 반면, Braze(브레이즈)는 마케터가 전체 여정 레벨, 여정 내 모든 레벨, 그리고 각 메시지 레벨에서 테스트할 수 있도록 지원합니다. 타이밍, 인게이지먼트 채널, 사용 중인 메시지 수, 제목, 메시지 문구, 메시지 크리에이티브 등을 포함한 주요 변수의 영향을 이해할 수 있습니다.
- Braze(브레이즈) Global Control Groups을 활용하여 컨트롤 그룹 세그먼트를 수동으로 구축하고 유지 및 관리하는데 소요되는 시간을 줄이면서 ROI를 확인해 보세요. 메시지 수신 그룹에서 개별 사용자를 쉽게 제외하여, 마케팅 전략의 영향력과 ROI를 빠르고 정확하게 평가할 수 있습니다.
- Braze(브레이즈) Intelligent Channel을 사용하여 여정의 각 단계에서 사용 가능한 최적의 채널을 파악합니다. 어떤 채널이 가장 효과적인지를 수동으로 테스트하는 대신, Braze(브레이즈)는 각 유저를 대상으로 가장 높은 인게이지먼트 성과를 보인 채널을 자동으로 매칭하여, 마케터의 편견과 추측을 제거하고 객관적인 설계가 가능해집니다.
- Braze(브레이즈) Intelligent Selection을 사용하여 여정의 결과를 자동으로 개선합니다. 어떤 여정의 변형이 가장 효과적인지 수동으로 테스트하는 대신, Braze(브레이즈)는 반복 여정의 성능을 자동으로 모니터링하고 각 메시지 변형을 수신하는 사용자의 비율을 조정할 수 있습니다. 이렇게 하면 최고의 성과를 도출한 여정이 더 많은 유저에게 발송되기 때문에, 팀에서 별도의 추가 작업이나 검토 없이도 마케팅 프로그램의 성과를 높일 수 있습니다.
- Braze(브레이즈) Intelligent Timing을 사용하여 고객의 참여 가능성이 가장 높을 때 고객에게 도달할 수 있습니다. Intelligent Timing은 각 고객의 상호 작용에 대한 데이터와 예측 기술을 사용하여 메시징 채널 전반에 걸쳐 개별 고객의 잠재적인 참여도가 가장 높은 순간을 식별합니다. 그런 다음 각 고객이 메시지를 확인하고 참여할 가능성이 가장 높은 시간에 도달하도록 자동으로 메시지를 배포합니다.
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Braze(브레이즈) 캔버스 플로우를 사용하면 하나의 플랫폼에서 메시지를 작성하고, 여정을 조정하고, 다양한 테스트를 실행할 수 있습니다. 캔버스 플로우를 활용하여 수익을 창출한 여정 설계 사례가 궁금하시다면, 미국의 EverWash가 캔버스 플로우를 통해 37%의 전환율을 달성한 실제 사례를 확인해보세요.
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