이벤트
CJ올리브네트웍스, 데이터 마케팅 컨퍼런스 ‘더 맥소노미 2024’ 개최🎉
Team MAXONOMY ・ 2023.11.23
CJ올리브네트웍스는 오는 28일 서울 송파구 롯데호텔월드 크리스탈볼룸에서 데이터 마케팅 컨퍼런스 ‘THE MAXONOMY 2024’를 개최한다고 23일 밝혔다.
‘THE MAXONOMY 2024’는 CJ올리브네트웍스의 데이터 마케팅 솔루션 전문가 그룹인 팀 맥소노미(Team MAXONOMY)에서 주관하는 행사다. 최신 마케팅 트렌드 및 인사이트를 통해 지속가능한 마케팅 전략을 공유한다. 지난해 처음 개최한 컨퍼런스에는 약 1100명 이상이 등록했다.
올해는 ‘Futher Steps of Data Marketing’을 주제로 선정, 변화하는 마케팅 환경에서 효과적인 데이터 마케팅을 완성하기 위한 방향과 단계별 전략을 공유한다. 작년과 달리 전일 행사로 확대해 더 많은 마케터들이 참여할 수 있도록 했다.
팀 맥소노미는 최신 데이터 마케팅 트렌드를 중심으로 기술과 브랜딩, 우수사례 등을 공유하고 성공적인 마케팅을 위한 데이터 활용 방법과 인사이트를 제공한다는 계획이다.
CJ올리브네트웍스의 팀 맥소노미는 마케팅 자동화 솔루션 Braze와 데이터 분석 솔루션 Amplitude, 고객 경험 분석 솔루션 Contentsquare의 한국 공식 파트너다. 팀 맥소노미는 해당 솔루션들의 라이선스를 공급하고, 전문 컨설팅 서비스를 통해 기업의 제품 및 고객 분석을 통한 성공적인 마케팅 캠페인을 지원하고 있다.
‘THE MAXONOMY 2024’는 1건의 키노트와 16건의 발표세션으로 구성됐다. 인터파크트리플, 홈플러스, 비주얼 등 다양한 산업별로 기업 현직 마케터들의 생생한 이야기를 들을 수 있다.
우아한형제들은 생성형 AI시대의 올바른 AI 활용을 위한 데이터 중심 방향을 공유한다. 축산물 직거래 플랫폼 미트박스는 데이터 인사이트와 고객 인티머시 활동을 통해 성장하는 마케팅에 대해 발표한다.
외환 솔루션 기업 센트비는 데이터 분석 솔루션 Amplitude를 이용한 핵심 지표 활용법, 제주패스를 운영하는 캐플릭스는 스타트업의 데이터 환경 분석 구축 사례, 아이지넷은 보험 조회 및 청구 앱 보닥 사례를 통해 CRM 마케팅으로 전환율을 상승시킨 노하우 등을 공유한다.
마티니아이오, 앱스플라이어, 로플랫 등은 후원사로 참여한다.
정기수 CJ올리브네트웍스 팀 맥소노미 팀장은 “지난해보다 고객사에서 직접 연사로 참여하는 세션이 3배 이상 증가해 실제 기업에서 데이터를 어떻게 활용해 빠른 성장을 이어가고 있는지 직접 들어볼 수 있는 좋은 기회가 될 것”이라고 말했다.
‘THE MAXONOMY 2024’의 유료 사전 등록은 11월 27일까지이며, 행사 당일 현장 등록도 가능하다. 자세한 사항은 공식 홈페이지에서 확인할 수 있다.
EBN 연찬모 기자 (원문 보러가기)
2023.11.23
팀맥소노미
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리텐션(Retention) 의미와 측정 방법🔍
리텐션이란?리텐션(User Retention)이란, 특정 기간 동안 활성화된 유저 혹은 고객의 수를 나타냅니다. 보통은 '리턴션율'이라는 백분율을 통해서 표현합니다. 리텐션율을 구하는 공식은 다음과 같습니다.(설정된 기간 끝의 활성 사용자 수 - 설정된 기간 동안의 신규 사용자 수) / 기간 시작 시의 총 활성 사용자 수이런 유저 리텐션을 개선하기 위해선 코호트 분석, 고객 피드백 수집 및 활용, 온보딩 경험 개선, 푸시 알림 등의 방법을 주로 활용합니다.유저 리텐션 vs 고객 리텐션중요한 점은 유저 리텐션과 고객 리텐션을 구분해야한다는 것입니다. 여기서 유저와 고객을 명확하게 구분을 할 필요가 있는데요. 유저는 제품이나 서비스를 이용하는 사람을 말하고 고객은 제품이나 서비스에 가격을 지불하는 사람을 말합니다. 즉, 유저 리텐션은 제품을 사용하는 사람 수를 의미하는 반면, 고객 리텐션은 제품을 계속 결제하는 고객 수를 측정합니다. 유저 리텐션이 유저의 활동에 대한 측정 지표라면, 고객 리텐션은 재무적인 목적이 강한 지표라고 할 수 있죠.예를 들어, 쿠팡이나 아마존과 같이 많은 상품이 거래되는 이커머스 플랫폼의 경우, 유저 리텐션은 특정 기간 동안 앱이나 웹 페이지에 방문하는 유저 수로 측정할 수 있고, 고객 리텐션은 특정 기간 동안 실제 결제를 하는 숫자로 측정합니다. 가장 대표적인 유형인데요.성격이 조금 다른 케이스도 있습니다. 또 다른 예를 들면, 대기업에 인사 솔루션을 제공하는 회사A는 고객 리텐션을 특정 기간 동안 구독을 계속하는 기업(고객)의 수로 측정할 것입니다. 유저 리텐션은 고객 회사에서 몇 명의 유저가 특정 동안 제품에 로그인하는지를 측정합니다. 즉 이미 구독 중인 고객이 우리 제품을 얼마나 잘 사용하고 있는지 확인하는 것이죠. 유저 리텐션 vs 이탈률유저 리텐션과 이탈률은 큰 상관관계가 있습니다. 이탈률은 비즈니스가 잃는 유저 수 혹은 다시 구독하지 않는 고객 수를 의미합니다. 따라서 이탈률은 유저 리텐션율의 역수이며, 둘이 합쳐서 100%가 되어야합니다.유저 리텐션 측정 방법유저 리텐션은 회사의 전반적인 상태를 이해하는 데 큰 도움이 됩니다. 높은 유저 리텐션은 수익성과 안정성이 높음을 나타내죠. 유저 리텐션을 측정하기 위해선 우선 명확한 활성 유저 기준과 기간 기준을 정의하고 리텐션 유형을 결정해야 합니다.유저 리텐션율 공식유저 리텐션율을 계산하는 공식은 앞에서 설명했듯 다음과 같습니다공식을 사용하여 유저 리텐션율을 구하는 방식은 쉽고 직관적이긴 하지만, 더 정확한 측정을 위해선 제품 분석 솔루션을 사용하는 것이 좋습니다. 대표적으로 Amplitude가 있죠.가장 이상적인 유저 리텐션율은 100%이고 이탈율은 0%일 것입니다. 하지만 당연히도 이는 불가능하고, 실제론 산업별 적합한 리텐션율을 목표해야 합니다. CustomerGauge의 'B2B NPS & CX Benchmarks Report 2022'에 따르면, 에너지 및 유틸리티 산업의 유저 리텐션율이 89%로 가장 높았으며 도매 산업의 리텐션율이 44%로 가장 낮았습니다.현재 속해있는 산업의 표준 리텐션율을 찾아보고 우리 회사의 유저 리텐션율을 비교한 다음, 적절한 목표를 잡는 것이 중요합니다.활성 유저 기준과 활성 기간 기준 정하기위의 공식을 사용하려면 먼저 두 가지 요소를 명확히 정의해야 하는데요. 바로 누구를 활성 유저로 볼지와 기간을 어떻게 설정할지입니다.먼저 활성 유저를 정의하는 기준은 여러가지가 있습니다. 그중 우리 제품과 사업 목적에 가장 적합한 방법을 선택해야하는데요. 단순히 애플리케이션을 설치한 유저를 활성 유저로 볼 수도 있고, 매일 사용하는 유저를 활성 유저로 간주할 수도 있습니다. 가장 적합한 방식을 선택하되, 결정한 기준에 대해서 회사 내부적인 통일이 되어야 정확한 지표 측정이 가능합니다.기간을 설정하는 방식도 기업마다 상이한데요. 보통은 지표를 측정하는 목적에 따라 기간을 설정합니다. 예를 들어, 분기 보고서를 작성하는 경우, 한 분기를 기준으로 리텐션율을 측정하는 것이 좋겠죠. 이 외에도 산업이나 제품 특성에 따라서 기간을 정할 수도 있습니다. 예를 들어, 항공 예약 앱의 경우 매일 앱을 사용하는 경우는 거의 없겠죠. 반면 캘린더 앱의 경우에는 성공적인 매일 사용하는지가 성공을 판가름하는 기준이 될 것입니다.N-Day 리텐션 (유저 리텐션 반환률)유저 리텐션 반환률(Return On retention) 혹은 N-Day 리텐션이라 불리는 지표는 특정 날짜에 제품을 사용하는 사용자 수를 말합니다. 이 때 "Day 0"은 사용자가 앱을 다운로드하고 설치하거나 프로필을 만드는 등의 특정 작업을 수행한 첫 번째 날을 가리킵니다. 그리고 Day 0 이후에 사용자가 어떻게 행동하는지 분석합니다. Day 1, Day 3, Day 5 등 유저 언제 다시 돌아오는지 추적할 수 있습니다.리텐션 개선 방법유저 리텐션을 향상시키기 위해선 유저 경험을 먼저 향상시켜야합니다. 유저 리텐션과 유저 경험은 서로 뗄 수 없는 관계이죠. 유저가 제품을 즐기고 가치를 느끼면 당연히 더 오래 서비스에 머물 것입니다! 고객 경험을 개선하기 위해선 코호트 분석, 피드백 루프, 고객 온보딩, 꾸준한 업데이트 등과 같은 방법이 있습니다.1. 코호트 분석하기코호트 분석이란, 유저의 행동과 시간 흐름에 따라 그룹화하는 데이터 기반의 분석 방법입니다. 구체적으로는 유저 획득일, 플랫폼, 채널, 사용자 행동과 같은 요소를 기반으로 그룹을 나눕니다. 코호트 분석을 사용하여 다양한 고객 세그먼트 간 관찰된 사용자 동향과 행동에 가설을 세울 수 있습니다. 특정 코호트의 중요한 지점을 식별하게 되면 해당 코호트의 이탈을 줄이기 위한 전략을 개발할 수 있는 것이죠. Amplitude와 같은 분석 플랫폼을 사용하면 코호트 분석을 수행하고 사용자를 보다 깊게 이해할 수 있습니다. 코호트 분석에 대한 더 자세한 정보를 확인하고 싶다면 행동 코호트 분석 가이드북을 확인해보세요!2. 유저 피드백 수집하기제품을 개선하려면 유저가 제품에 대해 어떤 생각을 하는지 알아야겠죠. 정기적으로 설문 조사를 보내 사용자의 의견을 수집할 수 있습니다. 예를 들어, 앱 사용 5회마다 앱을 평가하도록 요청하거나, 리뷰를 남기면 인센티브를 제공할 수 있습니다. 구독을 취소할 때 그 이유를 묻는 것도 좋은 방법이죠! 수집된 피드백을 정리하고, 해당 피드백을 처리할 수 있는 최적의 부서에 알리세요. 이 과정을 반복하면 유저 경험이 꾸준히 상승할 것입니다.3. 온보딩 경험 개선무엇이든 첫 인상이 가장 중요하고 그 첫 인상을 남길 기회는 단 한 번뿐입니다. 그래서 온보딩 경험이 매우 중요한 것인데요. Wyzowl의 보고서에 따르면, 10명 중 8명은 어떻게 사용해야 할 지 모르는 앱을 삭제한 경험이 있다고 합니다. 이런 케이스를 방지하기 위해선 앱 내 데모, 튜토리얼, 대화형 안내 등의 기능을 고려할 수 있습니다.콘텐츠 더 읽어보기고객 리텐션 마스터 가이드북모바일 게임 리텐션(Retention) 바로알기이탈률(Bounce Rate), 낮을수록 좋을까?🤔
개인화 마케팅의 끝판왕 – Amplitude Recommend 기능을 소개합니다!
Amplitude(앰플리튜드)의 Recommend(추천) 기능을 활용하면, 마케팅 팀과 프로덕트 팀 모두 단 몇 분만에 고객 한 명 한 명을 위한 맞춤형 디지털 경험을 제공하는 것이 가능해집니다.Amplitude(앰플리튜드)의 Recommend(추천) 기능은 모든 디지털 서비스 기업이 규모에 맞는 맞춤형 환경을 제공할 수 있도록 합니다. 이 기능을 통해 연도별로 로드맵을 가속화하고, 전환(Conversion) 속도를 높이며(보통 두 자리 숫자입니다), 비용을 약 수백만 달러 절감할 수 있습니다.넷플릭스, 아마존과 같은 개인 맞춤 서비스를 제공하는 것은 모든 기업의 꿈입니다. 각 유저에 맞게 디지털 환경을 최적화하여, 유저 전용으로 맞춤 구축된 것처럼 느껴지게 합니다. 그러나 대부분의 기업에서 이러한 1:1 맞춤화 경험을 자동화하려고 할 때 상당한 진입 장벽에 마주치곤 합니다. 적합한 타겟 유저에게 도달하기 위한 정교한 ID 분석과, 그 타겟 유저에 맞는 적절한 메시지 작성을 위한 머신 러닝, 그리고 유저별 최적의 시간대를 파악하여 실시간으로 전달하는 것이 필요합니다. 또한, 규모에 따른 맞춤화 설정을 위해서는 프로덕트, 마케팅, 엔지니어링 담당자의 협업도 필수입니다. 이를 위해서는 수년 간의 투자와 수백만 달러의 개발 비용이 소요될 수 있습니다. 디지털 서비스 기업은 한 번에 몇 달 동안 리소스를 중단하거나 수백만 달러의 매출 손실을 초래하는 방법 중 절충안을 찾아야 할 수도 있습니다. 하지만 Amplitude(앰플리튜드)의 Recommend(추천) 기능을 활용하면, 절충안을 고민할 필요가 없습니다. 새로운 시대를 위한 새로운 솔루션Recommend(추천)는 Amplitude(앰플리튜드) 디지털 최적화 시스템의 새로운 기능입니다. 이제 Amplitude(앰플리튜드) 행동 그래프를 통해 수집된 데이터를 기반으로 앤드 투 앤드 개인 맞춤화 워크플로우를 단 몇 분 만에 자동화할 수 있습니다. Recommend(추천) 기능은 마케팅 담당자, 프로덕트 매니저, 그로스 팀 등 디지털 경험 관련 담당자가 개인 맞춤화 과정을 직접 관리할 수 있도록 함으로써 개인화에 필요한 기술적인 부담을 줄여줍니다.이 셀프 서비스 플랫폼은 다음의 세 가지 새로운 기능을 통해 적합한 유저에게 최적의 시간에 적절한 메시지를 매핑하는 것에서부터 ‘개인화’의 각 단계를 소개합니다.세분화(Segmentation): Cohorts 및 Computations를 통해 마케팅 담당자가 타겟 고객을 찾을 수 있도록 지원합니다.권장(Recommendation): Predictions 및 Recommendation을 통해 고객에게 전달할 수 있는 차선책 메시지나 콘텐츠를 프로덕트 팀에서 자동화할 수 있습니다.발송(Delivery): 누구나 API 및 동기화를 통해 세그먼트와 권장 내용을 모든 디지털 채널로 내보낼 수 있습니다. 적합한 고객을 찾기 위한 세분화(Segmentation)개인화 과정을 위한 첫번째 단계는 타겟으로 설정할 적합한 고객을 식별하는 것입니다. Amplitude(앰플리튜드)의 Recommend(추천)는 사용자 목록을 구축하여 다운스트림 디지털 채널과 동기화할 수 있도록 지원하는 두 가지 기능 세트, ‘Cohorts’와 ‘Computations’을 제공합니다. Cohorts는 세분화(Segmentation)의 핵심입니다. Amplitude(앰플리튜드)의 Recommend(추천)를 사용하면 지난 24시간 동안 장바구니에 상품을 추가했거나 구독 신청을 하는 등의 이벤트를 기준으로 그룹화된 유저 클러스터를 생성할 수 있습니다. 이 모든 작업은 SQL이나 코드 없이 셀프 서비스 인터페이스를 통해 수행됩니다. 또한 Recommend(추천)는 Amplitude(앰플리튜드) 디지털 최적화 시스템의 일부이기 때문에 Amplitude(앰플리튜드) Analytics(분석)에서 생성된 모든 Cohorts는 Recommend(추천)에서 즉시 사용할 수 있으며, 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. Computations는 세분화(Segmentation)의 최고 레벨입니다. Amplitude(앰플리튜드)의Recommend(추천)를 사용하면 시간이 지남에 따라 변하는 행동 정보를 집계하여 사용자 속성으로 변환하고 이를 통해 보다 정교한 필터링을 할 수 있습니다. 예를 들어 사용자가 데이터 엔지니어링을 사용하지 않고도 몇 초 만에 지난 24시간 동안 장바구니 추가하기 이벤트를 수행한 횟수를 카운트하거나 지난 30일 동안의 평균 주문 값을 집계할 수 있습니다. Cohorts와 Computation을 함께 사용하면 참여에 기반한 마케팅 조건을 트리거하는 행동 세그먼트를 식별할 수 있습니다. 적절한 메시지를 찾기 위한 자동화된 권장(Recommendations)대다수의 사람들에게 “개인화” 경험이라고 하면 홈 스크린에 유저 이름을 삽입하거나 현재 위치를 기준으로 사진을 교환하는 것을 의미합니다. 이러한 유형의 창의적이고 인구통계학적 “개인화”는 권장되지만 그 영향은 한계가 있습니다. 과거 혹은 예상되는 미래의 행동을 기반으로 각 개별 사용자에게 완벽하게 맞추는 제품은 개인화가 지닌 모든 장점을 실현하는 것과 같습니다. 이제 Amplitude(앰플리튜드) Recommend(추천)의 Recommendations 기능을 통해 역동적인 제품 경험 제공이 가능해졌습니다. Amplitude(앰플리튜드)의 자동화된 머신러닝 시스템으로 구동되는 새로운 Recommendations 기능을 사용하면 넷플릭스 또는 아마존과 같은 개인화 경험 환경을 만들 수 있습니다. 타겟으로 설정할 적합한 사용자가 식별되면 Amplitude(앰플리튜드) Recommend(추천)는 전환 가능성을 높일 수 있는 콘텐츠, 제품 및 메시지의 올바른 조합을 결정합니다.셀프 서비스 사용자 인터페이스에서 SKU, 아이템 이름, 제품 카테고리 등의 이벤트 속성을 선택합니다. 구매, 구독 등의 최적화를 원하는 항목에 대한 결과도 선택할 수 있습니다. Amplitude(앰플리튜드)의 Recommend(추천)는 구매, 구독 등의 항목의 결과를 높일 수 있는 가능성에 따라 속성의 모든 잠재적 가치의 순위를 자동으로 매겨, 개별 사용자에게 맞춤화합니다. Amplitude(앰플리튜드) Recommend(추천)는 한 번에 최대 100개까지 각 사용자가 선호할 가능성이 높은, 즉 전환 가능성을 극대화할 수 있는 순위 목록을 단 몇 분 만에 생성합니다. 이러한 항목은 분류를 위해 장바구니에 추가 될 가능성을 기준으로 순위가 매겨진 아이템 SKU 혹은 교차 판매 가능성에 따라 순위가 매겨진 제품 카테고리로 분류될 수 있습니다. 이 시스템은 3~5가지 다른 경험을 제공하는 대신 각 개별 유저에게 맞춤화된 수백만 개의 잠재적 경험의 경우의 수를 생성합니다. 데이터 과학 팀의 도움 없이 이 모든 작업을 직접 몇 분 이내에 완료할 수 있습니다. 미국 상위 15개 은행의 소비자 부문은 고객의 금융 지식과 활용 정도를 향상시키기 위해 Recommendations를 사용합니다. 유저가 모바일 앱에 접속하면 은행과 관계 있는, 혹은 행동과 일치하는 콘텐츠가 표시됩니다. 이 콘텐츠는 Amplitude(앰플리튜드) Recommend(추천)에 의해 제공된 ‘개별화’의 결과입니다. Recommendations을 활용한 이후, 이 은행의 영업 성과는 15% 증가했습니다. 최적의 발송 시간을 찾기 위한 실시간 API개인화 워크플로우의 마지막 단계는 발송(Delivery)입니다. 전달할 적절한 메시지를 작성했다면, 이를 적합한 유저에게 전달해야 합니다. Amplitude(앰플리튜드) Recommend(추천)는 실시간 API 및 동기화 기능을 제공하여 코호트, 계산된 속성 및 Recommendations를 디지털 채널에 연결합니다. 동기화 기능을 통해 데이터 개체를 모든 광고, 이메일 또는 실험 플랫폼과 동기화할 수 있습니다. 페이스북 또는 마케토와 코호트를 동기화하고, 유저 행동이 변경되면 해당 광고 및 고객 참여 대상의 캠페인을 자동으로 동기화합니다. 예를 들어 계산된 속성을 Braze(브레이즈)와 같은 작업 플랫폼과 동기화할 수 있으므로 유저의 평균 주문 값이 변경되면 해당 이메일 캠페인에서 속성이 자동으로 조정됩니다. 이 모든 것이 맞춤형 데이터 엔지니어링 파이프라인 없이 한 번의 클릭만으로 가능합니다. 이제 API 프로파일을 사용하여 모든 유저에 대해 REST API 앤드포인트를 쿼리하고 Amplitude(앰플리튜드)에서 유저 데이터로 반환할 수 있습니다. 유저가 사이트나 앱을 방문할 때 유저의 고유 ID별로 프로파일 API를 쿼리하고 Properties, Cohorts 및 Recommendations 목록을 반환하기만 하면 됩니다. 해당 응답을 제품에 직접 포함하고 권장되는 속성에 따라 제품 환경을 조정합니다. 호주의 복권 판매 기업 Oz Lotteries를 지원하는 디지털 플랫폼 점보 인터렉티브는 Braze(브레이즈)를 통해 API 프로파일을 사용하여 아마존 스타일의 Recommendations를 이메일과 푸시 알람으로 제공합니다. 고객들은 구매 후 구매 이력 및 행동 패턴에 따라 관심 있는 다른 게임을 제안하는 후속 커뮤니케이션 메시지를 받게 됩니다. Recommend(추천) 기능은 이메일을 활용한 최대 4개의 제안과 푸시를 통한 1개의 제안을 발송합니다. 그 결과 이 메시지로 인한 체크아웃 전환율이 158% 이상 증가하는 엄청난 성과를 보였습니다. 기본 제공되는 측정 기능Amplitude(앰플리튜드)를 사용하면 여러분이 직접 설정한 개인화 경험 환경의 영향력을 쉽게 측정할 수 있습니다. Amplitude(앰플리튜드) Recommend(추천)에서 만든 모든 코호트는 Amplitude(앰플리튜드) Analytics 기능에서 분석할 수 있습니다. 캠페인의 영향을 이해하는 것은 차트를 작성하는 것만큼 간단합니다. 대상을 다시 생성하거나 작업을 복제할 필요없이 쉽고 편하게 확인할 수 있습니다. Recommendations의 경우, 자동화된 리프트 분석을 통해 측정 기능을 한 단계 더 발전시켰습니다. 여러분이 생성한 각 Recommendation에 포함할 유저의 비율을 선택할 수 있습니다. 0-100% 내에서 자유롭게 선택 가능합니다. 그 다음 API 프로파일에 Recommendation을 쿼리하면 Amplitude(앰플리튜드)가 사용자에게 컨트롤 권한을 할당하거나 Recommendation을 제공합니다. 동시에 자동으로 가장 영향력이 큰 이벤트를 기록하여 Recommendation이 기존 경험 환경에 얼마나 큰 영향을 미치는지 추적합니다. 간단히 Recommendation의 성능(Performance) 탭을 클릭하면 확인할 수 있습니다. 분석 및 개인화를 위한 하나의 통합 시스템이 통합 데이터 세트에 모두 구축되어 있으므로 여러분이 생성한 개인화 경험 환경의 실행 루프를 쉽게 닫을 수 있습니다. 단 몇 분 만에 끝내는 개인화 설정Amplitude(앰플리튜드) Recommend(추천)의 장점은 디지털 최적화 시스템의 완전한 피드백 루프를 가능하게 한다는 것입니다. Amplitude(앰플리튜드) Recommend(추천)에서 버튼을 클릭하면 코호트와 Recommendations를 생성할 수 있고, 이를 여러분의 광고, 이메일, 인앱 캠페인과 동기화할 수 있으며, 이 모든 캠페인의 성과를 Amplitude(앰플리튜드) Analytics에서 다시 모니터링 할 수 있습니다. 이 프로세스의 자동화를 통해 프로덕트 팀과 마케팅 팀을 연결하여 런칭에 필요한 시간을 단축할 수 있습니다. 통합 머신러닝은 엔지니어링 비용을 절감하고 Recommendations의 정확도를 높입니다. 또한 상호 보완 분석을 통해 이러한 개인화 실험의 영향력을 안정적으로 측정할 수 있습니다.
웹사이트에 Conversion Analytics를 활용하는 3가지 방법
전환 분석(Conversion Analytics)은 웹 사이트에서 리드를 늘리기 위한 노력의 첫 시작입니다. 장바구니, 랜딩 페이지 및 블로그 게시물에서 전환 분석을 활용할 수 있는 세 가지 방법을 알아보도록 하겠습니다.전환 분석이란(Conversion Analytics)?전환 분석은 웹 사이트 방문자의 행동을 추적하여 그들이 원하는 것을 수행하는지 (전환 또는 중단하는지) 확인하는 방법입니다. 전환 분석을 통해 전환에 해당하는 고객 유형과 행동 유형은 물론, 중단한 사용자가 전환에 실패한 타임과 위치를 파악할 수 있습니다.전환 분석을 수행하려면 고객의 여정을 먼저 이해해야 합니다. 이를 수행하는 가장 좋은 방법은 웹 사이트 방문자를 고객으로 전환하는 데 필요한 이상적인 단계에 대한 개요를 얻을 수 있도록 고객이 전환 퍼널에서 수행하는 각 단계를 매핑 하는 것입니다.사용자가 전환 할 것으로 예상되는 제품 또는 웹 사이트의 모든 부분에서 전환 분석을 수행 할 수 있습니다. 전환 분석을 위한 세 가지 공통 영역에는 장바구니, 랜딩 페이지 및 블로그 게시물이 있습니다.장바구니 전환 분석장바구니 전환은 전자 상거래 전환 유입 경로의 마지막 단계입니다. 방문자가 구매를 하지 않는 이유를 이해하는 것이 수익 증대의 핵심입니다.다음은 장바구니를 테스트하고 최적화하는 세 가지 일반적인 방법입니다. 1. 배송비 변동을 테스트합니다.온라인 쇼핑객은 배송비에 점점 더 민감 해지고 있습니다. 이는 장바구니 단계에서 구매 포기 의 주요 원인입니다 . Amplitude의 퍼널 분석을 사용하여 배송 기술 스타트업인 Rappi 는 배송비를 표시한 결제 단계가 중요하지 않다는 사실을 발견했습니다. 고객이 일정 금액 이상 주문하면 무료 배송을 제공함으로써 더 큰 주문 크기를 장려하여 각 거래를 평균 15 % 증가 시켰습니다. 2. 개인화로 고객 경험을 개선하세요.고객 경험 은 모든 전자 상거래 전환에서 가장 중요한 요소 중 하나입니다. 또한 고객 유지의 주요 동력 이기도합니다 . Blue Apron 은 식사 배달 서비스에 대한 장바구니 포기를 조사하고 Amplitude Engage 및 Optimizely를 사용 하여 구매를 완료하지 않은 사용자에게 개인화된 메시지를 테스트 했습니다. 그 결과 전환이 7 % 증가했습니다. 3. Conversion Driver를 찾으세요.Amplitude 의 Conversion Drivers 기능은 전환 유입 경로의 단계 사이에서 발생하는 모든 작업을 식별합니다. 그런 다음 각 액션에 상관 관계 점수를 부여하여 전환에 깊이 관련이 있는지 아니면 연관이 낮은지 알려줍니다. 사용자가 장바구니 페이지 직전에 수행하는 작업 중 자신의 경험에 영향을 미치는 작업을 알아보면, 전환과 관련된 행동을 파악하고 촉진하는 데 도움이 될 것입니다.방문 페이지 전환 분석랜딩 페이지는 다양한 채널에서 방문자를 안내하는 독립형 웹 페이지입니다. 사용자에게 무료 평가판 등록, 뉴스 레터 구독 또는 eBook 다운로드와 같은 작업을 완료하도록 유도합니다. 랜딩 페이지의 전환 분석은 얼마나 많은 사용자가 액션을 완료했는지 보여주고 다양한 테스트를 통해 전환을 증대시킬 수 있습니다.다음은 랜딩 페이지를 테스트하는 세 가지 일반적인 방법입니다. 1. 가입 과정에서 저해요소를 제거합니다.Unbounce는 저해요소를 "방문자가 행동을 완료하려고 할 때 경험하는 심리적 저항"으로 정의합니다. 가입을 가능한 간단하고 쉽게 만들어 저해요소를 줄이는 것이 당신의 임무입니다. 그 중 일부는 페이지 디자인 요소가 압도적이거나 복잡하지 않고 명확하고 이해하기 쉬운 지 확인하는 것일 수도 있죠. 또한 절대적으로 필요한 경우가 아니면 사용자에게 많은 필드를 채우도록 요청하지 마세요. 예를 들면, 이메일 주소만 필요한 경우 이름, 회사, 직위 등과 같은 불필요한 필드는 제거하세요. 2. 다른 메시지를 테스트합니다.클릭 유도 문안을 구성하는 방식은 사용자가 참여의 가치를 인식하는지 여부에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 사람들이 eBook을 다운로드하도록하려면 여러 가지 방법으로 eBook의 콘텐츠를 구성하고 A / B 테스트 를 사용 하여 어떤 메시지가 가장 공감하는지 확인하세요. 무료 평가판 제공 메시지도 마찬가지입니다. 3. 다른 플랫폼을 비교합니다.사람들이 웹 사이트를 방문 할 때 사용하는 플랫폼 (예 : 데스크톱과 모바일)별로 분류된 전환 분석을 실행합니다. 플랫폼간에 큰 차이가있는 경우 이유를 조사하십시오. 사용자의 변환을 방해하는 서식 지정과 관련된 버그 또는 플랫폼 별 문제가있을 수 있습니다.Amplitude 에서 Conversion Driver 의 속성 기능 을 사용하여 이러한 유형의 분석을 실행할 수 있습니다 . Conversion Driver를 통해 팀은 성장을 주도하는 플랫폼, 계획 유형, 캠페인 및 채널을 쉽게 이해할 수 있습니다.블로그 게시물 전환 분석회사는 블로그 게시물을 사용하여 최상위 트래픽 생성에서 리드 전환에 이르기까지 다양한 요구 사항을 해결합니다. 블로그 게시물의 전환 분석은 개별 기사를 최적화하는 방법을 식별하고 트래픽을 리드로 전환할 기회를 찾는 데 도움이됩니다.다음은 블로그 게시물을 테스트하고 최적화하는 세 가지 일반적인 방법입니다. 1. Amplitude의 Pathfinder를 사용 하여 전환에 관련있는 블로그 게시물을 찾습니다.Pathfinder는 사용자가 제품 또는 웹 사이트를 탐색하는 모든 다양한 방법을 볼 수 있도록 도와줍니다. 사용자가 블로그 게시물을 읽은 후 취한 행동을 살펴보면 전환이 몇 단계 제거 된 경우에도 전환과 연결된 행동을 찾을 수 있습니다. 전환과 연결된 것으로 확인 된 블로그 게시물에 CTA를 직접 추가 한 다음 전환 분석을 사용하여 더 많은 사용자가 행동을 취하는 지 확인하세요. 2. 다양한 CTA(Click to Action) 를 테스트 하세요.때로는 블로그 게시물과 일치한다고 생각하는 클릭 유도 메세지가 실제로 사용자에게 반향을 일으키지 않습니다. 블로그 게시물 내에서 다양한 종류의 작업을 A / B 테스트합니다. 예를 들어, 모든 블로그 게시물 끝에서 독자에게 eBook을 다운로드하도록 유도 할 수 있지만 뉴스 레터 가입은 실제로 더 매력적입니다. 전환 분석을 통해 어떤 CTA가 가장 효과적인지 알 수 있습니다. 또한 제안이 배치 된 위치 (예 : 블로그 게시물의 끝 또는 본문)에 대한 다양한 디자인 선택을 테스트하여 전환에 영향을 미치는지 확인할 수 있습니다. 3. 트래픽이 손실되는 이전 블로그 게시물을 새로 고칩니다.블로그 게시물이 감소하면 기존 콘텐츠의 수정이 필요할 수 있습니다. 오래된 콘텐츠를 새로 고치려면 예제 또는 통계를 업데이트하여 관련성이 있는지 확인하거나 길이 또는 범위를 확장하거나 SEO에 최적화되어 있는지 확인해야 할 수 있습니다. 새로고침된 블로그 게시물과 인라인 전환 프롬프트를 결합하면 성공을위한 비법을 얻을 수 있습니다.다음 단계 : 유지전환 분석 없이는 웹 사이트 전환을 개선하려는 노력이 실제로 효과가 있는지 확인할 수 없습니다. 전환 분석을 사용하여 웹 사이트를 개선하는 방법을 잘 이해하였다면, 다음으로는 고객 유지를 위해 최적화하는 것입니다.
Braze Forge 2025 리뷰: 마케터, 미래 설계의 주체가 되다
Braze에서 매년 개최하는 Forge 컨퍼런스는 “오늘의 고객 인게이지먼트 방식을 만들고, 내일의 가능성을 상상하는” 마케터, 기술자, 혁신가들이 한 곳에에 모이는 자리입니다. 또한 Braze 플랫폼의 최신 업데이트 사항을 공유하는 자리로써 올해는 그 어느 때보다도 열기가 뜨거웠습니다.올해 Forge의 모든 발표는 단 하나의 목표에 초점을 맞추고 있었습니다. 바로 마케터들이 더 빠르게 움직이고, 더 크게 사고하며, 창의성을 바탕으로 미래를 준비할 수 있도록 돕는 것입니다.특히 AI는 고객 인게이지먼트의 새로운 가능성을 열어가고 있으며, 동시에 마케터가 더 빠르고, 더 고객과 긴밀하게 소통할 수 있도록 Braze 플랫폼의 핵심을 확장하고 있습니다.개인화를 늦추는 병목을 제거하는 방법부터, 더욱 풍부하고 역동적인 고객 경험을 제공하는 방법, 그리고 대규모 환경에서도 안정적인 인게이지먼트를 실현하는 법까지 다양한 인사이트를 이번 Forge 2025 리뷰에서 만나보겠습니다.고객 속도에 맞춘 움직임마케팅팀과 데이터 기반 CRM 팀은 ‘고객 인사이트를 행동으로 전환하는 것’ 그리고 ‘그것을 얼마나 신속하게 해내느냐’라는 두 가지큰 과제에 직면하고 있습니다. 안타깝게도 많은 기업에서 이 과정을 엔지니어링팀 지원에 의존하고 있습니다. 캠페인이나 오디언스를 구축하기 위해선, 데이터 파이프라인 동기화를 기다리거나 직접 SQL을 작성해야만 하죠.이 문제를 해결하기 위해 Braze는Braze Data Platform(BDP)에 대한 투자를 지속적으로 확대해왔습니다. BDP를 통해 거의 모든 소스에서 데이터를 초저지연으로 통합·활성화·배포할 수 있도록 지원하고 있습니다. 지난해 선보인 Zero-Copy Segments를 기반으로, 이번 Forge 2025에는 기능을 확장하여 Zero-Copy Canvas Triggers(얼리 액세스, 4분기 출시 예정)를 발표하게 되었습니다.이번 출시로 BDP는 한층 더 강화되었으며, 마케터는 이제 별도의 기술 지원 없이도 클라우드 데이터 웨어하우스(Snowflake, BigQuery, Redshift 등)에 있는 원본 데이터를 활용해 고도화된 개인화를 구현할 수 있게 됩니다. Zero-Copy 데이터 액세스를 통해 첫 구매가 발생하는 즉시 웰컴 캠페인을 시작하거나, 고객이 VIP 등급에 도달하는 순간 로열티 혜택을 제공하는 것이 가능해졌습니다.이커머스 어트리뷰션(얼리 엑세스, 3분기 출시 예정) 기능은 마케터가 구매 빈도, 평균 주문 금액, 이탈 위험과 같은 핵심 필드를 자동으로 생성할 수 있도록 합니다. 이제 마케터는 기술팀에 협업을 요청하거나 쿼리 결과를 기다릴 필요 없이, 세그먼트를 직접 구축할 수 있습니다. 예를 들어, 재활성화가 필요한 비활성 사용자 전부를 모으거나, 반복 구매자를 빠르게 추출하여 업셀링 캠페인을 진행할 수 있습니다.이러한 기능을 결합하면, 고객 데이터는 실시간 인게이지먼트 엔진으로 전환되고, 고객의 속도에 맞춰 더욱 민첩하게 대응할 수 있게 됩니다.경험을 통해 고객을 끌어들이다라이프사이클 관리에서 올바른 오디언스에 도달하는 것은 업무 절반에 불과합니다. 나머지 절반은 그 메시지가 실제로 고객 인게이지먼트를 이끌어내고 행동으로 이어지도록 만드는 것입니다.이번에 WhatsApp 비즈니스 플랫폼, RCS for Business, 이메일, 인앱 채널 등 다양한 포맷이 새롭게 추가되면서, 마케터는 이제 더욱 풍부하고 상호작용적인 경험을 자연스럽고 매끄럽게 설계할 수 있게 되었습니다.예를 들어, 고객은 WhatsApp Flows 안에서 바로 회원가입을 완료할 수 있고, RCS 리치 카드를 통해 대화창을 벗어나지 않고도 상품 소개를 탐색할 수 있습니다. 앞으로는 WhatsApp 캐러셀을 통해 계절별 프로모션을 스와이프하며 둘러보는 것도 가능해질 예정입니다.또한 WhatsApp 커머스를 통해 브랜드는 Meta 카탈로그에서 직접 상품과 서비스를 불러와 채팅창에 표시할 수 있습니다. 덕분에 고객은 대화 중에도 원하는 제품을 쉽게 발견하고, 비교하며, 즉시 구매까지 이어질 수 있습니다.이러한 도구는 마케터가 인사이트를 수집하고 개인화를 한 단계 더 발전시킬 수 있는 방법을 제공합니다. 드래그앤드롭 설문 블록을 통해 고객의 선호도나 만족도 같은 제로 파티 데이터를 몇 분 만에 손쉽게 수집할 수 있습니다.또한, 이메일 내의 동적 상품 블록을 활용하면 카탈로그에서 고객에게 가장 관련성 높은 상품을 자동으로 노출할 수 있습니다. 여기에 Gmail 딜 카드를 통해 Gmail 이메일 상단에 주요 프로모션을 배치하여 고객이 프로모션을 쉽게 확인하고, 할인 코드를 복사하고, 바로 쇼핑으로 이어지게 할 수 있습니다.이러한 업데이트는 정적인 캠페인이나, 단순 메시지 전달을 넘어 고객이 직접 참여하고 경험할 수 있는 여정을 설계하는 길을 열어줍니다.더 큰 규모, 확실한 전달캠페인의 성과는 콘텐츠나 타겟팅만으로 결정되지 않습니다. 모든 메시지가 고객에게 제대로 도달하고 있다는 확신이 필수적입니다.이메일 프로그램을 확장하는 과정은 자동화된 IP 워밍(Automated IP warming: 얼리 엑세스스, 4분기 출시 예정)으로 한층 간단해질 것입니다. 이제 마케터는 발송량을 수동으로 점진적으로 늘리면서 전달 문제를 걱정할 필요가 없습니다. 대신, 시작부터 강력한 발신자 평판을 구축해주는 내장형 제어 기능을 활용하여, 더욱 효과적인 이메일 마케팅 프로그램을 운영할 수 있게 됩니다.이러한 업데이트는 책임감 있게 규모를 확장하고, 불필요한 소음을 줄이며, 인프라 관리가 아닌 캠페인 최적화에 집중할 수 있도록 필요한 투명성과 제어권을 제공합니다.현대 마케터를 위한 플랫폼이번 Forge 2025의 업데이트 사항을 종합해보면 큰 변화의 흐름을 엿볼 수 있습니다. 바로, 마케터들이 기술적 병목이나 불편한 워크플로우에 더 이상 제한받지 않는 세상으로의 전환입니다. 이제 마케터는 데이터 인사이트, 크리에이티브 툴, 인프라에 직접 접근하여, 시의적절하고, 개인화되며, 임팩트 있는 캠페인을 만들 수 있습니다.Braze는 언제나 엔터프라이즈급 파워와 마케터 친화적 사용성을 결합하는 데 집중해왔습니다. 이번 업데이트를 통해 많은 기업이 더 빠르게 행동하고, 과감하게 실험하며, 고객의 속도에 발맞춘 경험을 제공할 수 있도록 노력하고 있습니다. 적절한 도구를 가진 마케터는 단순히 캠페인을 운영하는 데 그치지 않습니다. 곧 다가올 미래를 만들어가는 주체가 됩니다. Forge 2025의 더 자세한 내용은 다음 페이지를 참고해주세요.Forge 2025 바로가기