맥싸이트-픽
AI, 소비자 마케팅에 스며들다
Team MAXONOMY ・ 2025.05.23
지난 맥사이트픽 포스팅에서 글로벌 컨설팅 펌이 AI를 어떻게 바라보고 있는지 살펴보았죠. 이번 포스팅에서는 이에 이어, 마케팅 분야에서 AI가 불러오는 변화는 무엇이 있을지 그리고 실제 어떤 사례들이 마케팅 성과로 이어지고 있는지 다양한 브랜드를 통해 살펴보겠습니다.
먼저, 생성형 AI의 이미지 생성 기능을 이용하여 소비자들이 AI를 직접 체험하는 오프라인 마케팅 사례를 소개하겠습니다.
농심: 짜파게티 40주년 팝업스토어
이미지 출처: 농심 | 짜파게티 40주년 기념 AI 프로필
농심에서는 짜파게티 40주년 기념 오프라인 팝업스토어를 구성하고 해당 공간 안에 AI 포토부스를 설치했습니다. 팝업에 방문한 소비자들은 커스터마이징된 포토부스에서 농심 짜파게티가 처음 개발된 1984년을 체험해 볼 수 있었는데요. 여기에 생성형 AI 기술이 접목되어 생생한 짜파게티 탄생의 모습을 체험할 수 있었습니다.또한, 자신의 프로필 사진을 짜파게티와 합성하여, 새로운 프로필을 만드는 ‘AI 프로필’ 콘텐츠도 제공하였습니다. AI를 통해 브랜드와 고객의 추억이 연결될 수 있는 재밌는 놀이장치를 제공함으로써, 고객과 더욱 깊은 유대감을 형성하였습니다.
카타르항공: Start in your Own Adventure
이미지 출처: 카타르항공 | Start in your Own Adventure
카타르 항공은 ‘Start in your Own Adventure(당신만의 모험을 시작하라)’라는 슬로건의 캠페인을 기획하였는데요. 고객들이 자신의 사진을 업로드하면, AI가 해당 사진을 영화 속의 인물로 변환해주는 이벤트였습니다. 고객들은 단순히 흥미로운 이벤트를 체험하는 것을 넘어, 자신이 영화의 주인공처럼 특별하다는 감정을 전달받고 싶어하죠. 카타르항공은 이러한 특성을 잘 이해하고, 고객이 특별한 여행을 할 수 있도록 언제나 최선을 다하고 있다는 메시지를 전달하고 있습니다.
불교협회: AI 출가 체험
이미지 출처: 불교협회 | AI 출가 체험
이렇듯 생성형 AI를 통한 이미지 생성은 마케팅에 가장 대표적으로 사용하고 있으며, 심지어 종교분야에서도 적극 활용 중입니다. 최근 불교협회는 서울국제불교박람회에서 팝업스토어를 열고 큰 인기를 끌었습니다. 스님과 AI의 만남이 힙스터의 감성을 자극하게 될 것이라고는 사실 생각지 못했었는데요. 젊은 MZ소비자층을 겨냥한 마케팅을 통해 ‘요즘 불교’ 라는 새로운 면모를 보여주면서 종교의 영역을 넘어 대중들에게 많이 노출되었습니다.
이번 박람회에 가장 주목받은 공간 중 하나는 출가 체험을 콘셉트로 불교를 새롭게 해석한 AI 전시부스입니다. 부스에 방문한 소비자는 자신의 프로필 사진이 스님의 모습으로 바뀌는 결과를 직접 확인할 수 있었는데요. 한 번쯤 상상은 했지만 직접 확인할 수 없었던 출가한 자신의 모습이 AI를 통해 생생하게 구현되는 것을 보는 것만으로도 소비자들을 멈춰세우기는 충분했습니다.
코카콜라: 패키지 디자이너가 된 AI
이미지 출처: Coca-Cola | Y3000
기업이 아예 제품의 디자인을 AI에게 부탁한 사례도 있습니다. AI를 가장 잘 활용하는 브랜드중 하나인 코카콜라는 인공지능과의 공동 디자인으로 한정판 코카콜라 제품을 출시했습니다. AI와 협업하여 제작된 디자인에 사람이 메시지를 더 하고 해석하는 방식을 사용하였는데요. 이런 업무 방식을 선택한 것에는 인공지능이 고객의 공감을 불러오는데 충분한 역할을 할 수 있다는 믿음이 깔려있었다고 볼 수 있습니다.
코카콜라 컴퍼니의 글로벌 전략 담당 시니어 디렉터 오아나 블라드는 "코카콜라가 서기 3000년에도 오늘날처럼 여전히 의미 있고 상쾌한 존재감을 유지하기를 바랍니다. 그래서 미래의 코카콜라는 어떤 맛일지, 그리고 미래의 코카콜라는 어떤 경험을 선사할지에 대한 콘셉트를 탐구해 보았습니다."라고 말하며, 코카콜라가 미래에 가져올 긍정적인 모습을 표현해야 했기 때문에 AI를 의도적으로 결합했다고 전했습니다.
DELL: I WILL ALWAYS BE ME(나는 언제나 나일 거야)
이미지 출처: Campain of the World | I WILL ALWAYS BE ME
AI 마케팅은 다양한 비즈니스 버티컬에서 활용하고 있지만, 아무래도 놀거리, 즐길거리와 같이 캐쥬얼한 분야에서 많이 사용하는 경향이 있습니다. 그런 와중에 조금 더 진중한 영역에서 AI를 활용하는 기업이 있습니다. 바로 DELL입니다. 많은 신경질환(MND) 환자들이 치료 과정에서 목소리를 잃고 그로 인한 심리적 고통을 크게 경험하고 있는데요. DELL은 이런 신경 질환 환자들을 위해 목소리를 복원하는 캠페인을 기획하고, 관련 기술을 개발하였습니다. 환자의 목소리 톤과 억양을 학습해 이를 디지털 데이터로 보관하고 이를 바탕으로 환자는 AI가 생성한 목소리로 대화를 할 수 있게 되었습니다. AI 기술로 환자와 가족 모두에게 큰 감정적 위로를 전한 것이죠. 이러한 시도는 사회적인 공헌을 넘어 DELL이라는 브랜드에 대한 소비자의 인지도와 긍정적인 이미지에 크게 도움이 될 수 있었습니다.
두 국내외 보험사의 AI 캠페인
보험 분야에서도 국내외 할 것 없이 AI 마케팅 캠페인을 시도하고 있습니다. 먼저 생명보험 사회공헌 재단에서는 청소년 심리 치료를 목적으로 AI와 청소년들의 상호작용을 가능하게 하는 플랫폼을 개발하였고, 이 플랫폼 안에서 청소년 이용자들은 카드 게임과 같은 방식으로 AI와 대화를 수행했는데요. 다소 단순화된 감정 표현 수단을 사용했지만, 그만큼 AI가 사람의 감정을 정확하게 이해하게 되며, 심리적 위로와 공감을 높이도록 캠페인이 설계되었습니다. 또한 카드를 바탕으로 AI가 감정상태를 분석하고 단순한 정보 전달을 넘어서 개인에 맞춘 정서적 메시지를 제공한다고 평가받고 있습니다.
벨기에의 보험사 Helan 또한 심리 치료 목적의 AI 마케팅 캠페인을 기획했습니다. Helan의 AI는 고객의 목소리, 억양, 감정상태를 분석하고 이에 맞춤형 심리적 치료 방법들을 제시하는데요. 어린 시절 자신에게 편지를 써보는 심리 치료법에서부터 영감을 얻어 기획된 이번 캠페인은 사람들이 자신의 어린 시절을 직접 마주했을 때 얻게되는 경험에 초점을 맞추고 있습니다. 고객들이 AI기술을 통해 생성된 자신의 어린시절 아이를 직접 대면하는 환경을 구현한 것인데요. 캠페인에 참가했던 고객 중 Jelle는 과거 13살 때 부모의 이혼과 학교에서의 괴롭힘이 있었고 그로 인해 낮은 자존감과 우울증에 시달렸습니다. 주변 사람들의 지지와 정신과 치료를 통해 점차 회복했지만, 언제라도 정신적인 고통이 찾아올 수 있었습니다. 비록 AI를 통해 생성된 어릴 적 자신이지만, 그런 자신과의 진솔한 대화만으로도 많은 상처를 치료할 수 있었습니다.
맥소노미가 PICK한 이유!
처음엔 흥미를 끄는 정도로 활용되던 AI 마케팅은, 이제 삶에 실질적인 도움을 줄 수 있다는 인식을 자리잡게 만들 정도로 발전했습니다. 또한, AI는 이제 단순히 데이터를 분석하거나 이미지를 생성하는 단계를 넘어, 사람의 감정에 공감하고 정서적 연결을 강화하는 도구로 자리잡고 있습니다. 브랜드는 AI를 통해 소비자와의 감정적 교감을 실질적으로 실현하며, 긍정적 브랜드 경험과 충성도를 높이고 있습니다.
브랜드와 고객 사이에서 AI가 역할을 다하게 되었을 때, 소비자에 대한 이해와 개인화의 수준을 혁신적으로 높여줄 수 있을 것이란 기대를 갖게 됩니다. AI가 끊임없이 소비자 개인에 대한 분석을 멈추지 않고, 소비자들이 제공하는 데이터가 계속해 증가하는 지금. 방대한 데이터를 보다 빠르게 그리고 실시간으로 분석해 소비자의 감정 상태를 파악하게 되며, 궁극적으로는 고객이 실제로 브랜드로부터 진지한 이해를 받고 있다는 감정적 경험을 하게 만들 수 있을 것으로 기대됩니다.
그러므로, 마케터에게 새롭게 주어지는 과제는 ‘브랜드와 소비자 사이의 감정적 연결을 강화하기 위해 AI를 어떤 수단으로써 활용해볼 것인지’에 대한 물음입니다. AI의 등장으로 기존의 마케팅을 접근했던 방식과 방법들이 조금씩 달라지고 있습니다. 하지만 마케팅의 최종 목표가 고객의 만족이라는 점은 달라지지 않습니다. 고객을 만족시키기 위해 함께 고민하는 협업자로서 AI를 활용한다면, 소비자와의 감정적 유대를 강화하고 개인 맞춤형 경험 여정을 보다 쉽게 찾아낼 수 있을 것입니다.
팀맥소노미
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Braze(브레이즈)의 세그먼트 세분화 활용 사례 - 쇼맥스, 닷츠, 세포라 SEA
어느 누구도 무분별한 메시지를 받는 것을 좋아하지 않습니다. 우리의 고객들도 마찬가지입니다. 고객 세분화는 각 고객 그룹을 개별화된 범주로 분류하여, 보다 개인화된 경험을 제공하고, 결과적으로 더 높은 참여를 만들고 추가 수익을 창출하는 데 도움이 됩니다. 본 포스팅에서는 Braze(브레이즈)를 활용한 효과적인 세그먼트 세분화 전략을 통해 성과를 거둔 세 브랜드의 사례를 살펴보겠습니다. 쇼맥스(Showmax)의 세그먼트 전략쇼맥스는 2015년 남아프리카공화국에서 출시된 온라인 주문형 비디오 구독 서비스 (SVOD: subscription video on demand)로, 전세계 70여 개국에서 서비스를 제공하고 있습니다. 쇼맥스는 스트리밍 시청자가 관심있는 콘텐츠에 집중함으로써 시청자들을 더욱 끌어들이고자 했습니다. 이를 위해 Braze(브레이즈)의 기능을 활용하여 개인화된 메시지를 제공할 수 있는 복합적이고 효과적인 세그먼트 세분화 시스템을 구축했습니다. 쇼맥스는 다음의 조건을 기준으로 다양한 고객 세그먼트를 만들었습니다.라이프 사이클 단계 (예: 신규 사용자 혹은 기존 사용자)콘텐츠 선호도 (600개의 장르 관련 메타데이터 태그)특정 시점 (예: TV 시리즈 시청 완료 예정 시점)사용자 성향 (사용중인 디바이스, 구독 기간 등)이러한 데이터 기반의 전략을 통해 쇼맥스의 구독자 수는 204%로 대폭 증가했고, ROI도 37% 상승했습니다. 또한 이탈 후 재가입하는 윈백(win-back) 구독자의 비율이 12% 증가했으며, 리텐션 비율도 71%를 달성했습니다.닷츠(Dots)의 게이머 그룹 세분화 전략닷츠는 인기있는 모바일 비디오 게임 제작사로, 단 한명의 사용자도 소외시키지 않으면서 플레이어의 기반을 늘리고 구매를 장려하는 방법을 찾고 있었습니다. 게임에는 누구나 무료로 참여할 수 있었기 때문에, 사용자의 인앱 구매를 높이는 것이 닷츠 비즈니스의 핵심이었습니다. 닷츠는 각 플레이어의 완료 레벨과 이전 전환 이력에 대한 정보를 추적했고, 이를 기반으로 사용자 세그먼트를 구축했습니다. 이 세그먼트를 대상으로 개별 사용자에 맞는 타겟 프로모션 내용을 인앱 메시지로 발송하고, 그에 따라 콘텐츠를 조정할 수 있게 되었습니다. 인앱 메시지에는 프로모션과 관련된 구매 페이지가 연결되어 있어, 각 플레이어가 간소화된 프로세스를 통해 구매를 완료할 수 있도록 했습니다. 이러한 전략은 사용자에게 더 나은 경험을 제공하여 모든 사용자의 평균 LTV를 25% 증가시켰고, 닷츠의 총 수익이 33% 상승하는 결과를 가져왔습니다. 세포라(Sephora) SEA, 비주얼 아티스트 기능 사용자 증가세포라 SEA는 고객들이 가상의 메이크업을 받아볼 수 있는 증강현실(AR) 경험 서비스 ‘VA(비주얼 아티스트)’의 사용량을 높이길 원했습니다. 이를 위해 푸시, 콘텐츠 카드, 인앱 메시지를 활용한 크로스 채널 메시지를 발송했고, VA의 기능을 설명하는 비디오를 고객들에게 효과적으로 전달할 수 있었습니다.세포라는 최근 30일 이내에 메이크업 제품 페이지를 방문했지만 VA를 사용하지 않은 고객을 타겟 고객으로 설정했습니다. 본 세그먼트에 있는 고객들에게는 VA 비디오를 강조한 푸시 메시지와 콘텐츠 카드를 발송했고, 콘텐츠 카드를 클릭한 사람에게는 VA와 연결된 인앱 메시지를 발송했습니다. 이 캠페인을 통해 세포라의 전체 VA 사용율은 28% 증가했으며, 고객당 사용량은 16% 증가했고, 전체 VA 트래픽은 48%가 증가한 성과를 확인할 수 있었습니다.
제로파티(Zero-Party) 데이터란?
가장 먼저 써드파티(third-party) 데이터가 있었습니다. 그 다음엔 퍼스트파티(first-party) 데이터가 있었죠. 그리고 그 다음엔 세컨드파티(second-party) 데이터가 있었습니다. 여기에 새롭게 추가된, 마케터가 알고 반드시 수집해야 하는 새로운 유형의 고객 데이터가 있습니다. 네, 맞습니다. 제로 파티(Zero-party) 데이터입니다. 2017년 Forrester가 처음 사용한 용어인 ‘제로파티’ 데이터는 이미 여러분의 기업에서 수집하고 있을 가능성이 큽니다.그렇다면 제로파티 데이터란 무엇일까요? 바로 지금부터 이야기하려고 하는 주제입니다. 본 포스팅에서는 제로파티 데이터가 무엇인지, 왜 중요한지 살펴보고, 제로파티 데이터, 퍼스트파티 데이터, 세컨트파티 데이터, 그리고 써드파티 데이터의 차이점을 설명합니다.제로파티(zero-party) 데이터는 무엇인가요?Forrester가 정의하는 제로 파티 데이터란, ‘고객이 직접 브랜드에 공유하는 데이터로, 선호도, 구매 의도, 가치관, 그리고 브랜드에서 자신을 어떻게 인식했으면 하는지 등의 정보가 포함되어 있는 데이터’ 입니다. 제로 파티 데이터의 일반적인 유형에는 고객이 브랜드의 기본 설정 메뉴에서 선택한 설정 방식이나 웹사이트에서 진행한 설문 조사에 대한 응답 등이 포함됩니다. 일반적으로 브랜드에서 설문 조사, 퀴즈, 기본 설정 센터 또는 특정 양식을 사용하여 고객에 대한 정보를 배우고 수집하는 경우, 사용 가능한 제로 파티 데이터를 이미 보유하고 있다고 할 수 있습니다.제로파티 데이터, 퍼스트파티 데이터, 세컨드파티 데이터, 써드파티 데이터의 차이점은 무엇인가요?퍼스트파티 데이터와 제로파티 데이터는 모두 브랜드에서 수집하는 데이터 형식이지만, 제로 파티 데이터는 타사 데이터에 비해 조금 더 직접적인 수집 형식입니다. 퍼스트파티 데이터에는 사용자의 웹 사이트 검색 활동이나 이메일 또는 인앱 메시지 참여와 같은 간접적이고 추론된 인사이트가 포함되는 반면, 제로파티 데이터에는 설문 조사에 대한 응답과 같이 고객이 귀사에 직접 공유하는 정보가 포함됩니다.퍼스트파티 데이터의 정의: 귀사(퍼스트파티)가 고객의 허가를 받아 수집하고 추적하는 고객 데이터입니다. 퍼스트파티 데이터는 사용자가 브랜드 소유의 웹사이트, 앱 또는 디지털 경험을 사용할 때 브랜드와 직간접적으로 공유하는 정보입니다.퍼스트 파티 데이터의 예시: 유저가 브랜드의 푸시 알림 수신을 선택하고 해당 브랜드의 알림을 클릭하는 경우, 브랜드가 추적하는 활동이 퍼스트파티 데이터로 간주됩니다.세컨드파티 데이터의 정의: 보통 "누군가의 퍼스트파티 데이터"라고 불리는 세컨드파티 데이터는, 퍼블리셔 또는 타사의 데이터 마켓플레이스가 있는 플랫폼과 같이 타사와의 파트너 관계를 통해 수집된 데이터입니다.세컨드 파티 데이터의 예시: 예를 들어, 퍼블리셔는 자신의 네트워크 내에서 유사한 고객에게 도달하는 데 사용할 수 있는 자신 소유의 (퍼스트파티) 데이터를, 세컨드파티 데이터로 광고주에게 제공할 수 있습니다.써드파티 데이터의 정의: 이는 귀사의 브랜드가 아닌 다른 기업(즉, 제3자)에서 수집한 고객 데이터입니다. 써드파티 데이터는 종종 소비자가 알지 못하는 상태로 직접적인 동의 없이 수집됩니다.써드파티 데이터의 예시: 예를 들어 퍼블리셔는 제3자가 웹사이트 방문자를 추적하도록 허용할 수 있으며(유료), 고객 프로필을 생성하는 데 사용할 수 있는 정보를 수집한 다음 타겟팅 목적으로 광고주에게 판매할 수 있습니다.제로파티 데이터가 왜 중요한가요?고객이 없는 기업은 있을 수 없습니다. 따라서 고객을 잘 알지 못하고 고객의 요구와 필요에 대한 정보가 없다면, 귀사의 제품과 서비스로 고객의 요구와 필요를 충족시키는 솔루션을 제공하는 데 어려움을 겪을 것입니다.디지털 마케팅이라는 렌즈를 통해 고객 인게이지먼트 캠페인의 성과를 달성하길 원한다면, 먼저 고객이 누구인지 파악하고 이러한 인사이트를 활용하여 개인화된 마케팅과 데이터 중심 마케팅 전략을 강화할 수 있는 최적의 고객 데이터 수집 전략이 필요합니다.하지만 물론 모든 데이터를 동일한 방법으로 수집할 수 있는 것은 아닙니다. 특히, 세컨드파티, 써드파티로 알려진 제3자 데이터의 단점은 잘 알려져 있습니다. 일반적으로 제3자 마켓플레이스에는 정해진 가격이 없고 대규모로 사용하기 어렵기 때문에, 데이터 수집에 더 많은 비용이 듭니다. 최근 GDPR 및 CCPA를 시작으로 전 세계 국가 및 지역의 브랜드와 개인에 영향을 미치는 소비자 개인 정보 보호에 대한 더 큰 변화가 있었습니다. 동시에, 구글은 크롬에서 써드파티 쿠키를 없애고 사파리나 파이어폭스와 같은 다른 브라우저에 합류할 계획을 발표했고, 애플의 최근 개인 정보 보호 중심의 변경으로 인해 앞으로는 써드파티 데이터에 의존하기가 더 어려워졌습니다.Apple의 IDFA 업데이트와 같은 써드파티 쿠키 사용 중단 및 개인 정보 보호 관련 변화에 대응하여 Braze가 제작한 리테일 부문 2022 Customer Engagement Review에 따르면, Wakefield Research의 설문 조사에 참여한 리테일 및 이커머스 브랜드의 거의 대부분(90%)이 마케팅 예산을 늘릴 계획이라고 밝혔습니다. 또한, 2022 글로벌 전체 산업군 Customer Engagement Review에 따르면, 전체 브랜드의 35%가 증액된 마케팅 예산을 제로파티 및 퍼스트파티 데이터에 할당하고 이 부문에 집중할 계획인 것으로 나타났습니다.제로파티 데이터를 어떻게 수집할 수 있을까요?위에서 언급한 것처럼 브랜드에서 제로파티 데이터를 수집하는 몇 가지 일반적인 방법은 다음과 같습니다.투표퀴즈메시지 수신 선호도 기입양식설문조사브랜드는 다음의 메시징 채널을 통해 제로파티 데이터를 수집할 수도 있습니다.인앱메시징브라우저 내 메시징콘텐츠 카드이메일문자메시지/SMS푸시 알림제로파티 데이터를 어떻게 활용하시나요?마케터가 제로파티 데이터 수집 전략을 활용하는 한 가지 방법은 익명의 유저, 즉 로그인하지 않고 웹사이트를 방문하거나, 앱을 사용하거나, 게스트로 계속 탐색하기로 선택한 고객에 대해 자세히 알아보는 것입니다. 리테일 유저의 최대 86%, 모든 산업군의 브랜드 유저 57%가 익명이며, 참여를 이끌어낼 수 있는 미개척 영역임을 확인하게 되었습니다. 간단한 설문조사에 참여하도록 하거나 선호하는 채널을 통해 브랜드에 대한 의견을 이야기하도록 유도함으로서, 익명 유저의 참여 전략을 수립할 수 있습니다.자, 이제 제로파티 데이터를 활용할 준비가 되셨나요? 브랜드에서 제로파티 및 퍼스트파티 데이터 전략에 점점 더 많은 투자를 하고 있는 이유를 Braze(브레이즈)의 2022 Global Customer Engagement Review 전문에서 확인해 보실 수 있습니다.
외부 채널을 활용한 캠페인 : 문자메세징 솔루션
고객들은 다양한 채널을 통해 다양한 서비스를 소비하고 있습니다. 과거 정규방송 4개 채널을 통해 접하던 세계가 이제는 내 손안에 작은 세상이 되었지요. 단순한 텍스트를 넘어, 사진과 동영상 컨텐츠가 다양한 채널에서 범람하는 시기에 우리가 운영하는 앱을 통해 제공되는 채널만 이용하는 것은 강력한 무기를 구해두고도 단련한 육체 만으로 싸우는 모습이 될 것입니다. 이메일이나 외부 광고 채널도 이용하고 계신다구요? 요리마다 어울리는 플레이팅이 있듯이, 고객들의 눈을 사로잡을 메세지를 전달하기 위해서는 타겟군에 적합한 다양한 "채널"이 준비되어 있어야겠지요. 어쩌면 이미 문자나 카카오톡 등 다양한 채널을 사용하고 계실 수 있을 거에요. 그렇다면 그 모든 채널을 Braze라는 하나의 플랫폼을 통해 전송해 보시는 건 어떨까요? 고객의 행위 기반으로 개인화된 메세지를 제공할 수 있으며, 푸시에 반응하지 않는 고객들에게만 문자를 전송하여 문자 발송 비용을 감소 시키는 등 상호 보완적으로 채널을 관리 할 수 있을 것입니다.Braze로 개인화된 문자메세지를 전송하기준비사항1. 우선 문자메세지 서비스를 제공하는 업체와 계약이 필요해요. 문자메세지는 이통 3사에서 판매되는 서비스인데, 보통 메세징 파트너 사를 통해 제공하고 있습니다. 본 글에서는 CJ에서 서비스하는 mPlace 이용하여 연동을 진행 하였습니다.- 메세징 서비스가 준비 되었다면 여러분은 설치된 클라이언트를 통해서 문자를 보내실 수도 있으며, 제공되는 REST API로 요청을 전달하는 방식으로 문자를 서버단에서 직접 전달하시는 것도 가능하게 됩니다. 이전 포스트에서 이미 REST API로 전달하는 방법을 소개하였으니 이번에는 설치된 클라이언트를 통해 구성하는 방법으로 진행해 보지요.2. 개발단에서는 Braze에서 문자메세지 발송을 요청하면 그것을 받아, 내부 메세징 클라이언트로 전달해 줄 수 있도록 데몬 서버 구성이 필요합니다.일반적으로 고객들의 전화번호 정보를 Braze 상에 올리시기 어려우실 경우, 전달된 고객의 external_id와 매칭되는 전화번호를 찾고, Braze에서 전달된 문자 내용과 함께 메세징 클라이언트에 적재하는 작업을 수행하게 됩니다.3. 데몬서버 구성이 완료 되었다면, 구현된 스펙에 대해 템플릿 구성이 필요합니다.코드에 대한 이해도가 높지 않은 마케터 분들께서 활용하실 수 있도록 필요한 메세지를 넣어야 하는 부분을 알려주세요.(가장 간단한 형태로 구성한 샘플 템플릿이며, 필요에 따라 추가 정보 전달도 가능합니다.)메세지 발송하기개발단의 작업이 완료 되었다면, 이제는 마케터 분들께서 캠페인을 구성하여 실제 문자를 발송하실 수 있습니다.Braze에서 기본적으로 제공하는 채널이 아닌 경우, Webhook 캠페인으로 전송하게 됩니다.개발단에서 미리 만들어 두신 템플릿을 선택하시고, 거기에 문자에 전달할 내용만 변경해 보세요.메세지를 구성할 때는 기존과 같이 개인화(Liquid) 구성이 가능하다는 점 참고하시어 개인화된 메세지로 구성해 보세요.(실 발송 테스트 진행 시 활용한 템플릿으로써, 일반적으로 고객에게 전달되는 문구 부분 "message"만 수정하게 됩니다.)메세지 구성이 완료 되었다면 이제 끝입니다! 나머지 Delivery, Target User 와 같은 나머지 단계는 기존에 수행하였던 푸시 캠페인과 동일하게 작성하시면 됩니다.개발단에서 데몬서버를 구성해 주신다면 문자 메세지도 고객들이 원하는 시점에, 원하는 내용으로 개인화하여 전달이 가능하며,모든 고객들에게 문자를 전달하는 것이 아닌, 무료로 전달 가능한 푸시 캠페인이 도달하지 못하는 고객들에게만 전달하여 비용을 절감 한다던가, 앱으로의 재유입을 유도할 수도 있을 것입니다. 문자메세지를 배치성으로 일괄 발송하고 계시지는 않으신가요? 이미 푸시로 전달했던 내용을 다른 채널에도 중복으로 전달하고 계시지는 않으신지요?마치며 고객에게 개인화된 메세지를 보내는 방식은, 메세지가 범람하는 오늘같은 시기에는 무시해선 안될 기본적인 사항이 되어가고 있습니다. 우리 서비스에서는 어떤 채널을 활용하여 고객들과 소통하고 있는지, 각 채널들은 적절하게 관리되고 있는지, 같은 고객에게 불필요한 메세지가 전달되고 있지는 않는지 다시 한번 체크해 보세요.
✦퍼스트 파티(First-party) 데이터✦ 왜 중요하며, 어떻게 수집해야 할까👀
퍼스트 파티 데이터(First-party data)란, 기업의 웹 사이트 또는 모바일 앱과 같이 기업에서 소유하고 있는 채널을 통해 수집하는 고객의 정보입니다. 이메일 주소를 양식에 입력하는 것처럼, 고객이 직접 공유하는 데이터와 사이트 내 또는 인앱에서의 행동 데이터가 포함됩니다.본 게시글에서는 퍼스트 파티 데이터를 수집하여 개인화된 고객 경험을 만들고 리텐션을 개선하는 방법을 알아보겠습니다.🔎 주요 내용퍼스트 파티 데이터는 사람들이 제품 및 서비스와 상호 작용할 때 수집되는 정보입니다.고객으로부터 직접 수집한 데이터는, 세컨드 파티 또는 써드 파티 데이터 보다 제품 개선에 유용합니다.고객이 플랫폼에서 양식을 작성하거나 다른 프로세스를 완료할 때 등 고객과의 다양한 접점에서 퍼스트 파티 데이터를 수집하십시오.퍼스트 파티 데이터를 활용하여 고객 여정을 개선하고, 고객 경험을 개인화하며, 디지털 마케팅을 효율적으로 진행할 수 있습니다.퍼스트 파티 데이터란 무엇인가요?퍼스트 파티 데이터는 고객이 핵심 제품과 상호작용하는 이유에 대한 정보를 수집하는 것입니다. 반면에, 세컨드 파티 및 써드 파티 데이터는 오디언스(audience)와 외부 플랫폼 간의 상호작용으로부터 얻을 수 있습니다.퍼스트 파티 데이터에는 크게 두 가지 종류가 있습니다.엔티티(entity) 데이터: 사용자의 신원(나이, 위치, 성별 등) 및 취향(즐겨 보는 영화 장르 등)에 대한 정보이벤트 데이터(또는 행동 데이터): 사용자가 플랫폼에서 수행하는 행동(클릭, 마우스 오버, 장바구니에 담기 등)에 대한 정보개개인에 대한 퍼스트 파티 데이터를 수집하고, 그들을 그룹(또는 코호트)로 정렬하여 분석할 수 있습니다. 예를 들어, 플랫폼을 사용하는 동일한 조직의 사용자 그룹이 있을 수 있습니다. 그렇다면 코호트 분석을 통해 그들을 하나의 그룹으로 분석할 수 있죠. 혹은 '첫 주에 알림을 활성화했거나 친구와 플레이리스트를 공유한 사용자'와 같이 사용자 행동을 기반으로 코호트를 만들 수도 있습니다.퍼스트 파티 데이터의 중요한 특징은 이 데이터가 조직에 속해 있다는 점입니다. 여러분은 이를 직접 수집하고, 저장하고, 관리하게 됩니다. 즉, 데이터를 수집하는 방법을 직접 결정함으로써, 데이터의 정확성과 합법성을 보장할 수 있습니다. 이는 세컨드 파티 및 써드 파티 데이터와의 차이점입니다.퍼스트 파티 데이터 vs 제로 파티 데이터고객이 적극적으로 공유하는 정보(설문조사, 고객 피드백 응답 등)를, 사람들은 제로 파티 데이터라고 부르기 시작했습니다. 제로 파티 데이터는 유용한 인사이트를 주지만, 고객이 직접 제출한 정보이기 때문에 부정확할 수 있습니다.예를 들어 누군가는 공포 영화 장르를 좋아한다고 응답했지만, 사실은 대부분의 시간을 로맨틱 코미디 장르를 보면서 보낼 수도 있습니다. 마찬가지로 대부분의 사용자가 '이 플랫폼을 친구나 동료에게 추천할 의향이 있나요?'라는 항목에 '매우 그렇다'라고 응답하더라도, 실제로 '친구 추천 프로그램(refer-a-friend)'을 사용하는 사람은 극히 일부에 불과합니다.이 글에서는 제로 파티 데이터를 퍼스트 파티 데이터의 한 유형으로 다룹니다. 이는 제품을 기반으로 하는 고객과의 직접적인 관계에서 비롯되며, 귀사는 이 데이터를 직접 소유하게 됩니다.퍼스트 파티 데이터 vs 세컨드 파티 데이터세컨드 파티 데이터는 소셜 미디어나 광고사 같은, 신뢰할 수 있는 파트너로부터 얻은 데이터입니다. 이 데이터는 기본적으로 다른 조직의 퍼스트 파티 데이터이고, 이것이 공유되면 여러분에게는 세컨드 파티 데이터가 되는 것이죠. 세컨드 파티 데이터를 수집했을 때의 이점은 그동안 수집한 데이터를 보완하여 더욱 큰 규모의 데이터로 만들어낼 수 있다는 것입니다.가장 흔한 시나리오는 파트너 조직이 여러분의 플랫폼 사용자일 수도 있고, 아닐 수도 있는 사용자의 데이터를 수집하여, 여러분이 해당 데이터를 활용하여 조치를 취할 수 있도록 귀사와 공유하는 것입니다. 예를 들면, 퍼블리셔는 자사의 웹사이트에 광고를 게재하고 싶은 광고주와 자사의 오디언스에 관한 퍼스트 파티 데이터를 공유할 수 있습니다.퍼스트 파티 데이터 vs 써드 파티 데이터써드 파티 데이터는 데이터 집계기(aggregator)로부터 수집하는 데이터입니다. 써드 파티 데이터 공급자들은 세컨드 파티 데이터를 그룹화 하고 정리합니다.써드 파티 데이터 셋(Data Sets)은 인구 통계학 정보, 특정 산업 종사자 등 일반적인 그룹에 대한 정보를 제공할 수 있습니다. 그러나 데이터의 수집 시기 또는 방법과 같은 데이터 원본 소스에 대한 세부 정보는 알 수 없습니다.써드 파티 데이터는 일반적으로 스노우플레이크(SnowFlake) 마켓 플레이스와 같은 온라인 플랫폼을 통해 구매할 수 있습니다. 써드 파티 데이터 공급자는 데이터 사이언티스트와 분석가가 더 많은 실시간 데이터 셋과 즉시 쿼리를 할 수 있도록 준비된 데이터 셋에 액세스할 수 있도록 데이터 교환 기능을 제공합니다. 그러나 문제는, 여러분이 구매할 수 있는 데이터라면, 경쟁사에서도 구매할 수 있겠죠. 그러니 이 데이터 셋이 귀사에 큰 경쟁 우위를 제공하지는 않습니다.써드 파티 데이터는 써드 파티 쿠키를 통해서도 얻을 수 있습니다. 데이터 집계자는 다른 조직에 일정 비용을 지불하고 쿠키를 통해 사이트 방문자를 트래킹합니다. 하지만 구글이 써드 파티 쿠키 지원을 중단할 것이라 밝히면서, 이러한 관행은 곧 종료될 예정입니다.최근 몇 년 동안 유럽 연합과 미국의 여러 주들도 데이터 수집, 데이터 개인 정보 보호, 데이터 공유에 관해 GDPR(일반 개인정보 보호법), CCPA(캘리포니아 소비자 개인정보 보호법)와 같은 더욱 엄격한 법률을 통과시켰습니다. 이러한 법적인 영향으로 인해 조직에서 데이터를 수집하고 공유하는 것이 점점 더 어려워지고 있는 실정입니다.(참고: AI 시대 속 개인정보 보호 - 1단계 인식변화)[🔖요약] 퍼스트파티 데이터 vs 세컨드 파티 데이터 vs 써드 파티 데이터퍼스트 파티(First-party) 데이터: 고객들로부터 얻을 수 있는 정보로, 귀사에서 직접 수집한 데이터와 고객들이 직접 공유하는 정보를 포함합니다.세컨드 파티(Second-party) 데이터: 데이터 파트너 또는 데이터 공급자로부터 제공되는 정보입니다.써드 파티(Third-party) 데이터: 세컨드 파티 데이터들을 그룹화하는 데이터 집계기로부터 얻을 수 있는 정보입니다.퍼스트 파티 데이터의 종류제품 내에서 수집하는 데이터는 모두 퍼스트 파티이기 때문에, 퍼스트 파티 데이터에도 다양한 유형이 있습니다. 다음은 퍼스트 파티 데이터의 주요 유형의 예시입니다.사용자 속성사용자 속성에는 사용자의 이름, 나이, 위치를 비롯하여 주소, 전화번호와 같은 개인정보 등이 포함됩니다. 사용자가 귀사의 제품에 등록하거나 양식을 작성할 때 또는 웹 분석을 통해 사용자의 속성 정보를 수집할 수 있습니다.사용자의 선호도 및 관심사퍼스트 파티 데이터 수집의 또 다른 이점은 다양한 데이터 포인트를 통해 고객의 선호도 및 관심사에 대한 정보를 파악할 수 있다는 점입니다. 예를 들어, 귀사의 플랫폼에서 하루에 3시간 이상 뷰티 튜토리얼을 시청하는 사용자는 아마도 헤어, 메이크업 제품에 관심이 있을 것이라고 파악할 수 있습니다.또는 일주일에 여러 번 청구서 템플릿을 사용하는 그룹을 발견했을 수도 있습니다. 그렇다면 그들은 청구서 템플릿이 유용하다고 생각하며, 유사한 템플릿에 관심이 있을 것이라고 가정할 수 있습니다.고객의 행동사용자의 행동 또한 퍼스트 파티 데이터입니다. 다양한 이벤트를 트래킹하고 분석함으로써, 사람들이 플랫폼과 상호작용하는 방식을 이해할 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.사용자가 사이트의 여러 페이지에서 보내는 시간사용자가 여러 기능을 사용하는 빈도사용자가 클릭한 버튼이나 링크사용자가 완료한 프로세스(등록 또는 회원가입, 구독 업그레이드 등)코호트 분석을 사용하여 사용자를 행동에 따라(행동 코호트) 다른 그룹으로 분류할 수 있습니다. 위에서 언급했던 청구서 템플릿 예시로 살펴보면, 이러한 템플릿을 이용하는 사용자가 그렇지 않은 사용자보다 고객 생애 가치(CLV: Customer Lifetime Value)가 더 높다는 가설을 세울 수 있습니다.위의 Amplitude(앰플리튜드) 매출 LTV 차트는 청구서 템플릿을 사용하는 사용자(파란색)의 CLV가 그렇지 않은 사용자(초록색)보다 높다는 가설을 확인시켜 줍니다. 그 다음으로 해야 할 작업은 고객 여정의 초기 단계에 청구서 템플릿의 표지를 바꾸는 A/B 테스트를 실시하여 CLV를 높이는 것입니다.퍼스트 파티 데이터는 왜 중요할까요?식사를 할 때는, 식재료가 어디에서 왔는지를 아는 것이 중요합니다. 그래야 몸에 해로운 것들을 먹지 않을 수 있죠. 데이터도 마찬가지입니다. 부정확할 수 있거나 품질이 낮은 정보는 비즈니스 의사 결정에 있어 큰 피해를 초래할 수 있기 때문에 조직에 유입되어서는 안됩니다.퍼스트 파티 데이터 수집의 주요 이점은 조직에서 데이터를 수집하고, 분석하고, 활성화하는 방법을 처음부터 끝까지(end-to-end) 완벽하게 제어할 수 있다는 점입니다. 즉, 해당 데이터의 품질과 정확성을 확신할 수 있으며, 다른 파트너나 써드 파티 조직에 의존할 필요도 없습니다. 다만 모든 개인 정보 보호법 및 규정을 준수해야 하고, 데이터를 수집하기 전에 사용자로부터 적절한 동의를 얻었는지 확인해야 합니다.또한 퍼스트 파티 데이터를 활용하면 유연성을 확보할 수 있습니다. 데이터를 업데이트하고, 추가하고, 다양한 오디언스 세그먼트와 코호트를 만들어낼 수도 있습니다. 이는 다른 조직에서 정보를 얻는 경우에는 불가능한 영역입니다.마지막으로, 퍼스트 파티 데이터는 본질적으로 고객 및 제품과의 관련성이 매우 높습니다. 여러분이 수집하는 모든 인사이트는 플랫폼에 따라 다르므로, 이를 활성화하고 자사 데이터 전략을 만들어 앱과 웹 사이트를 개선할 수 있습니다.퍼스트 파티 데이터는 다음과 같이 활성화할 수 있습니다.고객 여정에서의 마찰 지점을 찾아내고 해결함으로써 고객 경험과 리텐션을 개선합니다.다양한 오디언스 및 코호트의 선호도에 맞게 제품을 조정함으로써 개인화된 경험을 만드십시오.마케팅 예측(forecasting)을 활용하여 고가치 사용자를 식별하고, 광고를 리타겟팅하거나, 획득(acquisition) 채널에 더욱 집중함으로써 마케팅 효과를 높일 수 있습니다.퍼스트 파티 데이터는 어떻게 수집해야 할까요?제품에서의 클릭, 뷰, 프로세스와 같은 이벤트를 추적하고 고객이 플랫폼과 상호 작용하도록 유도하여 퍼스트 파티 데이터를 수집할 수 있습니다. 추적할 이벤트와 수집할 데이터를 결정하기 위해서는, 먼저 고객과 그들의 제품 사용에 대한 질문 리스트를 만들어야 합니다. 그 다음 질문의 답을 찾는데 도움이 되는 이벤트와 이벤트 속성을 정의합니다. 어떤 이벤트를 추적하면 좋을지 결정하는 기준에 대한 자세한 내용은 Amplitude(앰플리튜드)의 이벤트 추적 블로그 글을 참고 하십시오. 고객으로부터 유용한 데이터를 수집할 수 있는 접점은 다음과 같습니다.사용자 등록(회원가입): 사용자가 플랫폼에 등록할 때 데이터를 수집합니다. 소셜 로그인을 통해 페이스북이나 구글과 같은 기존 계정으로 로그인할 수도 있습니다. 이를 통해 사람들이 더욱 쉽게 로그인하고 프로필을 귀사와 공유할 수 있습니다.리드 생성 양식: 더 많은 정보를 수집하려면 리드 생성 양식을 사용하여 일반적인 등록 또는 온보딩 정보보다 더 많은 세부적인 정보를 공유하도록 사용자에게 요청하십시오. 예를 들어, 고객에게 유용한 백서(Whitepaper)를 다운로드 할 수 있는 권한을 부여하고, 그 대가로 어떤 업계에 종사하고 있는지, 그 회사의 규모는 어느 정도인지 공유하도록 하는 유인책을 만들 수도 있습니다.대화형 콘텐츠: 사용자가 대화형 콘텐츠를 통해 더 많은 세부 정보를 공유하도록 유도합니다. 설문 조사나 대화형 설문(챗봇 등)과 같은 사용자를 위한 재미있는 경험을 제공하여, 사용자의 관심사와 선호도에 대한 많은 정보를 수집합니다.퍼스트 파티 데이터 관리 도구데이터를 수집, 처리 및 분석하기 위한 여러 가지 데이터 관리 플랫폼이 있습니다. 조직의 규모와 유형, 그리고 특정 데이터 요구사항에 따라 귀사에 가장 알맞은 솔루션은 달라질 수 있습니다.Amplitude (앰플리튜드)Amplitude(앰플리튜드) CDP(Customer Data Platform)를 사용하여 다양한 유형의 데이터를 수집하고 구성할 수 있습니다. CDP는 Amplitude(앰플리튜드) 분석과 완벽하게 통합되어 있으므로, 데이터를 다운스트림으로 쉽게 전송하여 마케팅 또는 제품 전략에 따라 분석하고 활성화할 수 있습니다.Amplitude(앰플리튜드)를 사용하면 데이터를 다양한 오디언스(코호트)로 세분화하여 셀프 서비스 분석을 실행하고 귀중한 인사이트를 수집할 수 있습니다. 이 플랫폼은 사용이 쉬우며, 조직이 데이터 중심으로 운영될 수 있도록 도와줍니다. 또한 데이터 사일로를 제거하고, 모든 조직의 구성원들이 데이터 인사이트에 액세스하여 업무에 활용할 수 있도록 지원합니다.기타 데이터 관리 도구Google AnalyticsMatomoSEMrushSegmentSteam콘텐츠 더 읽어보기Google 쿠키리스 연기와 퍼스트파티 데이터의 미래🍪제로파티(Zero-Party) 데이터란?[패널 토크] The all new Data-driven Marketing