AI 고객 세분화: 예측 인사이트로 더 똑똑하게 타겟팅하기

개인화 전략의 핵심은 '고객 세분화(Customer Segmentation)'에 있습니다.

모든 고객이 동일한 집단이 아니라는 사실은 이미 잘 알고 계실 겁니다. 그래서 어떤 방식으로든 고객을 나누어 관리하고 계실 텐데요. 문제는 고객과 그들의 행동이 쉴 새 없이 변화한다는 점입니다.

적절한 솔루션 없이는 이러한 변화 속도에 맞춰 세분화를 확장하기 어렵습니다. 수동으로 규칙을 설정하거나 분기별로 '세그먼트(Segment)를 새로고침'하는 방식으로는 변화를 따라잡을 수 없기 때문입니다. 이로 인해 가치 높은 고객이 평범한 여정 속에 묻히거나, 이탈 징후를 보이는 고객이 방대한 리스트 뒤에 숨겨져 골든타임을 놓치게 됩니다. 데이터 속에 잠재된 수많은 기회를 잃게 되는 것이죠.

AI 고객 세분화는 이러한 끊임없는 변화에 대응하기 위해 설계되었습니다. 이번 가이드에서는 AI 고객 세분화의 작동 원리와, 브랜드가 Braze를 활용해 복잡한 데이터를 어떻게 역동적이고 예측 가능한 오디언스 세그먼트로 전환하는지 살펴보겠습니다.

고객 세분화의 진화

초창기 고객 세분화는 '고정된 리스트' 방식이었습니다. 거주지, 연령대, 선호 제품 같은 몇 가지 공통된 특성을 기준으로 고객을 크게 분류하고, 캠페인 때마다 이 리스트를 재사용했습니다. 예전엔 데이터가 쌓이는 속도가 느렸고 캠페인의 호흡도 길었기 때문에 세그먼트를 1년에 몇 번만 변경해도 큰 무리가 없었습니다. 물론 그룹 내 대부분의 고객이 천편일률적인 똑같은 메시지를 받아야 한다는 단점은 있었지만요.

디지털 채널이 늘어나면서 세분화는 좀 더 정교해졌습니다. 행동 데이터, 구매 이력, 그리고 초기 머신러닝 모델이 도입되면서 고객에게 필요한 다음 메시지나 제안을 결정하는 데 도움을 주기 시작했습니다. '규칙 기반 자동화(Rule-based automation)' 덕분에 세그먼트 업데이트 빈도가 늘어났고, 브랜드는 모든 것을 처음부터 구축하지 않고도 기본적인 개인화를 실행할 수 있게 되었습니다.

이제 남은 숙제는 '확장성(Scale)'입니다. 하나의 마케팅 팀이 감당하기에 힘들 만큼 데이터 채널과 접점이 폭발적으로 늘어났고, 관리해야 할 고객 수는 수백만 명에 이릅니다. 마케터가 일부 업데이트를 자동화했다고 하더라도, 여전히 규칙을 작성하고 툴을 동기화하며 캠페인별로 오디언스를 조합하는 데 많은 시간을 쏟고 있습니다.

고객 데이터의 양은 처리 속도보다 훨씬 빠르게 증가하고 있습니다. 이것이 바로 고정된 세그먼트와 규칙을 넘어 고객의 실시간 행동에 유연하게 대응하는 적응형 인텔리전스(Adaptive Intelligence)가 필요한 이유입니다.

'AI 고객 세분화'란?

AI 고객 세분화는 머신러닝 모델이 고객의 행동, 특성, 그리고 '앞으로 어떻게 행동할지'를 분석해 그룹을 나누는 기술입니다. 우리가 임의로 "이런 특징 가진 사람들을 모아줘"라고 정하는 게 아니라, 클릭, 구매, 세션 등 방대한 데이터를 모델이 훑어보고 매출이나 참여도와 직결되는 패턴을 스스로 찾아내는 방식이죠. 즉, 막연한 추측이 아니라 진짜 행동 데이터를 기반으로 세분화가 이루어집니다.

클러스터링(Clustering)

그 시작은 '클러스터링'입니다. 클러스터링 모델은 인구통계학적 특성이 뚜렷하게 겹치지 않더라도 브라우징 행동, 캠페인 참여도, 제품 사용 패턴 등 다양한 신호에서 유사한 움직임을 보이는 고객들을 찾아냅니다. 어떤 그룹은 프로모션에 민감해 자주 구매하는 고객일 수 있고, 어떤 그룹은 구매 빈도는 낮지만 할인보다는 '얼리 액세스(Early Access)' 혜택에 반응하는 고가치 고객일 수 있습니다.

이러한 클러스터는 고객의 상호작용에 따라 지속적으로 업데이트되므로, 오디언스는 항상 최신 행동 패턴을 반영하게 됩니다.

분류(Classification) 및 예측 스코어링(Predictive Scoring)

여기에 분류와 예측 스코어링을 더하면 방향이 더 명확해집니다. 분류 모델은 고객이 "이탈 위험군"이나 "전환 유망군" 같은 특정 세그먼트에 속하는지 명확히 판단해 줍니다.

예측 스코어링은 여기서 한 단계 더 나아가 고객의 순위를 매깁니다. 특정 기간 내에 구매를 완료하거나, 요금제를 업그레이드하거나, 혹은 서비스를 이탈할 확률을 점수화합니다. 이 방식은 고객 생애 가치(LTV) 예측에도 활용되어, 시간이 지남에 따라 가장 큰 가치를 제공할 고객이 누구인지 파악할 수 있게 해줍니다.

실시간 세분화가 중요한 이유

AI 세분화의 핵심은 타이밍입니다. 기존의 배치(Batch) 모델은 정해진 일정(하루 1회 등)에 따라 오디언스를 업데이트합니다. 호흡이 긴 마케팅에는 효과적일 수 있지만, 장바구니 이탈, 온보딩 단계 진입, 초기 이탈 징후 등 즉각적인 대응이 필요한 순간에는 사각지대가 발생합니다.

실시간 세분화를 사용하면 새로운 이벤트가 발생하는 즉시 시스템에 반영됩니다. 고객이 장바구니를 이탈하거나, 핵심 튜토리얼을 완료하거나, 갑자기 사용량이 줄어들면 그 즉시 해당 고객은 다른 오디언스 그룹으로 이동합니다. 다음 데이터 업데이트를 기다릴 필요 없이 여정과 캠페인이 변화된 고객 상태에 실시간으로 반응하게 되는 것입니다.

AI 세분화의 기반: 데이터 분석

AI 고객 세분화가 제대로 작동하려면 탄탄한 고객 데이터 분석이 뒷받침되어야 합니다. AI 모델도 결국 데이터가 있어야 배울 수 있으니까요. 고객이 누구인지, 무엇을 했는지, 그리고 우리 비즈니스에 중요한 성과 지표(매출, 리텐션 등)가 무엇인지에 대한 데이터가 분명하게 연결되어 있어야 합니다.

여러 부서와 플랫폼에 흩어진 데이터를 모아 올바른 입력값을 정의하고, 거기에서 도출한 인사이트를 다시 세그먼트 생성과 실행에 활용하는 통합적인 접근이 필요합니다.

데이터가 잘 정리되어 있으면 AI는 숨겨진 패턴을 찾아 행동을 예측할 수 있고, 마케팅 팀은 그 결과를 바탕으로 고객의 마음을 움직일 캠페인과 실험에만 집중하면 됩니다.

AI가 기존의 세분화 방식보다 뛰어난 이유

AI는 인간보다 훨씬 더 많은 신호를 분석하고, 세그먼트를 실시간으로 업데이트하며, 높은 정확도로 행동을 예측함으로써 기존 방식보다 월등한 성과를 냅니다. 이를 통해 세분화는 더욱 정밀해지고 빨라지며, 고객의 변화에 유연하게 적응합니다.

규칙 기반이나 수동 세분화에는 분명한 한계가 존재합니다. 채널과 제품, 고객 행동이 다양해질수록 매출과 참여에 영향을 미치는 수많은 변수의 조합을 사람이 일일이 추적하기란 현실적으로 어렵기 때문입니다.

AI 고객 세분화는 패턴을 자동으로 찾고 고객의 상호 작용에 따라 이를 갱신함으로써 이 문제를 해결합니다. 특히 정밀성, 속도, 적응성이라는 세 가지 측면에서 강점을 가집니다.

정밀성: 사람이 놓치기 쉬운 '숨은 보석' 찾기

기존의 세분화는 종종 추측에서 시작합니다. "이 연령대 전체를 타겟팅하자" 또는 "최근 구매자에게 집중하자"는 식입니다. 이는 광범위한 타겟팅에는 유효할지 몰라도 미묘한 뉘앙스를 놓치기 쉽습니다.

머신러닝 모델(MLM)은 방문 빈도, 카테고리 조합, 할인 민감도, 기기 유형 등 수십, 수백 개의 신호를 동시에 분석합니다. 단순히 겉으로 드러난 특성이 아니라 복잡한 신호들의 상호 작용을 기반으로 고객을 그룹화합니다.

이를 통해 다음과 같은 가치 있는 그룹을 발견할 수 있습니다.

• 충성 고객과 유사한 행동 패턴을 보이는 신규 사용자
• 과거 이탈 패턴과 일치하는 행동을 보이는 구독자
• 할인은 무시하지만, '신제품 선공개'나 '콘텐츠'에는 강하게 반응하는 구매자

스프레드시트에서는 찾아내기 어려운 세그먼트이지만, AI는 이를 빠르게 식별해내고 지속적으로 관리할 수 있습니다.

속도: 수백만 명 분석도 순식간에

아무리 정교한 규칙을 세워도 오디언스 규모가 커지면 수동 세분화는 느려질 수밖에 없습니다. 새로운 캠페인이나 테스트를 할 때마다 데이터를 다시 검토해야 하고, 라이브 전에 필터링과 승인 과정을 거쳐야 하기 때문입니다.

AI 기반 세분화는 차원이 다른 속도를 제공합니다. 수 일이 아니라 단 몇 분 만에 수백만 명의 고객 점수를 매겨 재분류하며, 새로운 데이터가 들어오면 자동으로 반영합니다. 마케팅 팀은 오디언스 추출을 기다리는 대신 다음과 같은 업무에 집중할 수 있습니다.

• 특정 제품에 대한 관심 급증 등 새로운 신호에 즉각 대응
• 최신 인게이지먼트 상태가 반영된 캠페인 런칭
• 리스트 추출 작업 대신 크리에이티브와 전략에 시간 투자

세그먼트와 실험 수가 늘어나더라도 운영 부담은 줄어듭니다.

적응성: 고객 데이터 변화에 따른 지속적인 업데이트

고객 행동은 고정되어 있지 않습니다. 구매 의도가 높던 방문자가 일주일 만에 충성 고객이 될 수도 있고, 단골 고객이 한 번의 나쁜 경험으로 등을 돌릴 수도 있습니다. 정적 세그먼트는 이러한 맥락의 변화를 따라잡지 못합니다.

AI 고객 세분화는 새로운 데이터가 유입되면 즉시 적응합니다. 모델은 고객의 점수를 다시 계산하고, 적절한 세그먼트로 이동시키며, 가장 최근 신호를 바탕으로 예측을 갱신합니다.

• 행동 변화에 따라 이탈 위험군 목록이 자동으로 증감합니다.
• 잠재력 높은 가망 고객이 구매 신호를 보이면 최우선 타겟 그룹으로 승격됩니다.
• 고객의 진행 속도에 맞춰 라이프사이클 캠페인이 빠르게 혹은 느리게 반응합니다.

마케터는 과거의 스냅샷이 아니라 '지금 이 순간'의 고객 상태를 반영하는 세분화 데이터를 얻게 되며, 이는 모든 채널에서 예측 기반의 여정과 개인화를 구현하는 강력한 토대가 됩니다.

예측 세분화(Predictive Segmentation)의 작동 원리

예측 세분화는 고객이 '다음에 무엇을 할지'에 초점을 맞춰 AI 세분화를 한 단계 더 발전시킨 개념입니다. 과거 행동 분석에 그치지 않고 이탈 위험, 구매 의도, 라이프사이클 변화 등을 예측하여, 이를 각 채널에서 바로 활용 가능한 세그먼트로 전환합니다.

가장 대표적인 세 가지 패턴은 다음과 같습니다.

예측 이탈(Predictive Churn): 이탈 가능성이 있는 고객 식별

예측 이탈 모델은 특정 기간 내에 고객이 비활성 상태가 되거나 서비스를 해지할 위험을 추정합니다. 실시간 행동 및 참여 신호를 분석하여 다음을 수행합니다.

• 세션 감소, 오픈/클릭 저조 등의 신호를 바탕으로 고위험, 중위험, 저위험군을 식별합니다.
• '고위험-고가치' 고객에게는 타겟팅된 윈백 및 리텐션 여정을 발동하고, 저위험 그룹에게는 가벼운 넛지 메시지를 보냅니다.
• 점수가 업데이트되어 고객이 다시 활발히 참여하면, 자동으로 이탈 위험군에서 제외합니다.

예측 이벤트(Predictive Events): 구매, 업그레이드 등 주요 행동 예상

예측 이벤트 모델은 구매 완료, 구독 시작, 요금제 업그레이드와 같은 미래의 특정 행동에 초점을 맞춥니다. 각 고객이 해당 행동을 할 확률을 점수화하여 동적 세그먼트에 반영하고, 마케터는 이를 다음과 같이 활용합니다.

• 단순한 '최근 활동'이 아니라 확률 점수를 기반으로 "구매 유력", "업그레이드 유력" 오디언스를 구축합니다.
• 확률 그룹별로 혜택을 차별화합니다. (예: 구매 의도가 낮은 고객에게는 더 큰 인센티브를, 의도가 높은 고객에게는 가벼운 제안을 제시)
• 구매 확률이 현저히 낮은 사용자를 캠페인에서 제외하여 예산 효율을 높이고 고객 피로도를 낮춥니다.

라이프사이클 예측: 단계별 니즈에 맞춘 캠페인 최적화

라이프사이클 예측은 고객이 브랜드와의 관계 중 어디에 위치해 있는지, 그리고 잠재적 가치가 어느 정도인지를 파악합니다. 이러한 정보는 캠페인의 디테일을 결정짓습니다.

• 고객에게 어떤 제안을 할 것인가?
• 얼마나 자주 연락할 것인가?
• 어떤 스토리나 크리에이티브로 접근할 것인가?

구매 의도가 높은 방문자는 제품 상세 정보 위주의 가벼운 제안을 받고, 중간 정도의 의도를 가진 고객은 강력한 혜택이 담긴 메시지를 받게 됩니다. 이탈 위험이 있는 사용자에게는 일반적인 프로모션 대신 가치를 상기시키고 서비스를 개선했다는 메시지를 중심으로 한 여정으로 안내합니다.

세분화를 개인화로 연결하기

AI 고객 세분화와 예측 모델은 "누구(Who)"를 알려주지만, 진정한 개인화는 그 "누구"와 다양한 콘텐츠, 제안, 채널을 실시간으로 어떻게 연결하느냐에 달려 있습니다.

AI 인사이트를 활용해 개인화된 콘텐츠와 오퍼(Offer) 제공하기

AI 세분화는 고객의 의도, 위험, 잠재적 가치에 대한 풍부한 신호를 제공합니다. 이러한 신호는 캠페인에서 다음과 같은 구체적인 의사결정을 내리는 기준이 됩니다.

• 고객이 어떤 오퍼를 받을지
• 얼마나 자주 연락을 취할지
• 어떤 스토리나 크리에이티브 앵글을 보여줄지

예를 들어, 구매 의사가 높은 방문자는 가벼운 제안과 더 많은 제품 정보를 받는 반면, 의사가 중간 정도인 고객은 더 강력한 혜택이 포함된 메시지를 받게 됩니다. 이탈 위험이 있는 사용자는 일반적인 프로모션 대상에서 제외되고, 대신 브랜드에 대한 우려를 해소하거나 가치를 상기시키고 서비스 개선을 강조하는 여정으로 이동하게 됩니다.

세분화 데이터가 Braze 오케스트레이션 툴과 연결되는 방식

Braze에서 AI 기반 세그먼트는 오케스트레이션 기능과 직접 연결됩니다. Canvas(캔버스)는 이러한 오디언스 데이터를 여정의 진입 조건, 분기점, 의사결정 포인트로 활용하여 다음을 가능하게 합니다.

• 이탈 점수나 구매 점수가 다른 고객에게 각기 다른 여정을 시작하게 합니다.
• 여정 진행 도중 예측된 행동 변화에 따라 경험을 분기 처리합니다.
• 고객의 참여 패턴에 따라 이메일, 푸시, 인앱, SMS 등 채널 믹스를 최적화합니다.

인텔리전트 채널 기능은 과거 행동을 기반으로 특정 메시지에 가장 효과적인 채널을 결정하며, 인텔리전트 타이밍은 각 고객이 반응할 확률이 가장 높은 순간에 맞춰 발송을 조정합니다. 예측 세분화가 "누구에게, 언제"를 제공한다면, Canvas는 "어떻게" 실행할지를 조율합니다.

예측 세분화가 옴니채널 개인화의 기반이 되는 이유

옴니채널 개인화의 핵심은 일관성입니다. 고객은 하루에도 앱, 웹, 이메일, 모바일 메시지를 수시로 오가며, 어디에서든 끊김 없는 경험을 기대합니다. 예측 세분화는 이러한 접점 전반에 적용할 수 있는 '고객의 의도와 위험'에 대한 단일한 관점을 제공하므로 다음이 가능해집니다.

• '구매 의사 높음'으로 분류된 장바구니 이탈자가 이메일과 푸시 알림에서 서로 모순된 메시지를 받는 대신, 조율된 넛지 메시지를 받게 됩니다.
• 이탈 위험이 있는 사용자는 받은 편지함에 리텐션 캠페인을 받는 동시에, 앱 접속 시에는 혜택을 강조하거나 도움을 주는 인앱 메시지를 받게 됩니다.
• 구매 잠재력 높은 고객은 어느 채널에서 상호 작용하든 얼리 액세스 권한, 로열티 프로그램, 전담 지원 등의 우선순위 혜택을 받게 됩니다.

Braze로 AI 세분화와 자동화된 오디언스 구축을 실행에 옮기는 방법

AI 고객 세분화가 진정한 가치를 발휘하려면, 마케팅 팀이 복잡한 인프라와 씨름하거나 직접 모델을 만들 필요 없이 바로 사용할 수 있어야 합니다. Braze는 이 모든 과정을 간소화하도록 설계되었습니다.

Predictive Suite: 마케터를 위해 준비된 손쉬운 AI 모델

Braze Predictive Suite는 마케터가 새로운 질문이 생길 때마다 데이터 사이언스 팀에 요청할 필요 없이, 머신러닝 모델을 직접 활용할 수 있게 해줍니다. 구매 가능성이나 이탈 위험 같은 예측 세그먼트를 즉시 생성할 수 있습니다.

• 관심 있는 결과 선택: (예: "향후 7일 이내 구매 완료")
• 모델 학습: 과거 데이터를 바탕으로 학습 (클릭 몇 번으로 완료)
• 실행: 예측 결과를 타겟팅 가능한 세그먼트나 Canvas 단계로 바로 전환

복잡한 설정은 필요 없습니다. 데이터가 Braze 안에 있다면, 모델은 스스로 학습할 수 있습니다.

실시간 데이터 스트리밍: 즉각적인 오디언스 업데이트 구현

세분화의 품질은 결국 그 기반이 되는 데이터의 품질이 결정합니다. Braze는 이벤트, 속성, 구매 데이터를 실시간으로 수집합니다. 덕분에 고객이 탐색하거나 구매하거나 혹은 이탈하는 그 순간에 AI 기반 세그먼트도 즉시 업데이트될 수 있습니다.

이는 구체적으로 다음을 의미합니다.

• 즉각적인 이동: 구매 가능성의 임계값을 넘어선 사용자는 즉시 '구매 의사 높음' 세그먼트로 이동합니다.
• 빠른 대응: 이탈 위험 신호를 보이는 고객은 행동 패턴이 변하자마자 즉시 리텐션 여정의 관리 대상이 됩니다.
• 채널 간 영향: 한 채널(예: 푸시 알림)에서의 참여 활동이 다른 채널에서 고객에게 얼마나 자주 연락할 지에 영향을 미칩니다.

CRM 및 CDP 시스템과의 매끄러운 통합

대부분의 마케팅 팀은 이미 CRM, CDP, 분석 툴 등 다양한 데이터 및 인게이지먼트 스택을 갖추고 있습니다. Braze는 기존 시스템을 대체하는 것이 아니라 그 생태계 안에 자연스럽게 녹아들도록 설계되었습니다.

예측 기반 및 행동 기반 세그먼트는 다음과 같이 작동합니다.

• 통합된 입력값: CDP나 데이터 웨어하우스에서 동기화된 데이터를 입력값으로 사용하여, 모델이 고객의 전체적인 모습을 파악할 수 있도록 합니다.
• 데이터 순환: 세그먼트 소속 정보와 인게이지먼트 성과 데이터를 다시 CRM이나 데이터 레이어로 전송하여, 리포팅 및 추가 분석을 위한 데이터의 순환 고리를 완성합니다.
• 일관된 기준: 시스템 간 정합성을 유지하여, 어느 팀에서 작업하든 "구매 의사 높음", "이탈 위험", "VIP" 정의가 모두 동일한 의미를 갖도록 합니다.

결국 AI 고객 세분화는 고립된 '사일로(Silo)'가 아닙니다. 오디언스를 자동으로 구성하고 어떤 채널에서든 일관된 경험을 제공하게 해주는, 조직 전체가 공유하는 신뢰할 수 있는 핵심 기반이 됩니다.

이미 시작된 미래: 에이전트와 자율 시스템의 시대

AI 기술이 고도화되면서, 이제 마케팅은 '에이전트'와 '자율 시스템'의 영역으로 진입하고 있습니다. 이는 모델이 단순히 "이 고객은 이탈 위험이 있습니다"라고 알려주는 데 그치지 않고, "이탈을 막으려면 A 제안을 B 채널로 C 시간에 보내야 합니다"라고 스스로 판단하고 (승인을 거치거나 혹은 자율적으로) 실행까지 옮기는 단계를 말합니다.

이 모델에서 마케터는 전략, 브랜드 가이드라인, 제약 조건 등을 설정하는 데 집중하고, AI 에이전트가 고객에게 맞는 메시지와 타이밍을 매칭하는 실행 영역을 담당하게 됩니다.

인게이지먼트와 AI 모델 간의 지속적인 피드백 루프

에이전트 시스템은 정교한 피드백 루프를 통해 성장합니다. 발송된 모든 메시지, 클릭, 구매, 수신 거부 데이터는 세분화와 메시징 전략을 더욱 정교하게 다듬는 학습 재료가 되고, 시간이 지나면 다음과 같은 선순환 구조가 형성됩니다.

1. 모델이 세그먼트와 예측을 생성합니다.
2. 여정과 캠페인이 그 예측에 따라 채널 전반에서 실행됩니다.
3. 성과 데이터가 다시 모델로 입력됩니다.
4. 무엇이 효과적이었고 무엇이 아니었는지에 따라 세그먼트, 점수, 추천 로직이 자동으로 업데이트됩니다.

Braze의 실시간 이벤트 스트리밍과 네이티브 실험 기능은 이미 이러한 루프의 기반을 제공하고 있습니다. 에이전트 패턴이 고도화될수록 더 많은 학습 과정이 백그라운드에서 자동으로 이루어질 것이며, 마케팅 팀은 시스템의 허용 범위와 금지 사항 같은 '가이드라인'을 통제하는 컨트롤 타워 역할을 하게 될 것입니다.

자체 최적화(Self-Optimizing) 시스템 준비하기

자체 최적화 시스템으로 나아가기 위해 지금 당장 모든 시스템을 갈아엎을 필요는 없습니다. 기초를 다지는 것부터 시작하면 됩니다.

• 데이터 품질 관리 및 수신 동의 프로세스 정립
• 리텐션, 구매, 고객 생애 가치(LTV) 등 핵심 비즈니스 목표에 대한 명확한 정의
• Canvas와 같은 툴을 활용해 더 역동적인 의사결정이 가능한 여정 설계

이러한 기반 위에 예측 세분화, 자동화된 오디언스 구축, AI 추천 기능을 단계적으로 도입하면 됩니다. 새로운 레이어가 쌓일 때마다 기존 작업에 더 높은 수준의 자동화와 지능이 더해지게 될 것입니다.

마치며: AI 세분화가 가져올 변화

AI 고객 세분화는 마케팅 팀이 급변하는 고객 행동을 놓치지 않고, 데이터를 실질적인 비즈니스 성과로 연결할 수 있는 강력한 무기입니다.

• AI 기반 고객 세분화는 일회성 규칙이 아닌 실제 행동, 의도 신호, 예측 결과를 바탕으로 오디언스를 구축하여 예측적 개인화를 실현합니다.
• 타겟팅 방식이 정적 리스트에서 자체 학습 시스템으로 진화합니다. 고객이 탐색하고, 구매하고, 이탈하는 모든 과정에서 세그먼트와 점수가 실시간으로 업데이트되며 여정도 이에 맞춰 적응합니다.
• Braze를 활용하면 이러한 AI 인사이트가 오케스트레이션, 테스트, 메시징과 동일한 플랫폼 내에서 작동하므로, 마케터는 예측 데이터를 별도의 분석 자료로만 남겨두지 않고 즉각적인 마케팅 액션으로 연결할 수 있습니다.

Q&A로 정리하는 AI 고객 세분화

Q. AI 고객 세분화란 무엇인가요?

→ 머신러닝을 활용해 고객의 행동, 속성, 예측된 결과를 기반으로 고객을 그룹화하는 기술입니다. 고정된 정적 리스트 대신 고객이 탐색, 구매 등 상호 작용하는 실시간 데이터를 반영해 오디언스를 지속적으로 업데이트합니다.

Q. AI는 기존 세분화 방식을 어떻게 개선하나요?

→ 사람이 처리할 수 있는 범위를 넘어선 방대한 신호를 분석하고, 단순한 규칙으로는 잡아낼 수 없는 숨겨진 패턴을 찾아냅니다. 결과적으로 세분화가 훨씬 정밀해지고 업데이트 속도가 빨라지며, 실제 고객의 행동 맥락을 정확히 반영하게 됩니다.

Q. 예측 세분화에는 어떤 유형의 AI 모델이 사용되나요?

→ 크게 세 가지입니다. 유사한 성향의 고객을 묶는 '클러스터링(Clustering)', 이탈 가능성 등 특정 그룹으로 분류하는 '분류(Classification)', 그리고 특정 행동을 할 확률을 점수화하는 '예측 스코어링(Predictive Scoring)'입니다.

Q. 마케터는 AI 세분화를 통해 어떻게 개인화를 강화할 수 있나요?

→ 각 고객의 예측된 의도와 가치에 맞는 콘텐츠, 혜택, 채널을 매칭함으로써 개인화를 고도화할 수 있습니다. AI 세그먼트를 여정 및 캠페인과 직접 연동하면, 오디언스 특성에 따라 자동으로 다른 경로, 메시지, 발송 타이밍이 적용됩니다.

Q. Braze Predictive Suite는 어떻게 타겟팅을 스마트하게 만드나요?

A. 구매나 이탈 같은 주요 결과값을 예측하는 모델을 미리 구축하여 제공하므로, 마케터가 복잡한 설정 없이도 즉시 활용할 수 있습니다. 이를 통해 누구나 쉽고 빠르게 AI 기반의 스마트한 타겟팅을 실행할 수 있습니다.