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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외부 채널을 활용한 캠페인 : 외부 이메일 솔루션 활용
우리는 앞서 이메일 제공업체 선정과 IP Warming, 그리고 이메일 인증에 대해 알아보면서 고객들에게 이메일을 보낼 수 있는 기반을 마련 하였습니다.Braze가 자체 제공하는 이메일 채널을 활용 한다면, 이메일 연동 후 IP Warming 작업만 완료되면 바로 활용이 가능합니다. 또한 고객들이 이메일을 수신했는지, 오픈했는지 여부 등을 Braze 캠페인 화면에서 실시간으로 확인할 수 있으므로 이를 바탕으로 반응률이 높은 고객대상, 낮은 고객 대상 등 컨텐츠를 달리하여 후행 캠페인도 진행해 볼 수 있겠지요.하지만 여기에서는 이미 자체적으로 다른 이메일 솔루션을 이용하고 계신분들을 대상으로 Braze와 사용중이신 이메일 솔루션을 연계하여 활용하는 방법에 대해서 소개 드리고자 합니다. 자체 이메일 솔루션과 Braze를 연계하기 위해서는 먼저 Webhook 캠페인에 대해 알아야 합니다.Webhook 캠페인 이란?Webhook은 기본적으로 하나의 애플리케이션 (또는 서비스)에서 다른 애플리케이션(또는 서비스)로 미리 정의된 이벤트를 전달하는, 서비스 간의 커뮤니케이션 채널의 하나라고 할 수 있습니다. (HTTP callback의 하나이기도 하지요.)빠르게 변화하는 시대에 다른 솔루션과의 연계를 필수적인 요소로 자리 잡았고, Braze 또한 고객사 내부 서비스 또는 외부의 다른 메세징 채널과 연계할 수 있도록 이런 커뮤니케이션 채널을 지원하고 있습니다.외부 메세징 채널과의 연계서비스와 서비스 간의 커뮤니케이션 채널을 통해, 우리는 Braze의 캠페인 기능을 활용하면서, 실제 고객에게 전달되어야 하는 메세지만 Braze에서 제공하지 않는 다른 채널을 이용할 수 있습니다. 이메일도 이와 마찬가지로, "Braze"에서 고객사에서 이미 사용중인 "자체 이메일 솔루션"으로 이메일 발송 요청을 전달하여 이메일 발송이 가능합니다. 먼저 한 가지만 확인하면 말이죠. * 이메일 솔루션에서 API 제공하는가?대화를 하기 위해서는 보거나 들을 수 있어야하는 것 처럼, 이메일 솔루션에서도 외부와 이야기를 할 준비가 되어 있어야 합니다. 외부의 요청을 받아 메세지를 발송할 수 있도록 API가 제공되는지 먼저 확인을 해 보세요. (아래 샘플 예제에서는 socketlabs 솔루션을 이용하여 진행하였습니다.)API가 제공되고 있다면 준비는 완료 되었습니다. 이제 Braze 대시보드에서 Webhook 캠페인을 작성하여 이메일을 보내보도록 하지요.준비 단계먼저, 사용하고 계신 이메일 솔루션을 서비스에 연동하신 개발자 분의 도움이 필요합니다. 각 이메일 솔루션마다 대화 수단(API)은 서로 다르게 구성되어 있으므로 이것에 대해 가장 잘 아시는 분께서 Webhook용 이메일 템플릿 구성을 진행해 주셔야 합니다. : Templates & Media > Webhook Template 빈 템플릿을 선택하여 메세지가 잘 전달될 수 있도록 API 스펙에 맞게 템플릿을 구성합니다.캠페인을 실제 만들고 발행하는 분들이 손쉽게 이용할 수 있도록, 구성된 템플릿에서 마케터가 어떤 부분을 채워주면 되는지 함께 표시하여 구성해주세요. * Webhook 캠페인으로 이메일 전송하기이렇게 생성된 템플릿은 Webhook 캠페인 생성 시 선택하여 사용할 수 있습니다.캠페인을 작성하시는 실제 사용자 분들은 꼭 필요한 제목과 본문 내용만 변경하는 방식으로 자체 이메일 솔루션을 통해 고객들에게 메세지를 전달할 수 있습니다. 메세지 구성에는 Braze에서 지원하는 개인화 메세지(Liquid)도 사용할 수 있으므로 고객별로 개인화된 메세지를 전달할 수 있습니다.메세지 구성 후 언제 전달(Delivery : 회원 가입 시, 이벤트 참여 시, 결제 완료 시 등) 할 것인지, 누구를 타겟(Target User : 신규 가입 회원, 이벤트 참여자 대상, 첫 결재 고객 등)으로 발송할 것인지를 모두 기존과 같이 Braze 캠페인 UI를 활용하여 작성할 수 있으므로 일괄적으로 보내지거나 조건을 설정하여 보내기 어려웠던 기존 이메일 솔루션을 보다 손쉽게 효과적으로 활용할 수 있습니다.마치며,오늘은 외부 이메일 솔루션과의 연동을 소개하였지만, 이메일 뿐만 아니라 SMS, 메신저, 외부 서드파티 채널과 같이 대화 수단(API)을 제공하는 솔루션이라면 어디와도 연계가 가능합니다. 고객들의 선호채널은 다양하며 항상 변화하고 있습니다. 외부 채널 연계를 통해 보다 다양한 채널로 고객과 소통한다면 보다 더 많은 고객들과 소통할 수 있으며, 높은 고객 만족을 이끌어 낼 수 있을 것입니다.
AI로 마케팅을 개선하는 방법 ft.Braze Sage AI
마케팅 전략 설정, 캠페인 설계, 성과 분석 등 마케터가 해야할 일은 정말 많습니다. 그렇다보니 업무의 과부하로 창의적인 아이디어를 떠올릴 여유가 부족하기도 합니다. 심지어는 캠페인 종료 후 결과에 대해 제대로 리뷰할 시간도 없을 때가 많습니다.하지만 캠페인을 분석하고 인사이트를 도출하여 캠페인을 개선해 나가는 과정은 매우 중요합니다. 그렇지 않으면 매일 똑같은 캠페인을 의미없이 반복하게 될 수도 있습니다.AI는 이러한 어려움을 해결하는 데 도움이 됩니다. AI를 활용하면 생산성과 효율성을 극대화하고, 물리적인 시간 부족으로 인한 어려움을 극복하고 더 높은 마케팅 성과를 기대할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 AI를 활용하기 딱 좋은 마케팅의 영역과 그 방법을 자세히 살펴보겠습니다.1. 캠페인 설계캠페인 설계에는 엄청난 시간이 필요합니다. 특히 기존에 해본 적 없는 새로운 종류의 캠페인을 기획할 경우에는 훨씬 더 많은 시간이 소요되죠. 뿐만 아니라, 남들과 차별화된 창의적인 요소를 고민하는 데 들어가는 시간도 만만치 않습니다. 마케팅 캠페인 특성상 한 번 기획된 이후엔 이미지, 메시지, 콘텐츠 등 전체적인 컨셉이 굳혀지면서 돌이키기도 어렵습니다.하지만 AI를 활용한다면 이야기가 달라집니다! AI는 새로운 관점을 제안하여 창의적인 아이디어의 영감이 될 수 있습니다. 예를 들면, AI를 활용하여 메시지를 생성하거나 마케팅 관련 이미지 초안을 제작할 수 있습니다. 이 과정에서 마케팅 캠페인의 컨셉을 더 빠르게 발견하고 컨셉을 잡아갈 수 있습니다. 이 외에도 AI는 캠페인을 제작하는 전반적인 과정에서 활용할 수 있습니다. 2. 개인화 마케팅고객의 수가 늘어날 수록, 각 고객에게 개별 맞춤화된 경험을 제공하는 일은 더욱 어려워집니다. 사실상 고객의 수가 일정 수준을 넘어가면 마케터가 고객 한 명 한 명을 개인화하는 것은 불가능해 집니다. 그렇지만 개인화는 마케팅에 있어서 너무나도 중요한 경쟁 요소입니다. 자신을 더 잘 맞춰주는 기업을 마다할 고객은 없을 테니까요.이 경우에도 AI를 활용할 수 있습니다. 캠페인의 타겟을 결정할 때, AI를 통해 자동으로 세그먼트를 분류하고, 세그먼트 별 최적화된 메시지, 문구, 시간 등을 빠르게 분석해서 결정할 수 있습니다. 캠페인이 종료된 후 분석할 때에도 마찬가지로 개개인별 반응을 수집하고 인사이트를 빠르게 도출할 수 있습니다. AI가 여러분의 든든한 조수가 되어주는 것이죠!3. 캠페인 개선캠페인 개선도 역시 많은 시간을 투자해야 하는 작업입니다. 캠페인 개선을 위해서는 데이터에 기반한 가설을 세우는 과정이 필요한데요, 다양한 데이터를 들여다보고 합리적인 추측을 도출하여 그것을 기반으로 가설을 세우는 데 들어가는 시간과 비용은 엄청납니다. 캠페인 변경 사항이 실제로 캠페인을 개선하고 있는지 확인하는 작업도 굉장히 힘들죠.캠페인 개선에 AI를 접목시킨다면, 훨씬 더 빠르고 효과적으로 업무를 수행할 수 있습니다. 고객에게 다양한 캠페인을 테스트하여, 가장 결과가 좋았던 캠페인을 이후 고객이 수신하도록 할 수 있습니다. 가령, 시간대 별로 고객에게 동일한 마케팅 메시지를 보내고 오픈율, 클릭률 등 가장 결과가 좋았던 시간을 찾아내어, 앞으로 모든 고객에게는 해당 시간에 메시지를 보내도록 자동 설정됩니다.마치며,이렇게 마케팅 캠페인을 수립하기 위해 어떤 노력과 단계가 필요한지, 각 단계에서 AI를 어떻게 활용할 수 있을지 살펴봤습니다! 요약하자면 다음과 같습니다.AI는 반복적인 작업을 자동화할 수 있습니다.생성 AI는 콘텐츠 생성을 속도를 비약적으로 높이고, 더 빠르게 캠페인을 제작할 수 있게 도와줍니다.AI를 활용하면 훨씬 더 세세하고 수준 높게 고객을 개인화/맞춤화할 수 있습니다.AI를 통해 창의적인 아이디어를 얻을 수 있습니다.AI를 접목하면, 최적화된 메시지, 대상, 시간 등을 자동으로 찾고 실제 캠페인에 적용까지 해주어, 캠페인을 효율적이고 효과적으로 개선할 수 있습니다.
Braze Predictive Suite의 예측 정확도 측정하기
인공지능(AI)과 머신러닝(ML)이 화려하게 등장했지만, 여전히 대부분의 사회에서는 향후 AI가 우리 모두를 파괴하는 인간형 로봇으로 이어지게 될지 여부에 대해서 논쟁 중입니다. 하지만 다행히도 마케팅의 영역에서는, 마케팅 담당자가 업무를 더 잘 할 수 있도록 도와주는 복잡한 알고리즘에 불과합니다.이 측면에는 약간의 진전이 있었습니다. 과대 광고와 편집증이 줄어들면서, 우리는 많은 가치를 제공할 수 있는 기술을 갖게 되었습니다. 하지만 신중하게 접근해야 합니다. 본 포스팅에서는 브랜드가 미래에 특정 행동을 할 가능성이 높은 성향을 확인하고, 이를 바탕으로 고객 세그먼트를 더 잘 이해하고 더 잘 생성할 수 있도록 지원하는 Braze(브레이즈) Predictive Suite를 소개합니다. 또한, 이 도구의 예측이 정확하고 실행 가능한지 확인하는 방법에 대해 살펴보겠습니다.Braze(브레이즈)의 인텔리전스 팀은 마케터가 AI/ML을 활용하여 고객을 더 잘 이해하고 커뮤니케이션 전략을 더 잘 실행할 수 있도록 돕는 Predictive Suite를 구축했습니다. 그러나 마케팅 환경에서 이러한 도구는, 수학적 도구와 마찬가지로 실제로 결과를 제공하는 경우에만 가치를 가져다 줄 수 있습니다. 마케터는 유사 AI나 잘못된 AI에 만족해서는 안 됩니다. Braze(브레이즈)는 모든 Braze(브레이즈) 사용자가 성공을 극대화하고, Braze(브레이즈)를 효과적으로 사용하기를 원합니다.Predictive Suite를 개발하는 과정에서 이러한 두 가지 목표를 모두 달성할 수 있는 유일한 방법은 다음과 같다는 것을 알게 되었습니다.1. 사용자의 니즈에 따라 맞춤형 예측 모델 제공2. 사용자가 활용하기 전에 이 모델이 정확한지 확인검증 우선순위 정하기첫 번째 목표는 까다로웠습니다. 각 모델의 예측 정확성을 두 번 검사하여 데이터의 예상치 못한 중단이나 문제를 탐지함으로써 일부 복잡성을 해결할 수 있었습니다(이 프로세스를 "검증"이라고 합니다). 다행이 이 목표를 달성함으로써 두 번째 목표를 달성하는 방법을 명확히 할 수 있었습니다. 즉, 주어진 예측에 대한 검증 결과를 사용자와 공유하여 모델의 예측 정확도를 여과 없이 측정할 수 있습니다.실제 방법은 다음과 같습니다.사용자는 고객 이탈에 대한 맞춤형 정의(예: 14일 동안 구매하지 않은 경우 vs 7일 동안 구매를 하지 않은 경우) 또는 구매에 대한 맞춤형 정의를 사용하여, Braze(브레이즈) 대시보드에 미리 보기 예측을 작성하는 것에서부터 시작합니다.Braze(브레이즈)는 자동으로 예측을 생성하고, 기록 데이터로 예상 정확도를 즉시 측정한 다음, 사용자가 정의한 예측을 기다렸다가 실제 결과와 비교하여 정확도를 다시 확인합니다.그 다음, 대시보드의 예측 퀄리티 지표를 통해 예상 정확도와 실제 정확도가 모두 공유됩니다.여기 흥미로운 점이 있습니다. 귀사의 브랜드에서 Predictive Suite를 구매하거나, 이를 활용하여 메시지를 발송하기 전에도 위의 모든 작업을 수행할 수 있습니다. 또한 이러한 예측 사항을 지속적으로 재평가하기 때문에, 예측 성능이 낮아질 경우 사용자에게 알려줍니다.정확도를 측정하는 방법그렇다면, 정확히 Braze(브레이즈)는 어떻게 예측 정확도를 측정할까요?Braze(브레이즈) Predictive Suite에 있는 것과 같이, 특정 고객이 향후에 구매할 것인지 여부를 결정하는 예측 변수가 있다고 가정해 보겠습니다. 예측자는 그 고객의 데이터를 가져와 관련 알고리즘을 통해 전달한 후 성향 점수를 도출할 것입니다. 그 다음 담당자가(아마도 여러분이겠죠?) 해당 점수를 받은 고객을 잠재적인 구매자로 간주해야 하는지 여부를 살펴보고 평가합니다. 예를 들면, 이를 통해 특정 임계값을 초과하는 구매 가능 점수를 가진 고객에게만 특별 프로모션을 보낼 수 있습니다.이 시나리오에서는 특정 고객이 미래에 구매할 것인지의 여부를 예측합니다. 예측 변수를 처음 만들 때 과거 데이터를 사용하면 실제 결과도 알 수 있습니다. 즉, 특정 고객이 구매를 할 지 예측할 수 있고, 그 예측이 실현되었는지 확인하기 위해 실제로 수행한 행동을 살펴볼 수 있습니다.가능한 예측과 가능한 실제 결과를 함께 사용하여 일명 "혼돈 매트릭스"를 만들 수 있습니다. 여기서 행은 Braze(브레이즈)가 예측한 내용을 나타내고, 열은 고객이 실제로 수행한 행동을 나타냅니다. 민감도, 특이성, 정밀도, 리콜, 포지티브 예측값, 잘못된 발견률 등 다양한 결과를 정량화하는(그리고 그렇게 함으로써 예측 변수 자체의 정확성을 정량화하는) 여러 가지 방법이 있습니다. 각 측정값은 일반적으로 위의 표에 설명된 다양한 결과의 비율에 해당하며, 서로 다른 측정값은 서로 다른 종류의 결과의 중요성을 강조(또는 덜 강조)합니다.주어진 예측을 활용하는 것이 궁극적으로 매출을 높이는 데 도움이 될지 여부를 결정하려면, 가능한 각 결과의 비용/편익뿐만 아니라 최대화하려는(또는 최소화하려는) 지표를 아는 것이 중요합니다. 그런 의미에서 A/B 테스트의 p-값과 비슷합니다. 즉, 주어진 예측이 실제로 도움이 되는지 여부를 확인할 수 있는 숫자 지표를 제공합니다.실제 예측 정확도 측정Braze(브레이즈)는 Predictive Suite를 사용하여 만든 각 예측에 대해 ‘예측 퀄리티(Prediction Quality)’라는 지표를 제공합니다. 이 지표는 시뮬레이터에서 선택할 수 있는 모든 가능한 메시징 대상에 대해 예측이 얼마나 긍정적인지를 설명합니다. 이것은 단순한 0-100 척도에서 요약된 숫자를 제공하며, 이 예측이 추측과 비교하여 얼마나 상승 효과를 제공하는지 전반적으로 보여 줍니다. 이 지표는 예측이 생성될 때 과거 데이터에서 한 번 계산되고 실제 사용자 결과에서 다시 한 번 계산되므로 정확성을 추적할 수 있습니다. (예측 퀄리티 지표를 계산하는 방법에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하십시오.)다음의 구체적인 예는 이것이 실제로 무엇을 의미하는지 보여주는 데 도움이 될 것입니다. 특히 전략에 예측을 사용하는 방법을 신중하게 결정하기 위해서, 여기에서 true positives와 false positives를 고려해야 합니다. 위의 예를 보면, 잠재적으로 구매 가능성이 있는 약 50만 명의 고객을 대상으로 작업하고 있습니다. 구매 가능성 점수가 75점 이상인 고객에게만 메시지를 보낸다면 26,541명의 사용자에게 도달하게 됩니다. 이 고객의 과거 구매 행태와 예측의 정확성을 바탕으로 약 11,000명의 고객이 구매를 하게 될 것으로 추정되며, 이는 녹색 진행률 표시줄에서 볼 수 있듯이 전체 구매자의 약 25%에 불과합니다. 따라서, 그 비율은 true positive 비율입니다.빨간색 진행률 표시줄은 또 다른 주요 정보를 제공합니다. 구매 가능성이 가장 높은 모집단의 개인을 대상으로 하고 있음에도, 이 설정은 구매하지 않을 15,385명의 사용자도 대상으로 하고 있습니다. 이러한 고객은 false positives 입니다. 즉, 예측에서는 구매를 할 것으로 보였지만 실제로는 구매하지 않는 개인입니다. 이 경우 구매하지 않을 고객 447,000명 중 약 3.3%인 15,000여 명만 메시지를 받게 됩니다. 낮은 비율이지만, 귀사의 특정 고객과 비즈니스 모델은 그것이 귀사의 비즈니스에 허용 가능한 수준의 오류인지 여부를 알려줍니다.이는 잠재적인 접근 방식 중 하나일 뿐입니다. 구매 가능성 점수가 50점 이상인 모든 사용자에게 메시지를 보내도록 선택할 수도 있습니다. 그러면 전체 고객에서 실제 구매자의 약 90%(녹색으로 진행률 표시), 즉 약 40,000명의 사용자에게 도달할 수 있습니다. 그러나 빨간색 막대에 표시된 230,000명 이상의 사용자에게도 메시지가 보내지게 됩니다. 이는 잠재적인 비구매자의 절반 이상에 해당됩니다.이 접근 방법이 그럴만한 가치가 있을까요? 고객, 메시징 전략, 메시지에 포함된 프로모션 또는 인센티브 비용, 추가 구매와 관련된 이점, 이 프로모션이 사용자 행동을 바꿀 가능성, 비즈니스와 관련된 기타 모든 변수에 따라 달라집니다. 핵심은 비용 대비 이점이며, 대시보드의 선택기를 통해 다양한 시나리오를 시뮬레이션하고 다양한 결과를 계획하여 귀사의 브랜드에 가장 적합한 접근 방식을 선택할 수 있습니다.장기적으로 볼 때, AI는 여러분이 알고 있는 모든 컨텍스트와 비즈니스 로직에 접근할 수 없기 때문에, AI가 아무리 정확하다고 하더라도 여러분이 활용할 수 있는 모든 예측에 대해 이러한 종류의 분석이 필요합니다.마지막으로true 및 false positive와 같은 일부 개념이 생소할 수 있습니다. 그러나 AI/ML이 오늘날 고객 참여의 중심이 됨에 따라, 앞으로는 p-값과 같은 개념만큼 어디서나 쉽게 볼 수 있게 될 것으로 예상됩니다. Braze(브레이즈)는 이러한 도구와 개념을 최대한 쉽게 실천할 수 있도록 노력하고 있습니다.Braze(브레이즈)의 Predictive Suite가 실제로 브랜드에서 어떻게 작동하는지 궁금하신가요? 글로벌 브랜드 Delivery Hero와 8fit이 각각 Predictive Churn과 Predictive Purchase를 사용하여 어떻게 비즈니스 목표에 도달했는지 방법을 확인해 보십시오.
익명의 사용자를 고객으로 만드는 개인화 전략 설정
'익명의 사용자(Anonymous)'에 대해 얼마나 알고 계신가요? 익명의 사용자란 여러분의 디지털 자산에 '반응'을 보이지만, 어떤 이유로든 계정을 만들거나 로그인을 하지 않는 사용자입니다. "게스트로 진행하기"라는 선택지가 주어질 때, 이를 선택하는 사용자죠.익명 사용자를 식별하고 이들을 위한 개인화 경험을 제공하는 것은 브랜드의 경쟁우위가 될 수 있습니다. 하지만 대부분의 기업에서는 이를 활용하지 못하고 있습니다. 🔍 이제는 익명의 사용자를 식별하고, 개인화된 경험을 제공해야 합니다. 2021년, Braze(브레이즈)가 1천 개 이상의 기업과 50억 명 이상의 사용자를 대상으로 실시한 조사에 따르면, 브랜드의 신규 사용자 중 57%가 '익명의 사용자'이며, 이들 중 80%는 이메일 또는 푸시 알림과 같은 마케팅 캠페인 메시지를 전혀 받지 못했다고 합니다. 구글이 써드 파티의 쿠키 사용을 중단할 계획을 밝힌 데 이어, 애플은 새로운 프라이버시 기능을 출시했습니다. 따라서, 브랜드에서는 그들의 고객이 누군지 더 잘 이해하기 위해서 제로 파티, 퍼스트 파티 데이터 전략이 필요하다고 느끼고 있습니다.Braze(브레이즈)가 연간 발행하는 Global Customer Engagement Review 리포트에 따르면, 브랜드의 1/3 이상(38%)이 제로 파티 데이터와 퍼스트 파티 데이터 수집 방법을 강화할 계획을 가지고 있다고 합니다. 제로 파티 데이터는 이름이나 연락처 정보와 같이 사용자가 직접 특정 양식에 기입하여 브랜드에 제공하는 데이터를 말합니다. 반면 퍼스트 파티 데이터에는 사용자가 직접 제출한 데이터뿐만 아니라 브라우징 활동과 같은 간접(indirect)적인 데이터도 포함됩니다.브랜드가 사용자에 대해 더 많은 부분을 알아가야 함에 따라 익명 사용자의 제로 파티 데이터와 퍼스트 파티 데이터를 수집하는 것은 전체 마케팅 전략의 한 부분이 되어야 합니다. 🔍 브랜드가 익명 사용자를 식별하여 참여(engage)시키면 어떤 효과가 있을까요?제품 내외 메시지 채널을 모두 활용하여 익명 사용자들에게 마케팅을 하면, 고객 인게이지먼트를 최대 9.5배까지 높일 수 있습니다. 또한, 제품 내외 채널을 모두 활용하여 익명 사용자에게 크로스 채널 메시지를 발송하는 브랜드는 장기 리텐션을 최대 3.7배 높일 수 있습니다. 🔍 어떻게 익명 사용자를 식별하고, 개인화된 경험을 제공할 수 있을까요? 1. 익명 사용자에 대해 아는 정보를 활용하여 경험을 개인화하세요. 사용자의 이름은 모르더라도, 앱/웹에서의 브라우징 활동, 세션 시간대 등 사용자의 경험을 개인화하는 데 활용할 수 있는 다른 정보들은 갖고 있어야 합니다.2. 인앱 메시지와 인웹 메시지를 통해 더 많은 인사이트를 확인하세요. 익명 사용자에게 계정 생성을 요청하기 전에, 그들의 관심사에 대해 묻는 앱/웹 메시지를 배치하는 것이 좋습니다.3. 확인한 인사이트를 통해, 이후 앱/웹에서의 메시지와 경험을 개인화할 수 있습니다.4. 익명의 사용자가 회원가입 과정을 완료할 수 있도록 유도하는 크로스 채널 접근 방식을 선택하세요. Braze(브레이즈)의 인사이트에 따르면, 이 전략은 브랜드 회원가입을 15배 높여줄 수 있습니다. 📌 방법론이 분석을 위해 Braze(브레이즈)는 미국(USA), 아시아 태평양(APAC) 및 유럽 연합(EU)의 795개 이상의 브랜드에서 익명으로 행동 데이터를 수집하고, 앱 활동, 메시지 인게이지먼트 및 결제 동향을 분석했습니다. 이 통계는 2021년 1월 1일부터 12월 31일까지의 수치이며, 54억이 넘는 사용자 프로필과 52개의 하위 산업 데이터를 포함하고 있습니다. 특정 브랜드나 브랜드 그룹에 과도하게 표시되지 않도록 데이터의 양과 기업의 수를 체크하여 데이터 원본을 클렌징했습니다. 또한, 모든 구매 및 메시지 관련 통계에는 분석에 왜곡이 없도록 관련 정보를 추적하는 브랜드들만 포함했습니다. 100%보다 큰 상승 수치는 소수점 이하로 반올림하고, 100% 미만의 상승 수치는 전체 퍼센트로 반올림했습니다. 반올림된 두 숫자를 비교할 때의 퍼센트 변화는 반올림 후의 두 숫자 간 차이로 계산했습니다.