브레이즈
이메일 서비스 제공업체(ESP) 선정 시 검토해야 할 4가지 주요사항 🏷️
Team MAXONOMY ・ 2020.10.26
"구관이 명관이다"라는 말이 있지요. 이 문구가 디지털 마케팅 영역과는 관련이 없다고 생각할 수도 있겠지만 "이메일"을 생각하면 쉽게 이해가 되실 것입니다. 이메일은 현대 디지털 마케팅이 번창할 수 있도록 만든 채널로써, 디지털 마케팅 초기부터 "장기적으로 효과적인 커뮤니케이션", "고객과의 관계 구축" 및 "고객에게 가치를 제공"하는 강력한 방법으로써 유용함을 입증해 왔습니다.
이에 따라, 고객들에게 필요한 정보만 제공하여 고객의 관심을 이끌어 내고, 그것이 행동으로 이어질 수 있도록 유도하는 최고의 "광고 메일"을 작성하는 마케팅 팀은 오늘날의 비즈니스 환경에서 그들의 브랜드를 선도적 위치에 올리는데 크게 기여를 했습니다. 실제로 Braze의 독점 연구에 따르면 메시지를 받지 않는 고객에 비해 브랜드로부터 이메일을 받는 사용자의 참여도가 45% 증가했으며, 또 다른 연구에 따르면 이메일 채널이 막대한 투자 수익을 만들어 내는 것이 지속적으로 확인되고 있습니다.
여기서 생각해 보아야 할 부분이 있습니다. 대부분의 주요 ESP(이메일 서비스 제공 업체)는 쏟아지는 이메일 사이에서 돋보일 수 있는 이메일 캠페인 제작을 지원하고 있지 않습니다. 왜 일까요? 모바일 기기가 고객들의 주요 접속 환경으로 변화 되었지만 대부분의 ESP는 그렇지 않았기 때문입니다. 모바일의 폭발적인 성장은 소비자가 온라인에서 브랜드들에 접근하는 방식에 큰 변화를 가져 왔으며, 모바일 기기를 통한 활동은 정보 소비 속도를 높이고 고객 데이터의 반감기를 크게 줄였습니다.
이러한 환경에서 이메일 마케팅 전략은 "동적 세분화", "메시지 개인화" 및 "고객 중심 접근 방식"을 포함해야하지만 규모에 맞게 이러한 기능을 지원하도록 구축되어 있지 않은 ESP를 사용하게 된다면, 이러한 전략을 사용하는 것을 거의 불가능에 가깝겠지요. 다행히 오늘날의 마케터들에게는 선택할 수 있는 옵션이 있습니다. 약간의 고민을 통해 마케터는 자신의 브랜드 요구에 맞는 ESP를 찾아 점점 까다로워지는 비즈니스 환경에 대응할 수 있습니다. 따라서 ESP를 선택하고자 고려하고 있다면, 염두에 두고 계신 ESP들에서 마케팅 팀이 이메일 마케팅 전략을 수립할 때 고려해야하는 다음과 같은 특징과 기능이 있는지 확인해보세요.
스트리밍 데이터 아키텍처
일괄로 발송 처리되는 이메일의 시대는 끝났습니다. MarTech Advisor에 따르면 소비자의 90%는 자신과 관련 없는 마케팅 메시지를 보내는 브랜드에 짜증을 내며, 향후 이메일 수신을 거부하거나 해당 브랜드를 더 이상 이용하지 않을 위험이 높다고 말합니다. ESP가 기존의 일괄 발송 처리가 아닌, 실시간 스트리밍 데이터를 기반으로 구축되어 있다면 이 문제를 즉시 해결할 수 있습니다.
스트리밍 데이터 기반 솔루션은 실시간으로 업데이트 되는 고객 프로필을 기반으로, 마케팅 담당자가 고객 개개인의 선호도와 행동을 의미 있는 방식으로 이해할 수 있도록 정보의 흐름을 지원하도록 설계되어 있습니다. 또한, 고객들이 특정 행동을 하거나, 메시지를 클릭하여 보거나, 서비스 내의 여정을 완료할 때마다 그 고객들이 서로 다른 타겟 세그먼트로 이동될 수 있는데, 실시간으로 적용되는 스트리밍 데이터를 통해 마케팅 담당자는 동적 세분화를 활용하여 오래된 데이터로 인해 발생할 수 있는 문제를 최소화 할 수 있습니다.
발송 순간의 최신 정보에 기반한 메시지 개인화
매일 2,930억통의 이메일이 전송되고 있다고 합니다. 생각만 해도 머리가 아찔한 이러한 이메일의 바다에서 고객의 눈에 띄는 것이 매우 어려울 수 있습니다. 궁극적으로 최고의 이메일 (실제로 열리는 이메일, 사람들이 행동하도록 유도하는 이메일)은 각 수신자에게 실제로 가치를 제공하는 개인화 된 콘텐츠를 중심으로 구성됩니다. ESP를 사용하면 고객에게 보내는 메시지를 최신 정보를 기반으로 쉽게 개인화 할 수 있어야합니다. 이를 실현하는 한 가지 좋은 방법은 마케팅 담당자가 API를 통해 정보를 동적으로 삽입 할 수 있도록하는 것입니다.
Braze Connected Content를 통해 동적으로 개인화된 메시지 제공
작동 방식은 다음과 같습니다. 간단한 이메일 템플릿을 구축 한 다음 동적 콘텐츠 도구 (예 : Braze Connected Content)를 활용하여 내부 시스템 또는 공용 API에서 정보를 가져와서, 이메일이 발송되는 시점에 메시지에 직접 삽입하는 것입니다.
즉, 마케터는 각 메시지의 어떤 부분이 개인화되는지를 직접 정의할 수 있으며, 해당 데이터는 발송 직전 실시간 데이터가 될 것입니다. 예를 들어, 고객이 장바구니에 방금 넣은 상품의 사진과 함께, 해당 상품의 현재 정보(재고, 품절 등)를 전달할 수 있습니다. 결과적으로, 미리 정의된 엉뚱한 정보를 기반으로 개인화 메세지를 작성하는 레거시 ESP와 달리, 최신 API 기반 ESP는 매번 효과적이고 시간에 민감한 개인화를 지원하고 있습니다.
효과적인 고객 여정 관리 기능
마케터가 이메일을 보내고, 고객이 이메일을 열고, ... 다음은 어떻게 될까요? 이상적으로 보자면, 고객이 열어본 이메일 메시지는 수신자를 "링크 클릭" "앱으로 이동" "물품 구매"와 같은 행동으로 이어지도록 동기를 부여해야 합니다. 이메일로 전달된 메세지는 고객이 우리 브랜드를 이용하기 위해 거쳐야 할 수많은 여정 중 일부분에 불과하기 때문이지요. 고객 개개인에게 메세지를 보내고, 핵심 단계를 수행토록 만들고, 그것을 계속 수행하도록 장려하는 고객 여정을 제공하려면 ESP가 이 폭넓은 여정을 시각화하고 관리할 수 있는 차트를 작성하는 데 도움이 되어야 합니다.
Braze Canvas를 사용하면 이메일 마케팅 담당자가 고객 여정 흐름을 시각적으로 계획하고 이것을 테스트 및 최적화 할 수 있습니다. 실제로는 어떤 모습일까요? 마케터는 강력한 고객 여정 기능인 Braze의 Canvas 를 활용하여 고객에게 설득력 있고 일관된 경험을 고객의 반응에 따라 순차적인 메세지로 제공할 수 있으며, 이러한 메시징 흐름을 직관적으로 시각화된 표로 구성할 수 있습니다.
Canvas를 사용하면 고객의 지속적인 참여 여부 및 고객 여정의 각 단계를 손쉽게 최적화 할 수 있으며, 그 과정에서 Canvas 내에서 다양한 제목, 메시지 내용, 메세지 발송 타이밍 및 기타 요소의 차이에 따른 영향을 테스트 할 수 있습니다. 고객 여정 관리 도구를 활용하면 고객 여정 상의 모든 단계에 이메일 흐름을 적용 & 생성하고 테스트하여 보다 긍정적이고 영향력있는 고객 경험을 보장 할 수 있습니다.
Cross-channel을 이용한 상호보완
이메일이 고객 참여를 유도할 수 있는 효과적이고 강력한 채널이지만 이를 더욱 강력하게 만드는 좋은 방법 중 하나는 추가 캠페인 채널을 통해 이미 보내고 있는 이메일을 보완하는 것입니다. 많은 레거시 ESP들이 이메일 채널이 디지털 마케팅 시장에서 유일한 채널이었을 때 고안 되었기 때문에 다른 채널도 지원하는지, 얼마나 잘 연계 가능한지 확인해야 합니다.
Braze 연구에 따르면, 적절한 채널 조합으로 캠페인을 사용하면 단일 채널로 전달된 것에 비해 고객 참여도를 크게 높일 수 있는 것으로 나타났습니다. 이메일을 수신한 고객은 이메일을 수신하지 않은 고객에 비해 참여도가 45% 더 높지만, 이메일에 인앱 메시지까지 추가하면 더욱 밀착된 End-to-End 고객 경험을 지원하여 315%의 높은 참여율로 이어질 수 있었습니다. 더 나아가서 푸시 알림도 추가하는 3채널 Cross-channel 전략은 참여도를 543% 증가시켜 마케팅 활동을 훨씬 더 효과적으로 만들 수 있었습니다.
디지털 마케팅에서 가장 영향력 있는 채널을 최대한 활용하고자 한다면, 현재 확장 가능하고 개인화된 마케팅 이메일을 보낼 수 있는 능력이 있는지 확인해야 합니다. 최신 이메일 전략을 실현하는 데 필요한 실시간 데이터, 개인화 기능, 고객 여정 관리 기능 및 채널 간 연결 기능을 갖춘 ESP에 투자하는 것이 이 지속 가능한 채널을 확보하는 데 핵심이라고 할 수 있습니다. 차세대 이메일 마케팅에 대한 자세한 내용은 Next-Gen Email Webinar를 참조하십시오.
팀맥소노미
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Amplitude Feature Experiment: 데이터 기반 실험의 시작
실험이 중요한 이유디지털 서비스를 운영하다 보면 다음과 같은 질문과 마주하게 됩니다. “이 버튼을 바꾸면 클릭률이 더 높아질까?” “새로운 기능을 모든 사용자에게 바로 공개해도 될까?” “프리미엄 사용자에게만 실험적으로 먼저 공개해보고 싶은데, 어떻게 관리하지?”대부분 경우 직감이나 내부 회의로 결정을 내리지만, 그 결과가 실제로 사용자 경험과 KPI에 긍정적인 영향을 주는지 알기 어렵습니다. 이로 인해 향후에 추가적인 실험 테스트를 수행하기 어려운 환경이 조성되어 버리기도 합니다.또한, 서비스를 운영하다보면, 서비스의 성장을 위해 여러 고민과 의사결정이 필요한 순간이 옵니다.✅ 새로운 기능을 모든 사용자에게 배포하기엔 위험할 때✅ 디자인이나 UI를 바꾸고 그 효과를 정확히 측정하고 싶을 때✅ 특정 사용자 그룹에게만 실험적으로 기능을 보여주고 싶을 때✅ 실험 결과를 클릭률, 전환율, 리텐션율 등의 지표로 분석하고 싶을 때따라서, 개발단의 리소스를 최소화하면서, 실제 사용자 데이터 기반의 결과 분석이 가능한 실험 체계를 도입할 필요가 있습니다. Amplitude Experiment는 고객에게 제공하는 기능 on/off 토글링부터 A/B 테스트, 점진적 릴리즈, 결과 분석까지 하나의 워크플로우 안에서 지원함으로써 "기능 실험 → 결과 측정 → 의사결정"을 오차없이 빠르게 수행할 수 있도록 도와줍니다.Amplitude Experiment에서는 다음 두 가지 방식으로 실험을 구성할 수 있습니다.Feature ExperimentWeb Experiment이름만 보아서는 비슷해 보이지만, 실제 사용 목적과 운영 방식에는 뚜렷한 차이가 있습니다. 이번 포스팅에서는 이중 Feature Experiment에 대해 집중적으로 알아보겠습니다.Feature Experiment: 기능 중심 실험Feature Experiment는 코드 기반으로 운영되는 실험 방식입니다. 개발자가 직접 고객에게 보여줄 화면을 만들거나 신규 기능을 구현한 후에 이것을 일부 고객들에게만 노출하고 원하는 효과를 보았는지 확인하고자 할 때 활용합니다.개발단에서는 변경된 화면이나 기능을 적용하고 예외 처리를 추가하여 특정 사용자에게만 노출될 수 있도록 구현하고, 실무자는 원하는 고객군과 모수 비율을 Amplitude 콘솔에서 언제든 수정하여 테스트를 수행 해 볼 수 있습니다.개발단 기능- 화면 구성- 조건 처리실무단 기능- 모수집단 선정, 비율 선택- 전환 목표 지정, 분석 방식 선정- 테스트 시작, 종료, 기간 선정- 실험 분석 결과 확인- Analytics로 추가 심화 분석 수행예시로 이해하는 Feature Experiment 활용1) 신규 기능 가설 세우기어느 날, 개발자가 추천 알고리즘 로직 개선 작업을 완료 하였습니다. 이 알고리즘을 서비스에 적용하면 굉장한 효과를 보여줄 것이라 기대하고 있지만, 바로 운영계에 적용하기에는 어떤 사이드 이펙트가 있을지 예상할 수 없었습니다. 가령 잘못된 상품 추천으로 고객에게 안 좋은 경험을 제공하면 이탈로 이어질 수 있죠.따라서, 전체 고객이 아닌, VIP 고객 중 10%에게만 새 알고리즘을 적용하고 클릭률, 구매율을 측정하기로 하였습니다. 결과 데이터가 나머지 고객들에 비해 5%이상 증가한다면 전체 사용자에게 확대 배포하는 거죠.2) 개발단 작업처음 실험을 진행하는 것이라면 Amplitude Experiment SDK를 적용하는 작업이 필요합니다. 신규 추천 알고리즘은 이미 개발 완료된 상황이고 SDK 적용은 큰 시간이 소모되지 않기 때문에 거의 바로 실험 진행이 가능합니다.(Amplitude Experiment SDK 라이브러리 탑재 및 초기화 후 고객마다 서로 다르게 제공하고자 하는 위치에서 조건문(if)을 구성)Android 적용법1. 라이브러리 추가 (build.gradle에 dependencies 추가)2. 초기화 (Application단에서 초기화)3. 현재 사용자의 experiment 관련 정보 수신4. 고객이 보유한 flag 값에 따라 제공 여부 결정( 새로운 추천 알고리즘이 제공될 10%의 VIP 고객은 "on"으로, 그 외 고객들은 모두 "off"로 적용)3) Amplitude 설정(Experiment UI 구성)3-1) Deployment 생성하기운영하는 서비스는 여러 환경으로 구분되어 있습니다.개발계(development) / 내부 QA 테스트 수행 환경(staging) / 운영 환경(production)Android, iOS, Web 등 제공 플랫폼 환경실험을 진행하고자 할 때, 특정한 환경에서만 진행하실 수도 있고, 여러 환경에서 동시에 진행해 보실 수도 있을 겁니다. 이 때, 어떤 환경에 실험을 배포할 것인지를 정의할 수 있도록 "Deployment"라는 작업이 필요합니다.하나의 프로젝트 내에서 배포할 환경마다 각각의 Deployment를 생성해주시면, 실험을 진행할 때, 이 실험을 어떤 환경에만 배포할지 지정할 수 있습니다.Experiment > Deployments 화면에서 제공하는 “Create Deployment”를 클릭하고 배포할 환경의 이름과 프로젝트를 선택하면 바로 Deployment 생성이 가능합니다.3-2) Experiment 생성하기이제 기본적인 세팅은 모두 완료 되었으니 실험을 만들어 볼 수 있습니다!Experiment > Experiments 메뉴에서 새로운 실험명과 사용할 키 값을 정하신 후 생성(Create)합니다.4) 실험 설계4-1) 목표 설정하기실험을 만들 때 가장 먼저 생각해야 할 부분은 "목표" 설정 입니다. 실험을 한다는 것은 결국, 무언가를 더 좋게 만들기 위해서이기 때문에, 반드시 “이 실험을 통해 무엇이 좋아지기를 기대하는가?”에 대한 기준이 필요하며, 그것이 바로 목표 설정입니다. 우리가 설정한 목표를 달성했는지 여부를 가지고 이번 실험의 성공 여부를 파악해 보실 수 있겠지요.목표는 기존에 만들어 두었던 지표를 선택하실 수도 있고, 원하는 목표를 새롭게 생성하실 수도 있습니다.Unique, Event Total, Conversion 등 분석에서 활용해 보셨던 다양한 지표 옵션을 기반으로 목표 설정이 가능한데, 이번 실험에서는 클릭율이 5% 이상 증가하는 것을 목표로 잡았기 때문에, "화면 진입 > 버튼 클릭"으로의 전환율이 5% 이상 상승하는 것을 목표로 설정했습니다.4-2) 대안(Variant) 등록하기비교 테스트를 진행할 때, 대안은 하나일 수 있지만 여러 개가 있을 수도 있습니다. "내가 테스트하고 싶은 기능의 버전은 몇 가지이며, 각각 어떤 차이가 있을까?" 테스트 하고자 하는 대안의 수 만큼 Add a Variant 옵션으로 추가하여 정의할 수 있습니다. (단, 너무 많은 Variant는 분석을 어렵게 하므로 2~4개 이내를 권장합니다.)각 Variant의 Value 값은 SDK에서 분기 처리에 사용(e.g. variant.value)되므로 개발단에서 미리 지정하신 값이 있을 경우, 해당 값으로 기입되어야 하며, 미리 정의되어 있지 않았다면 여기에서 정의하시는 값으로 개발단의 코드 작업이 수행되어야 합니다.※Value 값이 수정될 경우, 앱의 재배포가 필요하므로 처음 생성 시 Amplitude에서 허용하는 명명규칙(숫자, 영문, 언더스코어, 하이픈만 허용)을 참고하시어 향후 변경하지 않을 값으로 지정이 필요합니다.4-3) 고객 그룹(Targeting) 정의하기[Audience]실험에 활용할 대안을 등록했다면, 누구를 대상으로 실험을 진행할 것인지 모수 집단을 선택하실 수 있습니다. All Users를 선택하여 전체 고객을 모수 집단으로 선정할 수 있으며, Target Users를 선택하여 특정 모수집단을 Segment로 정의할 수 있습니다.[Distribution]선정한 모수 집단을 각 대안에 어느 정도 비율로 할당 할것인지 지정할 수 있습니다. 기본 옵션인 evenly distribute로 동일한 비율로 지정하는 것을 권장 드리며, 원하실 경우 Customize 옵션으로 수동 설정이 가능합니다.(control로 할당되는 고객들은 실험에 참여는 하지만 실제로는 변경된 대안 UI가 노출되지 않는 그룹으로써, 대조군의 역할을 수행합니다.)[Rollout]지정하신 모수 집단 전체를 대상으로 실험을 수행하실 수도 있으나 그 중 일부를 대상으로만 진행하는 것도 가능합니다. Rollout 설정을 통해 전체 모수 집단 중 몇 %에 해당하는 고객들을 대상으로 실험을 진행할 것인지 범위를 지정할 수 있습니다.(Control vs. Rollout: control에 포함된 고객은 실험에 포함되어 향후 결과 분석 시 대조군 역할을 하지만, Rollout에서 제외된 고객은 실험 자체에 포함되지 않으므로 결과 또한 추적되지 않습니다.)5) 전달 구성5-1) Flag & Evaluation 정의Flag는 실험을 식별하는 고유 식별자로써, 실험을 생성하시는 시점에 key 항목으로 기입한 정보를 확인하실 수 있으며, 실험 시작 전까지는 변경이 가능합니다. 이 값은 SDK에서 실험 정보 요청에 사용(e.g.FLAG_KEY) 되므로 개발단에서 미리 정하신 값이 있다면 그 값으로, 없다면 여기에서 정의된 값으로 개발단의 코드 작업이 수행되어야 합니다.Evaluation Mode는 고객이 어떤 대안에 해당 되는지를 어디에서 계산할 것인지 선택하는 항목입니다. 일반적으로는 Amplitude에 수집된 정보를 실시간으로 확인하여 결정되나, 실시간 검토 방식은 통신 상의 약간의 딜레이(0.1~1초)가 발생하므로, 고객에게 즉각적으로 노출되어야 하는 UI에 대해서는 로컬에서 계산하는 방식을 선택하실 수도 있습니다.5-2) 배포 환경(Deployment) 선택지금까지 작성한 실험을 어떤 환경에 배포 할 것인지를 선택합니다. 특정 플랫폼이나 개발환경에만 적용하고자 하실 경우, 해당하는 deployment만 선택하여 배포가 가능합니다.6) 실험 시작모든 세팅을 완료했다면, 우측 상단 버튼을 이용하여 각 플랫폼 별로 적용할 수 있는 샘플 코드를 확인할 수 있습니다. 개발 담당자에게 해당 정보를 전달하여 적용을 요청할 수 있습니다.실험을 고객들에게 배포하기 전, 미리 등록해 둔 테스터만을 대상으로 선행적으로 배포가 가능하며, 예약 실행이나 feature flag만 활성화하고 실험 분석은 수행하지 않는 등 여러 옵션을 정의해 보실 수 있습니다.모든 사항의 확인이 완료되었다면, 최종적으로 Start Experiment를 클릭하여 실험 시작이 가능합니다. 실험을 종료할 때에는 초기 버전으로 롤백을 할 것인지, 아니면 특정 대안( Variant )으로 적용할 것인지 선정하여 실험을 마칠 수 있습니다.실험이 진행되는 동안 발생한 실험 참여(Assigentment), 실험 노출(Expouse) 및 목표로 잡은 정보들은 모두 고객별 프로필에 저장되므로 이를 기반으로 심층 분석(Analytics)을 바로 수행해 볼 수 있습니다. 또한, 처음 목표로 잡았던 것 이외에도 각 그룹별로 어떠한 변화가 있었는지 수집된 데이터를 기반으로 분석이 가능합니다.실험과 분석을 하나의 플랫폼 안에서실험과 데이터 분석은 이제 더 이상 따로 작업할 필요가 없습니다. 기존 A/B 테스트 도구들이 단순히 실험을 “실행”하는 데 집중했다면, Amplitude Feature Experiment는 실험 설계부터 분석, 최종 반영까지 추가적인 개발단 작업없이 한 번에 처리할 수 있는 실험 플랫폼 체계를 제공합니다.CUPED, Sequential Testing, Bonferroni 등 실험의 정확도를 높이는 기능이 기본으로 탑재되어 있어, 적은 트래픽으로도 빠르게 유의미한 결론을 얻을 수 있으며, Amplitude Analytics와 완벽히 연결되어 언제든 전환율,리텐션, 코호트 분석 등 심층적인 결과 분석을 바로 이어나갈 수 있습니다.또한 클라이언트 배포 없이, 서버-사이드 실험 연동을 지원하므로 고객들에게 끊김없는 실험 환경 제공이 가능합니다. 제품의 성과를 빠르게 검증하고, 그 결과를 정확히 해석해 다음 의사결정으로 이어가고 싶다면, Amplitude Feature Experiment는 더없이 강력한 선택이 될 것입니다.Feature Experiment 활용에 도움이 필요하나요?팀 맥소노미 Amplitude 도입문의 바로가기