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[세션 스케치 | 올리브영] 행동 데이터로 고객을 보다, '올리브영의 데이터 리터러시 향상부터 서비스 개선까지'
Team MAXONOMY ・ 2025.09.01
![[세션 스케치 | 올리브영] 행동 데이터로 고객을 보다, '올리브영의 데이터 리터러시 향상부터 서비스 개선까지' [세션 스케치 | 올리브영] 행동 데이터로 고객을 보다, '올리브영의 데이터 리터러시 향상부터 서비스 개선까지'](https://maxonomy-prd-pub-a-s3.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/upload/BoardThumbnail/40773/TMXNM2025_썸네일_T1_올리브영_블로그-002.webp)
올리브영은 어떻게 데이터 문화를 혁신했을까?
행동 데이터로 고객을 보다
'올리브영의 데이터 리터러시 향상부터 서비스 개선까지'
박용재 | 데이터전략팀 팀장, 올리브영
정희진 | 디지털기획팀 과장, 올리브영
The MAXONOMY는 CJ올리브네트웍스 팀 맥소노미가 주최하는 연례 컨퍼런스로, 마케팅과 테크의 경계를 넘어 고객 경험(CX)의 전략과 실행을 조명하는 자리입니다.
지난 6월 26일 열린 The MAXONOMY 2025에는 약 800여 명이 참석해, ‘CX:CODE’를 주제로 데이터 · 마케팅 · 기술을 하나로 연결하는 완성형 CX 전략에 대한 깊이 있는 인사이트를 나눴습니다. Braze, Amplitude, AWS, Salesforce, Snowflake 등 글로벌 테크 기업의 전문가와 올리브영, 티빙, 신성통상, 뤼튼테크놀로지스 등 국내 최정상 브랜드의 실무진이 연사로 참여해 실제 경험과 전략을 공유했던 뜨거운 현장, 그 생생한 이야기를 하나씩 따라가봅니다.
언제부턴가 올리브영 매장에 들어서면 꼭 하나쯤은 마음에 쏙 드는 '인생템'을 발견하게 됩니다. 입구에 진열된 '요즘 가장 핫한' 기획 상품부터 내 피부 고민을 해결해 줄 것만 같은 스킨케어 섹션까지 - 마치 내 마음을 꿰뚫어 보고 있는 것 같다는 생각, 해보신 적 없나요?
그 놀라운 경험의 이면에는 고객의 모든 발자취, 즉 '행동 데이터'를 분석하는 올리브영의 치밀한 전략이 숨어있습니다. 지난 'The MAXONOMY 2025' 컨퍼런스에서 그 비밀이 드디어 공개됐는데요. 올리브영이 어떻게 데이터 활용 문화를 정착시키고, 고객의 선택을 이끌어내는 데이터 기반 의사결정을 실현해 왔는지 함께 살펴보겠습니다.
Part 1. 문제 인식에서 문화 혁신으로: 모두를 위한 데이터 환경을 만들다
─ 박용재 (CJ올리브영 | 데이터전략팀 팀장)
이상적인 데이터 활용은 실무자가 궁금한 점을 스스로 찾아 바로 해결하는 것이지만, 박용재님이 과거 마주했던 현실은 달랐다고 합니다. 당시 조직은 여러 문제점을 안고 있었는데요. 데이터가 복잡하게 꼬여있고 모든 구성원이 SQL과 같은 분석 언어를 다룰 수 없어 데이터 접근 자체에 한계가 있었습니다. 현업 부서가 데이터 전문 조직에 데이터 분석을 요청하면 결과를 받기까지 많은 시간이 걸리는 것은 당연했죠. 더 큰 문제는 서비스마다 데이터를 쌓는 기준이 다르고 각 직군별로 지표에 대한 니즈도 상이하여 고객의 행동을 통합적으로 파악하기 어려웠다는 점입니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 올리브영은 '고객 행동 데이터는 모두가 동일한 기준으로, 원하는 시간에 원하는 방식으로 접근할 수 있어야 한다'는 명확한 방향을 설정했습니다. 그 핵심적인 해결책은 행동 분석 툴 Amplitude의 도입과 이를 통한 문화의 변화였습니다.
분석 요청에 소요해야 했던 시간은 Amplitude의 콘솔에서 차트와 대시보드를 만들어 누구나 즉시 탐색이 가능하도록 함으로써 해결되었습니다. 현업에서 궁금한 점이 생기면 Amplitude를 통해 바로 분석하고, 이를 통해 인사이트를 확인하고 나서 액션을 취하는 소요시간 자체가 단축이 되었습니다. 또한 전사 구성원이 동일한 기준으로 데이터를 해석할 수 있도록 '텍소노미'를 설계하고 , 마케터, MD 등 직군별로 필요한 데이터를 빠르게 확인할 수 있는 맞춤형 대시보드를 구축했습니다.
하지만 이러한 변화는 단기간에 이뤄진 것이 아닙니다.
올리브영은 전사적으로 Amplitude 온보딩 교육을 꾸준히 운영하며 구성원들이 새로운 데이터 분석 도구에 자연스럽게 익숙해질 수 있도록 지원했습니다. 또한 분기별로 현업에서 자주 묻는 질문과 실제 사용 사례를 모아 실전 중심으로 다루는 ‘러닝셀(Learning Cell)’ 프로그램도 함께 운영했습니다. 이 프로그램을 통해 단순한 기능 소개를 넘어 실무에 바로 적용할 수 있는 방식으로 데이터를 학습하는 문화가 점차 조직에 정착되었다고 합니다.
그 결과, 구성원들이 단순히 데이터를 요청하는 것을 넘어 점차 스스로 데이터를 탐색하고, 인사이트에 대해 질문하고, 실행까지 고민하는 능동적인 사용자로 변화하게 되었고, 이러한 흐름이 조직 전반에 데이터 중심 문화로 정착되었다고 합니다.
고객의 피로도를 감지하고 실시간으로 반응하는 마케팅
마케터는 Amplitude에서 퍼널 전환율을 분석해 특정 채널에서 고객의 이탈이 높다는 점을 파악했습니다. 이를 바탕으로 피로도가 높은 고객 그룹을 코호트로 추출해 Braze에 연동하고, CRM 마케팅에 활용했습니다. 올리브영 내에서의 도메인 지식, Amplitude를 사용한 분석, Braze와의 연동을 통한 CRM까지 삼박자가 잘 맞아떨어진 사례였습니다.
검색량에서 얻은 인사이트를 기획으로 연결
MD(머천다이저) 역시 검색량 데이터를 활용해 고객의 니즈를 읽어냈습니다. Amplitude를 통해 특정 카테고리의 검색이 증가하고 있다는 점을 확인한 뒤, 관련 상품 기획전을 구성하고 검색어 스킴을 전략적으로 적용해 상품 상세 페이지의 조회 수와 전환율을 효과적으로 끌어올렸습니다. 이 사례는 현업 실무자가 데이터를 직접 해석하고, 판단하며, 실행까지 주도한 결과라는 점에서 의미가 큽니다.
조직 전체를 움직인 데이터 리터러시
결국 올리브영의 Amplitude 도입은 단순한 툴의 적용을 넘어, 조직 전체가 데이터를 바라보는 방식에 근본적인 변화를 가져온 계기가 되었습니다. 과거에는 데이터 분석이 특정 부서에 국한된 일이었다면, 이제는 현업 실무자들이 직접 데이터를 분석하고 인사이트를 도출해 실행하는 문화가 자리 잡았고, 이는 자연스럽게 전사적인 데이터 리터러시 향상으로 이어졌습니다. 박용재님은 이를 통해 모든 구성원이 데이터 기반으로 사고하고 움직이는 조직 문화를 만들어가고 있음을 강조하며 발표를 마무리했습니다.
Part 2. 데이터 활용이 성과로: 실제 사례와 분석 팁
─ 정희진 (CJ올리브영 | 디지털기획팀 과장)
이어서 디지털 사업 본부의 정희진 님께서 올리브영이 수많은 가설과 궁금증을 해결하고 고객에게 한 걸음 더 다가가기 위해 '행동 데이터'를 어떻게 활용하고 있는지 구체적인 노하우를 공유해 주셨습니다.
단순히 방문자 수(UV)나 페이지 조회수(PV)를 넘어 고객이 우리 서비스 내에서 어떤 여정을 거치는지, 그 행동 속에 숨겨진 의도는 무엇인지 파악하는 것이 핵심이었습니다. 올리브영은 수많은 가설을 빠르게 검증하고 서비스를 개선하기 위해 '앰플리튜드(Amplitude)'를 적극적으로 활용했는데요. 그 중 특히 주목할 만한 두 가지 활용 팁을 소개해 주셨습니다.
1. '텍소노미 효율화'로 데이터의 깊이를 더하다
과거에는 'A 배너 상품 클릭', 'B 기획전 상품 클릭'처럼 유사한 행동마다 개별적인 이벤트 데이터를 수집했습니다. 이렇게 되면 수백 개의 이벤트가 쌓여 정작 중요한 흐름을 분석하기 어려워집니다.
올리브영은 '상품 상세페이지 조회'라는 단일 이벤트를 만들고, 그 안에 '어떤 경로(페이지)를 통해 들어왔는지', '어떤 버튼을 눌렀는지', '상품의 상태(품절 여부, 할인가)는 어떠한지' 등 상세한 정보값(속성)을 담았습니다. 이렇게 데이터를 효율적으로 설계하자, "특정 카테고리 상품이 품절되었을 때 주문 전환율이 얼마나 떨어질까?" 와 같은 구체적이고 의미 있는 분석이 훨씬 더 쉬워지고 강력해졌습니다.
2. 온라인과 오프라인을 잇는 '옴니채널 분석'
올리브영의 최대 강점 중 하나는 전국에 위치한 오프라인 매장입니다. 이를 온라인 데이터와 어떻게 연결했을까요?
먼저, 오프라인 매장에서 물건을 구매한 통합회원의 ID를 추출합니다. (이때 개인정보는 모두 암호화하여 보안을 철저히 합니다.) 이 ID 목록을 Amplitude에 업로드하여 '오프라인 구매자 그룹(코호트)'을 만듭니다. 이를 통해 이 그룹의 온라인 행동을 역으로 추적할 수 있게 됩니다. "오프라인에서 구매한 사람들은 온라인에서 어떤 상품을 검색해봤을까?", "매장 재고를 확인하는 O2O 서비스를 이용하고 실제 매장 방문으로 이어졌을까?" 와 같은 온라인과 오프라인을 넘나드는 입체적인 분석이 가능해진 것입니다.
행동 데이터가 바꾼 일하는 방식
이러한 데이터 분석은 단순히 보고서를 만들기 위한 활용에 그치지 않았습니다. 마케터, 기획자(PO), 디자이너 등 현업 담당자들이 직접 데이터를 보고 가설을 검증하며 서비스 개선의 속도를 높일 수 있었습니다. 이 과정에서 발견한 인사이트를 기반으로 전사 전략도 기획하고 트렌드 변화와 고객의 니즈도 빠르게 파악할 수 있었습니다. 의사 결정이 데이터라는 확실한 근거 위에서 이루어지기 시작한 것입니다.
정희진 님은 "누군가를 이해하려고 하면 그 사람의 말을 듣거나 가만히 그 행동을 지켜보라”며 “디지털 환경도 마찬가지로 행동 데이터가 중요하다”고 강조했습니다. 고객은 온라인에서 말은 하지 않지만, 클릭하고, 머무르고, 이탈하는 모든 행동으로 자신을 표현하고 있기 때문에, 결국 고객의 행동 속에 숨겨진 의도를 읽어내는 것이야말로 고객을 제대로 이해하는 출발점이라는 메시지를 남기며 세션을 마무리했습니다.
올리브영의 이야기는 우리에게 중요한 메시지를 던집니다. 최고의 기술을 도입하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 고객의 작은 행동 하나하나에 귀 기울이고 그 안에서 의미를 찾아내려는 '데이터 리터러시' 문화가 갖춰질 때 비로소 데이터는 기업의 가장 강력한 무기가 될 수 있습니다.
이제 고객이 무엇을 ‘원한다’고 말하는 시대는 지났습니다. 고객이 실제로 무엇을 ‘하는지’ 그 행동 속에서 진짜 원하는 것을 발견해야 하는 시대입니다. 고객의 작은 손짓, 망설임의 순간까지 데이터로 포착해 더 나은 경험으로 되돌려주려는 올리브영의 여정은 지금도 계속되고 있습니다.
The MAXONOMY 2025 컨퍼런스에는 데이터와 마케팅, 기술이 고객 경험을 어떻게 혁신하는지에 대한 인사이트가 가득했습니다. 이어지는 세션 스케치에서는 또 어떤 브랜드의 이야기가 펼쳐질지 많은 기대와 관심 부탁 드리겠습니다.
📺 올리브영의 데이터 문화 정착기 영상으로 다시보기
────୨ৎ────
The MAXONOMY 컨퍼런스는 2026년에 다시 돌아옵니다.
The MAXONOMY 2026에서 만나요!🤗

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[더맥소노미2024 세션 스케치Ⅲ] 방송 광고, 빅데이터기반의 디지털 AI 매체로 진화
더맥소노미2024 세션 스케치 세 번째 포스트입니다. 지난 포스트에서는 보닥과 인터파크트리플이 Braze를 활용하여 효과적으로 데이터를 수집하고 업무 방식을 고도화한 방법을 소개해드렸는데요.이번 더맥소노미 세션 스케치 포스트에서는 KT가 전통 매체인 TV에서 디지털 광고 기반을 형성한 방법을 소개합니다. The MAXONOMY 2024 는 지난 11월 28일, 롯데호텔월드 크리스탈볼룸에서 개최된, 데이터 마케팅 솔루션 전문가 팀 맥소노미가 주최하는 연례 마테크 컨퍼런스로, 국내외 마테크, 애드테크 솔루션사 및 국내 최정상 기업의 마케팅, 데이터 담당자 분들과 함께 데이터를 활용한 마케팅 성공 사례와 인사이트, 트렌드 등을 공유하는 자리입니다.금번 컨퍼런스에는 1천여 명의 마케터, 비즈니스 리더, 프로덕트 매니저 분들께서 참석해 주셨으며, 총 21명의 연사분들께서 'Further Steps of Data Marketing'을 주제로 생생한 데이터 활용 전략과 사례, 노하우를 공유해 주셨습니다. 방송 광고, 빅데이터기반의 디지털 AI 매체로 진화KT | 오세훈 사업팀장 TV라는 견고한 시장을 바꾸기 위하여기존 TV 광고의 한계우리가 알고 있는 TV광고는 어떻게 기획되고 어떻게 성과를 측정할까요? 놀랍게도 피플미터라는 1991년에 도입된 방식을 여전히 사용하고 있습니다. 피플미터란 약 4,000명의 패널(시청자)의 데이터를 기반으로 시청률을 추측하는 방법을 말합니다. TV 광고 시장은 이 피플미터 기반의 시청률을 가지고 광고별 적합한 채널이나 시간을 결정하고 광고 성과까지 측정하고 있습니다.이런 방식은 한계가 명확한데요. 첫 번째는 노출량으로만 광고 효과를 측정한다는 것입니다. '이번 광고 캠페인은 총 000명의 사람에게 노출되었다'는 식으로 말이죠. 광고를 통해 최종적으로 고객 전환이 얼마나 이뤄졌는지를 알 수 있어야하는데 이런 노출량만으로는 제대로 된 성과 측정이 불가능합니다. 게다가 이 노출량은 4,000명의 표본을 통해 추측한 결과이기 때문에 표본이 모집단을 제대로 대표하지 못한다면 통계에 오류가 발생할 수 있습니다.두 번째는 타겟팅의 한계입니다. 웹/앱 기반의 마케팅 분야에서 Braze 등의 솔루션을 통해 성별, 나이, 관심사, 구매이력, 취미, 구매력 등 다양한 데이터를 기반으로 세분화된 메시지를 전달하는 반면, TV광고는 성별, 나이 정도의 제한된 정보만 가지고 광고를 집행할 수 밖에 없습니다. 예를 들어, 아이들을 대상으로 장난감과 같은 제품을 애니메이션 채널에 광고하는 정도가 TV광고의 한계입니다.마지막으로 세 번째는 GRPs(Gross Rating Points)와 CPRP(Cost Per Rating Point)에 의존한 리포팅입니다. GRPs란 일정 기간 동안 광고 캠페인의 누적 시청률을 말하는데요. 예를 들어 채널1, 채널2, 채널3에 각각 광고를 집행하였고 각각의 광고 시청률이 3%, 5%, 8% 라면 3+5+8을 계산하여 GRPs는 16이 됩니다. CPRP는 이렇게 계산한 GRPs를 광고 비용에 나눈 결과인데요. 총 48억 원을 들여 GRPs16을 달성했다면, 48억/16을 계산하여 CPRP는 3억이됩니다. 즉, 1%의 시청자에게 광고가 노출되기 위해선 3억이 필요하다는 것입니다. 조금 복잡해보이지만, 핵심은 이렇게 측정한 결과가 모두 단순 노출정도에 기반하고 있다는 사실입니다. 그럼에도 TV는 매력적이런 한계에도 불과하고 오세훈 사업팀장님은 TV는 여전히 매력적인 매체라고 설명하셨는데요. 이유는 크게 3가지 입니다.첫 번째는 TV의 화면 크기에 있습니다. 미디어의 화면 크기가 클수록 시청자들의 광고 콘텐츠에 대한 긍정적인 태도와 호감도가 상승*한다고 합니다. 실제로, 같은 광고라도 영화관 스크린 같이 큰 화면을 통한 광고의 효과가 훨씬 크다고 합니다. 스마트폰이나 태블릿PC보다 훨씬 큰 TV가 광고 효과 역시 클 수 밖에 없는 것이죠.두 번째는 TV의 보급률입니다. 우리나라에 TV는 약 2,000만 가구(4,900만 명)에게 설치되어 96%의 보급률을 자랑합니다.세 번째는 신뢰도입니다. TV광고의 신뢰도는 약34%**로 SNS(6.5%), 유튜브(6%)에 비해 압도적으로 높습니다. 이는 방송법에서 TV광고 캠페인에 대한 가이드라인이 굉장히 많기 때문인데요. 그만큼 사람들이 TV광고를 볼때는 더 안심하고 신뢰할 수 있는 것입니다.*연세대학교 언론홍보영상학과, 박남기 '미디어 화면 크기가 구매에 미치는 영향'** 한국 리서치, 제품브랜드 신뢰도 영향 매체 조사(2021)기존의 TV를 넘어 Addresable TV로KT의 Addresable TVTV가 가진 강점을 유지하면서도 단점을 보완하는 방법은 무엇일까요? 이런 질문에서 출발한 것이 바로 Addresable TV입니다. 기존 TV가 일률적으로 똑같은 광고를 내보냈다면, Addresable TV는 각 가정에 설치된 셋톱박스를 통해 시청자에게 최적화된 광고를 송출합니다.KT에서는 TV 및 모바일 기반으로 수집된 데이터를 가지고 약 500개의 세그먼트를 만들었고 그 세그먼트별 특화된 광고를 송출하고 있다고 합니다. 게다가 이렇게 집행된 광고의 성과를 단순 노출도로만 측정하는 것이 아닌, 실제로 구매가 얼마나 이루어졌는지, 시청자의 행동이 어떻게 바뀌고 있는지 등 직접적인 효과 리포팅을 제공하고 있습니다. 이렇게 생성된 리포트를 바탕으로 광고 집행 성과를 분석하고 시청패턴의 추이를 분석하여 광고주를 위한 미디어 포트폴리오 컨설팅 서비스까지 제공된다고 하네요. 컨설팅 서비스를 제공하는 것은 방송 광고에서 KT가 최초라고 합니다. TV와 모바일의 시너지그렇지만 셋톱박스만으로 광고를 송출하는 것에는 한계가 있는데요. 바로 개인이 아닌 홈타겟이라는 점입니다. TV앞에 가족 구성원 중 누가 앉을지 모르기 때문에 완전한 개인화 광고가 불가능했습니다. 이를 해결하기 위해 KT는 모바일 빅데이터 플랫폼과의 파트너십을 체결하여 TV와 모바일의 데이터를 연동함으로써, TV 주변에 어떤 구성원이 앉아있는지 인식하고 더 정밀한 대상에게 광고를 송출할 수 있게 되었습니다. 광고주는 더 높은 광고 효과를 얻고 시청자는 본인이 관심없는 분야의 광고는 노출되지 않게 되었습니다.또한 광고에 노출된 대상이 최종 구매로 이어졌는지도 측정할 수 있게 되었습니다. 대부분의 사람들은 상품에 대해 추가로 정보를 찾아보거나 구매를 결심했을 때 모바일 기기를 이용하기 때문입니다. KT 외에 다른 플랫폼에서 집행한 광고도 성과 분석이 가능하고 더 효과적인 광고를 제안받을 수도 있다고 합니다.KT가 가진 거대한 빅데이터는 셋톱박스를 통해 개개인에게 활용되고, 이렇게 얻어진 새로운 데이터는 다시 KT의 빅데이터에 수집되어 활용됩니다. KT의 Addresable TV를 통해 광고를 집행한 한 가전사는 구매 전환율이 34%나 증가되었고, 한 자동차 브랜드는 시승 요청 문의가 12%나 증가했다고 합니다. 익숙함이 능률을 저하 시킨다전환율 34%증가, 시승문의 12% 증가 - 기존 TV 광고 방식에 머물렀으면 절대 기대할 수 없는 성과이죠. 오세훈 사업팀장님은 익숙함이 능률을 저하 시킨다며, '경로 의존성'을 경계할 것을 강조하셨습니다.말 두마리의 너비가 마차의 표준 너비가 되고, 마차의 너비가 철도의 너비를 결정하고, 이는 우주 왕복선 로켓의 크기를 결정하였습니다. QWERTY 자판 또한 빠른 타자를 위해 고안된 것이 아니고 더 효율적인 키보드가 생겼음에도 우리에게 익숙한 나머지 아직까지도 표준으로 사용되고 있습니다. 익숙함 때문에 비효율적인 방식을 계속 고수하고 있던 건 아닌지 돌아보게 되는 뜻 깊은 강연이었습니다. 📺 KT의 데이터 활용 전략 전체 영상 보러가기 팀 맥소노미와 글로벌 마테크 & 애드테크 솔루션사, 그리고 국내 최정상 기업이 함께했던 The MAXONOMY 2024의 모든 세션은 더맥소노미2024 다시보기에서 확인하실 수 있습니다. 더맥소노미2024를 통해 그동안의 고민이 조금은 가벼워지셨기를 바라며, 더맥소노미는 더욱 유익한 인사이트와 정보로 다시 찾아뵙겠습니다.
![[더맥소노미2024 세션 스케치VII] 생성 AI 시대에 고객경험 제고를 위한 AI프로덕트 활용법 가이드 [더맥소노미2024 세션 스케치VII] 생성 AI 시대에 고객경험 제고를 위한 AI프로덕트 활용법 가이드](https://maxonomy-prd-pub-a-s3.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/upload/BoardThumbnail/38863/lz7OD5Gn.webp)
[더맥소노미2024 세션 스케치VII] 생성 AI 시대에 고객경험 제고를 위한 AI프로덕트 활용법 가이드
더맥소노미2024 세션 스케치 일곱 번째 포스트입니다. 이번 세션 스케치는 배달의민족을 서비스하는 '우아한형제들'이 AI를 어떻게 활용해서 시스템에 녹이고 고객경험을 개선하였는지 자세히 알아보도록 하겠습니다. The MAXONOMY 2024 는 지난 11월 28일, 롯데호텔월드 크리스탈볼룸에서 개최된, 데이터 마케팅 솔루션 전문가 팀 맥소노미가 주최하는 연례 마테크 컨퍼런스로, 국내외 마테크, 애드테크 솔루션사 및 국내 최정상 기업의 마케팅, 데이터 담당자 분들과 함께 데이터를 활용한 마케팅 성공 사례와 인사이트, 트렌드 등을 공유하는 자리입니다.금번 컨퍼런스에는 1천여 명의 마케터, 비즈니스 리더, 프로덕트 매니저 분들께서 참석해 주셨으며, 총 21명의 연사분들께서 'Further Steps of Data Marketing'을 주제로 생생한 데이터 활용 전략과 사례, 노하우를 공유해 주셨습니다. 생성 AI 시대에 고객경험 제고를 위한 AI프로덕트 활용법 가이드우아한형제들 | 이봉호 데이터사이언티스트 AI & CX(Customer Experience)먼저, 이봉호님은 우아한형제들의 데이터 과학자로서 마케팅 성과분석, KPI 수립, 수요예측, 인과추론 등의 업무를 수행하고 있으십니다. 그리고 최근에는 AI를 비즈니스에 적용하는 방법을 찾는 업무를 수행했다고 합니다. AI와 CX는 서로 뗄래야 뗄 수 없는 관계인데요. CX의 프레임워크에는 고객, 전략, 마케팅, 프로세스 등 여러가지 요소가 있고 그중 시스템은 CX의 핵심 요소이자 AI와도 관련된 부분이기 때문입니다. Data Centric ApproachAI 트렌드최근 많은 빅테크 기업이 앞다투어 LLM(대규모 언어 모델)을 출시하고 데이터센터를 건설하는 등 AI 분야에 많은 투자를 하고 있습니다. 왜 많은 테크 기업이 AI에 투자하고 이에 유저들이 환호하고 있는 것일까요? 이봉호님께서는 '활용처를 고민할 필요가 없기 때문'이라고 말합니다. 다른 서비스와 다르게 LLM은 다양한 명령어를 통해 다양한 목적에 활용할 수 있기 때문인데요. 그렇다면 모든 회사는 경쟁력을 위해 생성형 AI를 만들어야할까라는 생각이 들 수도 있지만, 사실 쉽지 않은 일입니다. 우선 초기 훈련 비용만 100만달러, 한화 약 1,300억 원이 들어가며 이후 관리하고 개선하는데 훨씬 더 많은 비용이 발생합니다.그래서 많은 기업에서 산업별 특화된 AI를 개발하는 전략을 취하고 있습니다. 대형 모델을 개발하는 것보단 비용이 저렴하며, 특정 사용 목적에 훨씬 용의할 수 있기 때문이죠. 여기까지 듣다보면, 나도 앞으로 변화하는 AI시대에 적응하기 위해 AI 개발을 배워야하는 생각이 들 수도 있지만, 전혀 그럴 필요가 없습니다. 그 이유는 포스팅 끝 부분에서 확인할 수 있습니다! 우리는 데이터를 제대로 활용하고 있는가우리는 BPS, 리텐션, 이탈률 등의 지표를 사용해서 마케팅 성과를 측정하고 있습니다. 이런 지표가 의미없는 것은 아니지만, 최근 연구에 의하면 이 보다 더 강력한 방법이 있습니다. 그것은 바로 데이터를 여러 측면에서 반복해서 관찰하고 측정하는 것입니다. 이 방법을 사용하면 기존에 발견하지 못했던 개선점을 발견할 수 있을뿐만 아니라, 심지어 브랜딩 성과까지도 측정 가능하다고 합니다. 브랜딩은 성격상 그 성과를 측정할 수 없다는 것이 지금까지 마케팅에서의 통용되던 생각이었지만, 해당 브랜드가 온오프라인에 반복해서 관찰 가능한지 측정하여 그 성과를 측정할 수 있다고 합니다.KDD 2021 스포티파이 세션에서는 스포티파이가 고객 경험을 개선할 수 있었던 방법을 공유되었는데요. 여기서도 마찬가지로 고객이 반복적으로 보여주는 태도를 측정하고 고민하여 KPI를 찾고 그 KPI를 달성하니 고객 경험이 실제로 개선되었다고 설명합니다. Data Centric ApproachAI 컴포넌트는 크게 3가지로 나눌 수 있는데요. Data(데이터), Model(모델), Operation(오퍼레이션)입니다. 데이터, 모델, 오퍼레이션의 각 관점에서 고객경험을 어떻게 정의하고 어떻게 매칭 시키냐에 따라서 AI프로덕트를 활용한 고객 경험 개선과 변화 정도가 달라지는데요. 사실 지금까지는 이 중 모델에 대한 투자가 활발했던 경향이 있습니다. 빅테크만큼 투자여력이 있다면 모델에 투자하는 것은 합리적일 수 있습니다. 투자한 만큼 성능을 보여주니까요. 하지만 시간이 지나면 개발에 필요한 시간이 기하급수적으로 증가하고 성능 개선에 한계가 발생합니다.그래서 이봉호님이 제안하는 것은 데이터에 대한 투자입니다. 이를 두고 앤드류 응 고수는 'Data Centric Approach'라고 명명했는데요. 데이터를 중심으로 접근하는 것을 말합니다. 더 자세히는 데이터의 양과 질에 집중해서 문제를 개선하는 것을 말합니다. 많은 기업이 자사에는 많은 데이터가 있다고 자부하는 경향이 있는데요. 하지만 이는 보통 운영 데이터를 두고 말하는 경우가 많습니다. 운영데이터와 학습 데이터는 질적인 측면에서 다르다고 할 수 있습니다. 같은 목적인 데이터끼리 묶어주거나 오답이 있는지 확인해보는 절차 즉, 관점이 포함되는지가 중요합니다. 물론 많은 비용을 들여서 데이터의 질을 무시하고 많은 양의 데이터를 중심으로 AI를 개발할 수도 있습니다. 하지만 그만큼 많은 비용이 들어갈 것이고, 그 비용대비 유의미한 효과를 거두는 것은 상당이 어려운 일입니다. 마라순두부는 한식일까 중식일까배민 검색창 개선하기이봉호님은 어느날 배달의민족 검색 기능이 굉장히 약하다는 것을 인지하였다고 합니다. 예를들어 짜장면을 먹고 싶어서 검색창에 '짜장면'이라고 검색을 하였는데 짬짜면, 불타는 쫘장, 달달짭짤면 등과 같이 가게 사장님이 설정한 자유로운 명칭의 짜장면이 검색되지 않았던 것이죠. 이에 이봉호님은 배민에서 판매되는 모든 종류의 메뉴를 카테고라이징해보자고 제안하였습니다. 정말 특이한 음식을 제외한다면 어느 정도 큰 틀 안에서 분류가 가능할 것이고 검색기능 개선, 메뉴별 통계 등 여러가지 유의미한 성과를 달성할 수 있을 것이라고 생각했습니다.하지만 이 작업을 사람이 수동으로 한다고 계산하면 10명이서 2년 정도 걸리는 일이었다고 합니다. 시간과 비용이 엄청나게 소모되는 일이었는데요. 이에 NLP(Natural Language Processing)를 적용한 머신러닝 기술을 활용하여 카테고리 분류 작업을 하였고, 그 결과 MM(Man Month) 기준으로 93.65% 나 절감할 수 있었다고 합니다. 관점이 중요하다해당 프로젝트 초기에는 고객에게 나가는 데이터인데 AI가 판단한 결과를 어떻게 믿고 사용하냐는 이야기를 많이 들었다고 합니다. 그래서 프로젝트 초기에는 AI가 판단했을 떄 정답일 확률 99%인 것만 반영하고 나머지는 사람이 검사하는 방식으로 진행하였다고 합니다. 이후 사람의 오류 확률과 AI의 오류 확률을 비교해서 설득력을 얻고 자동화 레벨을 점차 올릴 수 있었고 해당 성과를 만들 수 있었다고 합니다.물론 AI가 만능은 아닙니다. 돼지김치찌개를 돼지고기랑 김치찌개 중 어떤 것으로 분류할지에 대해 사람은 '둘다 하면되지'라고 쉽게 결론 지을 수 있지만 AI는 그렇지 않습니다. 여러가지 결론을 도출하라는 관점을 주입받지 못했기 때문입니다. 관점이라는 것은 AI를 통해 해결하고자하는 답의 방향을 말합니다. 그 답은 경영에서 MECE의 조건을 갖추면서, 복잡하지 않아서 AI에게 쉽게 전달해줄 수 있어야 합니다. 그런 관점을 명확하게 갖추면 AI 개발에 많은 돈을 투자할 필요가 없다고 합니다.실제로 검색창 개선을 프로젝트 시간의 70% 가량은 돼지김치찌개가 돼지고기인지 김치찌개인지 싸우는 것으로 보냈다고 합니다. 모델 개발에 투자하는 것보다 이런 근본적인 데이터 관점을 먼저 해결하는 것이 효율적 일 수 있습니다. 결국 인간이다Chat GPT의 오픈 AI가 캐냐의 노동자에게 2달러 미만의 시급을 주고 RLHF(Reinforcement Learning with Human Feedback)를 활용하고 있다는 기사를 보신 적 있나요? RLHF는 '인간 피드백을 통한 강화 학습'이라는 뜻으로 쉽게 말해 사람이 반복해서 AI 생성물에 피드백을 줌으로써 AI 성능을 개선하는 것을 말하는데요.윤리적 논란 등을 뒤로 하고 여기서 얻을 수 있는 사실은 오픈AI처럼 앞서나가는 AI기업에도 결국 사람이 필요하다는 것입니다. 데이터를 가지고 어떤 답이 나오기를 바라고 어떤 비즈니스 임펙트를 만들고 싶은지 고민하고 데이터 거버넌스를 수립할 필요가 있습니다. 데이터를 생성하는 것도 소비하는 것도 활용하는 것도 인간이기 때문에 굳이 만능 AI를 사용하지 않고 최소한의 모델을 활용해서 문제를 해결할 수 있습니다. 고객으로부터 발생한 데이터를 통해 고객 경험을 개선하는 것도 마찬가지겠지요. 📺 우아한형제들의 데이터 마케팅 이야기 전체 영상 보러가기팀 맥소노미와 글로벌 마테크 & 애드테크 솔루션사, 그리고 국내 최정상 기업이 함께했던 The MAXONOMY 2024의 모든 세션은 더맥소노미2024 다시보기에서 확인하실 수 있습니다. 더맥소노미2024를 통해 그동안의 고민이 조금은 가벼워지셨기를 바라며, 더맥소노미는 더욱 유익한 인사이트와 정보로 다시 찾아뵙겠습니다.
![[더맥소노미2024 세션 스케치VI] CJ올리브영의 퍼포먼스마케터와 CRM마케터가 '함께' 일하는 방법 [더맥소노미2024 세션 스케치VI] CJ올리브영의 퍼포먼스마케터와 CRM마케터가 '함께' 일하는 방법](https://maxonomy-prd-pub-a-s3.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/upload/BoardThumbnail/38862/aXG8WHBy.webp)
[더맥소노미2024 세션 스케치VI] CJ올리브영의 퍼포먼스마케터와 CRM마케터가 '함께' 일하는 방법
더맥소노미2024 세션 스케치 여섯 번째 포스트입니다.이번 세션 스케치는 패널세션으로 진행된, CJ올리브영의 퍼포먼스마케터와 CRM마케터가 '함께' 일하는 방법입니다. 팀맥소노미의 최보규님의 진행 하에 CJ올리브영의 강승범, 김진석 팀장님이 패널로 참여하여 퍼포먼스와 CRM 마케팅의 협업 노하우와 상세한 사례를 공유해주셨습니다.The MAXONOMY 2024 는 지난 11월 28일, 롯데호텔월드 크리스탈볼룸에서 개최된, 데이터 마케팅 솔루션 전문가 팀 맥소노미가 주최하는 연례 마테크 컨퍼런스로, 국내외 마테크, 애드테크 솔루션사 및 국내 최정상 기업의 마케팅, 데이터 담당자 분들과 함께 데이터를 활용한 마케팅 성공 사례와 인사이트, 트렌드 등을 공유하는 자리입니다.금번 컨퍼런스에는 1천여 명의 마케터, 비즈니스 리더, 프로덕트 매니저 분들께서 참석해 주셨으며, 총 21명의 연사분들께서 'Further Steps of Data Marketing'을 주제로 생생한 데이터 활용 전략과 사례, 노하우를 공유해 주셨습니다. 퍼포먼스 마케터와 CRM 마케터가 "함께" 일하는 방법CJ 올리브영 | 강승범 팀장CJ 올리브영 | 김진석 팀장팀 맥소노미 | 최보규 파트장CJ 올리브영은 이용해보지 않은 사람을 찾기 힘든 대한민국 NO.1 헬스&뷰티 스토어입니다. 오프라인뿐만 아니라 온라인 앱/웹을 통해 오프라인 매장의 상품을 빠르게 배송하는 오늘드림 서비스 또한 제공하고 있는데요. 강승범 팀장님은 그런 CJ 올리브영의 유저그로스팀에서 온라인 개인화 CRM과 그로스 업무 진행하고 계시고, 김진석 팀장님는 퍼포먼스 마케팅 팀의 리드를 맡고 계십니다. 최근 데이터 마케팅 업계에서는 여러 이슈로 각 퍼널상 데이터 단절 많이 발생하고 제약이 많은 문제가 있는데요. CJ 올리브영에서는 퍼포먼스 마케터와 CRM 마케터가 "함께" 일하는 방법을 통해 이런 문제를 해소하려 노력 중이라고 합니다. Q1. 올리브영의 매출이 매년 고속 성장하고 있는데 그 비결이 무엇인가요?CJ 올리브영의 매출 고성장의 비결은 꾸준한 신규 서비스 런칭에 있다고 합니다. 2019년도에 런칭한 오늘드림 서비스는 운 좋게도 코로나19 상황과 겹쳐 매출 성장의 큰 보탬이 되었고 20년에는 올리브영 라이브를, 21년에는 천만 리뷰와 선물하기 서비스를, 22년에는 매거진관과 W케어 서비스를 런칭하여 올리브영의 새로운 모습을 꾸준히 보여주었습니다. 물론 이 과정에서 CRM과 퍼포먼스 마케팅의 연계가 함께 있었기 때문에 지금의 성장을 만들 수 있었다고 김진석 팀장님이 말씀하셨습니다. Q2. 여러가지 목표를 달성하며 성장해왔겠지만, 가장 주요하게 가졌던 목표는 무엇이었나요?CJ 올리브영이 주요하게 설정한 마케팅 목표는 연도별로 달랐는데요. 21년에도에는 주로 앱 다운로드 수를 늘리기 위해 노력했다고 합니다. 주로 구글의 앱 캠페인(AC) 위주로 마케팅 활동을 했으며, 성과도 나쁘지 않았다고 합니다. 하지만, 앱 설치 이후에 첫 구매로 이어지는 여정이 굉장히 매끄럽지 못하였다고 합니다. 앱 다운로더의 약 24%가 첫 구매로 이어지고 나머지 76%는 앱 설치 후 아무것도 하지 않았다고 하죠.그래서 그 다음해인 22년에는 첫구매를 위한 캠페인을 진행하였고 그 다음해에는 리텐션을 위한 캠페인을 진행하였습니다. 고객 여정 단계에 맞추어 새로운 KPI 계속 설정한 것이죠. 특히 그 과정에서 퍼포먼스 마케팅과 CRM 마케팅의 연결고리를 찾으려 꾸준히 노력하였고, 23년에는 Braze를 도입하면서 그 고민과 테스트를 심도있게 진행하였다고 합니다. Q3. 최근 올리브영의 주요 마케팅 활동은 무엇이었나요?최근 올리브영 주요 마케팅 활동은 크게 2가지로 나눌 수 있다고 하는데요. 첫 번째는 협력광고입니다. 올리브영은 수 많은 브랜드가 입점해있는 유통사입니다. 올리브영의 입점한 브랜드의 매출이 높아질수록 올리브영의 매출도 자연스럽게 높아지는데요. 그렇기 때문에 올리브영이 가지고 있는 거대한 퍼스트파티 데이터를 활용하여 입점 브랜드의 마케팅을 지원하고자 하였습니다. 하지만 퍼스트파티 데이터를 타사에 함부로 공유하는 것은 굉장히 까다롭고 힘든 일이었습니다.이에 올리브영은 메타의 협력 광고 솔루션을 활용해서 이를 해결하였는데요. '메타 협력 광고'는 브랜드가 자사몰을 넘어 외부 판매채널에서도 효과적인 마케팅을 할 수 있는 메타의 디지털 솔루션입니다. 해당 협력 광고를 통해 올리브영은 ROAS 131%p, 매출 54%가 상승하는 성과를 거두었습니다. 올리브영 입점 브랜드는 이제 최적화된 타겟에 광고가 가능했고 간단한 AB테스트까지 실행할 수 있었습니다. 앞으로는 틱톡, 구글과도 유사한 협력광고를 진행할 계획이라고 하네요.올리브영의 주요 마케팅 활동 두 번째는 바로 퍼포먼스 마케팅과 CRM의 연계였습니다. MMP 솔루션과 Braze를 연동하는 것이 주요 과제였는데요. MMP의 광고 캠페인을 Braze로 받아서 고객 전환, 시나리오 디벨롭, 각 퍼널 전환 및 고객 여정 세분화를 진행하였다고 합니다. Q4. MMP, Product Analytics, CRM 등 다양한 솔루션을 도입할 때 어떤 점을 고려하고 어떤 점이 어려웠나요?애플의 ATT(App Tracking Transparency)와 같은 외부 이슈로 고객 데이터 획득이 불확실해지는 상황에서 사용자를 식별하는 것이 가장 큰 고민이었다고 합니다. 따라서 Amplitude와 Braze와 같은 툴을 사용하여 사용자 식별 고도화를 진행 중이라고 하는데요.사실 이 과정에서 퍼포먼스 팀이 도입한 솔루션과 그로스팀이 도입한 솔루션 간의 통합 문제가 있었습니다. 키 값, 테깅 포인트, 수집 데이터 등 세세한 부분까지 서로 맞출 필요가 있었고 이에 따라 기존 업무 방식에 대한 근본적인 고민부터 다시 시작했다고 합니다. 퍼포먼스 팀과 그로스 팀이 데이터를 통합하는 과정은 아직도 진행 중이라고 합니다.퍼포먼스 팀과 그로스 팀이 통합된 데이터를 가지게 된다면, 퍼포먼스 팀에서 APP설치 캠페인을 실행하며, 그로스 팀에서는 신규약관 동의과 첫구매를 유도하고, 퍼포먼스 팀에서 구매전환이나 리타겟팅을 진행하면 그로스 팀에서는 이탈 예상 고객을 Win-back 하는 등의 업무 협조가 가능할 것이라고 기대하고 있습니다. Q5. 올리브영 미래 방향성과 향후 계획은?우선 광고나 CRM에 터치된 사용자를 식별하고 사용자의 캠페인 인게이지먼트 이력을 데이터 베이스화하여 CDP에 연결하고 싶다고 합니다.또한 매체별로 협력광고를 확장하는 것이 주요 방향성 중 하나라고 합니다. 메타의 협력 광고 성공 사례를 기반으로 더 확장해 나가겠다는 것인데요. 앞서 말한 틱톡이나 구글과 같은 매체를 통해 협력 광고를 집행하고, 입점 브랜드와의 협업을 통한 트래픽 만들기가 주요 과제가 될 것입니다. 입점 브랜드와의 상생을 중요하게 여기고 고민하는 것이 올리브영이 대 한민국 NO.1 헬스&뷰티 스토어가 될 수 있었던 비결이 아닐까 싶습니다. 📺 CJ 올리브영의 데이터 마케팅 이야기 전체 영상 보러가기팀 맥소노미와 글로벌 마테크 & 애드테크 솔루션사, 그리고 국내 최정상 기업이 함께했던 The MAXONOMY 2024의 모든 세션은 더맥소노미2024 다시보기에서 확인하실 수 있습니다. 더맥소노미2024를 통해 그동안의 고민이 조금은 가벼워지셨기를 바라며, 더맥소노미는 더욱 유익한 인사이트와 정보로 다시 찾아뵙겠습니다.
![[더맥소노미2024 세션 스케치Ⅰ] 보닥이 고객에게 다가간 3가지 방법 [더맥소노미2024 세션 스케치Ⅰ] 보닥이 고객에게 다가간 3가지 방법](https://maxonomy-prd-pub-a-s3.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/upload/BoardThumbnail/38856/0gkR4AuP.webp)
[더맥소노미2024 세션 스케치Ⅰ] 보닥이 고객에게 다가간 3가지 방법
지난 11월 28일, 롯데호텔월드 크리스탈볼룸에서 The MAXONOMY 2024가 개최되었습니다. 더맥소노미는 데이터 마케팅 솔루션 전문가 팀 맥소노미가 주최하는 연례 마테크 컨퍼런스로, 국내외 마테크, 애드테크 솔루션사 및 국내 최정상 기업의 마케팅, 데이터 담당자 분들과 함께 데이터를 활용한 마케팅 성공 사례와 인사이트, 트렌드 등을 공유하는 자리입니다.금번 컨퍼런스에는 1천여 명의 마케터, 비즈니스 리더, 프로덕트 매니저 분들께서 참석해 주셨으며, 총 21명의 연사분들께서 'Further Steps of Data Marketing'을 주제로 생생한 데이터 활용 전략과 사례, 노하우를 공유해 주셨습니다.이번 더맥소노미 세션 스케치 포스트에서는 보닥이 CRM 마케팅을 시작한 이유와 고도화 방법, 그리고 CRM 솔루션을 사용하여 고객에게 다가간 사례를 소개합니다. 보닥이 고객에게 다가간 3가지 방법보닥 | 임규민 프로 보닥은 보험 시장에서 발생하는 소비자의 불편함을 AI와 정보기술로 해결하는 인슈어테크 플랫폼입니다. 보험 계약정보 상세 조회, AI를 기반으로 한 보장 종합 진단, 개인화 보험 추천, 의료비 모바일 청구 등의 서비스를 제공하여, 기존의 어렵고 복잡한 보험에서 벗어나 소비자 중심의 보험 생태계를 만들고 있습니다. 보닥이 CRM 마케팅을 시작한 이유보닥은 2019년 시작된 서비스이지만, CRM 마케팅은 2023년 4월부터 시작했다고 합니다. 이전까지는 퍼포먼스 마케팅이 중심이었으나, 개인 정보 강화, 광고 피로도 증가, 광고 시장 포화 등의 이슈로 퍼포먼스 마케팅의 성과가 급격하게 하락했고, CRM 마케팅을 고려하게 되었습니다.또한 최근 각광받는 마이데이터 정책을 도입하여 위기를 기회로 바꾸길 원했습니다. 마이데이터란, 정보 주체인 개인의 명시적 동의하에 개인정보를 손쉽게 관리하고, 제 3사업자가 고객 데이터에 접근할 수 있도록 허용하는 등 개인의 데이터 통제권을 보장하는 정책을 말하는데요. 구축 과정이 쉽진 않지만 기업과 개인이 Win-Win할 수 있는 좋은 정책임은 분명합니다!'CRM 마케팅'과 '마이데이터 정책' 두 가지 커다란 변화를 시작하기 위해 선택한 솔루션은 바로 Braze였습니다. 솔루션 비용, 인적 자원, 시간 등 여러가지 허들이 존재했지만, 이 모든 허들을 넘어 투자할만한 가치가 있다고 보닥은 판단했습니다. CRM 마케팅 고도화Braze를 도입한 초기에는 핵심 이벤트만 수집하고 이외의 이벤트는 수동으로 수집하는 번거로움이 있었으나, 내부 API 연동으로 더 많은 이벤트를 수집하는 등의 고도화를 통해 현재는 고객 액션에 기반한 실시간 개인화 메시지 발송 등 자동화된 캠페인 집행도 가능해졌습니다. 또한 Braze의 A/B테스트 기능을 통해 가설을 수립하고 검증하는 과정을 반복하여 마케팅 캠페인을 지속적으로 개선하고 있다고 합니다.Braze를 활용하는 팁으로 리퀴드문의 라이브러리화도 추천해 주셨는데요. 실제로 보닥은 개인화 메시지 발송 시 리퀴드 문을 매번 작성하지 않고 노션이나 스프레드시트 등에 정리하여 필요할 때 찾아서 활용함으로써, 일하는 시간을 단축하고 휴먼 에러를 방지하고 있다고 합니다. 보닥이 고객에게 다가간 3가지 방법보닥 고객의 일반적인 여정은 [회원가입 → 마이데이터 연결 → 전문가 상담 → 보험 리모델링] 순서입니다. 보닥이 각 여정 단계에서 고객에게 어떻게 다가갔는지 살펴보겠습니다. 전환 고객 확보 캠페인보닥은 유저 데이터 분석을 통해 대다수의 고객이 마이데이터 연결 이후 '보험 리모델링' 단계까지 가지 않는다는 사실을 발견했습니다. 보험 리모델링은 보닥의 메인 비즈니스모델이었기 때문에 중요한 문제였는데요. 보닥은 보험 리모델링을 하는 고객(전환 고객)에 비해 그렇지 않은 고객이 보험에 대한 니즈가 얕고 앱을 사용하는 빈도가 낮을 것이라는 가설을 세웠습니다. 그리고 고객이 가입한 보험을 분석 진단한 보험 점수 서비스를 만들어 Braze를 통해 개인별 점수를 발송했습니다.수치로 보여주는 직관적인 정보는 보험 리모델링 서비스에 대한 관심과 니즈를 불러일으켰고, 해당 캠페인을 수신한 고객은 그렇지 않은 고객 대비 50% 이상 높은 전환율을 기록했습니다. 고객 활성화 캠페인보닥의 서비스를 원활하게 사용하기 위해서는 마이데이터 연결이 필요하나, 이 과정에서 이탈하는 고객이 많았습니다. 보닥은 사용자가 정확히 어느 부분에서 이탈이 발생하는지 분석했고, 이탈이 발생하는 위치에 인앱메시지를 노출했습니다. 마이데이터 연결로 인해 얻는 이점과 소요 시간 등을 설명하여 이탈을 방지하려는 노력을 했고, 이를 통해 전환율을 45% 높일 수 있었습니다. 리타겟팅 캠페인전문가 상담 단계에서는 고객과 상담사 간의 일정을 조율하는 것이 굉장히 중요한 일입니다. 제대로 일정을 조율하지 못하면 고객이 이탈할 가능성이 높아지고, 상담사는 비효율적으로 업무를 할 수 밖에 없어집니다. 보닥은 고객의 부재가 감지되면 자동으로 고객에게 알림톡을 발송하도록 설정하고, 상담 가능한 시간을 선택하도록 하여 상담사와 원활하게 일정을 조율할 수 있도록 했습니다. 그 결과, 전문가 상담을 완료하는 고객이 약 10% 이상 증가하는 성과를 거두었습니다. 보험을 넘어 헬스케어 종합 서비스로 보닥은 보험을 넘어 보험과 연계된 헬스케어 종합 서비스 기업으로 발전하고 있습니다. 그리고 그 여정에 Braze가 함께할 예정인데요.임규민 프로님은 Braze가 단순 푸시 메시지 이상의 개인화 콘텐츠로 고객과의 거리를 좁혀주는 중요한 솔루션임을 강조했으며, 앞으로도 고객을 더 깊고 미시적으로 이해하는 데 Braze를 활용할 예정이라고 하시며 세션을 마무리하셨습니다. 📺 보닥의 데이터 마케팅 이야기 전체 영상 보러가기 팀 맥소노미와 글로벌 마테크 & 애드테크 솔루션사, 그리고 국내 최정상 기업이 함께했던 The MAXONOMY 2024의 모든 세션은 더맥소노미2024 다시보기에서 확인하실 수 있습니다. 더맥소노미2024를 통해 그동안의 고민이 조금은 가벼워지셨기를 바라며, 더맥소노미는 더욱 유익한 인사이트와 정보로 다시 찾아뵙겠습니다.