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마케팅 자동화(Marketing Automation)란?🔍
Team MAXONOMY ・ 2024.09.12
마케팅 자동화란?
마케팅 자동화(Marketing Automation)는 반복적이고 시간이 많이 소요되는 마케팅 활동을 디지털 도구를 활용해 자동화하는 것을 의미합니다. 과거의 마케팅은 매번 일회성 캠페인을 만들고, 고객 데이터를 하나하나 정리하며, 수동으로 성과 보고서를 만들어야 했지만, 오늘날의 마케팅 자동화 도구를 사용하면 훨씬 효율적으로 일할 수 있죠.
마케팅 자동화는 주로 다음과 같은 업무를 효율적으로 수행할 수 있습니다.
- 이메일 마케팅
- SMS 마케팅
- 모바일 마케팅(앱 푸시, 인앱 메시지 등)
- 크로스 채널 마케팅
- 캠페인 관리
- 테스트 및 최적화
- 성과 분석
마케팅 자동화가 중요한 이유
마케팅 자동화 도구를 잘 활용하면, 더 효율적으로 일할 수 있게되어 사소한 작업에 낭비하는 시간을 줄이고, 마케팅 전략에 대한 큰 그림을 고민할 수 있습니다. 뿐만 아니라, 고객과의 소통을 더 빠르고 쉽게 만들어주며, 각 고객 개인에게 최적화된 마케팅을 가능하게 합니다. 하버드 비즈니스 리뷰의 분석에 따르면, 고객의 요구는 시간과 상황에 따라 달라지며, 기업은 이러한 변화하는 요구에 즉각 대응할 수 있도록 현재 사용 가능한 기술을 활용해야 한다고 강조합니다.
만약, 100만 명의 고객에게 이름이 들어간 푸시 알림을 보낸다고 생각해봅시다. 마케팅 자동화 툴 없이 진행한다면, 그 100만 개의 메시지 각각에 고객의 이름을 수동으로 입력해야 하며, 이는 캠페인을 몇 주, 몇 달 동안 발송하지 못하게 할 수도 있습니다. 하지만 마케팅 자동화를 사용하면 개인화 도구를 통해 각 수신자의 이름을 자동으로 불러와 단 몇 분 만에 캠페인을 발송할 수 있습니다.
단순 이름뿐만 아니라, 과거 구매 이력을 기반으로 한 제품 추천 메시지부터, 고객이 주문한 상품에 변동 사항이 있을 때 이를 알리는 반응형 메시지까지 쉽게 발송 가능합니다. 이러한 메시지는 단순한 가치를 넘어서 브랜드와 고객 간의 관계를 더욱 긴밀하게 만들어 줍니다.
마케팅 자동화 주요 기능
다음은 마케팅 자동화의 주요 세부 기능입니다. 고려하고 있는 마케팅 자동화 도구가 다음 기능을 제공하는지 확인해보세요.
- 동적 세분화 및 타겟팅: 실시간 데이터를 기반으로, 세그먼트를 생성하고, 해당 세그먼트를 실시간으로 자동 업데이트합니다. 예를 들어, "최근 24시간 이내에 제품을 리뷰한 고객", "7일 이상 활동 기록이 없는 앱 사용자", "30,000 포인트 이상의 잔액을 보유한 고객"와 같은 세그먼트를 만들고 이들을 대상으로 캠페인을 집행할 수 있습니다.
- 라이브 프로필: 고객의 위치 데이터, 언어 선호도 등 다양한 출처로부터 고객에 대한 관련 정보와 활동 세부 사항을 하나의 소스에서 통합해 제공합니다.
- 개인화 기능: 개별 고객의 여정에 맞춰 1:1 맞춤 메시지를 제공하며, 고객의 상황에 맞춘 접근이 가능합니다. 이를 통해 고객에게 더 적절한 메시지를 전달할 수 있습니다.
- 채널 최적화: 고객이 가장 반응할 가능성이 높은 채널을 통해 메시지를 전송할 수 있습니다.
- 전송 시간 최적화: 고객이 메시지를 열거나 클릭할 가능성이 가장 높은 시점에 캠페인을 전달함으로써 참여도를 높일 수 있습니다.
마케팅 자동화 핵심 : 실시간 데이터
하지만 이 모든 것은 실시간 데이터에 기반을 두고 있습니다. 데이터가 중요하다는 사실은 누구나 알고 있지만, 정말로 데이터를 수집하고, 관리하며, 이해하고, 활용하는 기업은 그리 많지 않습니다.
다시말하면, 데이터 관리를 제대로 한다면, 보유한 정보를 활용해 메시지 경험의 거의 모든 측면을 맞춤화하고 최적화할 수 있고 경쟁사보다 앞서갈 수 있습니다. 여기서 말하는 모든 측면이란 카피, 시각 자료, 메시지 발송 주기와 빈도 등을 말하죠.
또한, 단순히 데이터를 활용하는 것이 아닌 실시간으로 데이터를 수집하고 활용하는 것이 중요합니다. 이 데이터를 얼마나 신속하게 활용하느냐에 따라 브랜드 경쟁 우위가 달라집니다. 예를 들어, 사용자가 신발을 구매하려는 신호를 보였을 때, 그 거래를 마치도록 독려하는 메시지가 10분 후에 도착하면 구매로 이어질 가능성이 훨씬 높습니다. 그 메시지가 일주일 후에 발송된다면, 사용자는 이미 다른 회사에서 신발을 구매했을 가능성이 높겠죠.
배치 데이터 VS 스트리밍 데이터
기업이 고객에게 적시에 경험을 제공할 수 있는 능력은 시스템이 데이터를 처리하는 방식에 달려 있습니다. 마케팅 자동화 기술 생태계가 스트리밍 데이터를 기반으로 구축되어 있다면 더 빠르게 마케팅 대응을 할 수 있습니다. 반면, 배치 방식을 사용하고 있다면 이보다 훨씬 느리죠.
여기서 배치 데이터와 스트리밍 데이터의 차이는 무엇일까요? 배치 처리 방식은 마케팅 자동화 도구가 데이터를 개별 단위로 묶어서 처리합니다. 이 묶음은 시간 기반 스케줄(예: 매 24시간마다) 또는 특정한 데이터 양이 누적되었을 때(예: X량의 데이터가 모이면) 처리됩니다. 반면 스트리밍 방식은 특정 시간이나 임계값에 도달했을 때만 데이터를 처리하는 것이 아니라, 스트리밍 데이터 엔진이 각 데이터 단위를 개별적으로 처리하여 시스템 간에 실시간으로 정보를 지속적으로 흐르게 만듭니다.
스트리밍 데이터가 효과적인 마케팅 자동화를 지원하는 방법
추석을 대비하여 큰 프로모션 캠페인을 고객에게 보내려고 한다고 가정해봅시다. 고객에게 일반적인 프로모션 메시지를 보낼 수도 있지만, 오늘날 소비자의 90%가 관련 없는 메시지를 받으면 짜증을 내며, 개인화된 메시지가 평균적으로 10-30% 더 높은 수익을 창출한다는 사실을 무시할 수 없습니다. 배치 데이터를 기반으로 하는 마케팅 자동화 도구를 사용하여 개인화된 프로모션 캠페인을 보낸다면, 소비자 선호도와 행동의 변화가 반영되지 않을 위험이 있으며, 이는 고객이 더 이상 관심이 없을 수도 있는 제품을 추천하게 될 수 있습니다.
그러나 실시간 마케팅 자동화 도구를 사용하면, 이런 걱정은 없습니다. 대표적으로 Braze는 여러 소스에서 정보를 동적으로 가져와 마케팅 메시지를 풍부하게 구성할 수 있습니다. 고객이 앱이나 웹사이트에서 가장 최근에 본 제품 데이터를 자동으로 불러와 Braze SDK로 쉽게 수집된 데이터를 기반으로, 이메일이나 푸시 알림을 발송하는 즉시 이를 메시지에 자연스럽게 삽입할 수 있습니다. 고객과 더 스마트하고, 세심하며, 관련성 있는 소통을 하는 것이지요!
Braze 연구에 따르면, Liquid 개인화 같은 마케팅 자동화 도구를 사용하면 마케팅 이메일의 고유 클릭률이 1.7배 상승하고, iOS와 안드로이드 푸시 알림의 오픈율은 각각 1.3배, 1.5배 높아집니다. 스트리밍 데이터와 적절한 마케팅 자동화 도구를 사용하여 마케팅 캠페인을 간편하게 최적화하고, 전반적으로 더 나은 고객 경험을 제공해보세요.
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