BrazeAI Decisioning Studio로 모든 고객에게 맞춤형 경험을 제공하는 방법💥

마케터라면 누구나 A/B 테스트의 딜레마를 한 번쯤 경험해보았을 것입니다. 더 효과적인 메시지를 찾기 위해 오랜 시간 테스트를 반복하고 그중 ‘단 하나의 정답’을 가려내는 방식이죠. 하지만 이 방법은 지나치게 많은 시간이 소요될 뿐 아니라 고객을 각기 다른 개인이 아닌 특정 기준으로 묶인 집합으로 바라본다는 근본적인 한계를 안고 있습니다.

만약 이런 비효율적인 방식을 넘어 모든 고객 개개인에게 실시간으로 가장 최적화된 경험을 제공할 수 있다면 어떨까요? '가장 나은 평균'을 찾는 것이 아니라, 각 개인에게 맞는 최적의 해답을 찾아내는 것이죠. 본 포스팅에서는 전통적인 테스트 방식을 넘어 AI 기반 의사결정이 어떻게 마케팅을 혁신하고 있는지, 그리고 그 중심에 BrazeAI Decisioning Studio가 어떻게 자리하고 있는지 알아보겠습니다.

BrazeAI Decisioning Studio란?

Braze의 AI Decisioning Studio는 Braze Canvas 내에서 작동하는 고도화된 의사결정 엔진입니다. 기존의 캔버스가 마케터가 정해놓은 규칙(Rule-based)에 따라 사용자를 분류했다면, Decisioning Studio는 AI를 통해 실시간으로 어떤 메시지나 경로가 특정 사용자에게 최선인지 스스로 판단합니다.

여기서 핵심은 '컨텍스트 밴딧(Contextual Bandits)' 알고리즘입니다. 컨텍스트 밴딧은 다음 두 가지 과정을 동시에 수행하며 캠페인을 최적화합니다.

• 탐색: 새로운 가능성을 찾기 위해 다양한 메시지(Variant)를 소수의 사용자에게 테스트합니다.
• 활용: 지금까지의 데이터를 바탕으로, 현재 시점에서 가장 성과(전환율)가 좋은 메시지를 다수의 사용자에게 집중적으로 노출합니다.

즉, AI Decisioning Studio는 '문맥(Context)'을 읽습니다. 단순히 "A안이 제일 잘나가"가 아니라, "지금 이 사용자는 지난주에 신발을 구매했고, 주로 저녁에 앱에 접속하니 B안을 보여주는 게 전환 확률이 높다"는 구체적인 판단을 실시간으로 내리는 것입니다.

'전체를 위한 최선'에서 '개인을 위한 최적'으로

마케터들은 오랫동안 빠져 있던 함정이 있습니다. 바로, '평균적인 고객'을 위한 최적화입니다. 전통적인 A/B 테스트는 물론, 이를 개선한 멀티암드 밴딧(multi-armed bandit) 방식조차도 결국 '모두에게 가장 효과적인 단 하나의 우승 버전'을 찾는 데 집중해왔습니다. 본질적으로 모든 고객을 동일하게 취급하는 접근법임에도 기술적 한계로 이를 최선으로 여겼죠.

하지만, BrazeAI Decisioning Studio과 같은 AI 기반 의사결정 도구를 활용하면, 고객의 행동, 위치, 사용하는 기기, 과거 참여도와 같은 '문맥(context)'을 실시간으로 분석하여 각 개인에게 가장 적합한 메시지, 채널, 혜택 등을 결정할 수 있습니다. 가령, 화요일 밤 모바일 앱으로 접속한 고객과 평일 오전에 데스크톱으로 접속한 고객은 전혀 다른 문맥 속에 있을 것입니다. AI는 이를 인지하여 각기 다른 최적의 경험을 제공할 수 있습니다. 모든 고객을 하나의 집단으로 보는 기존의 접근법과는 근본적으로 다른 것이죠. 단 하나의 승자를 찾는 것이 아니라 모든 고객을 '개인화된 승자'로 만들 수 있습니다.

지속적인 학습을 통한, 실질적 비즈니스 성과 달성

'사후 분석'에서 '지속적인 학습'으로

A/B 테스트는 테스트 종류 후, 결과를 분석하고 인사이트를 얻는 '사후 분석' 방식입니다. 물론, 소수의 사용자를 대상으로 A/B테스트를 실시하고, 결과가 좋았던 메시지를 나머지 사용자에게 전체 적용하는 것이 가능하긴 하지만, 누군가는 검증되지 않은 메시지를 받아야 합니다. 일부 사용자를 희생 시키고 난 뒤에야 '우리가 무엇을 했어야 했는지' 깨닫는 방식은 더 이상 좋은 전략이 될 수 없습니다.

BrazeAI Decisioning Studio의 AI 에이전트는 모든 고객 상호작용을 실시간 학습 기회로 삼아, 자율적으로 실험하고 학습하는 '지속적인 학습' 시스템으로 이루어져 있습니다. AI 에이전트는 시장 변화와 고객 행동 변화에 스스로 적응하며 캠페인을 즉시 최적화합니다. 이런 실시간 학습 루프를 통해 모든 사용자 접점을 개인화 된 경험으로 만드는 것이 가능합니다.

'표면적 지표'에서 '실질적 ROI'로

또한, 많은 A/B테스트가 클릭률이나 오픈율과 같은 표면적인 지표에 집중하는 경향이 있습니다. 물론 이런 지표도 중요하지만, 항상 실질적인 비즈니스 성과로 이어지는 것은 아니죠.

BrazeAI Decisioning Studio는 단순 클릭이 아닌, 실질적인 비즈니스 가치를 창출합니다. AI 에이전트는 구매, 구독, 전환과 같은 '실질적인 비즈니스 KPI'를 최적화 하는 결정을 내리도록 설계되어있습니다. 여기에, 기존 방식 대비 성과 상승률을 추적하는 등 명확한 ROI 리포트를 제공합니다.

사례로 보는 AI Decisioning Studio

AI 기반 의사결정은 단순히 두 가지 메시지 중 하나를 선택하는 것을 넘어섭니다. 채널, 메시지, 콘텐츠, 혜택, 시간, 요일, 빈도 등 여러 차원을 동시에 고려하여 각 개인에게 최적의 조합을 찾아내는 '다차원적 최적화'를 수행합니다. 이는 마케터가 수동으로 관리하는 것이 거의 불가능한 업무를 AI가 자동으로 수행한다는 것을 의미합니다. 또한, AI 기반 의사결정은 단순히 최적의 조합을 찾아낼 뿐만 아니라, 왜 그런 결정을 내렸는지 추적 가능한 인사이트를 제공하여 '블랙박스'에 대한 우려도 해소합니다.

Liberty Latin America의 AI 및 분석 담당 수석 이사인 마우리시오 로메로(Mauricio Romero)는 BrazeAI Decisioning Studio를 도입하고 퍼널 전환율이 30%나 상승되었습니다. 로메로는 ‘Braze AI Decisioning Studio가 수백만 달러의 고객 생애 가치를 제공한다는 것을 입증했다’고 말합니다.

AI로 빠른 콘텐츠 주기를 따라잡은: Kayo Sports

호주의 대표적인 스포츠 스트리밍 서비스 'Kayo Sports' 역시 Braze AI Decisioning Studio를 통해 놀라운 비즈니스 성과를 달성했습니다.

Kayo Sports의 수 백만 구독자들은 각기 다른 스포츠에 대한 관심사를 가지고 있었습니다. 이들의 참여를 높이기 위해 개인화 된 접근이 필요했지만 전통적인 테스트 방식은 빠르게 변화하는 스포츠 콘텐츠 주기를 따라가기에는 너무 느리다는 문제가 있었습니다.

Kayo Sports는 BrazeAI Decisioning Studio를 도입하여 시청 기록, 접속 기기, 시간대와 같은 문맥적 요소를 실시간으로 평가했습니다. 이를 통해 각 사용자에게 가장 효과적인 메시지(ex. 경기 알림, 구독 갱신 알림, 신규 기능 소개)를 자동으로 전송했습니다. 반복적인 테스트 프로세스에서 벗어나자 마케팅 팀은 창의적인 전략에 더 집중할 수 있었고, 비즈니스 성과는 다음과 같이 향상되었습니다.

• 이탈 후 12개월 이내에 재활성화하는 고객 14% 증가
• 연평균 점유 기간 8% 증가
• 자매 스트리밍 서비스 BINGE로의 교차 판매 105% 증가

지금 바로 시작해보세요!

마케팅의 패러다임이 정적인 A/B 테스트에서 역동적이고 지능적인 '실시간 개인화'로 이동하고 있습니다. 더 이상 모든 고객에게 통하는 단 하나의 정답을 찾는 시대는 지났습니다. 이제 AI는 모든 고객을 각자의 상황 속에서 이해하고, 맞춤 상호작용을 통해 최적의 경험을 제공하는 파트너가 되었습니다.

BrazeAI Decisioning Studio에 대한 더 자세한 내용과 다양한 활용법이 궁금하시다면 Braze 한국 공식 리셀러 팀 맥소노미에게 지금 바로 문의해주세요🙌