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AI가 바꿀, 어쩌면 이미 바꾼 3가지
AI 대전환(AX)이 변화시킬 3가지: 인프라 산업, 광고 산업과 창의성, 인간과 기계의 관계
AI에 의존하는 인간, 인간을 필요로 하는 AI
AI가 변화시킨 일자리, 시장 구조, 마케팅의 한계와 기회까지 짚어보는 인사이트
MCP: AI 사용자 경험을 확장시켜줄 핵심 연결고리
오늘날 마케팅의 본질은 단순히 제품을 알리는 데 그치지 않습니다. 소비자의 기대치는 그 어느 때보다 높아졌고, 기업은 “고객을 위한 경험”을 제공해야 한다는 압박을 받고 있습니다. 이런 변화 속에서 AI는 중요한 조력자로 부상했지만, 아직까지는 많은 한계가 있는 것이 사실입니다. 가장 큰 이유는 아직까지 AI기술이 일부 플랫폼 속에서 폐쇄적인 형태로 존재하기 때문입니다. 뛰어난 AI 기술을 여기저기서 활용하고 싶지만 그렇지 못한다는 것이죠.이 한계를 뛰어넘게 만들기 위해 AI업계에서는 MCP라는 기술을 적용시키고 있습니다. CDP도 아니고 MCP란 것은 또 무엇일까요? 왜 등장했을까요? 🤔 이번 맥사이트픽 포스팅에서는 MCP가 무엇이며, 마케터에게 MCP를 왜 주목해야 하는지 알아보도록 하겠습니다.MCP란?MCP는 Model Context Protocol의 약자로 AI가 외부의 다양한 도구와 데이터 소스에 표준화된 방식으로 연결되도록 설계된 프로토콜 기술인데요. 쉽게 말해, 모델이 단순히 텍스트만 처리하는 게 아니라 “컨텍스트”를 확장해서 다양한 애플리케이션·데이터 소스·플러그인과 소통할 수 있게 해주는 통신 규칙입니다. 이는 단순한 기술 혁신을 넘어 마케터가 소비자 경험을 설계하는 방식 자체를 변화시키는 AI 경험 확장의 첫 단계가 될 수 있습니다.흔히들 MCP를 다음과 같이 비유하고 있습니다. MCP는 AI와 외부 세계를 연결하는 ‘공용 어댑터 와 같다. 지금까지는 각 AI와 도구를 연결하기 위해 개별 API 연동을 해야 했습니다. 마케터 입장에서 이는 시간이 많이 들고, 통합 범위에도 한계가 있었습니다. 그러나 MCP는 이 과정을 표준화해 AI가 여러 도구에 동일한 형식으로 접근할 수 있도록 합니다. 그렇다면 이런 시도로 인해 사용자들의 AI 경험에 어떤 변화가 생기게 되는 것일까요. 크게 다음 3가지의 큰 변화를 경험할 수 있습니다. (1) 즉시성소비자는 기다림을 싫어합니다. MCP를 활용하면 AI는 고객 요청에 즉시 대응하며 대화 흐름을 끊지 않습니다. 예를 들어, 라이브 커머스 방송 중 소비자가 “이 제품 해외배송 가능한가요?”라고 물으면 AI는 판매 시스템에서 바로 정보를 가져와 답변합니다.(2) 연속성마케팅은 단발 이벤트로 끝나지 않습니다. MCP를 활용하면 AI가 고객과의 과거 대화를 기억하고, 다음 접점에서 이어서 대화를 진행합니다. 예를 들어, 지난주에 상품 상담을 했던 고객이 다시 채팅을 시작하면 AI가 “지난번 문의하신 블루 재킷, 오늘 재입고 되었습니다.”라고 답할 수 있게됩니다.(3) 몰입감소비자 경험이 끊김 없이 이어지고, 그 안에서 개인화된 정보가 활용되면 고객은 기업과의 상호작용에 더 깊이 몰입할 수 있게됩니다. MCP는 이러한 몰입형 브랜드 경험을 가능하게 하는 핵심 인프라입니다.MCP와 마케팅 혁신마케팅 측면에서 MCP는 다음 3가지 혁신을 기대할 수 있습니다.(1) 실시간 고객 응대의 혁신앞서 들었던 예시와 같이 MCP를 활용하면 고객이 “이 제품 지금 재고 있나요?”라고 묻는 순간, AI는 재고 관리 시스템에서 데이터를 바로 가져와 답변합니다. 더 이상 ‘추측성 응답’이 아닌 검증된 최신 데이터를 기반으로 한 응대가 가능합니다.(2) 개인화의 정교화마케팅의 핵심은 나만을 위한 메시지를 전달하는 것입니다. MCP는 AI가 고객의 과거 구매 이력, 웹사이트 행동 데이터, 실시간 위치 정보까지 통합해 맥락에 맞는 제안을 할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 고객이 특정 제품 페이지를 열람한 직후 AI가 “현재 이 제품에 대해 10% 할인 중이며, 오늘 주문 시 내일 배송 가능합니다.”라는 메시지를 전송합니다.(3) 캠페인 운영 자동화마케터는 MCP를 통해 광고 집행 툴, 이메일 마케팅 플랫폼, SNS 채널을 하나의 AI 대화 환경에 통합할 수 있습니다. 캠페인 데이터를 분석해 성과가 낮은 타겟군을 즉시 조정하거나, 성과가 좋은 광고 문안을 다른 채널로 확장하는 자동화도 가능합니다.AI, 도구에서 에이전트로2025년의 마케팅 환경은 과거와 비교할 수 없을 정도로 복잡하고 역동성이 더해지고 있습니다. AI 기술은 단순한 콘텐츠 생성 도구를 넘어, 고객 접점 전체를 통합 관리하는 에이전트 기반 생태계로 발전하고 있습니다.특히 MCP는 AI와 외부 데이터, 도구, 시스템을 하나의 언어로 연결하는 환경을 만드는 핵심 역할을 수행할 것입니다. 결과적으로는 AI 에이전트의 활성화를 이끌어낼 것이라 예상할 수 있습니다.MCP의 확산은 마케팅 생태계에 큰 변화를 가져올 것입니다. 앞으로의 AI 마케팅은 표준화 기반 생태계 → 도구·데이터 실시간 연동 → 자동화된 맞춤 경험 제공이라는 흐름으로 가속화될 것입니다. 마케터는 MCP 덕분에 기술 통합에 쓰던 시간을 절약하고, 전략과 창의성에 집중할 수 있습니다.MCP적용 시 주의점전적으로 AI로 인해 모든것이 자동화될 수록 주의사항은 더욱 명확합니다. 맥사이트픽으로 여러번 언급해드렸던 프라이버시와 보안 문제입니다. MCP로 연결되는 데이터는 실시간성이란 강한 무기를 가집니다. 그리고 그만큼 보안 위협을 수반합니다. AI가 민감한 데이터에 접근하는 만큼, 권한 제어와 감사 로그 관리가 필수이며 때로는 데이터 접근 권한을 최소화하고, 필요한 경우 고객 동의를 명확히 받아야 할 것입니다.또한 사용자 경험 관리 측면으로도 주의가 필요합니다. AI가 모든 요청을 자동 처리하더라도, 고객이 과도한 정보 제공을 요구받는다면 거부감을 느낄 수 있습니다. UX 설계 단계에서 고객 편의성을 최우선으로 고려해야 합니다. AI가 설계한 고객의 UX에 대해 고객이 100%만족할 것이라 기대에 의존하지 않는것이 좋습니다. AI 또한 잘못된 데이터를 기반으로 고객을 잘못 이해하거나 오해하는 경우가 생길 수도 있습니다. MCP의 구조와 설정 방식이 아직은 생소합니다. 이를 해결하기 위해 MCP 경험이 있는 파트너사와 협력하거나, 마케터, 개발자, 경영진이 모여 MCP의 가치와 역할에 대한 공감대 형성과 이해도를 맞추는 것이 첫번째 순서일 수 있습니다.마치며AX(AI 대전환)을 준비하는 기업과 브랜드에게 MCP는 실무에서 마케터가 직면하는 데이터 단절, 시스템 불일치, 운영 비효율 문제를 근본적으로 해결하고 여기에 고객 경험 강화, 영업 프로세스 최적화, 캠페인 자동화 등 다양한 영역에서 효과를 발휘기 위한 최고의 방안이 될 수 있습니다.마케터가 MCP를 성공적으로 활용하려면 우선순위 시스템 선정, 데이터 품질 관리, 보안 설계를 철저히 하기를 권해드립니다. 현시점부터 단계적으로 MCP를 도입하고 경험을 축적하는 기업이 향후 AI 마케팅을 리드하는 브랜드가 될 것임을 강조드리며, 이번 포스팅을 마치겠습니다.
AI 시대 속 개인정보 보호 - 1단계 인식변화
AI·DX 시대, 글로벌 기업의 개인정보 보호 전략과 모범 사례를 소개합니다.(MS, 에어비앤비, 세일즈포스, 웰스파고)
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Amplitude Autocapture: 페이지 진입, 클릭, 앱 종료까지 고객 행동을 자동 수집하는 법
개발 리소스 없이 클릭·페이지뷰 등 사용자 행동을 자동 수집해 빠른 분석과 최적화를 지원하는 Amplitude Autocapture 기능 소개
A/B테스트 개념과 데이터 분석 방법🔍
A/B 테스트는 두 가지 혹은 그 이상의 서로 다른 버전(Variant)을 비교하여 어느 쪽이 더 나은 성과를 내는지 판단하는 실험 기법입니다.
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
GA4 vs Amplitude 비교하기
데이터 분석 시대, GA4만으로 충분할까?이제 거의 모든 비즈니스에서 디지털 역량은 필수 요소로 자리잡았습니다. 전통적인 제조업부터, 리테일, 물류, 심지어 외식업까지 디지털 서비스가 배제되는 산업이 없는데요. 이제 소비자는 앱이나 웹을 통해 식당을 예약하고, 내 물건이 어디까지 배송되었는지 확인하고, 마트에 방문하기 전에 원하는 물건이 있는지 확인합니다.이런 환경 속, 고객 경험 이해는 기업 경쟁력의 핵심이 되었습니다. 고객이 우리 서비스 안에서 무엇을 하고 어떤 점을 좋아하고 어떤 점에 불만을 느끼는지 명확히 알 수 있다면, 최적화 전략을 쉽게 도출할 수 있기 때문입니다.고객 경험 이해를 위한 대표적인 도구로 GA4(Google Analytics 4)와 Amplitude가 있는데요. 그중 GA4는 현재 가장 많은 시장 점유율을 가진 분석 솔루션입니다. 아무래도 무료로 제공되던 구글의 UA(Universal Analytics)로 분석을 시작하는 기업이 많았고, UA 지원이 종료되며, 자연스럽게 GA4를 사용하게 된 것이 아닐까 추측됩니다.하지만 GA4에는 여러 아쉬운 점들을 찾아볼 수 있습니다. 예를 들어, 개인화된 데이터 추적이나 고객 라이프사이클 추적 영역에서는 기능이 다소 제한적입니다. 다른 3rd party 데이터와의 통합과 유연성 측면들에도 아쉬움이 많습니다.제품 분석 솔루션 역사 이해하기GA4가 왜 이런 영역에서 유독 약한 모습을 보이는지 이해하기 위해서는 분석 솔루션의 역사를 살펴볼 필요가 있습니다.사실 GA4의 근간이 되었던, UA는 디지털 광고, UTM과 같이 신규고객 유입(User Acquisition) 중심의 퍼포먼스 마케팅 솔루션입니다. 때문에 세션 기반의 로그 데이터를 수집하는 형태로 작동하였죠. 당시 마케팅은 유저를 최대한 많이 유입시키는 것에 초점이 맞추어져있었고, UA는 이에 최적화된 솔루션으로 인기가 많았습니다.하지만 Amplitude가 시장에 출시되고, 기존의 세션 기반이 아닌, 이벤트 기반의 데이터 분석 방식을 처음 제안하였습니다. 이벤트 기반의 데이터 분석은 특히 모바일 앱 환경에서 사용자의 면밀한 행동 분석을 가능하게 하였고, 모바일 시장의 성장과 함께 Amplitude도 폭발적으로 성장할 수 있었습니다. 이때부터 마케팅의 영역이 유저 유입을 넘어, 유저 활성화, 리텐션, 수익화 등 훨씬 넓은 영역으로 확장되었습니다.이런 변화에 맞추어 구글은 기존 UA를 종료하고, 이벤트 기반의 GA4를 새롭게 출시하였습니다. Amplitude에 비하면, 여전히 퍼포먼스 분석 위주의 기능을 제공하며, 유저 라이프 사이클을 추적하는 데 있어서 다소 아쉬운 모습을 보이고 있습니다.Amplitude는 단순 분석 도구가 아니다Amplitude는 단순히 데이터를 수집하고 시각화하는 도구가 아닙니다. 고객의 획득 > 참여 > 전환 > 유지 > 성장에 이르는 고객 여정 전체를 설계하고, 이 여정에서 획득한 데이터를 제품 기획자, 마케터, 개발자 등 누구라도 쉽게 다룰 수 있는 통합 디지털 경험 플랫폼입니다.실시간 개인화 및 실시간 데이터 분석 대시보드를 통해 A/B 테스트와 같은 실험을 설정하고, 그 데이터들을 곧바로 분석80개 이상의 마케팅 플랫폼들과 네이티브 연동을 지원하며, 채널별 획득 데이터들의 리텐션 효과 분석 가능고객 전체 여정의 분석에 최적화되어, 첫 방문부터 재구매까지 사용자 ID 기반으로 고객의 라이프사이클 분석 가능 현재 Amplitude의 대표적 고객인 버거킹은 과거에는 GA4를 이용했지만, Amplitude로 전환하고 통합된 데이터를 기반으로 실험과 지속적인 개인화를 실행하며 전환율과 재구매율을 끌어올리고 있습니다." 우리는 버거 회사입니다. 버거가 바로 우리의 제품입니다. 웹사이트가 아닙니다. 하지만 경쟁력을 유지하려면 단순히 와퍼를 판매하는 것 이상의 노력을 기울여야 합니다. 오늘날 우리는 그 어느 때보다 사람들이 버거킹 브랜드를 통해 어떤 경험을 할지, 그리고 그 경험이 의미 있고 감정적인 유대감을 형성할 수 있을지 고민하고 있습니다. " - 엘리 자비스, Restaurant Brands International(버거킹) 기술 제품 관리 부사장이미지 출처: Amplitude | 개인화된 할인을 제공하는 버거킹버거킹의 고객 여정 개선은 크게 다음의 프로세스들로 이루어졌습니다.오퍼(주문) CTA 클릭을 유도하는 A/B 테스트장바구니 금액 기준, 고객별 개인화된 할인 제공Amplitude 코호트 기능을 통해 이탈 및 특정 행동 고객에게 푸시 알림 발송마치며글로벌 대표 컨설팅펌 브레인 앤 컴퍼니(Bain & Company)의 연구 결과에 따르면, 80% 이상의 기업이 고객들에게 훌륭한 경험을 제공한다고 스스로 평가했지만, 실제 훌륭한 경험을 제공받았다 생각하는 고객은 단 8%에 불과했습니다.고객 유입 마케팅의 한계를 엿볼 수 있는 부분이자, 고객 경험 관리의 중요성을 대변해주는 자료입니다. 여전히 많은 마케터분들이 캠페인 성과 측정과 유입 분석을 위해 GA4를 이용 중일 것입니다. 하지만 유입 데이터만으로는, 구체적인 액션으로 연결하지 못하고, 고객을 제대로 이해하지 못합니다.바로 지금이 진정한 고객 경험을 이해하기 위한 최적의 시기입니다. Amplitude에 대해 궁금하신 게 있다면, Team MAXONOMY에 문의하세요. 성실히 안내 도와드리겠습니다. 문의하기콘텐츠 더 읽어보기[FAQ] GA에서 Amplitude로 전환하기UA 서비스 중단 대처 가이드북[FAQ] 구글 UA종료 & GA4 전환에 대해 궁금한 모든 것분석 솔루션, 여러 개 써도 되나요?
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AI를 활용한 마케팅(AI 마케팅 도입 효과와 사례)
AI 마케팅 도입 개요, 글로벌 현황, 효과, 실제 사례를 통해 데이터 기반 마케팅 혁신의 방향을 살펴보세요.
Braze Landing Pages : 마케터가 개발자 없이도 직접 웹페이지를 만들 수 있다면?
Braze의 랜딩 페이지(Landing Pages) 기능은 개발 지식 없이도 누구나 손쉽게 웹페이지를 만들 수 있는 기능입니다. 이벤트 참여 유도, 프로모션 안내, 설문조사 수집, 상품 리스트 페이지, 프로모션 상세 페이지 등 다양한 마케팅 목적에 맞춰 직접 페이지를 설계할 수 있죠. 프레젠테이션 툴이나 디자인 툴처럼 드래그 앤 드롭 방식으로 구성할 수 있으며, 실시간 데이터 수집, 연계된 캠페인 구성도 매우 손쉽게 가능합니다.랜딩 페이지 주요 특징 정리랜딩 페이지 기능의 주요 특징을 정리하면 다음과 같습니다!• 개발자 도움 없이도 제작 가능: 마케터가 직접 에디터로 페이지 생성이 가능합니다.• 고객 정보 수집: 이메일, 전화번호 등 자유로운 포맷으로 사용자 입력 값을 수집할 수 있습니다.• 즉시 마케팅 활용: 수집된 정보는 사용자 프로필에 자동 저장되어 향후 캠페인 타겟팅에 활용할 수 있습니다.• 브랜드 도메인 사용 가능: 생성한 페이지에는 marketing.mybrand.com과 같이 자사 도메인 연결이 가능힙니다.• 성과 측정 지원: 페이지 방문, 클릭, 제출 수 등 실시간 통계 확인이 가능합니다.• Braze 메시지와 연결 가능: 메시지 속 버튼에 랜딩페이지 링크 연결이 가능합니다.랜딩 페이지 사용 방법1. Braze 콘솔에서 Messaging > Landing Pages 진입2. 새 페이지 생성 또는 기존 템플릿 복제3. 텍스트, 버튼, 이미지 등 구성 요소 배치4. 미리보기 확인 후 게시5. 고유 URL 생성 후 캠페인에서 활용페이지 Build를 위한 도구에 대해서도 간단하게 알아보겠습니다. 크게 Blocks라는 페이지를 구성하는 기본 요소가 있고, From Blocks라는 유저 데이터를 수집하기 위한 블록이 존재합니다.Blocks- Title, Paragraph : 텍스트를 입력할 수 있는 블록입니다. 상업적으로 사용 가능한 폰트 또는 자사 폰트가 있다면 OTF,TTF 파일을 업로드하여 바로적용할 수 있습니다.- Button : 입력된 폼을 제출하거나 그 외 특정 페이지 랜딩 등 Action 요소를 포함한 버튼을 자유롭게 추가할 수 있습니다.- Image : 로컬에 갖고 있는 이미지를 자유롭게 추가하여 페이지를 꾸밀 수 있습니다.- Custom Code : 블록으로 구성된 HTML, CSS 요소 외적으로 커스텀한 스타일링을 주고 싶거나, Javascript 동작(버튼 클릭 시 알럿 등)을 추가하고자 할 때 HTML,CSS, Javascript로 구성된 내용을 중간 중간 추가해볼 수 있습니다.From Blocks- Phone(Email) Capture : 유저에게 직접 Phone Number, Email Address를 수집하고, 폼 제출 시 즉각 프로필에 이 값을 저장하도록 구성할 수 있습니다.- Input Field, Dropdown, Checkbox : 주관식 입력, 드롭다운, 체크박스 등 풍성한 데이터 수집을 할 수 있는 블록입니다.랜딩 페이지 활용 예시1. Referrer(레퍼러) 캠페인을 통한 신규 가입 유도Input Field와 같은 블록을 이용해서 추천하고 싶은 친구의 이메일 주소를 받는다던가, 추천인 코드 등을 입력하는 페이지를 구성할 수 있습니다.• 사용자가 친구의 이메일을 입력하면 해당 이메일로 쿠폰코드를 전송• 동시에 새로운 프로필이 생성되어 Braze에서 사용자로 인식• 이후 자동 메시지 발송으로 가입 전환 유도2. 설문조사 페이지 제작이름, 나이, 관심사 등 다양한 항목으로 구성하여, 설문조사 페이지를 제작해볼 수 있습니다. 응답은 사용자 커스텀 속성으로 저장되며, 기존 이메일/전화번호로 프로필을 매칭하여 데이터 통합이 가능해 활용도가 높습니다.3. 쿠폰/이벤트 페이지특정 캠페인에 대한 전용 랜딩페이지를 생성할 수 있습니다. 텍스트와 이미지 등을 이용해서 캠페인에 대한 안내를 할 수 있으며, CTA(버튼 클릭) 유도와 함께 외부 페이지 연결이 가능합니다.4. 리타게팅 트리거로 활용Braze 랜딩 페이지에서 폼을 제출한 사용자를 묶어, 이후 메시지 발송 또는 Canvas 자동 흐름에 활용할 수 있습니다.랜딩 페이지, 실제 따라해보기Referrer(레퍼러) 캠페인을 통한 신규 가입 유도위에서 살펴본 1번 예시인 Referrer 캠페인을 실제 작성해보겠습니다!레퍼러 마케팅을 통한 회원가입을 유도하고자 한다면, 위와 같이 원하는 이미지, 텍스트를 조합하고 ‘이메일’을 입력할 수 있도록 구성합니다. (Custom Code Block을 활용한다면 Javascript를 조합하여 링크 복사 등도 구현해볼 수 있겠죠?) 그런 후 Action-Based 캠페인을 미리 구성해두고, Landing Page Form 을 제출했을 때 이메일이 발송되도록 구성합니다.그럼 유저가 Landing Pages 에 정보를 입력하고 제출하는 순간 이메일이 발송되도록 구성해볼 수 있으며, 이메일 내 미리 준비된 쿠폰코드를 제공하거나 이메일 내 쿠폰코드가 포함된 링크를 삽입하고 개발단에선 이를 기반으로 회원가입 후 즉시 쿠폰이 지급되도록 구성해볼 수 있습니다. 이후 유저가 실제 회원가입을 진행하며 Email 주소(혹은 휴대폰 번호)를 입력하게 되어 동일한 Email이 포함된 프로필이 생성될 경우, Email 주소를 기반으로 사용자를 자동 Merge 시키는 것도 가능합니다.관련 공식 가이드 보러가기설문조사 페이지 제작Survey 를 통해서 유저로부터 정보를 미리 수집하고, 혜택과 정보를 제공하여 유저 획득을 기획해볼 수도 있습니다. 가령 아래 이미지와 같습니다.위의 이미지는 dropdown, checkbox, Email Capture 블록을 활용하여 유저로부터 필요한 정보를 수집할 수 있도록 구성했습니다. 각각의 폼 블록들에 대해선 Log Custom Attribute를 추가하여, 유저 프로필에 즉시 적재가 되도록 구성할 수 있습니다. 당연하게도 이렇게 적재된 데이터는 추후 개인화, 타겟팅에 활용할 수 있습니다.유저가 선택한 정보를 기준으로 아래의 이미지처럼 자동으로 Attribute 가 적재됩니다.마치며: 마케터가 손쉽게 직접 만드는 랜딩 페이지!Braze 랜딩페이지는 복잡한 개발 없이도 누구나 직접 웹페이지를 제작할 수 있는 마케팅 도구입니다. 콘솔에서 제공되는 직관적인 에디터를 통해 클릭만으로 콘텐츠를 만들고, 수집된 데이터는 자동으로 사용자 프로필에 저장되어 즉시 마케팅에 활용할 수 있습니다. 별도의 개발 없이 다음과 같은 3 단계로 바로 시작할 수 있습니다.1. 템플릿 선택 및 콘텐츠 구성2. 타겟 설정 또는 메시지에 URL 연결3. 게시 후 성과 확인 및 리타게팅 활용랜딩페이지에서 입력된 정보는 자동 이벤트로 기록되며, 이후 Braze 캠페인에서 실시간 분석 및 세그먼트 전략에 즉시 적용할 수 있습니다. 이제 설문조사, 추천인 등록, 이벤트 페이지, 상품 리스트 등 다양한 사용자 경험을 손쉽게 구현해보세요.랜딩 페이지 공식 가이드 바로가기Landing Pages 활용에 도움이 필요하신가요?팀 맥소노미 Braze 도입문의 바로가기
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[세션 스케치] 찾아가는 세미나 with Braze ─ CJ올리브영 편
팀 맥소노미와 Braze가 함께한 'CJ올리브영을 찾아가는 세미나' ─ 후기를 공유합니다.팀 맥소노미는 '데이터', 'DT'에 관심이 있는 기업을 직접 방문하여 맞춤형 데이터 활용 전략과 업계의 유즈 케이스를 전달하는 '찾아가는 세미나'를 정기적으로 진행하고 있습니다.이번 찾아가는 세미나는 Braze의 전략 컨설팅 VP, Mariam Asmar(마리암 아스마르)님께서 함께해 주셨는데요. CJ올리브영 임직원 분들을 찾아뵙고 "BEAUTY INDUSTRY GROWTH STRATEGY"를 주제로 글로벌 뷰티 산업에서 창의적인 마케팅 캠페인 전략을 통해 고객 경험과 브랜드 충성도를 높인 다양한 사례를 공유해 주셨습니다. 한시도 눈을 뗄 수 없었던 흥미로운 사례와 이를 통해 공유주신 주요 인사이트를 정리해 보았습니다. 1. 데이터 기반의 맞춤형 마케팅Mariam님은 먼저 오프라인 데이터를 온라인에 통합한 창의적 마케팅 사례를 공유해 주셨습니다. 멕시코의 한 항공사 는 미국인들의 멕시코 여행을 장려하기 위해 DNA 테스트를 통해 멕시코 혈통의 비율에 따라 항공권 할인 혜택을 제공했고, 캠페인을 성공적으로 마무리했습니다. 이를 통해 재미와 참여를 유도하고 국가 간의 심리적 장벽을 효과적으로 허물 수 있었습니다.또한 다른 사례로 아르헨티나의 한 유명 배달앱 사례를 공유 주셨는데요. 축구를 사랑하는 아르헨티나 국민들의 관심사를 이용하여 월드컵 우승 트로피의 비행 경로를 앱 알림을 통해 실시간으로 공유했고, 엄청난 바이럴 효과를 거두었습니다. 2022년 FIFA 월드컵에서 아르헨티나가 우승한 후, 실제 우승 트로피가 아르헨티나로 돌아오는 여정을 실시간으로 추적하여 공유하여 팬들과의 소통을 강화한 것이죠. 이러한 사례들은 브랜드가 대중의 관심을 끄는 이벤트와 연계하여 실시간 정보를 제공함으로써 사용자 참여를 유도하고 브랜드 인지도를 높이는 효과적인 마케팅 전략으로 평가받고 있습니다.2. 오프라인은 디지털로 가는 입구가장 최근 뷰티 리테일 업계의 핵심 이슈 중 하나는 온·오프라인 고객 경험의 통합 전략입니다. Mariam님은 고객이 해외여행 시 현지와 글로벌 앱 간의 전환 문제를 해결하기 위해 매장 내 QR코드를 활용한 앱 다운로드 유도, 현지 특화 혜택 제공과 같은 구체적인 방법을 제안했습니다.또한, 고객 경험의 단순한 온·오프라인 통합이 아닌, 개인화가 함께 이루어지는 것의 중요성을 강조하였습니다. Braze를 사용하는 한 뷰티 앱은, 매장 내 피부 진단 기기를 통한 개인 맞춤형 제품 추천 서비스를 제공하고 있는데요. 해당 사례를 통해 고객의 만족도와 개인화를 강화하는 전략을 살펴볼 수 있었습니다.인플루언서 마케팅을 통해 고객 인게이지먼트를 높이는 전략도 다뤘습니다. 뷰티 산업에는 인플루언서의 영향력이 큰 만큼 고려해볼만한 전략인데요. 고객들이 앱 내에서 특정 미션이나 도전을 완료하면 인플루언서들과 함께 하는 특별한 여행이나 이벤트 참여 기회를 제공하는 등 시도해볼 수 있는 다양한 방식이 있습니다.3. 스토리텔링과 유머를 결합한 브랜딩Mariam님은 고객 채널을 통해 스토리텔링과 게임 요소를 결합하여 고객과 소통하는 캠페인도 제안했습니다. 뷰티 업계에서 특히 효과적인 전략인데요. VIP 고객이나 인플루언서를 대상으로 차별화되고 흥미로운 경험을 제공하는 데 효과적일 가능성이 높습니다.사례로 소개해주신 '도플갱어 이메일' 캠페인은 이메일 마케팅이 얼마나 창의적이고 효과적일 수 있는지를 잘 보여주었습니다. 도플갱어 이메일 캠페인은 고객이 동시에 동일한 메뉴를 주문한 다른 고객을 찾아 연결해주는 독특한 이메일 캠페인으로, 높은 오픈율과 매출 증대를 기록했습니다.4. 팬덤과 게임화(게이미피케이션)의 융합인플루언서 마케팅도 단순 노출에서 참여형 콘텐츠로 진화하고 있습니다. 고객이 직접 캠페인에 참여하고 포인트를 쌓거나 가상의 미션을 수행해 인플루언서 트립과 같은 보상을 받는 구조입니다. 이런 방식은 뷰티, 게임, 엔터테인먼트 산업에서 특히 효과적이며 평범한 '소비자'를 브랜드의 '팬'으로 진화시키는 역할을 한다고 합니다. 국내에는 주로 카카오톡을 활용하여, 친구 간의 경쟁이나 최대한 많이 공유하기를 유도하는 식으로 고객 채널과 게임화를 결합한 캠페인을 진행하는데요. 이런 독톡한 사례를 참고하여, 뷰티 업계의 특성에 맞는 창의적인 캠페인을 기획해볼 수 있을 것 같습니다.마치며이 외에도 다양한 사례를 통해 글로벌 뷰티 업계가 고객 참여와 개인화를 극대화하기 위해 얼마나 다양하고 창의적인 전략을 사용할 수 있는지 확인할 수 있었습니다.가령, 침대 매트리스 프로모션을 위해 한밤중에 "자니?"라는 메시지를 발송한 캠페인은 고객과의 유머러스한 소통을 통해 브랜드 친밀감을 높이고 매출 증대 효과를 거둔 사례로 소개되기도 하였습니다.종합해보면, 요즘 마케팅의 공식은 "데이터 + 크리에이티브 + 유머 + 참여" 네 키워드로 정리할 수 있을 것 같습니다.각 브랜드가 자신만의 언어로 고객과 소통하려면 무엇을 바꿔야 하는지 많은 고민을 하게 했던 시간이었는데요. 더불어 국내에서도 이런 유쾌한 실험들이 더 많아지면 좋겠다는 작은 바람이 들기도 했습니다.산업별 특성에 맞는 혁신적인 전략과 보다 창의적인 아이디어를 통해 고객 경험과 브랜드 가치를 더욱 높여가실 수 있는 계기가 되셨기를 바라며 이만 후기를 마치겠습니다. 😊팀 맥소노미의 '찾아가는 세미나'란?CJ올리브네트웍스의 디지털 마케팅 전문가 그룹 팀 맥소노미가 '데이터'와 '마케팅', 'DT'에 관심있는 기업의 담당자 분들을 직접 찾아뵙고 진행하는 완전 맞춤형 세미나입니다.우리 기업에 딱 맞는 데이터 활용 전략 은 무엇인지, 다른 기업에서는 어떻게 데이터를 활용하고 있는지 유즈케이스가 궁금하시다면 팀 맥소노미에게 연락주세요. 원하시는 그 곳으로 달려가겠습니다!🤗💌 팀 맥소노미의 찾아가는 세미나 문의: marketing@team.maxonomy.net
GWB 세션 스케치 | Braze를 통해 비로소 초 개인화 된 추천 알고리즘
지난 3월, 콘레드 서울에서 Grow with Braze Seoul(GWB)이 개최되었습니다. 해당 컨퍼런스에는 팀 맥소노미의 고객사인 노랑풍선도 참여하여 세션을 진행하였는데요.팀 맥소노미의 박주희 고객 성공 매니저님의 진행 하에 노랑풍선 마케팅부 CRM팀의 김은성님과, 같은 팀의 리더를 맡고 있는 김현주님이 소중한 사례와 인사이트를 공유해주셨습니다.Braze를 통해 비로소 초 개인화 된 추천 알고리즘노랑풍선 | 김현주 CRM 리더노랑풍선 | 김은성 매니저팀 맥소노미 | 박주희 고객 성공 매니저노랑풍선은 국내 1위의 직접 판매 전문 여행사로서, 고객과 직접 소통하는 B2C 온드 채널 중심의 종합 여행사입니다. 고객의 의견을 상품에 즉각 반영할 수 있는 직접 판매 비즈니스 모델을 운영하며, 빠르게 변화하는 고객의 니즈에 대응하고 있습니다. 여행 업계에서도 역시나 마케팅 자동화는 중요한 과제인데요. 노랑풍선 CRM팀에서는 고객의 Activation 강화, Retention 하락 방어, LTV 향상을 위해 초개인화 마케팅 전략을 적극 활용하여 고객의 몰입도와 충성도를 높이는 데 주력하고 있습니다. 또한 고객과 관련된 다양한 데이터를 입체적으로 분석하고, 마케팅 실행이 필요한 병목 현상이나 페인 포인트를 발굴하여 Braze를 통해 개인화 마케팅을 설계하고 최적화하는 업무를 수행하고 있죠.노랑풍선의 자체 추천 알고리즘 세 가지노랑풍선에서는 사용자 DB와 상품 DB에서 수집한 데이터를 바탕으로 사용자 행동 패턴, 선호 경향, RFM 및 LTV 등을 분석하여 개인화된 추천 알고리즘을 개발했습니다. 이를 기반으로 크게 세 가지 추천 알고리즘을 활용하고 있다고 합니다.첫째는 검색어 기반 상품 추천입니다. 고객이 입력한 검색어를 상품의 메타 DB와 매칭 가능한 코드로 변환한 뒤, 웹로그 데이터와 예약 데이터를 결합해 추천 스코어링을 산출하고 있습니다. 이 스코어링을 바탕으로 검색어와 적합도가 높은 상품을 추천합니다.둘째는 유사 상품 추천입니다. 상품 클러스터링과 상품 간 유사성을 계산하는 자카드 거리(Jaccard distance)를 활용하여 특정 상품을 조회 후 이탈하거나 예약 후 취소한 고객에게 비슷한 다른 상품을 제안하는 데 활용하고 있습니다.셋째는 토픽 모델링 기반의 장바구니 상품 추천입니다. 장바구니에 담긴 상품의 텍스트 데이터를 활용한 텍스트마이닝 기법으로 상품의 주요 키워드를 토픽으로 도출한 뒤, 유사한 토픽을 지닌 상품을 스코어링하여 높은 점수순으로 추천하는 방식입니다.이러한 추천 알고리즘을 통해 노랑풍선은 Braze 플랫폼과 연계하여 개인화된 캠페인을 효과적으로 실행하고 있습니다.검색어 기반 상품 추천 알고리즘노랑풍선은 고객의 검색어 데이터를 활용한 개인화 추천 캠페인을 Braze의 다양한 기능과 결합하여 효과적으로 실행했습니다.우선, 사용자가 입력한 검색어 데이터를 추천 알고리즘을 통해 분석하고, 초기 단계에서는 앱 사용자 대상의 모달 형태 인앱 메시지 캠페인으로 베타 테스트를 진행하여 알고리즘의 성과와 효과성을 검증하였습니다. 테스트 이후, 추천 서비스를 자사 메인 페이지 프론트에 API 형태로 임베드하여 본격적으로 운영하기 시작했습니다.이후 기존 인앱 메시지 캠페인을 앱푸시로 채널 전환하여 고객 리타겟팅을 지속적으로 수행하며 이탈 방어 전략을 강화하였습니다. 이 과정에서 Braze의 다음과 같은 기능들을 적극 활용했습니다.Custom HTML 기능으로 여러 추천 상품을 동시에 보여주는 맞춤형 캐러셀 모달을 구현하고, JavaScript를 통해 슬라이드 버튼 클릭률을 측정해 추천 상품의 반응과 구매 전환 성과를 분석Connected Content 기능을 통해 실시간으로 자체 개발한 추천 알고리즘 API에서 추천 상품 데이터를 불러왔으며, 호출된 상세 정보(최저가, 항공, 출발요일, 옵션 포함 여부 등)를 Liquid 문법을 사용하여 고객에게 보다 매력적인 형태로 제공이러한 Braze 기능의 활용으로 개인화 캠페인의 타겟팅 및 메시지 구현 프로세스를 자동화할 수 있었으며, 결과적으로 마케터들이 캠페인 분석과 최적화를 위한 A/B 테스트에 더욱 집중할 수 있는 환경을 구축할 수 있었다고 합니다.토픽 모델링 기반 장바구니 상품 추천노랑풍선은 장바구니 담기를 사용자의 구매 의향이 가장 강력하게 나타나는 행동으로 인식하고, 이를 중심으로 다단계 개인화 캠페인을 체계적으로 운영하고 있습니다. 현재 장바구니를 소재로 총 네 가지 단계의 시나리오 캠페인이 Braze를 통해 진행 중이라고 합니다.첫째, 사용자가 여행 일정표 페이지에 진입하면, Braze 이벤트로 이를 트리거하여 장바구니 담기 행동을 유도하는 슬라이드 타입의 인앱 메시지를 노출합니다.둘째, 장바구니에 담긴 상품이 일정 시간 내 구매로 전환되지 않은 사용자에게는 앱푸시 메시지를 통해 찜한 상품의 마감 임박을 안내하며 재유입을 유도합니다.셋째, 2차 리타겟팅 단계에서는 사용자가 장바구니에 담은 상품과 유사한 상품을 추천 알고리즘을 활용하여 개인화된 상품 추천 메시지를 앱푸시로 전달합니다.넷째, 3차 리타겟팅으로는 다른 사용자들이 가장 많이 장바구니에 담은 인기 상품을 제안하는 앱푸시를 추가로 전달하며, 현재는 이를 EDM(이메일) 채널까지 확장하여 웹훅을 통한 채널 간 연계 테스트도 진행 중입니다.이러한 단계적 캠페인 접근을 통해 장바구니 데이터가 일평균 34.8% 증가하는 등 개인화 캠페인의 성과를 높이는 데 큰 기여를 하고 있으며, 노랑풍선 내에서 진행하는 약 50여 개의 개인화 캠페인 중 가장 높은 퍼포먼스를 나타내고 있습니다.이미 예약을 취소한 고객을 어떻게 불러올까?노랑풍선은 여행업의 특성상 예약과 실제 출발 사이의 리드타임이 긴 점을 고려해, 이미 예약을 취소한 고객을 대상으로도 맞춤형 캠페인을 진행하고 있습니다. 고객이 예약을 취소하면 단순히 이탈 고객으로 간주하지 않고, 고객이 기존에 관심을 보였던 상품과 유사한 여행 상품을 실시간으로 추천하는 알고리즘을 적용하여 다시 예약으로 연결하는 전략을 펼치고 있습니다.예약 취소는 온라인뿐 아니라 오프라인에서도 발생하기 때문에, Braze의 이벤트 수집 방식만으로는 완벽한 타겟팅이 어렵습니다. 따라서 노랑풍선은 별도의 데이터베이스에서 취소 고객 데이터를 API로 실시간 호출하여 Braze와 연동해 활용하고 있으며, 추천된 상품을 앱이 없는 사용자에게도 LMS 채널로 전달하기 위해 Braze의 웹훅(webhook) 기능으로 기존 메시징 솔루션과 연계하여 채널을 확장했습니다.이러한 캠페인을 통해 기존의 매스성 LMS 캠페인 대비 클릭률이 6.8배 증가했고, ROAS 또한 유료 광고 채널 대비 매우 높은 수준으로 나타나 마케팅 비용이 투입되는 채널 중 가장 효과적인 캠페인으로 자리 잡았습니다. 이 캠페인의 더 큰 의미는 고객에게 맞춤형 대안을 제안하여 브랜드 신뢰를 형성했다는 점이며, 단순히 이탈 고객이 아니라 다시 구매로 연결할 수 있는 중요한 접점으로 활용하고 있습니다.동일한 페이지에서 고객별로 다른 경험 제공하기노랑풍선은 Braze의 이벤트 프로퍼티를 활용하여 고객의 상태와 행동 데이터를 수집하고, 동일한 페이지에서도 고객마다 개인화된 경험을 제공합니다. 예약 완료 페이지를 예로 들면, 고객의 상태에 따라 서로 다른 인앱 메시지를 제공하고 있습니다.앱이 설치되지 않은 고객에게는 앱 설치를 유도하는 메시지를 노출예약을 완료했지만 로그인 상태가 아닌 고객에게는 회원 혜택을 안내하며 로그인을 유도광고성 앱푸시 수신에 동의하지 않은 고객에게는 알림 허용을 요청하는 메시지를 보내 앱푸시 채널 모수를 확장이미 기본 정보를 충분히 제공한 고객에게는 추가 정보를 얻기 위한 서베이 인앱 메시지를 띄워 제로파티 데이터를 수집. 이 데이터를 활용해 더욱 세밀한 맞춤형 추천 상품을 제공이처럼 고객별 상태에 따라 차별화된 메시지를 전달하여 참여율과 전환율을 높이고, 궁극적으로 고객 경험의 질을 향상시키며 노랑풍선만의 경쟁력을 강화하고 있습니다.개인화 전략의 미래와 새로운 Braze 활용 방안노랑풍선은 앞으로 개인화 전략을 더욱 발전시키기 위해 먼저 Braze의 Current 기능과 최근 도입한 Amplitude의 Cohort Sync 기능을 결합하여 더욱 다이내믹한 여정별 개인화 캠페인을 구축하는 방안을 테스트 중이라고 합니다. 또한 고객이 메시지를 클릭한 이후에도 일관된 개인화 경험을 제공할 수 있도록 맞춤형 랜딩 페이지를 준비하고 있습니다.현재는 마케터가 직접 메시지 내용과 발송 타이밍, 채널을 설정하고 있지만, 앞으로는 Braze의 AI 기반 최적화 기능을 활용하여 고객별로 최적의 메시지 발송 시간과 채널을 자동으로 결정하고 최적화할 계획도 가지고 있습니다. 초 개인화 된 추천 알고리즘을 넘어 완전 자동화된 추천 알고리즘을 향해 나아가는 것이죠.마지막으로, 현재 활용 중인 인앱 메시지, 앱푸시, LMS 외에도 EDM과 카카오 친구톡 채널까지 확장하여 사용자가 가장 선호하는 채널로 양방향 소통을 이끌어내고, 여러 채널을 동시에 운영하며 고객 맞춤형 멀티채널 전략을 더욱 강화할 예정이라고 합니다.마치며지금까지 노랑풍선의 개인화 마케팅 전략과 Braze 플랫폼 활용 사례를 살펴보았습니다. 고객의 검색어 데이터, 장바구니 행동, 예약 취소 등 다양한 고객 접점을 초개인화된 맞춤형 캠페인으로 전환시켜 고객 경험과 매출 성과를 동시에 높이고 있었습니다. 앞으로 Braze의 AI 기반 최적화 기능과 멀티 채널 전략을 통해 더욱 진화한 개인화 마케팅을 펼쳐 나갈 노랑풍선의 지속적인 성과가 기대됩니다. 유익한 사례를 공유해주신 노랑풍선 김현주님과 김은성님께 다시 한번 감사드립니다.
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