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25년 마케팅 트렌드 미리보기 (Part 2. AI)
Team MAXONOMY ・ 2025.02.20
이제 인공지능은 어디에나 존재하며 어느새 나의 직장과 생활 속에 스며들었습니다. 배우자, 자녀, 동료와 친구, 심지어 나 자신과의 관계까지 다양한 방면에 영향을 주기 시작했죠. 이 말은 곧 나와의 모든 연결고리에 AI가 역할을 하기 시작했다고도 풀이해 볼 수 있을 것 같습니다. 그리고 때로는 예상치 못한 방식으로 AI를 통하여 인간과 인간이 연결될 수 있는 영역들이 점차 생겨나기 시작합니다.
어느날 아침 카드사에서 걸려온 전화에 "안녕하세요 AI 상담원 입니다." 라며 먼저 인사를 걸어오기도 하고, 고객센터에 문의 전화를 하면 AI 상담사가 먼저 대답을 해주는게 흔한 일이 되었습니다. 챗봇 서비스는 오래전부터 존재해왔지만 AI로 발전한 최근 챗봇 시스템에서는 기존의 서비스 제공 방식보다 훨씬 능동적인 자세로 발전하여 고객을 만나고 있습니다.
다만 여전히 실제 인간인 고객과의 상호작용에 있어 AI의 퍼포먼스는 부족한 점이 너무 많습니다. 간단한 단어나 요청을 제대로 이해하지 못하여 잘못된 방안을 제시받고 오히려 문제 해결에 오랜시간이 소요된 경험은 누구나 겪어봤을 것입니다. 우리는 AI와 더 친해질 수 있을까요? 이번 포스팅에서는 최근 빼놓고 이야기할 수 없는 AI를 중심으로 25년 마케팅 트렌드에 대해서 알아보겠습니다.
너도 나도 AI
AI 이야기를 하면 자연스럽게 ChatGPT와 같은 생성형 AI를 떠올리실 것 같은데요. 이 생성형 AI는 LLM(Large Language Model)의 학습 방식으로 개발된 AI로, 개인 단위에서부터 여러 산업에 이르기까지 가장 빠른 대중화를 이끌고 있죠. MIT Technology Review와 인터뷰한 어떤 가족의 생활을 예를 들면, 사소하게는 가족 생활에서 아들과의 민감한 문제를 해결하기 위한 조언을 ChatGPT로부터 얻고, 실제 ChatGPT가 제시한 방법들로 가족간의 육아 문제를 해결하는데 도움이 되었다고 합니다. 인간의 생활속 AI의 역할에 만족한 것인데요.
또한 DALL-E와 ChatGPT를 사용하여 자체적으로 콘텐츠를 생성하여 시장의 제품을 대체하는 것이 무척이나 쉬워졌습니다. 가령 자녀를 위한 컬러링북을 AI로 만드는 것이죠. 시중에 판매되는 상품들이 나의 요구에 맞게 생산하는 AI를 통해 대체되고 자급자족이 가능해지기 시작한 것입니다. 직접 개인이 생산한 콘텐츠들이 일반 기업의 상품과 비슷하거나 때로는 더 좋은 품질을 만들어주기 때문에 현재 시장에서 판매되는 상품들의 대체가 쉬워졌다는 뜻이기도 합니다. 마케터 입장에서는 굉장히 무서운 이야기지요.
글로벌 IT 서비스가 제대로 기를 못 피는 한국에서도(대표적으로 네이버, 카카오톡, 쿠팡 같은 서비스가 구글, 아마존, 왓츠앱 등과의 경쟁에서 밀리지 않죠) ChatGPT를 포함한 생성형 AI 활용을 활발히 하려는 추세입니다. 개인의 업무와 자기계발을 위한 용도로 ChatGPT를 너도 나도 활용하는중이고, 기업에서도 생성형 AI를 기업내 적용하는 방안들을 검토 중입니다. 그 중 네이버와 같은 기업은 자사의 여러 서비스에 적용시킬 AI 알고리즘을 직접 개발하는데 적극 리소스를 투자 중입니다.
이미지 출처: ChatGPT ❘ 너도나도 AI를 사용하는 현대 사회
AI 기술의 이면
한편으로는 SNS의 보편화와 함께 붉어진 가짜뉴스 문제가 AI와 결합되어, 더 막강한 영향력을 갖게되었습니다. AI 발전이 가짜 뉴스라는 문제를 해결시켜주는 방향보다는 가짜 뉴스의 생산을 증폭시키는데 기여를 하고 있는 것입니다.
또한 AI가 뉴스를 요약하거나 자동으로 선별하여 노출하는 것에도 문제가 있습니다. 네이버는 2019년부터 자체 기사배열을 중단하고, 언론사가 직접 편집한 기사를 사용자가 선택하는 구독 기반의 서비스를 제공하고 있습니다. 기사를 소비하는 국민들의 편리함도 물론 중요하지만, 고객에게 노출되는 언론사와 콘텐츠들에 제한이 생겨나는 양면이 있기 때문입니다. 기사를 생산하는 언론사의 자체적인 편집 권한도 중요하며, 이제는 언론사 스스로 개인화된 콘텐츠를 제공할 수 있게 되었고, 다양한 언론사들이 공정하게 경쟁할 수 있는 환경도 중요한 이슈였습니다.
최근 네이버 뉴스에 적용된 AI 기술 홍보 자료를 살펴보면, 환경의 변화와 기술의 발전적 시대 흐름 속에서, 언론사의 수많은 기사와 사용자가 남긴 로그데이터(Log Data)를 학습하는 인공지능 기술을 활용하게 된 배경을 이야기하는데요. 네이버 포털사이트에 등록되는 더 다양한 형태의 기사들이 소비될 수 있는 방식으로 개선 작업을 했다고 합니다.
25년 AI 규제는?
이렇게 빠르게 변화하는 시장에서 민간 기업 보다 느릴 수 밖에 없는 정부 관련 서비스나 법령은 이 AI 기술이 여전히 과거에 머물러 있는 모습을 볼 수 있습니다.
자료 출처 : ChatGPT ❘ 정부의 AI 서비스보다 빠르게 앞서가는 민간 AI
특히 AI와 관련된 법률과 규정은 아직도 디딤돌을 다듬는 초기 단계에 있습니다. 25년 3월 이후가 되어서야 AI 기본법 시행령 초안이 잡혔습니다. 해당 초안에는 구체적으로 ▲AI기본법 시행령 및 시행규칙 ▲고영향 AI 기준과 예시에 관한 가이드라인(제33조) ▲고영향 AI 사업자 책무 가이드라인(제34조) ▲AI 안전성 확보 의무 고시(제32조) ▲AI 영향평가 가이드라인(제35조) ▲AI 투명성 확보 의무 가이드라인(제31조)이 들어있는데요.
여기서 저희가 주요하게 지켜봐야 하는 부분은 AI 신뢰성 확보와 위험 예방을 위한 규제와 관련된 내용입니다. 이 부분의 AI기본법은 지난 2020년 국회에서 법안이 처음 발의 되어 4년 넘게 논의가 되어오고 있습니다. 추가로, AI기본법 내 핵심 조항인 기업 규제 여부와 관련된 사항을 ‘고영향 AI’로 불리는데 이 고영향 AI는 신체·생명·재산 등에 직간접적인 영향을 미칠 것으로 예상되는 AI를 표현하고 있습니다. 기업을 위해 이 고영향 AI를 어디까지 영향을 끼치며, 어느 수준까지 허용해도 되는지, 아무런 기준도 검증도 하지 못하는 수준에서 정책이 논의되고 있지는 않을까 하는 생각도 듭니다.
또한 영향이라는 개념이 기업에만 해당되는 것이 아닌 국민 기본권과 밀접하게 연결되는 영역들을 빠뜨리면 안될 것이므로, 본격적인 법안 시행에 앞서 업계에서도 이 고영향 AI 판단 기준을 어떻게 따라야 하는지 혼란이 따라올수밖에 없을 것으로 보입니다. 쉽게말해 이전에 없던 새로운 것에 대한 법령을 만들고 그 법령과 규제를 처음 접하는 모든이들에게 규제에 대한 신뢰가 마련되지 않은 상태에서 불확실성이 또 다른 문제를 만들어낼 수 있다는 것입니다. 정부가 정의하는 고영향AI 가 광범위하고 추상적인탓에, 개인마다 다르게 해석될 수 있으며 이로 인해 구체적인 위험 관리에 대한 기준이 설정되지 않을 수 있다는 문제가 예상됩니다.
정부의 이런 움직임과 동시에 소비자 개인과 기업도 멈춰있지 않고 변화하고 새롭게 적용되는 것들에 대해 끊임없이 예의주시해야 할 수 밖에는 없습니다. AI의 학습 속도를 인간이 따라가는 것은 역부족이지만 AI가 배우는 동안 인간도 배움을 멈출 수가 없어야 지금의 사회가 더 혼란스러워지는것을 예방하고 AI와의 협업 가능한 수준으로의 발전을 같이 만들어야만 하는 것입니다.
AI를 넘어 하나의 인격체로
문화적인 측면에서 소비자들은, 특히 잘파세대(1990년대 중후반 2010년대 초반 출생)는 태어나 어린시절부터 AI와 관련된 기술과 서비스를 친숙하게 접한 덕분에 AI를 인공지능이라는 개념보다는 가상의 인간으로서 유대 관계를 형성하고 있습니다.
AI 기술을 기반으로 발전 중인 버추얼 휴먼(가상 인간) 시장 규모 또한 급성장 중인데, 이 시장의 성장 배경에는 작년부터 맥사이트픽에서 다뤄왔던 디지털 콘텐츠 소비 방식의 변화가 주요하게 작용한 것을 알 수 있습니다. 가상이라는 환경을 이질감 없이 받아들이는 분위기 속 버츄얼 아이돌에게는 벌써 탄탄한 팬덤이 있으며 기존의 창작물들이 자리하던 기존의 소비 시장에 별다른 문제 없이 자리잡을 수 있었습니다. 오히려 버츄얼 아이돌의 콘텐츠, 음원차트 순위 그리고 콘서트와 같은 상품들은 최근 일반 가수들보다 더 큰 주목을 받고 가상 환경에서 생산된 콘텐츠 소비량은 급증하는 추세입니다.
AI를 기술이 아닌 나와 똑같은 인간으로 대하고, 콘텐츠로서 보여지는 그들의 생활 방식과 생각이 인간과 같을 것이라는 인식을 갖는 것이 잘파세대에게는 어렵지 않고 오히려 당연하다 생각합니다. 그리고 이 잘파세대는 앞으로 시장에서의 주요 소비층이 될 것 입니다. 2025년부터는 잘파세대를 포함 모든 세대와 글로벌에서 사회 전반에 AI에 도움을 받을 수 있는 영역을 확장시키는데 기업과 개인이 다같이 노력하는 해가 될 것으로 보입니다. AI가 그런 역할로 자리잡을 수 있도록, AI와 친해지기 위해서는 여전히 인간이 중심이 될 것입니다.
🚩 맥소노미가 PICK한 이유!
오늘은 2025년에도 여전히 핫할 AI에 대해 더 심도 있게 알아보았습니다. 특히 정부의 정책이나 법령은 당장 직접적인 영향을 미칠 수 있다는 점에서 항상 주시해야 할 것입니다. 어쩌면 정부 정책으로 장기적인 AI 산업의 방향성이 결정되고, 우리는 그 흐름에 적응해야 할지도 모르겠습니다.
시장에 대한 관심도 놓을 수 없는데요. AI와 가장 빨리, 가장 먼저 친해질 수 있었던 잘파세대를 이해하고 나면 그 해답을 조금 더 쉽게 찾을 수 있지 않을까합니다. 이들에 대한 이해와 전망을 찾아내는게 앞으로의 마케팅에서 중요하게 작용할 것이라 생각합니다. 다음 포스트에서는 이런 잘파세대를 소비자로서 공략할 수 있도록 '소비자: 잘파세대'라는 주제로 집중 탐구해보겠습니다!
팀맥소노미
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불확실 시대, 소비자와 브랜드의 새로운 관계
경제적 불안 속 소비자2025년은 불안의 한 해가 되고 있습니다. 해외에서는 관세 문제와 전쟁의 불안성, 국내에서는 정치적 위기와 여전히 이어지고 있는 부동산 문제 및 저성장 경제가 우리 사회를 혼란스럽게 만들고 있는데요. 이런 복잡한 경제 상황에서 한국은행은 올해 1분기 우리 경제는 역성장 할 것이라 경고하였고, 미국 중앙은행 역시 관세 정책으로 인한 물가 상승과 동시에 성장을 둔화시키는 스태그플레이션으로 인한 자국민의 경제 생활이 우려된다고 내다보고 있습니다.이렇게 3고 현상 (물가, 금리, 환율의 동시 상승) 이 지속되면 경제의 불확실성이 대폭 확장되고 소비자들은 반사적으로 소비보다는 절약, 저축, 투자에 관심이 높아지는 단계에 들어갑니다. 이를 일컫어 불황형 소비 라고 부릅니다.특히 청년 세대는 역대급 취업률과 함께 상속과 증여로 인한 계층 간 격차가 두드러지며, 더 큰 불안을 겪고 있습니다. 꽤 오래전부터 유행한 00수저(ex. 금수저, 은수저)라는 유행어에서 이 현상이 인식된 게 그리 짧지 않음을 알 수 있습니다. 이들이 느끼는 박탈감과 심리적 불안은 젊은 소비층의 소비 규모와 방향을 바꾸고 있습니다. 마케터 입장에서는 이들의 자산 격차에 경제의 불확실성까지 겹쳐 어떤 소비 형태를 보여줄 수 있을지 예측이 어렵습니다.불안에 떨고 있는 청년 소비자한 언론사에서 실시한 조사에 따르면, 자산·직업·성별로 다양한 계층의 청년 세대 12명을 대상으로 한국 사회의 상속 체계와 자산 불평등에 관련한 다음과 같은 질문들을 던졌습니다.“한국 사회가 상속과 증여의 여부에 따라 좁힐 수 없는 격차가 생길 수 있으며 이를 상속 계급사회라는 말로 불르는 것에 동의하느냐”매우 그렇다가 10명, 그렇다가 2명으로 12명 전원 한국 사회가 상속 계급사회임을 동의하였습니다. “한국의 속담에서 파생된 개천에서 용 나는 사회 라는 말에는 동의 하는지” 에 대한 질문에는 4명은 매우 아니다, 남은 8명은 아니다라 답하며, 희망마저 잃은 모습을 보여주었습니다.이러한 의식과 생각을 갖게되는 잘파세대가 자신의 소비가치를 어디에 둘 것인가 의문을 가져야 할 때 입니다.잘파세대는 경제적 불안과 미래에 대한 불확실성으로 인해 소비를 줄이고, 필요한 것만 구매하는 경향을 보이고 있습니다. 이는 'No-Buy 2025'와 같은 소비 절제 운동으로 나타나고 있으며, 이러한 움직임은 소비자들이 자신의 가치와 일치하는 소비를 추구하게 만들고 있습니다.이미지 출처 : ChatGPT | NO-BUY 2025 운동을 하는 청년들불황형 소비 속에도 기회가 있다불황형 소비 속에도 새로운 기회는 있습니다. 한 때 트렌드로 저물어가던 저가 뷔폐의 인기를 다시 되살아난 것이 대표적이죠 . 소비자가 브랜드의 가치를 먼저 받아들이기보다 기업들의 파격적인 할인행사들에 더욱 주목하게 되는 것인데요. 취업 준비 중인 20대 대학생 조차 돈을 벌고 있지 않음에도 불구하고, 고물가로 인한 체감을 크게 하고 있습니다. 생활 속에서 소비를 최대한 줄이기 위해 할인 품목 위주로 쇼핑하거나 가격대가 저렴한 제품을 주로 구매하는 노력을 하고 있죠. 이들의 관심사는 자연스럽게 ‘짠테크’로 옮겨가고 있습니다. 인터넷 전문은행들은 이러한 트렌드에 주목해 짠테크 콘텐츠나 서비스를 증대하는 것에 집중하고 있습니다. 이는 인터넷뱅크를 이용하는 고객들의 어플리케이션 가입률이나 이용시간을 늘릴 수 있는 절호의 기회가 되고 있습니다.대표적으로 게임과 미션을 통해 리워드 등을 제공하는 형식을 많이 사용하고 있습니다. 기존에는 이러한 콘텐츠 소비를 촉진시키기 위해 광고 보기와 같은 형식으로 다가갔지만, 광고비 대신 직접적인 리워드를 통해 티끌모아 태산이라는 속담에 공감하는 소비자를 공략하는 모습이죠.카카오뱅크를 포함해 토스와 케이뱅크는 게임형 콘텐츠를 제공하여 고객들이 소액의 보상을 받기 위해 주기적으로 어플리케이션 서비스를 즐기러 들어오고 또 이 때 금융 관련 콘텐츠들이 한번이라도 노출될 수 있는 지점들을 늘리기 위한 노력을 하고 있습니다. 심리적 불안을 해소하는 마케팅 전략지금의 불안정한 소비자 환경에서 어떤 마케팅 전략을 취해야 할까요? 착한 가격, 가성비와 같은 키워드로 공략해볼 수도 있겠지만, 이를 넘어 마치 자산 설계사처럼 소비자들이 더 나은 경제 활동이 가능하도록 하는 방법으로 접근이 필요하다고 이야기 드리고 싶습니다. 이와 관련해 3가지 구체적인 방안을 제시하면 다음과 같습니다.공정성과 기회의 메시지 전달브랜드는 '공정한 기회 제공'과 같은 메시지를 통해 소비자에게 신뢰를 줄 수 있습니다. 예를 들어, 청년을 위한 가격 차별 제도, 교육 기회 제공, 취업 및 창업 지원 등 경제적 기회를 제공하는 취지의 캠페인이 필요합니다. 물론 기업에게 당장의 큰 수익을 가져오는 캠페인은 아닐테지만, 브랜드의 사회적 책임을 강조하며, 사회적 가치가 중요한 소비층의 신뢰를 얻는 데 기여할 것임이 분명합니다.금융 교육과 자산 관리 지원청년들이 느끼는 경제적 불안과 미래에 대한 불확실성을 해소하기 위해, 안정적인 금융 상품이나 자산 관리 서비스를 제공하는 마케팅이 필요합니다. 특히, 경제적 자립을 위한 장기적인 계획을 제시하고, 고객의 소비에 앞서 지속적인 소비를 위하여 고객의 자산을 관리하는 데 기업과 브랜드가 팁을 제공한다면, 이는 소비자들의 불안감을 해소하는 데 도움이 될 것입니다.디지털 플랫폼을 통한 맞춤형 커뮤니케이션잘파세대는 디지털 네이티브로서, 디지털 플랫폼을 통한 커뮤니케이션에 익숙합니다. 따라서 기업은 소셜 미디어, 모바일 앱 등을 활용하여 개인화된 메시지를 전달하고, 소비자와의 상호작용을 강화해야 합니다. 이는 소비자와의 관계를 강화하고, 브랜드 충성도를 높이는 데 기여할 수 있습니다.마무리: 브랜드의 새로운 역할경제적 불안이 소비자 행동에 큰 영향을 미치는 시대에, 기업은 단순한 제품 판매를 넘어 소비자의 가치와 감정에 공감하는 마케팅 전략을 수립해야 합니다. 이를 통해 소비자와의 지속 가능한 관계를 구축하고, 브랜드의 사회적 책임을 다하는 것이 중요합니다.기업은 소비자의 경제적 불안을 해소하는 데 기여함으로써, 브랜드에 대한 신뢰와 충성도를 높일 수 있으며, 이는 장기적인 수익 창출로 이어질 것입니다. 기업과 소비자 모두가 어려운 지금, 소비자의 가치와 감정에 공감하는 마케팅 전략을 수립하고, 브랜드의 새로운 역할을 모색해야 할 때입니다.
개인화 마케팅의 끝판왕 – Amplitude Recommend 기능을 소개합니다!
Amplitude(앰플리튜드)의 Recommend(추천) 기능을 활용하면, 마케팅 팀과 프로덕트 팀 모두 단 몇 분만에 고객 한 명 한 명을 위한 맞춤형 디지털 경험을 제공하는 것이 가능해집니다.Amplitude(앰플리튜드)의 Recommend(추천) 기능은 모든 디지털 서비스 기업이 규모에 맞는 맞춤형 환경을 제공할 수 있도록 합니다. 이 기능을 통해 연도별로 로드맵을 가속화하고, 전환(Conversion) 속도를 높이며(보통 두 자리 숫자입니다), 비용을 약 수백만 달러 절감할 수 있습니다.넷플릭스, 아마존과 같은 개인 맞춤 서비스를 제공하는 것은 모든 기업의 꿈입니다. 각 유저에 맞게 디지털 환경을 최적화하여, 유저 전용으로 맞춤 구축된 것처럼 느껴지게 합니다. 그러나 대부분의 기업에서 이러한 1:1 맞춤화 경험을 자동화하려고 할 때 상당한 진입 장벽에 마주치곤 합니다. 적합한 타겟 유저에게 도달하기 위한 정교한 ID 분석과, 그 타겟 유저에 맞는 적절한 메시지 작성을 위한 머신 러닝, 그리고 유저별 최적의 시간대를 파악하여 실시간으로 전달하는 것이 필요합니다. 또한, 규모에 따른 맞춤화 설정을 위해서는 프로덕트, 마케팅, 엔지니어링 담당자의 협업도 필수입니다. 이를 위해서는 수년 간의 투자와 수백만 달러의 개발 비용이 소요될 수 있습니다. 디지털 서비스 기업은 한 번에 몇 달 동안 리소스를 중단하거나 수백만 달러의 매출 손실을 초래하는 방법 중 절충안을 찾아야 할 수도 있습니다. 하지만 Amplitude(앰플리튜드)의 Recommend(추천) 기능을 활용하면, 절충안을 고민할 필요가 없습니다. 새로운 시대를 위한 새로운 솔루션Recommend(추천)는 Amplitude(앰플리튜드) 디지털 최적화 시스템의 새로운 기능입니다. 이제 Amplitude(앰플리튜드) 행동 그래프를 통해 수집된 데이터를 기반으로 앤드 투 앤드 개인 맞춤화 워크플로우를 단 몇 분 만에 자동화할 수 있습니다. Recommend(추천) 기능은 마케팅 담당자, 프로덕트 매니저, 그로스 팀 등 디지털 경험 관련 담당자가 개인 맞춤화 과정을 직접 관리할 수 있도록 함으로써 개인화에 필요한 기술적인 부담을 줄여줍니다.이 셀프 서비스 플랫폼은 다음의 세 가지 새로운 기능을 통해 적합한 유저에게 최적의 시간에 적절한 메시지를 매핑하는 것에서부터 ‘개인화’의 각 단계를 소개합니다.세분화(Segmentation): Cohorts 및 Computations를 통해 마케팅 담당자가 타겟 고객을 찾을 수 있도록 지원합니다.권장(Recommendation): Predictions 및 Recommendation을 통해 고객에게 전달할 수 있는 차선책 메시지나 콘텐츠를 프로덕트 팀에서 자동화할 수 있습니다.발송(Delivery): 누구나 API 및 동기화를 통해 세그먼트와 권장 내용을 모든 디지털 채널로 내보낼 수 있습니다. 적합한 고객을 찾기 위한 세분화(Segmentation)개인화 과정을 위한 첫번째 단계는 타겟으로 설정할 적합한 고객을 식별하는 것입니다. Amplitude(앰플리튜드)의 Recommend(추천)는 사용자 목록을 구축하여 다운스트림 디지털 채널과 동기화할 수 있도록 지원하는 두 가지 기능 세트, ‘Cohorts’와 ‘Computations’을 제공합니다. Cohorts는 세분화(Segmentation)의 핵심입니다. Amplitude(앰플리튜드)의 Recommend(추천)를 사용하면 지난 24시간 동안 장바구니에 상품을 추가했거나 구독 신청을 하는 등의 이벤트를 기준으로 그룹화된 유저 클러스터를 생성할 수 있습니다. 이 모든 작업은 SQL이나 코드 없이 셀프 서비스 인터페이스를 통해 수행됩니다. 또한 Recommend(추천)는 Amplitude(앰플리튜드) 디지털 최적화 시스템의 일부이기 때문에 Amplitude(앰플리튜드) Analytics(분석)에서 생성된 모든 Cohorts는 Recommend(추천)에서 즉시 사용할 수 있으며, 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. Computations는 세분화(Segmentation)의 최고 레벨입니다. Amplitude(앰플리튜드)의Recommend(추천)를 사용하면 시간이 지남에 따라 변하는 행동 정보를 집계하여 사용자 속성으로 변환하고 이를 통해 보다 정교한 필터링을 할 수 있습니다. 예를 들어 사용자가 데이터 엔지니어링을 사용하지 않고도 몇 초 만에 지난 24시간 동안 장바구니 추가하기 이벤트를 수행한 횟수를 카운트하거나 지난 30일 동안의 평균 주문 값을 집계할 수 있습니다. Cohorts와 Computation을 함께 사용하면 참여에 기반한 마케팅 조건을 트리거하는 행동 세그먼트를 식별할 수 있습니다. 적절한 메시지를 찾기 위한 자동화된 권장(Recommendations)대다수의 사람들에게 “개인화” 경험이라고 하면 홈 스크린에 유저 이름을 삽입하거나 현재 위치를 기준으로 사진을 교환하는 것을 의미합니다. 이러한 유형의 창의적이고 인구통계학적 “개인화”는 권장되지만 그 영향은 한계가 있습니다. 과거 혹은 예상되는 미래의 행동을 기반으로 각 개별 사용자에게 완벽하게 맞추는 제품은 개인화가 지닌 모든 장점을 실현하는 것과 같습니다. 이제 Amplitude(앰플리튜드) Recommend(추천)의 Recommendations 기능을 통해 역동적인 제품 경험 제공이 가능해졌습니다. Amplitude(앰플리튜드)의 자동화된 머신러닝 시스템으로 구동되는 새로운 Recommendations 기능을 사용하면 넷플릭스 또는 아마존과 같은 개인화 경험 환경을 만들 수 있습니다. 타겟으로 설정할 적합한 사용자가 식별되면 Amplitude(앰플리튜드) Recommend(추천)는 전환 가능성을 높일 수 있는 콘텐츠, 제품 및 메시지의 올바른 조합을 결정합니다.셀프 서비스 사용자 인터페이스에서 SKU, 아이템 이름, 제품 카테고리 등의 이벤트 속성을 선택합니다. 구매, 구독 등의 최적화를 원하는 항목에 대한 결과도 선택할 수 있습니다. Amplitude(앰플리튜드)의 Recommend(추천)는 구매, 구독 등의 항목의 결과를 높일 수 있는 가능성에 따라 속성의 모든 잠재적 가치의 순위를 자동으로 매겨, 개별 사용자에게 맞춤화합니다. Amplitude(앰플리튜드) Recommend(추천)는 한 번에 최대 100개까지 각 사용자가 선호할 가능성이 높은, 즉 전환 가능성을 극대화할 수 있는 순위 목록을 단 몇 분 만에 생성합니다. 이러한 항목은 분류를 위해 장바구니에 추가 될 가능성을 기준으로 순위가 매겨진 아이템 SKU 혹은 교차 판매 가능성에 따라 순위가 매겨진 제품 카테고리로 분류될 수 있습니다. 이 시스템은 3~5가지 다른 경험을 제공하는 대신 각 개별 유저에게 맞춤화된 수백만 개의 잠재적 경험의 경우의 수를 생성합니다. 데이터 과학 팀의 도움 없이 이 모든 작업을 직접 몇 분 이내에 완료할 수 있습니다. 미국 상위 15개 은행의 소비자 부문은 고객의 금융 지식과 활용 정도를 향상시키기 위해 Recommendations를 사용합니다. 유저가 모바일 앱에 접속하면 은행과 관계 있는, 혹은 행동과 일치하는 콘텐츠가 표시됩니다. 이 콘텐츠는 Amplitude(앰플리튜드) Recommend(추천)에 의해 제공된 ‘개별화’의 결과입니다. Recommendations을 활용한 이후, 이 은행의 영업 성과는 15% 증가했습니다. 최적의 발송 시간을 찾기 위한 실시간 API개인화 워크플로우의 마지막 단계는 발송(Delivery)입니다. 전달할 적절한 메시지를 작성했다면, 이를 적합한 유저에게 전달해야 합니다. Amplitude(앰플리튜드) Recommend(추천)는 실시간 API 및 동기화 기능을 제공하여 코호트, 계산된 속성 및 Recommendations를 디지털 채널에 연결합니다. 동기화 기능을 통해 데이터 개체를 모든 광고, 이메일 또는 실험 플랫폼과 동기화할 수 있습니다. 페이스북 또는 마케토와 코호트를 동기화하고, 유저 행동이 변경되면 해당 광고 및 고객 참여 대상의 캠페인을 자동으로 동기화합니다. 예를 들어 계산된 속성을 Braze(브레이즈)와 같은 작업 플랫폼과 동기화할 수 있으므로 유저의 평균 주문 값이 변경되면 해당 이메일 캠페인에서 속성이 자동으로 조정됩니다. 이 모든 것이 맞춤형 데이터 엔지니어링 파이프라인 없이 한 번의 클릭만으로 가능합니다. 이제 API 프로파일을 사용하여 모든 유저에 대해 REST API 앤드포인트를 쿼리하고 Amplitude(앰플리튜드)에서 유저 데이터로 반환할 수 있습니다. 유저가 사이트나 앱을 방문할 때 유저의 고유 ID별로 프로파일 API를 쿼리하고 Properties, Cohorts 및 Recommendations 목록을 반환하기만 하면 됩니다. 해당 응답을 제품에 직접 포함하고 권장되는 속성에 따라 제품 환경을 조정합니다. 호주의 복권 판매 기업 Oz Lotteries를 지원하는 디지털 플랫폼 점보 인터렉티브는 Braze(브레이즈)를 통해 API 프로파일을 사용하여 아마존 스타일의 Recommendations를 이메일과 푸시 알람으로 제공합니다. 고객들은 구매 후 구매 이력 및 행동 패턴에 따라 관심 있는 다른 게임을 제안하는 후속 커뮤니케이션 메시지를 받게 됩니다. Recommend(추천) 기능은 이메일을 활용한 최대 4개의 제안과 푸시를 통한 1개의 제안을 발송합니다. 그 결과 이 메시지로 인한 체크아웃 전환율이 158% 이상 증가하는 엄청난 성과를 보였습니다. 기본 제공되는 측정 기능Amplitude(앰플리튜드)를 사용하면 여러분이 직접 설정한 개인화 경험 환경의 영향력을 쉽게 측정할 수 있습니다. Amplitude(앰플리튜드) Recommend(추천)에서 만든 모든 코호트는 Amplitude(앰플리튜드) Analytics 기능에서 분석할 수 있습니다. 캠페인의 영향을 이해하는 것은 차트를 작성하는 것만큼 간단합니다. 대상을 다시 생성하거나 작업을 복제할 필요없이 쉽고 편하게 확인할 수 있습니다. Recommendations의 경우, 자동화된 리프트 분석을 통해 측정 기능을 한 단계 더 발전시켰습니다. 여러분이 생성한 각 Recommendation에 포함할 유저의 비율을 선택할 수 있습니다. 0-100% 내에서 자유롭게 선택 가능합니다. 그 다음 API 프로파일에 Recommendation을 쿼리하면 Amplitude(앰플리튜드)가 사용자에게 컨트롤 권한을 할당하거나 Recommendation을 제공합니다. 동시에 자동으로 가장 영향력이 큰 이벤트를 기록하여 Recommendation이 기존 경험 환경에 얼마나 큰 영향을 미치는지 추적합니다. 간단히 Recommendation의 성능(Performance) 탭을 클릭하면 확인할 수 있습니다. 분석 및 개인화를 위한 하나의 통합 시스템이 통합 데이터 세트에 모두 구축되어 있으므로 여러분이 생성한 개인화 경험 환경의 실행 루프를 쉽게 닫을 수 있습니다. 단 몇 분 만에 끝내는 개인화 설정Amplitude(앰플리튜드) Recommend(추천)의 장점은 디지털 최적화 시스템의 완전한 피드백 루프를 가능하게 한다는 것입니다. Amplitude(앰플리튜드) Recommend(추천)에서 버튼을 클릭하면 코호트와 Recommendations를 생성할 수 있고, 이를 여러분의 광고, 이메일, 인앱 캠페인과 동기화할 수 있으며, 이 모든 캠페인의 성과를 Amplitude(앰플리튜드) Analytics에서 다시 모니터링 할 수 있습니다. 이 프로세스의 자동화를 통해 프로덕트 팀과 마케팅 팀을 연결하여 런칭에 필요한 시간을 단축할 수 있습니다. 통합 머신러닝은 엔지니어링 비용을 절감하고 Recommendations의 정확도를 높입니다. 또한 상호 보완 분석을 통해 이러한 개인화 실험의 영향력을 안정적으로 측정할 수 있습니다.
마케팅 캠페인으로 수익을 극대화하는 8가지 방법
고객 인게이지먼트 이외에도 비즈니스 수익 창출을 위해 고려해야 할 것이 있습니다. 성공하는 브랜드를 살펴보면 공통적으로 고객의 평생 가치(LTV)를 극대화 하는 것의 중요성을 이해하고 실천하고 있습니다. 그리고 이를 기반으로 수익 창출 캠페인이 시작합니다. 구매 경로를 간소화하는 것부터 개별 고객마다 다른 필요와 요구 사항에 맞게 조정된 개인화된 제안, 판매, 배포에 이르기까지 수익 창출 캠페인은 고객의 소비를 원활하게 유도하는 강력한 메시지 작업입니다. Braze(브레이즈)가 여러분의 브랜드 출시 메시지를 고객에게 효과적으로 전달할 수 있도록 돕기 위한 8가지 아이디어를 정리했습니다. 수익 창출 캠페인을 새롭게 시작하거나, 혹은 이전의 캠페인을 보강하여 진행하고자 하는 경우에도 아래의 8가지 아이디어를 참고해 보세요. 웹 푸시를 활용한 장바구니 결제 캠페인으로 최대 53% 구매율 증가시키기최대 88%의 디지털 거래가 구매 전에 중단될 수 있습니다. 장바구니에 상품이 담겨 있는 경우 알림을 보내 상기해주는 것이 매출이 발생하도록 하기 위한 전략이었지만, Braze(브레이즈)는 모든 채널이 동일한 결과를 생성하는 것은 아니라는 것을 발견했습니다. ( 예시 ) 웹 푸시와 이메일을 활용한 장바구니 상품 결제 리마인드 캠페인 장바구니에 담긴 상품 결제 메시지를 보내는 데 사용되는 채널의 경우 웹 푸시 알림이 맨 위에 표시됩니다. Braze(브레이즈)가 실시한 연구에 따르면, 잠재 고객이 진행 중인 거래를 완료하도록 독려할 때 웹 푸시는 이메일보다 53% 더 영향력이 더 크고, 앱 푸시보다는 23% 더 영향력이 큰 것으로 나타났습니다. 교차 채널 캠페인을 활용하여 고객의 LTV 최대 94% 높이기고객이 구매를 업그레이드하고 카트에 관련 항목을 추가하도록 장려하는 것은 고객의 LTV를 높이기 위해 사용하는 두 가지 주요 전략입니다. 또한 제품 내 메시지와 제품 외 메시지를 포함한 교차 채널 메시징을 활용하여 고객에게 추가 기능에 대한 정보를 제공하면 브랜드가 더 큰 성공을 거둘 수 있습니다. 실제로 Braze(브레이즈)의 연구 데이터에 따르면 이 접근 방식은 LTV를 최대 94%까지 높일 수 있다고 합니다. ( 예시 ) 제품 내 메시지와 제품 외 메시지의 종류 (예시) 이메일 및 인웹 메시지를 활용한 업셀 캠페인 콘텐츠 카드를 사용하여 단기 프로모션 판매 38배 강화하기스팟성 판매와 같은 시간 제한 프로모션은 낮은 전환율로 어려움을 겪고 있는 브랜드가 판매를 급증시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 그리고 콘텐츠 카드는 시의성이 높은 메시지를 전면 및 중앙에 배치하는데 이상적인 채널입니다. 이러한 메시지는 웹 또는 앱 내에서 지속적으로 원활하게 표시되므로, UX를 방해하지 않고 사용자에게 관련 콘텐츠를 강조할 수 있습니다. ( 예시 ) 콘텐츠 카드를 활용한 프로모션 Braze(브레이즈)의 연구에 따르면, 콘텐츠 카드는 72시간 동안 판매를 늘리는 데 이메일보다 38배 더 효과적이므로 단기 프로모션의 효과를 보여주기에 완벽한 기능입니다. 인앱 메시지를 통해 구독 갱신을 장려하여 전환율 높이기현재 고객의 구독이 만료되기 전에 인앱 메시지를 통해 갱신 안내 알림을 배포해야 합니다. 앱에 적극적으로 참여하는 고객에게 도달하면 큰 영향을 미칠 수 있습니다. Braze(브레이즈)의 연구 결과에 따르면 참여도가 높은 앱 사용자의 구독 갱신 가능성이 그렇지 않은 경우보다 15배 더 높다고 합니다. 행동 기반 메시지로 구매 거래 9배 늘리기많은 브랜드가 정해진 시간(예: 오전 10시)에 이메일을 보내는 것과 같이 전통적인 시간 기반 캠페인을 계속해서 진행합니다. 그러나 이것이 항상 최선의 방법은 아닙니다. Braze(브레이즈)의 연구에 따르면 고객이 계정에 로그인하거나 결제 상품을 추가하는 것과 같은 특정 행동을 한 직후에 실행되는 행동 기반 캠페인은 다음과 같습니다.▶ 행동 기반 캠페인은 시간 기반 캠페인에 비해 프로모션 및 할인 구매를 높이는 데 9배 더 효과적입니다.▶ 행동 기반 캠페인은 시간 기반 캠페인에 비해 구매를 늘리는 데 66% 더 효과적입니다. 딥링크 활용하기딥 링크는 잠재고객을 모바일 앱 또는 웹 페이지 내의 대상 콘텐츠로 유도하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 딥링크가 없다면, 고객에게 새 제품을 확인하도록 유도하는 푸시 알림을 발송하여 캠페인 내에서 강조된 아이템을 검색하는 방법에 대한 명확한 안내 없이도 앱의 홈 화면으로 이동하도록 할 수 있습니다. 하지만 이러한 방법(경험)은 전환율이 높지 않습니다. Braze(브레이즈)는 연구 데이터를 통해 이러한 문제점을 보완하는 방법으로 딥링크가 브랜드의 성장에 도움이 될 수 있음을 확인했습니다.▶ 업셀 2배 증가▶ 특가 또는 판촉 캠페인을 통해 생성된 구매 최대 2.5배 증가▶ 단기 캠페인을 통한 구매 21% 증가▶ 일반 구매 6.9% 증가 이모티콘을 넣지 말아야하는 캠페인장바구니 결제 캠페인 알림 수신자의 대다수(81%)가 이모티콘이 있는 메시지를 받지만 Braze(브레이즈) 데이터에 따르면 이러한 유형의 캠페인 메시지에 이모티콘이 포함된 경우가 아닌 경우보다 65% 더 좋지 않은 성과를 보였다고 합니다. 따라서 이러한 종류의 캠페인에는 메시지의 구성을 단어와 이미지에 집중하는 것이 좋습니다. 고객이 참여할 확률이 높을 때 캠페인을 발송하여 업셀 판매 9배까지 높이기Braze(브레이즈) Intelligence Suite의 지능형 타이밍 기능을 통해 브랜드는 각 수신자가 참여할 가능성이 가장 높은 시기를 기준으로 1:1 개인 행동에 맞춘 특정 시간에 맞춤화된 캠페인을 고객에게 보낼 수 있습니다. 이러한 유형의 전송 방법은 매우 효과적이어서 지능형 타이밍을 사용하지 않고 전송한 메시지에 비해 브랜드의 업셀 판매를 9배까지 늘릴 수 있습니다.
Braze(브레이즈)란?🔍 브레이즈 특징, 사용법, 가격
Braze(브레이즈)란?브레이즈란? 고객 참여(인게이지먼트) 및 메시징 플랫폼으로, 흔히 CRM*으로 분리됩니다. 브레이즈 플랫폼은 기업이 여러 채널을 통해 고객과의 상호작용을 관리하고 자동화할 수 있도록 돕는 소프트웨어입니다. 모바일 앱 푸시 알림, 이메일, SMS, 인앱 메시지, 웹 푸시 등 다양한 채널을 지원하는데요. 고객 데이터를 실시간으로 분석하고, 이를 기반으로 맞춤형 메시지를 전송하여 고객 인게이지먼트를 극대화하는 데 중점을 둡니다.*CRM: Customer Relationship Management 고객 관계 관리Braze(브레이즈) 특징멀티채널 메시징위에서 설명했다시피, 브레이즈는 모바일 앱 푸시 알림*, 이메일, SMS, 인앱 메시지*, 웹 푸시 등 다양한 채널을 지원합니다. 뿐만 아니라 간접적인 연동을 통해서 카카오톡과 같은 외부 채널을 함께 활용할 수도 있죠.(참고: 푸시 알림과 인앱 메시지의 차이)실시간 데이터 처리브레이즈는 고객 행동 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하여, 고객의 현재 행동에 맞춘 맞춤형 메시지를 전송할 수 있습니다. 가령, 한 달 동안 3회 이상 결제를 한 고객에게 쿠폰 발급 메시지를 전달하도록 설정해뒀다면, 실제 한 달 안에 3번째 결제를 한 고객에게 실시간으로 바로 쿠폰 발급 메시지를 받게 되는 것입니다.개인화브레이즈는 고객을 다양한 기준(행동, 위치, 기기, 인구통계적 정보 등)으로 세분화하고 개인화된 메시지를 발송할 수 있습니다. 가령, 장바구니에 삼겹살을 담아놓은 고객을 대상에게 '000님 신선한 상추가 50% 세일 중입니다 오늘 저녁은 고기에 쌈 어떠세요?'와 같은 메시지를 발송하여 장바구니 소비를 촉진하면서, 크로스셀링을 노려볼 수 있는 것이죠. 혹은 브레이즈의 자체 AI 서비스인 Sage AI를 활용해서 더욱 깊이 개인화된 메시지를 전송할 수도 있습니다.A/B 테스트 및 최적화브레이즈는 다양한 A/B테스트 기능을 제공하여, 메시지의 효과를 비교하고 최적화할 수 있습니다. '올 여름 50% 세일 이벤트!'라는 메시지와 '50% 세일 지금 바로 클릭'이라는 메시지 중 어떤 메시지가 효과있을지 궁금하다면, A/B테스트를 통해서 실험해볼 수 있습니다. 약 10%에게 A메시지를 보내고 다른 10%에게 B메시지를 보낸 다음, 나머지 80%의 고객에게는 둘 중 더 효과가 좋았던 메시지를 자동으로 전송할 수도 있습니다.통합 및 확장성브레이즈는 여러 데이터 소스와 쉽게 통합될 수 있으며, 다양한 API를 통해 확장 가능한 구조를 가지고 있습니다.Braze 작동 방식브레이즈가 다양한 인게이지먼트 마케팅 기능을 제공할 수 있는 데에는 API와 SDK가 특 역할을 합니다.APIAPI는 다양한 데이터가 브레이즈 플랫폼과 상호작용할 수 있도록 합니다. API를 통해 고객 데이터를 브레이즈에 전달하거나, 브레이즈에서 데이터를 가져와 사용할 수 있는데요. 예를 들어, 고객이 웹 사이트에서 회원 가입을 할 때 제출한 정보를 API를 통해 브레이즈에 전달하면, 브레이즈는 이 정보를 이용해서 고객 프로필을 생성하고 맞춤형 메시지를 보내는 데 사용 할 수 있습니다.SDKSDK는 모바일 애플리케이션 및 웹 애플리케이션에 통합되어 브레이즈의 기능을 직접 구현하거나 실시간 고객 행동 데이터를 수집할 수 있도록 돕는데요. 예를 들어, 고객이 앱에서 빵을 장바구니에 담았다면, SDK를 통해서 이 행동을 수집하고, 브레이즈 플랫폼이 세팅한 캠페인에 따라 다시 SDK를 통해서 고객에게 우유 할인 쿠폰 메시지를 발송할 수 있습니다.Braze(브레이즈) 사용법브레이즈는 Saas 솔루션으로, 초기에 구축작업이 완료되었다면, 크롬과 같은 웹브라우저를 통해 간단하게 접근하고 사용할 수 있습니다. 브레이즈 안에는 다양한 기능들이 있지만, 실제 마케터가 자주 사용하는 기능을 간략하게 정리해보자면, 세그먼트, 캠페인, 캔버스, A/B테스트, 지표 및 분석 정도가 있습니다.세그먼트세그먼트는 고객을 분류하는 기능인데요. API를 통해서 연동한 다양한 고객 정보 및 SDK를 통해서 수집한 고객의 행동 정보 등을 기반으로 마케팅 목적에 맞게 다양하게 고객을 분류할 수 있습니다.캠페인캠페인의 경우, 메시지 전송을 세팅하는 것을 말하는데요. 누구에게, 언제, 어떤 메시지를 전송할지 설정할 수 있습니다. 이때, 기존에 세팅한 세그먼트를 통해 누구에게 메시지를 보낼지 설정할 수 있으며, 특정 트리거 조건을 지정해서 언제 메시지가 나갈지 설정할 수 있고, 리퀴드문을 활용해서 메시지의 내용을 개인화할 수 있습니다. 가령, 한번이라도 화장품을 구매한 이력이 있는 여성을 대상으로, 마지막 화장품 구매한지 30일이 되었을 떄, '000님! 화장품이 다 떨어지지 않으셨나요?'와 같은 메시지를 보낼 수 있습니다. 여기서 '000님'은 사용자별로 본인의 이름이 나올 수 있게 리퀴드문을 활용하여 개인화되어 전송됩니다.캔버스캔버스는 브레이즈에서 제공하는 고객 여정 설계 도구로 다양한 캠페인을 드래그 앤 드롭 방식으로 손쉽게 설계하고 자동화할 수 있습니다. 가령 고객이 회원 가입을 한 후, 3일 후에 웰컴 쿠폰 메시지를 보내고, 해당 쿠폰을 열지 않은 고객에게는 추가로 푸시 알림을 보내고, 쿠폰을 이미 사용한 고객에게는 또 다른 프로모션 이벤트를 제안하는 시나리오를 캔버스를 보내는 고객 여정을 설계할 수 있습니다.Braze(브레이즈) 가격, 비용브레이즈의 가격 책정은 매우 유연하게 책정되어있습니다. 기업의 규모와 필요에 따라 달라지며, 요구 사항에 따라 맞춤형 견적을 제공하고 있습니다. 사용자 수(MAU), 메시징 채널 사용량, 지원 수준, 계약 기간 등이 가격 책정의 주요 요소입니다. 브레이즈 도입에 대한 가견적이 궁금하신가요? Braze 한국 공식 리셀러 팀 맥소노미에게 문의 주세요! (문의하기)