상품을 검색하고, 클릭하고, 장바구니에 담고, 결제하기까지. 고객의 쇼핑 여정은 몇 번의 클릭으로, ‘정말 단순하게’ 끝나는 것처럼 보입니다.
하지만 그 짧은 순간 안에는 수십 개의 화면 전환과 수백 개의 기능, 그리고 그보다 더 많은 데이터의 흐름이 얽혀있습니다.
아직도 많은 팀이 이 복잡함을 과소평가한 채 택소노미(Taxonomy)를 설계하거나 이벤트를 수집하기 시작합니다. 그 결과, '데이터 분석' 단계에서 어려움을 호소하시는 분들이 많습니다.
“이 이벤트는 정확히 어디서 발생한 거지?”
“정의된 경로 외에 다른 트리거 포인트가 있나?”
이런 질문은 서비스가 고도화될수록 더 자주 발생합니다. UI·UX가 개편될 때마다 예외 케이스가 생기고, 처음 정의했던 이벤트 구조는 점점 흔들립니다. 결국 데이터 정리는 계속 밀리고, 어느 순간 서비스 변화의 속도를 따라잡지 못하는 악순환에 빠지게 됩니다.
이러한 악순환을 줄이고 서비스 전체의 맥락 속에서 데이터를 이해하기 위해 필요한 첫 번째 단계가 바로 IA(Information Architecture, 정보 구조도) 설계입니다. 이번 글에서는 IA가 데이터 분석에서 왜 중요한지 알아보겠습니다.
IA(Information Architecture)는 보통 서비스 개발 전 기획 단계에서 사용됩니다.
이는 웹이나 앱 안에 존재하는 수많은 화면, 버튼, 기능을 한눈에 볼 수 있도록 체계적으로 정리한 서비스의 지도이자 목차라고 볼 수 있습니다.
이 단계에서는 서비스의 전체 구조를 체계적으로 정리하고, 각 페이지와 기능을 계층적으로 정의하는 데 중점을 둡니다.
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이렇게 정의된 IA는 와이어프레임과 유저 플로우 설계와 연결되어 발전시킬 수 있는데요.
와이어프레임(Wireframe)이 실제 화면을 기준으로 사용자의 이동 경로를 보여준다면, IA는 그보다 한 단계 위에서 서비스 전체의 계층별 구조를 보여주는 설계도 역할을 합니다.
결국 서비스 구조를 먼저 이해해야만 사용자가 거치는 모든 여정과 흐름을 온전히 파악할 수 있습니다.
그렇다면, 이미 서비스가 출시된 상황에서 다시 IA를 그린다는 건 어떤 의미일까요? 단순히 구조를 정리하거나 문서를 업데이트하기 위한 작업일까요? 사실 그렇지 않습니다.
데이터 분석은 결국 '사용자가 어떤 화면에서 어떤 행동을 했는가'를 해석하는 일입니다. 서비스 구조를 파악하지 않은 채 데이터를 분석하면, 이벤트는 맥락을 잃고 분석은 반복적으로 막힙니다.
IA가 데이터 분석의 출발점인 이유는 명확합니다. 모든 분석의 기준점이 되기 때문입니다. 이제 왜 중요한지, 세 가지로 나눠 알아보겠습니다.
데이터 분석에서 가장 중요한 질문은 이것입니다.
"이 이벤트가 어디서, 어떤 맥락에서 발생했는가?"
IA를 기준으로 각 화면과 기능을 정리해두면, 어떤 페이지에서 어떤 이벤트가 발생해야 하는지를 명확히 정의할 수 있습니다. 즉, IA는 이벤트 매핑의 기준점이 됩니다.
이 기준점이 있으면 분석가는 데이터의 맥락을 잃지 않고, 이벤트가 누락되거나 중복 수집되는 지점을 빠르게 찾아낼 수 있습니다. 문제를 발견하는 시간이 줄어들고, 분석은 더 정확해집니다.
커머스 유저 여정은 단순해 보이지만 꽤 복잡합니다.
일반적인 홈 → 검색 → 상품 상세 → 장바구니 → 주문/결제라는 프로세스에 속하지 않는 예외 케이스와 변형 경로가 많기 때문입니다.
이때 IA로 전체 구조를 보면, 각 단계의 전환과 이탈 지점을 구조적으로 파악할 수 있습니다.
위 사진은 커머스 서비스를 시각화한 IA 예시입니다. 모든 흐름을 한눈에 파악할 수 있습니다.
이처럼 각 화면에서 발생해야 하는 이벤트를 미리 정의해두면, 실제 분석 단계에서 '이 이벤트가 어디서 왔는지' 명확히 정의할 수 있습니다. 또한 서비스가 개편되어도 IA를 기준으로 변경 사항을 추적할 수 있어, 데이터 구조의 일관성을 유지할 수 있습니다.
이처럼 복잡한 사용자 여정 과정을 수반하는 대규모 서비스일수록, IA 설계를 통해 퍼널 설계의 정확도를 높이고 전환율 최적화나 리텐션 분석의 토대를 마련할 수 있습니다.
서비스가 커질수록 이벤트와 프로퍼티는 점점 복잡해집니다.
이때 IA는 전체 서비스의 지도 역할을 합니다. 어떤 화면이 어떤 기능과 연결되는지, 새로운 기능이 추가되면 어디에서 구조가 변하는지를 IA를 통해 빠르게 파악할 수 있습니다.
이런 구조적 기준이 있으면, 이벤트 네이밍, 프로퍼티 정의, 페이지 기준 등 데이터 표준화 작업을 쉽게 검증할 수 있습니다. 결국 IA는 단순한 설계 문서를 넘어, 데이터 분석 유지보수 비용을 줄이는 강력한 도구가 됩니다.
서비스가 커질수록 '어디서 문제가 생겼는지', '이 이벤트가 정확히 어디서 발생했는지'를 빠르게 파악하는 기준이 필요합니다. IA는 바로 그 기준을 만들어주는 작업입니다.
IA를 통해 서비스 흐름을 구조적으로 정리하면, 이벤트 수집 지점을 명확히 파악할 수 있고, 퍼널 설계와 데이터 분석의 정확도를 높일 수 있습니다. 더 나아가 팀 간 커뮤니케이션 비용을 줄이고, 데이터 거버넌스 체계를 탄탄하게 만들 수 있습니다.
결국 IA 설계는 '지금 당장의 효율'을 위한 일이 아닌, 장기적으로 데이터 분석 비용을 줄이기 위한 투자입니다. ‘지속 가능한 데이터 분석 환경' 구축을 시작하고 싶다면, 지금 바로 마티니와 만나보세요.
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데이터 분석환경 구축을 위한
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‘안녕하세요, {이름} 님’에 그치던 개인화는 발전을 거듭했습니다. 현대의 소비자들은 자신이 누구인지, 무엇에 관심이 있는지, 현재 어떤 위치에 있는지 반영하는 경험을 기대합니다. 결국, 이러한 기대를 충족하는 브랜드가 경쟁에서 우위를 점할 수 있습니다.
개인화를 위해서는 ‘개인화’를 위해 필요한 데이터가 제대로 수집되어야 합니다. 수집된 데이터는 세그먼트 구성부터 메시지에 이르기까지 다양하게 활용됩니다. 정확한 데이터가 수집될 때, 보다 효과적인 개인화가 가능해집니다.
이 때 활용하는 것이 이벤트 택소노미(Event Taxonomy)입니다. 이벤트 택소노미는 앞으로 수집할 데이터의 설계도 역할을 합니다.
개인화 플랫폼은 고객이 명시적으로 제공하는 데이터인 제로 파티 데이터(Zero Party Data)부터, 이벤트 택소노미를 기반으로 쌓인 서드 파티 데이터(3rd Party Data)에 이르기까지 다양한 고객 데이터 소스를 활용합니다.
위에서 소개한 예시 외에도 다음과 같은 데이터를 개인화 플랫폼에서 활용할 수 있습니다.
고도화된 개인화를 위해서는 과거의 데이터가 아닌 ‘현재의 데이터’가 필요합니다. 실시간 데이터 동기화, 이벤트 스트리밍, 오픈 API를 브레이즈와 결합하여 수준 높은 개인화 캠페인을 구현해 보세요.
실시간 데이터를 활용하면 다음과 같은 이점이 있습니다.
장바구니에 담긴 상품 정보를 활용하여 크로스셀링을 유도하는 인앱 메시지(IAM) 사례입니다. 유저가 상품을 장바구니에 담았을 때 즉각적으로 노출하여, 연관 상품을 함께 구매할 수 있도록 합니다. 장바구니에 담긴 상품 이름, 이미지를 비롯해 하루동안 연관 상품을 구매한 사람 수를 함께 노출하여 동조 심리를 자극합니다.
유저에게 발급된 쿠폰 정보를 활용한 캠페인 사례입니다. 실제 발급된 쿠폰 이름을 메시지에 활용하고, 소멸 시점을 함께 안내해 구매를 유도할 수 있습니다. 이와 같은 개인화 캠페인은 메시지뿐만 아니라 발송 시점에도 개인화를 활용하여 각 유저별로 쿠폰 만료일이 도래했을 때 메시지가 자동으로 발송되도록 설정할 수 있습니다.
API를 활용해 실시간으로 불러오는 데이터는 개인화에 활용할 때 강력한 효과를 발휘합니다. 고객이 위시리스트에 넣어뒀거나, 장바구니에 추가한 상품 데이터를 바탕으로 실시간 할인 정보를 제공할 수 있습니다. 실제 고객이 구매 의사를 가지고 있는 상품을 활용하고, 시간/혜택 등이 한정되어 있다는 점으로 손실회피 경향을 자극해 높은 전환 성과를 기대할 수 있습니다.
브레이즈는 조건별 개인화를 넘어, 1:1 개인화 시대를 만들어 나가고 있습니다. AI를 활용해 개별 유저에게 발송되는 메시지, 채널, 발송 시간까지. BrazeAITM와 함께 활용할 수 있는 모든 데이터를 활용해 개인화 그 이상의 개인화를 구현해 보세요.
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브레이즈는 최근 AI 기반 CRM 마케팅 개인화 서비스를 제공하는 오퍼핏(OfferFit)을 인수했습니다. 이를 통해 Braze AI Decisioning Studio 조직을 새롭게 구성하며, AI CRM으로서의 역량을 강화하고 있습니다.
올해 Braze Forge 2025에서는 이러한 변화가 더욱 명확히 드러났습니다. 신규 기능 대부분이 AI와 관련되어 있었고, 주요 세션들도 AI를 중심으로 진행되었습니다. 이러한 흐름은 CRM 마케팅 환경이 빠르게 변화하고 있음을 보여줍니다. AI를 활용한 개인화와 자동화는 이제 선택이 아닌 필수가 되고 있습니다.
그렇다면 CRM 마케터는 어떻게 AI를 효과적으로 활용하고, 성과를 극대화 할 수 있을까요? 이번 아티클에서는 Braze Forge 2025의 내용을 바탕으로, CRM 마케터의 AI 활용 전략을 살펴보겠습니다.
혹시 AI를 활용하면서 기대와 다른 결과로 인해 오히려 더 많은 리소스를 소모한 경험이 있지 않나요? 실제로 한 글로벌연구에 따르면, 약 60%의 마케터들이 AI 도입 후 생각보다 성과가 개선되지 않거나 약화되었다고 응답했습니다.
이러한 상황을 방지하려면 AI가 마케팅에서 어떤 역할을 수행할 수 있는지 명확히 이해해야 합니다. BrazeAI Decisioning Studio 리더인 George Khachatryan은 Forge 2025에서 AI의 기능을 다음과 같이 정의했습니다.
ChatGPT, Claude 등 LLM(Large Language Model)의 대표적인 방법입니다.
이탈 예상 고객을 붙잡을만한 카피 작성해 줘.
이 방법은 AI 토큰 단위로 텍스트를 이해하고 처리하며, 기존 문맥을 토대로 원하는 요구사항에 맞게 업무를 처리할 수 있습니다. 마케팅에서는 AI를 활용한 카피라이팅, 이미지 제작, 세그먼트 쿼리 작성 등이 생성형 타입의 머신러닝 형태에 해당됩니다.
브레이즈는 AI Copywriting, AI Image Generator, AI Query Builder 등의 기능을 통해 생성형 AI를 제공합니다. 추가로 SQL Segment Extensions와 Liquid Assistant 기능도 마케터가 복잡한 작업을 쉽게 처리할 수 있도록 돕습니다.
유저가 이미 수행했던 과거의 행동 데이터를 바탕으로 미래의 행동을 예측하는 방법입니다.
이 유저가 재구매를 할까?
예측을 위한 머신러닝은 '예' 또는 '아니오'처럼 명확한 답이 있는 질문에 적합합니다. "이 주식 가격이 오를까?", "내일 비가 올까?"와 같은 질문이 대표적인 예입니다. 마케팅에서는 이미 특정 행동을 수행한 유저들의 데이터를 학습합니다.
예를 들어, 과거에 이탈한 유저들과 구매한 유저들의 행동 패턴을 분석하여, 현재 유저 중 '이탈할 가능성이 높은 유저'나 '구매할 가능성이 높은 유저'를 예측합니다.
브레이즈는 이러한 예측기능을 제공합니다. Predictive Churn은 유저의 이탈 가능성을 예측하고, Predictive Events는 특정 전환 행동(구매, 가입 등)이 발생할 가능성을 예측합니다. 두 기능 모두 유저의 과거 행동 데이터를 학습하여 미래를 예측하는 방식으로 작동합니다.
패턴매칭은 유저의 행동에서 특정 패턴을 찾아내는 머신러닝 방법입니다.
메시지를 몇 시에 보내는게 좋을까?
예측과 마찬가지로 유저의 과거 행동 데이터를 분석하지만, 명확한 정답이 정해져 있지 않다는 점에서 차이가 있습니다. '예' 또는 '아니오'로 답하는 대신, "이 유저는 오후 7시에 푸시 알림을 가장 잘 확인한다"처럼 구체적인 패턴을 찾아냅니다.
마케팅에서는 전환한 유저와 행동 패턴이 유사한 타겟을 찾는 유사타겟(Lookalike) 분석이나, 비즈니스 성장을 이끄는 핵심 지표인 북극성지표를 발굴하는 데 활용됩니다.
브레이즈는 이러한 패턴매칭 기능을 Intelligence Suite로 제공합니다. Intelligent Timing은 유저별 최적의 메시지 발송 시간을, Intelligent Selection은 가장 효과적인 메시지 변형을, Channel Filter는 유저가 선호하는 채널을 학습하여 제안합니다.
사람이 아닌 AI가 의사결정을 하게 만드는 것이 목표입니다.
지금 우리는 무엇을 해야할까?
앞서 살펴본 예측, 패턴매칭, 생성형 AI는 모두 결과물을 제시하고 최종 의사결정은 사람이 내린다는 공통점이 있었습니다. 반면 의사결정형 AI는 설정된 KPI를 최적화하기 위해 스스로 판단하고 행동할 수 있습니다.
마케팅에서는 개인화와 상품 추천에 주로 활용할 수 있습니다. 어떤 유저에게 어떤 메시지를 보낼지, 어떤 제품을 추천할지, 심지어 메시지를 보낼지 말지까지 AI가 직접 결정합니다.
브레이즈는 이러한 의사결정형 AI를 여러 기능으로 제공합니다. 이번에 새롭게 공개된 AI Decisioning Studio와 AI Agent Console을 비롯해, AI Recommendation 기능을 통해 고객 데이터 기반의 AI 기반 의사결정을 실행할 수 있습니다.
그렇다면 CRM 마케터들은 어떻게 활용 수준을 파악하고, 더 적극적으로 AI를 활용할 수 있을까요? CRM 마케팅을 위한 AI 활용 전략은 크게 세 단계로 구분할 수 있습니다.
AI를 사용하지 않거나 생성형 AI만 일부 쓰는 경우
AI를 전혀 사용하지 않거나, 생성형 AI만 제한적으로 활용하는 경우 해당되는 단계입니다. 이 단계에서는 분석, 콘텐츠 생성, 의사결정의 부분에서 대부분을 사람이 직접 수행하기 때문에 작업 속도가 느립니다.
생성형 AI로 생성·예측·패턴 분석을 하지만, 최종 의사결정은 사람이 수행하는 경우
생성형 AI, 예측 모델, 패턴매칭을 활용하지만 최종 의사결정은 사람이 수행하는 단계입니다.
의사결정을 위한 분석과 실행 과정에서 효율이 크게 향상됩니다. 다만, 분석 결과를 바탕으로 한 룰 기반 개인화가 이루어질 뿐, 진정한 1:1 매칭 개인화라고 보기는 어렵습니다.
모든 의사결정을 AI 기반으로 진행하는 경우
생성, 예측 모델, 패턴 매칭에 더불어 AI의 의사결정까지 활용하는 경우 해당되는 단계입니다. 모든 유저의 개별 데이터를 바탕으로 분석하고 의사결정을 내리기 때문에, 진정한 1:1 개인화가 가능합니다.
이 단계에서는 모든 과정이 AI를 통해 자동화되어 훨씬 빠르고 유연하게 대응할 수 있습니다. 마케터는 AI가 학습하고 의사결정을 내릴 수 있도록 방향성과 전략을 제시하는 지휘자 역할을 하게 됩니다. 반복 작업에서 벗어나 더 상위 차원의 업무를 수행하며, 결과적으로 유저의 만족도를 높일 수 있습니다.
몇 년 전 '자동화'와 '개인화'는 CRM 마케팅의 패러다임을 바꾸며, 마케터의 업무 방식과 핵심 역량을 완전히 새롭게 정의했습니다. 앞으로 AI를 통해 수행할 수 있는 CRM 마케팅 업무는 더욱 다양해질 것입니다.
이는 CRM 마케팅이 비즈니스에 미치는 영향력이 더욱 커진다는 의미입니다. 따라서 마케터의 역할도 변화할 것으로 예상됩니다. 마케터는 실행 중심의 업무보다는 메시지 구성, 타겟 설정, 발송 시점 결정과 같은 전략 수립에 집중하게 될 것입니다. 주어진 리소스를 효율적으로 배분하는 역할이 더욱 중요해질 것입니다.
브레이즈는 이러한 변화에 대응하기 위해 AI 기능을 지속적으로 강화하고 있습니다. 마케팅 AI를 활용해 마케팅 업무를 효율화하고, 성과를 내는 본질에 집중하고 싶다면 지금 바로 마티니에 문의해 보세요.
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성과를 내는 CRM,
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사실 브레이즈에는 기존에도 CRM 업무 효율성을 높이고, 더 높은 성과를 가져오는 다양한 AI 기능들이 존재했습니다.
이번에는 기존에 존재했던 BrazeAI 기능들을 정리하겠습니다.
유저 행동 패턴에 따른 최적의 메시지 선택
Intelligence Suite는 고객의 기존 데이터를 바탕으로 패턴을 예측하여 메시지에 적용할 수 있는 기능입니다.
기존에 개별 유저들이 어떤 채널에 잘 반응하는지, 몇 시에 주로 메시지를 열어보는지 패턴을 분석합니다. 분석한 내용에 따라 ‘앱푸시(App Push)에 자주 반응 하는 그룹’ 처럼 타겟팅에 활용하거나, 개별 유저가 잘 반응 하는 시간에 메시지를 개별 발송 할 수도 있습니다.
Intelligence Suite에 포함되는 상세한 기능들은 아래와 같습니다.
유저의 행동을 예측
Predictive Suite는 유저의 기존 행동 데이터를 토대로 다음의 행동을 예측하는 기능입니다. BrazeAI에는 크게 두 가지의 예측 모델이 존재합니다.
Predictive Churn을 활용하여 이탈 예상 유저, 이탈 위험군 유저를 타겟하여 스페셜 오퍼를 제공하는 등 이탈 방지 캠페인에 활용할 수 있습니다. 반면 Predictive Events는 재구매 가능성이 높은 사람들을 타겟하거나, 카카오/문자 같은 유료채널을 구매 가능성이 높은 유저위주로 발송하여 비용 효율화에도 사용할 수 있습니다.
가장 효과적인 구매 유도 도구
상품추천 기능은 유저의 구매를 이끌어내기에 아주 효율적인 도구입니다. 다만, 상품추천을 하기 위한 엔진 개발이 마케터에게는 굉장히 어려운 일인데요. BrazeAI의 AI Recommendation을 활용하면 다양한 추천 엔진을 CRM 메시지에 활용할 수 있습니다.
상품추천은 유저의 구매 여정을 돕는 일종의 가이드 역할도 하기 때문에, CRM 자동화 캠페인에서 꼭 활용해보시길 권장드립니다.
마케팅 생산성의 극대화
브레이즈의 캠페인 셋팅 화면에서 즉시 메시지 카피를 생성하고 적용할 수 있습니다. 언어 뿐만 아니라 대략적인 문장 길이와 메시지 톤까지 설정할 수 있어 활용도를 높일 수 있습니다.
브레이즈 대시보드 내에서 DALL·E 3를 활용하여 이미지를 생성할 수 있습니다.
이미지 생성을 위한 가이드를 입력한 이후, 생성된 이미지 내에서 원하는 이미지를 선택하여 메시지에 즉각 활용할 수 있습니다.
기존 유저에게 발송되는 CRM 메시지의 특성상, 잘못된 메시지 발송의 리스크는 타 마케팅 대비 더 크다고 볼 수 있습니다.
그러나 BrazeAI의 Content QA를 활용하면 오탈자 검수, 문법 체크, 문체 조정 등 메시지에서 발생할 수 있는 리스크를 관리할 수 있습니다.
Liquid는 브레이즈에서 다양한 개인화를 가능하게 하는 효과적인 도구입니다. 그러나 처음에는 배우고 활용하기 어렵다는 문제가 존재하는데요. AI Liquid Assistant를 활용하면 자연어로 질문하고, 완성된 Liquid 구문을 받을 수 있습니다.
브레이즈의 Query Builder는 재구매 주기 파악, 연관 상품 분석 등 CRM 캠페인을 위한 분석을 확장해주는 유용한 도구입니다. SQL Query Builder에서도 AI를 활용하여 원하는 분석을 위한 쿼리를 제작할 수 있습니다.
Segment Extension은 Query Builder와 유사하게 쿼리문을 작성해서 활용합니다. Query Builder가 분석을 위한 도구라면, Segment Extension은 쿼리의 결과에 해당하는 유저들을 바로 캠페인의 타겟으로 활용할 수 있게 해줍니다.
AI SQL Generator를 활용하여 SQL Segment Extensions 활용을 위한 쿼리문을 간편하게 제작할 수 있습니다.
다음 콘텐츠에서는 CRM 마케팅에서 AI가 어떤 식으로 활용될 수 있을지, Forge 2025에서 공개된 내용을 바탕으로 개념을 정리하고 활용 사례를 공유드리고자 합니다.
Landing Page 기능이 베타 버전으로 배포되었습니다.
브레이즈 Landing Page를 활용하여 랜딩페이지 제작뿐만 아니라 랜딩페이지 내 유저의 상호작용 데이터를 바로 브레이즈에 수집할 수도 있어, 다양한 시나리오를 통해 전환과 인게이지먼트를 이끌어낼 수 있습니다.
Landing Page와 관련하여 주목할만한 점은 아래와 같습니다.
이제 CDI(Cloud Data Ingestion) 기능을 활용하여 Amazon S3와도 연결이 가능해졌습니다.
CDI를 활용하면 별도 개발 없이도 DW(Data Warehouse)의 데이터를 Braze로 전송하여, 보다 민첩한 데이터 활용이 가능해집니다. 수집할 데이터에 변동사항이 잦거나, 개발 리소스 확보가 어려운 고객사에서 특히 유용하게 사용될 수 있습니다.
이제 Canvas에서 시나리오별 템플릿(Template)이 제공됩니다.
템플릿을 활용하여 캠페인 기획 및 세팅에 소요되는 시간을 절약할 수 있고, 템플릿을 기반으로 아이디어를 확장시킬 수도 있습니다.
아직 Canvas를 활용하지 않고 있거나, Canvas가 익숙하지 않으신 분들은 Canvas 템플릿으로 시작해보셔도 좋을 것 같습니다.
Canvas에서 변경사항들을 트래킹할 수 있는 편의기능이 추가되었습니다.
Canvas는 유저 저니에 맞춰 CRM 시나리오를 구현하는 기능으로 다양한 시나리오들을 구성할 수 있습니다. 그만큼 메시지를 구성하는 스텝들도 많아져, 수정사항 발생 시 히스토리 확인에 어려움이 있으셨을텐데요.
이제는 대시보드에서 Changes Since Last Viewed 버튼을 눌러 그 변경 기록들을 확인해볼 수 있습니다.
매년 미국에서 열리는 Braze Forge는, 전 세계 마케팅 리더와 업계 전문가들이 한 자리에 모이는 대표적인 글로벌 마케팅 컨퍼런스입니다. Forge 현장에서는 마케팅 트렌드와 최신 기술을 직접 확인할 수 있습니다. 마티니는 브레이즈의 공식 파트너사 자격으로 초청받아, 현장에서 마케팅 분야에서의 AI 활용 트렌드와 주요 글로벌 기업의 마케팅 사례를 직접 확인하고 있습니다.
Forge 현장에서는 글로벌 기업의 최신 기술과 함께, 업계 흐름을 확인할 수 있습니다. 마티니 팀 또한 세계 각지에서 모인 마케팅 전문가들과 함께, 새로운 아이디어를 공유하면서 풍부한 영감과 실질적인 인사이트를 얻고 있습니다.
마케터는 이제 단순히 AI를 ‘활용’하는 단계를 넘어, 의사결정 과정 전반에서 AI와 함께 일하고 있습니다. 데이터 기반으로 고객의 다음 행동을 예측하고, 마케팅 전략을 최적화하는 AI 의사결정(AI Decisioning)은 선택과 집중을 돕는 강력한 도구가 되고 있습니다.
OfferFit 공동 창립자인 George Khachatryan의 주도로 진행된 AI Marsterclass 세션에서는, 실제 데이터를 활용해 의사결정 모델을 설계하는 실습이 진행되었습니다. 마티니는 해당 세션을 통해 캠페인 기획과 실행 단계에서 AI를 어떤 방식으로 활용할 수 있는지 깊이 있는 인사이트를 얻었습니다.
AI를 잘 활용한다면, 유저의 다음 행동을 예측하고, 주요 지표를 최적화하며, 세그먼트에 적합한 방향을 설정하는 것을 넘어 모든 유저에게 일대일로 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다.
마티니는 세션을 통해 새롭게 공개된 BrazeAI 기능을 가장 먼저 확인하고, 이를 활용해 CRM 마케팅을 고도화할 수 있는 방법에 대해 고민하고 있습니다.
고객들은 더 이상 일방향의 메시지에 반응하지 않습니다. 해당 세션에서는 RCS, 카카오톡 등 양방향 메시징 채널을 활용하여 고객의 공감을 불러일으키는 방법에 대해 논의했습니다.
마티니는 해당 세션을 통해 국내에 아직 많이 알려지지 않은 RCS 사례를 가장 먼저 학습하고 더 높은 수준의 고객 참여를 불러일으킬 수 있는 캠페인에 대한 인사이트를 얻었습니다.
CRM 마케팅이 점차 보편화되면서, 유저들은 비즈니스로부터 너무 많은 메시지를 받고 있습니다. 결국 고객들은 메시지에 피로감을 느끼고, 브랜드에 반감을 느끼기도 합니다. 이 세션에서는 올바른 전략, 그리고 기술을 통해 메시지 우선순위를 관리하는 방법에 대해 논의합니다.
마티니는 세션의 다양한 사례를 통해 보다 효과적인 방법으로 메시지 우선순위를 관리하면서 고객과의 관계를 긴밀하게 유지하기 위한 방법을 고민할 예정입니다.
Braze Forge 2025
주최 | Braze
일시 | 2025년 9월 29일 - 2025년 10월 1일
장소 | Virgin Hotels Las Vegas
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마케터들이 가장 두려워는 지표가 있습니다. 바로 '이탈률'입니다. 지난달 대비 이탈률이 또 올랐다면, 많은 담당자들은 급하게 이탈 고객 복귀(윈백) 캠페인을 기획하거나 할인 쿠폰을 발송하는 등 ‘발등에 불 떨어진’ 캠페인을 진행하곤 합니다.
하지만 문제는, 이탈률 상승을 확인하는 시점에는 이미 고객들이 떠난 상태라는 점입니다. 사후 분석으로는 무엇이 잘못되었는지 파악할 수 있지만, 이미 이탈한 유저를 되돌리기는 어렵습니다.
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실제로 한 글로벌 연구에 따르면, 신규 고객 확보 비용은 기존 고객 유지 비용보다 5~7배 더 많이 소요된다는 연구 결과가 있습니다. 반대로 생각해보면, 고객 이탈을 미리 감지해 고객 유지율을 단 5%만 높여도 25%에서 95%까지 수익을 증가시킬 수 있다는 의미입니다.
그렇다면 고객이 떠나기 전에 이런 신호를 조기에 포착하고, 장기 고객으로 전환시킬 수 있는 방법은 무엇일까요? 이 아티클에서는 이탈 예방을 위해 주목해야 할 지표와 행동 패턴, 그리고 고객 리텐션을 높이는 실무 전략을 알아보겠습니다.
먼저 고객의 이탈을 방지하기 위해서는 이탈의 본질을 제대로 파악하는 것이 중요합니다. 이탈에는 두 가지 일반적인 유형이 있습니다.
결제 오류나 시스템 장애로 인한 비자발적 이탈은 마케터가 통제하기 어렵습니다. 하지만 고객 행동 데이터에서 나타나는 자발적 이탈 신호들의 패턴들(로그인 감소, 사용량 감소, 메시지 참여도 하락 등)은 충분히 사전에 감지할 수 있습니다. 그렇다면 많은 팀들은 왜 여전히, 고객이 보내는 신호를 놓치고 있는것일까요?
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바로 '이탈률'이라는 결과에만 집중하기 때문입니다.
대부분의 마케터들은 해당 지표에 대한 뒤늦은 대응으로 이미 떠난 고객에게 이탈 고객 복귀(윈백) 캠페인 예산을 쓰고, 할인 쿠폰을 보내고, 이메일을 발송하는 일만 반복하곤 합니다.
하지만 진짜 중요한 건 고객이 떠나기 전 보이는 행동 변화의 패턴을 먼저 읽는 것입니다. 고객 이탈은 갑작스러운 결정이 아니라 고객이 보내는 여러 신호들을 놓친 결과이기 때문입니다.
'자발적 이탈 신호'든 '비자발적 이탈 신호'든, 이를 방치하면 팀 효율성, 캠페인 성과, 브랜드 건강 모두에 부정적인 영향을 미칠 수 있기 때문에, 데이터에서 '무엇을' 봐야 하는지, '어떻게' 대응해야 하는지만 알면 충분히 막을 수 있습니다. 그렇다면 어떤 지표로 이탈 직전 신호를 포착할 수 있을까요?
글로벌 CRM 솔루션 브레이즈는 모든 이탈 방지 모델에 아래 주요 신호들이 필수적이라고 강조합니다.
이런 신호들을 데이터로 포착하기 위해서는, 명확한 행동 지표 설정이 필요합니다. 구체적으로는 '유지 및 이탈 지표', '참여 및 행동 신호', '경험 및 만족도 측정 항목' 세 가지 영역으로 나눌 수 있습니다.
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이런 부정적인 신호들을 지표를 통해 관리하면, 실제 유저 이탈의 문제가 발생했을때 미리 감지하여 대처할 수 있습니다.
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문제를 인식했다면 이제 이탈 예정 유저에게 어떤 전략을 펼칠지 고민해야 합니다. 이탈 방지의 핵심은 속도와 정확성입니다. 브레이즈를 사용하면 이탈 신호를 자동으로 감지하고 즉시 대응할 수 있습니다.
브레이즈는 실시간 세분화와 개인화된 고객 여정을 통해 단순한 문제 발견을 넘어 고객 라이프사이클 전반에 걸쳐 연결된 경험을 제공합니다. 실제로 이런 전략이 어떻게 작동하는지, 위 사례를 통해 브레이즈의 핵심 기능들을 바탕으로 구체적인 이탈 방지 방법을 살펴보겠습니다.
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브레이즈의 Dynamic Segment 기능을 사용하면 고객 행동에 기반한 그룹을 쉽게 만들 수 있습니다. '제주도 여행 검색 후 3일간 미접속', '장바구니 3회 이상 포기', '푸시 오픈율 30% 이하 하락' 같은 구체적인 위험 신호별로 고객 그룹을 자동 생성할 수 있습니다. 이런 세그먼트는 실시간으로 업데이트되어 위험 고객을 놓치지 않습니다.
Braze Predictive Suite를 통해, 각 고객이 언제쯤 떠날지 미리 예측 가능한 시스템을 구축할 수 있습니다. 고객의 검색 패턴, 접속 간격, 참여도 변화를 종합 분석해 이탈 위험도를 점수로 매깁니다. 예를 들어 7일간 여행 상품을 검색하다가 갑자기 접속이 끊긴 고객에게 높은 이탈 위험 점수를 부여해 우선 대응 대상으로 분류합니다.
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Canvas 기능을 통해 마케터가 이메일, 푸시, SMS, 앱 내, 웹 등 다양한 채널에서 메시지를 효과적으로 전달할 수 있습니다. 접속이 끊긴 고객에게 첫 번째는 푸시로 여행 상품을 추천하고, 반응이 없으면 이메일로 할인 쿠폰을 보내고, 그래도 반응이 없으면 SMS로 마지막 어필을 하는 단계적 접촉 시나리오를 브레이즈 Canvas로 자동화할 수 있습니다. 각 단계에서 고객이 반응하면 여정을 종료하도록 설정하면 됩니다.
브레이즈는 Liquid 템플릿, Connected Content, AI 기반 아이템 추천 등 다양한 개인화 도구를 지원합니다. 이런 기능을 통해 브랜드는 각 사용자의 상황, 행동, 선호도에 맞춰 콘텐츠를 맞춤화하여 재참여 및 장기 고객 유지 가능성을 높일 수 있습니다.
예시로, "안녕하세요 고객님" 대신 "지난번 관심 보이신 제주도 여행 패키지에 특가 혜택이 추가되었어요"처럼 실제 검색 이력을 반영한 메시지를 보낼 수 있습니다.
이탈 방지 전략은 고정되어 있지 않기 때문에, 다양한 채널을 통해 어떤 메시지가 더 효과적인지 확인하고 계속 개선해야합니다.
"지금 예약하면 30% 할인" vs "내일까지만 특가" 같은 메시지 톤 차이나, 오전 9시 vs 오후 7시 발송 시간, 할인율 차이를 A/B 테스트로 비교 분석합니다. 마티니에는 이런 최적화를 통해 검색 후 이탈 고객의 재참여와 전환을 이끌어낸 경험이 있습니다.
결국 핵심은 고객의 미세한 행동 변화부터 복합적인 이탈 신호까지 브레이즈 같은 하나의 플랫폼에서 통합 분석하고, 개인별 맞춤 대응 전략을 자동 실행해야한다는 점입니다. 마티니는 국내 브레이즈 공식 파트너사로 이런 예측 모델 구축부터 크로스채널 캠페인 최적화까지 체계적으로 지원하고 있습니다.
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고객의 이탈 신호를 놓치지 않으려면 단편적인 대응이 아닌 통합 시스템이 필요합니다. 모든 고객 데이터를 하나로 연결하고, 위험 신호를 실시간으로 감지하며, 적합한 시기에 개입할 수 있는 구조를 만들어야 합니다.
이를 위한 통합 시스템 구축 방법으로는 먼저 고객 데이터의 통합(중앙화)를 추천드립니다. 행동 신호, 참여 내역, 지원 상호작용, 제품 사용 데이터를 통합된 고객 뷰로 연결해야 실시간 대응이 가능합니다. 그다음에는 위험 고객군 파악을 통해 지난 14일간 미참여 유저나 취소 페이지 방문 후 이탈하지 않은 고객 등을 자동으로 분류할 수 있는 시스템이 있어야 합니다.
하지만 가장 중요한 것은, ‘실제로 이탈이 발생하는것을 막기 위한’ 신속한 대응입니다. 로그인 실패나 장바구니 포기 같은 이탈 신호가 나타나는 즉시 자동화된 재참여 여정이 시작되어야 합니다. 또한 목표 달성을 위한 단계별 계획 수립을 통해 온보딩 중단 유저와 기존 고객 이탈에 각각 다른 접근법을 적용해야 합니다.
이런 체계적인 이탈 방지 시스템을 구축하려면, 브레이즈 같은 전문 플랫폼 도입을 권장합니다. 실시간 고객 분석, 여러 채널을 통한 메시지 발송, 이탈 예측 기반 대응을 수작업으로 처리하기엔 한계가 있기 때문입니다. 자동화된 시스템으로 효과적인 고객 유지 전략을 실행할 수 있습니다.
지금 마티니와 함께 국내 비즈니스에 딱 맞는 브레이즈 도입을 통해, 데이터 기반 고객 이탈 방지 전략을 세워보세요.
북극성 프레임워크는 단일 지표인 북극성 지표를 기반으로 한 프로덕트 관리 모델로, 고객이 프로덕트에서 얻는 가치를 가장 잘 나타냅니다. 북극성 지표는 좋은 제품 전략 프레임워크지만, 오해하거나 잘못 사용하면 팀의 방향성이 틀어질 수 있습니다. 따라서 지표를 올바르게 설정하는 것이 매우 중요합니다.
모든 프로덕트에는 북극성 지표가 필요합니다. 북극성 지표는 비즈니스에 더 나은 방향성을 제시하고, 명확한 우선순위를 설정하고, 리소스를 절감하는 데 도움이 되기 때문입니다.
이번 아티클에서 북극성 지표란 무엇이며, 좋은 북극성 지표를 설정하기 위해서 어떤 것을 고려해야 하는지 알아보세요.
북극성 지표는 프로덕트의 성패를 측정하는 핵심 척도입니다. 이 지표는 프로덕트 팀이 해결하려는 고객의 문제와 이를 통해 얻고자 하는 수익의 관계를 정의합니다.
특히, 북극성 지표를 통해 다음과 같은 내용을 확인할 수 있습니다.
많은 기업에서 프로덕트 팀의 성공은 비즈니스에 미치는 영향이 아닌, 얼마나 많은 일을 하느냐에 따라 결정됩니다. 하지만 ‘임팩트’ 중심의 문화가 없다면 비즈니스의 방향에 영향을 미치기 어렵습니다. 북극성 지표가 없다면 프로덕트 중심으로 성장하는 기업이 되기 어렵습니다.
북극성 지표는 프로덕트 내 고객 행동에 대한 깊은 이해에서 비롯되어야 합니다. 고객의 ‘아하 모먼트’를 찾는 것도 비슷한 맥락입니다. 고객이 유입 초기 프로덕트에 머무는 순간을 찾았다면, 효과적인 북극성 지표를 찾았다고 할 수 있습니다.
즉, ‘DAU(Daily Active Users)’ 또는 ‘회원가입 수’와 같은 지표는 좋은 북극성 지표가 될 수 없습니다. 일회성으로는 유용할 수 있지만 고객이 프로덕트에 대해 무엇을 중요하게 생각하는지는 알 수 없기 때문입니다. 프로덕트 팀에서 느끼는 고객 가치를 북극성 지표와 연결하지 못한다면, 비즈니스는 잘못된 방향으로 흘러갈 수 있습니다.
북극성 지표를 잘 설정했다면, 그 지표만 보더라도 누구나 프로덕트가 어떤 가치를 추구하는지 쉽게 이해할 수 있어야 합니다. 북극성 지표는 단순한 숫자가 아니라 기업의 전략과 비전을 한눈에 보여주는 역할을 합니다. 조직 내부에서는 팀과 부서가 같은 목표를 바라보도록 돕고, 외부에서는 기업이 궁극적으로 어떤 문제를 해결하고자 하는지를 설명하는 공용 언어가 될 수 있습니다.
예를 들어 여행 플랫폼에서 ‘재방문 고객 비율’을 북극성 지표로 설정했다면, 플랫폼이 일회성 예약을 넘어 장기적으로 고객 경험을 개선하는 전략을 갖고 있다는 점을 확인할 수 있습니다. 이처럼 좋은 북극성 지표는 프로덕트가 만들고 있는 핵심 가치를 드러내야 합니다.
좋은 북극성 지표는 성공의 선행 지표가 됩니다. 월별 매출이나 사용자당 평균 매출(ARPU)과 같은 후행 지표는 프로덕트의 영향력을 설명하는 지표가 되기 어렵습니다. 이 지표는 매출을 예측하기보다는 과거에 무슨 일이 일어났는지를 파악하는 지표입니다.
적합한 북극성 지표를 선택하는 첫 번째 단계는, 비즈니스가 어떤 ‘게임’을 하고 있는지 파악하는 것입니다. 여기서 게임이란 ‘핵심 고객 참여 모델’을 의미합니다. Amplitude(앰플리튜드)에서 프로덕트에 대한 연구와 매달 1조 개 이상의 행동 데이터를 분석한 결과, 핵심 고객 참여 모델은 다음 중 하나로 분류될 수 있습니다.
프로덕트 팀은 위의 3가지 중 하나의 모델을 결정해야 합니다. 이는 프로덕트 전략을 수립하고, 좋은 북극성 지표를 정의하는 첫 번째 단계입니다.
위의 표는 이 위의 3가지 모델 중 하나를 채택한 기업 사례입니다. 다만, 같은 모델을 채택하고 있더라도 기업마다 고유한 프로덕트 전략을 가지고 있기 때문에 북극성 지표는 서로 다를 수 있습니다.
앰플리튜드를 활용하면 북극성 지표를 실시간으로 트래킹할 수 있습니다. 북극성 지표를 활용하면 팀 내에서 보다 가치 있는 커뮤니케이션이 가능합니다. 북극성 지표를 찾고, 구현하기 위해서는 프로덕트 팀이 단순 업무 상태 관리에서 벗어나, 보다 프로덕트에 깊이 몰입하고 아이디어를 공유하는 데 집중할 수 있습니다.
지난 9월 9일, 코엑스에서 글로벌 AI 데이터 클라우드 ‘스노우플레이크(Snowflake)’가 개최하는 ‘스노우플레이크 월드 투어(Snowflake World Tour)’가 개최되었습니다. 제조, 금융, 커머스, IT 등 다양한 산업의 실무자 및 리더들이 모여 AI 시대의 데이터 활용에 대한 인사이트를 나눌 수 있는 자리였습니다.
마티니는 이번 행사에서 데이터를 활용해 비즈니스 성장을 이끌어가고자 하는 마케팅 실무자들을 위해 ‘마케팅 빌리지’ 세션을 준비했습니다. AI 시대 마케터의 역할에 대해 논의하는 Fireside Chat부터, 데이터를 활용한 Data Driven Marketing Journey, 롯데ON의 CRM 가속화 사례까지 스노우플레이크 월드 투어에서 마티니가 나눈 인사이트를 확인해 보세요.
사전 등록기간부터 관심이 집중되었던 Inspiring Fireside Chat 세션에서는, 마티니의 황수민 퍼포먼스 매니저와 스노우플레이크 Denis Persson CMO가 AI 시대 마케터의 역할과 성장 방향에 대해 이야기를 나눴습니다.
Denis Persson CMO는 글로벌 데이터 클라우드 기업인 스노우플레이크를 소개하며, 어떻게 회사를 전 세계로 확장해 현재 약 800억 달러의 시가총액을 갖춘 기업으로 성장시켰는지에 대한 경험을 공유했습니다. 특히 스타트업과 엔터프라이즈 환경에서의 차이를 짚으며, 각 단계에서 집중해야 할 과제와, 업무 방식의 차이에 대해 언급했습니다.
또한 빠르게 발전하는 AI 시대에, 마케터는 ‘전략가’로서, 창의적인 문제 해결 능력과 끊임없이 배우는 태도를 갖는 것이 중요하다고 강조했습니다. 글로벌 기업의 CMO로서 새로운 팀원을 영입할 때는 “스킬셋뿐 아니라 성장 가능성과 협업 태도를 중시한다”는 점도 덧붙였습니다.
마티니의 황수민 퍼포먼스 매니저는 AI 도입이 가속화되는 환경에서 마케팅 생태계의 변화에 대해 언급했습니다. Denis Persson CMO는 “기술이 평준화를 만들어낼수록 고유의 가치와 차별화된 고객 경험이 더욱 중요해진다”고 이야기 했습니다. 더불어 마케팅 조직과 데이터 조직 간의 협업이 필수적이라는 점을 강조하며, 데이터 기반의 의사결정을 위해 긴밀하게 소통해야 한다고 조언했습니다.
마지막으로 청중들에게는, “급격한 변화 속에서도 두려워하지 말고 새로운 기회를 탐색해야 하며, 지금은 결과를 만들어내는 동시에 커리어를 성장시킬 수 있는 시대”라는 메시지로 응원을 전하며 세션을 마무리했습니다.
이어서 진행된 세션은 마티니 이재철 그로스 리드의 진행으로, 데이터 기반 마케팅 의사결정에 대한 인사이트를 나눴습니다. 데이터 기반 마케팅을 단순한 분석 차원을 넘어, 어떻게 인사이트 발굴과 실질적인 성과로 연결할 수 있는지를 실제 사례 중심으로 풀어낸 시간이었습니다.
먼저 F&B 업계 사례를 통해 AARRR 퍼널 기반 지표 설계에서 출발해 지표 분석, 가설 도출, 실험 설계 및 진행, 그리고 결과 분석으로 이어지는 과정을 소개했습니다. 특히 다양한 변수와 그룹을 대상으로 최적의 조합을 찾아가는 실험 과정을 공유해 현장의 높은 관심을 끌었습니다.
이어진 커머스 사례에서는 퍼포먼스 마케팅과 CRM, 그리고 제품 분석을 결합한 통합 고객 분석을 다뤘습니다. 고객 행동 데이터를 기반으로 한 가설 수립과 실험 과정을 보여주며, RFM 그리드 분석을 통해 ‘나쁜 유저 집단을 좋은 유저 집단으로 전환’하고 이를 유저 고착화로 연결하는 전략을 소개했습니다. 또한 이에 맞춰 설계된 CRM 시나리오와 실행 과정을 구체적으로 설명했습니다.
세션의 마지막에서는 성공적인 데이터 기반 마케팅을 위해 반드시 갖춰야 할 조건으로 정확한 데이터, 통합적 분석, 빠른 실행력을 강조했습니다. 더 나아가 AI 도입이 가속화되면서, 데이터 드리븐을 넘어 AI 드리븐으로의 전환이 이루어지고 있음을 짚으며, “마케터의 역할은 단순 실행자가 아니라 전략을 기획하고 방향을 제시하는 지휘자로 변화해야 한다”는 메시지를 전했습니다.
참가자들은 실제 사례와 실행 과정이 담긴 이번 강연을 통해, 데이터 드리븐 마케팅 여정의 실질적인 접근 방법을 배우고 앞으로의 변화를 준비할 수 있는 인사이트를 얻을 수 있었습니다.
롯데ON의 사례를 중심으로 구성된 세 번째 세션에서는, 롯데ON이 스노우플레이크 데이터 연동을 통해 어떻게 CRM 캠페인을 구성하고 성과를 만들어 가고 있는지에 대해 소개했습니다. 마티니의 김찬희 CRM Part Lead는 롯데ON의 비즈니스 단계와 현황에 대한 소개를 시작으로, 롯데ON과의 협업 과정을 소개했습니다.
롯데ON과의 협업에서는 A/B 테스트로 검증된 캠페인 자동화, 비즈니스 지표 구축 및 개선, 신규 HTML 기반 IAM(인앱 메시지) 제작이 중점적으로 진행되었습니다. 특히 개발 리소스가 제한적이거나 서버 부하가 우려되는 상황에서, 스노우플레이크 연동을 통해 개발자의 직접적인 개입 없이도 다양한 데이터 활용이 가능했다는 점에 주목해볼 수 있었습니다.
롯데ON은 ‘리텐션 유지’라는 과제를 해결하기 위해 마티니와 협업하고 있습니다. 마티니와 롯데ON이 협업한 대표적인 세 가지 캠페인 사례를 세션에서 만나볼 수 있었습니다.
마지막으로, 롯데ON이 최근 집중하고 있는 과제와 향후 계획도 함께 공유되며 세션이 마무리되었습니다. 이번 사례는 데이터 인프라를 활용해 개발 리소스 제약을 극복하고, 실질적인 성과로 이어지는 CRM 캠페인을 운영할 수 있다는 가능성을 잘 보여주었습니다.
이번 행사는 AI 시대 마케팅의 방향성, 데이터 드리븐 마케팅의 실천 방법, 그리고 실제 기업의 성공 사례까지 다채로운 인사이트를 한 자리에서 공유할 수 있는 시간이었습니다. 각 세션에서 제시된 경험과 노하우는, 변화하는 환경 속에서 마케터가 어떤 역할을 해야 하는지에 대한 실질적인 길잡이가 되었습니다.
많은 분들이 현장에서 얻은 인사이트를 비즈니스에 적용해 새로운 도약의 계기를 마련하시길 기대합니다. 마티니는 앞으로도 다양한 파트너와 함께 더 깊이 있는 논의와 배움의 자리를 만들어가겠습니다.
Snowflake World Tour 2025 | 마케팅빌리지
주최 | Snowflake
일시 | 2025년 9월 9일 (화) 15시
장소 | 코엑스 컨퍼런스센터 2F 아셈볼룸 202-203호
지난 9월 3일, 여의도 콘래드 서울에서 ‘업계 리더를 위한 데이터 마케팅 인사이트’를 주제로 VIP 세미나가 진행되었습니다. 앱스플라이어(AppsFlyer)와, 앰플리튜드(Amplitude) 기반의 데이터 분석 및 활용 전략부터, 가장 최신의 마케팅 트렌드를 확인하고 공유하는 시간이었습니다.
활발한 네트워킹과 함께 유의미한 인사이트를 공유할 수 있었던 VIP 세미나 현장을 확인해 보세요.
마티니 이선규 CEO 주도로 진행된 진행된 첫 번째 세션에서는 의미있는 전환을 만들어 내기 위해, 의미있는 클릭을 측정하고 분석해서 최적화하는 과정에 대해 이야기를 나눴습니다.
최근 시장 환경이 빠르게 변화하면서, ‘클릭’ 뒤에 숨은 의미를 파악하는 것이 중요해지고 있습니다. 이선규 CEO는 단순 유입을 넘어 의미있는 전환을 만드는 것이 중요하며, 이 과정에서 앱스플라이어, 앰플리튜드, 마티니가 어떤 역할을 할 수 있는지 전했습니다.
이 과정에서 앱스플라이어는 ‘클릭을 측정하고 보호하는 눈’으로, 앰플리튜드는 ‘고객 행동을 읽는 창’이라고 할 수 있으며, 마티니는 이를 연결하고 실행하는 통합자의 역할을 하고 있습니다. 세션을 통해 서비스 성장을 설계하는 과정에서 실질적으로 앱스플라이어, 앰플리튜드가 어떤 도움을 제공할 수 있는지 알 수 있었습니다.
특히, 의미있는 전환을 만들기 위해 마티니가 어떤 노력을 하고 있는지 살펴볼 수 있었습니다. 특히 퍼포먼스 마케팅, CRM 마케팅, 서비스 분석 조직의 시너지를 통해 풀퍼널 성장을 만들어 가는 과정을 구체적인 사례를 통해 확인했습니다.
앰플리튜드 최동훈 한국 비즈니스 총괄 주도로 진행된 두 번째 세션에서는, 앰플리튜드를 활용해 데이터에서 더 높은 수준의 인사이트를 발견하고, 이를 실행까지 연결할 수 있는 방법에 대해 알아보았습니다.
앰플리튜드 세션에서는 실제로 앰플리튜드가 제품 지표를 분석하고 인사이트를 얻는 과정에서 실질적으로 어떻게 도움이 되는지 확인했습니다.
단순 기능 설명을 넘어, 실제로 구현된 대시보드를 보면서 모든 내용을 직접 확인할 수 있었습니다. 특히 아직 공개되지 않은 신규 기능의 소식도 이번 세미나를 통해 먼저 만나볼 수 있었습니다.
앰플리튜드의 신규 기능인 AI 에이전트를 활용해 인사이트를 획득하고, 실행까지 연결하는 방법을 데모 영상과 함께 확인했습니다. 앰플리튜드 AI 에이전트는 단순히 질문에 답변하는 AI를 넘어 지표를 실시간으로 모니터링해 먼저 개선 방안을 제안하기 때문에, 프로덕트 팀의 리소스를 크게 절감할 수 있습니다.
세션 이후에는 식사와 함께 자유롭게 네트워킹 할 수 있는 자리가 마련되었습니다. 세션에서 나눈 이야기를 기반으로, 현업에서 MMP(Mobile Measurement Partner), PA(Product Analytics) 도입과 활용에 대해 고민 중이신 다양한 이야기를 들어볼 수 있었습니다. 특히 업계 리더 분들이 모여 각 업계의 데이터 활용 인사이트를 나눠주셔서 더욱 뜻깊은 자리였습니다.
이와 함께 소중한 시간을 내어 모여주신 참석자 분들을 위해, 럭키드로우를 통해 작은 선물을 전달드렸습니다. 마지막까지 적극적으로 참여해 주신 많은 분들께 진심으로 감사드립니다.
마티니는 앰플리튜드, 앱스플라이어를 활용한 데이터 분석부터 더 많은 유입을 위한 퍼포먼스 마케팅, 의미있는 전환을 위한 CRM 마케팅까지 데이터 기반의 풀퍼널 마케팅 서비스를 제공하고 있습니다. 데이터를 기반으로 성장을 만들어 가고 싶으시다면, 지금 바로 마티니와 만나보세요.
Martinee ✕ Amplitude ✕ AppsFlyer VIP 세미나
주최 | Martinee, Amplitude, AppsFlyer
일시 | 2025년 9월 3일 (수) 10시
장소 | 콘래드 서울 6층 Studio 7
Braze는 고객 경험을 더 풍부하게 만들고, 마케터가 보다 효율적으로 CRM 캠페인을 운영할 수 있도록 꾸준히 프로덕트를 발전시키고 있습니다. 마티니는 브레이즈의 공식 파트너사로서, 지난 한 달 간 브레이즈에서 업데이트 된 기능과, 새롭게 공유된 소식을 가장 빠르게 전달합니다.
앞으로도 마티니 블로그와 링크드인, 인스타그램을 통해 브레이즈 업데이트 소식을 가장 먼저 만나보세요.
현재 얼리액세스 단계인 Canvas Context Step에서의 Date Type 데이터 사용 시, 자동으로 Timezone은 UTC로 적용됩니다.
우리나라는 UTC와 9시간 시차가 발생하여, 저장한 데이터에 따라 날짜가 바뀌어버리는 경우가 발생할 수도 있습니다. 따라서 Liquid를 통해 timezone을 설정하고 사용할 것을 권장합니다.
Timezone 설정 예시
사전 알람 신청한 A이벤트가 {{canvas_entry_properties.${event_start_date} | time_zone: 'Asia/Seoul' | date: "%Y-%m-%d %H:%M"}}에 시작돼요!
시간 계산을 위한 Liquid 예시
{% assign new_start_date{{canvas_entry_properties.${event_start_date} | date:'%s" | minus: 32400 %}
{{context.${example_variable_name}}}와 같은 형식으로 사전 저장된 Step을 호출할 수 있습니다.
Segment Funnel Statistics를 통해 유저의 Funnel별 전환율을 확인할 수 있게 업데이트 되었습니다.
Segment 생성 또는 Campaign의 Target Audience에서 타겟 설정 시 각 필터를 걸 때마다 전환율을 확인할 수 있습니다.
기존에는 단순 모수만 표기되어 전환율/이탈율 확인에 불편함이 있었는데요, 이번 업데이트로 필터별 전환율/이탈율 확인이 훨씬 수월해졌습니다.
더불어 이번 업데이트로 Segment 기능은 단순 타겟팅을 위한 용도 외에도 Funnel별 전환율을 확인하기 위한 용도로도 사용될 수 있습니다. 특히, 모수가 큰 필터부터 작은 필터까지 순서대로 걸면 Funnel 전환율 확인에 더욱 용이할 것 같습니다.
/campaigns/details Endpoint는 캠페인의 상세 정보를 불러올 수 있는 API입니다.
이 API를 사용하여 아래 정보들을 불러올 수 있습니다.
이를 통해 현재 운영 중인 캠페인 현황을 확인하거나 히스토리를 파악하기에 용이한데요.
위 이미지와 같이 우리 서비스가 보내고 있는 모든 메시지들을 일괄 관리할 수 있습니다. 여기에 이번 업데이트로 푸시 이미지 정보도 함께 불러올 수 있게 되었습니다.
푸시 이미지는image_url, large_image_url object를 통해 불러올 수 있습니다.
Braze 공식 문서에서 BrazeAI를 활용한 Use Case 아티클이 신규 게재되었습니다.
BrazeAI는 AI를 통해 유저 이탈/전환을 예측, 상품 추천, 발송 타이밍 개인화, 실험 변수의 개인화된 적용 등 다양한 기능들을 제공하고 있습니다.
이번에 추가된 Use Case는 아래에서 살펴볼 수 있습니다.
*본 기능은 현재 베타 버전입니다.
MCP(Model Context Protocol)은 AI 에이전트가 다른 플랫폼과 데이터를 연결하기 위한 프로토콜입니다.
이번 업데이트로 Braze에서 MCP 서버를 제공하여, AI로부터 Braze의 데이터를 열람하고, 분석을 요청할 수 있게 되었습니다.
MCP를 통해 Braze와 AI 에이전트를 연결하면, 아래와 같은 분석들이 가능해질 것으로 보입니다.
지난 8월 28일, 개인화 태그 활용 사례와 Liquid 문법을 중심으로 직접 개인화 캠페인을 구현해볼 수 있는 브레이즈 부트캠프가 진행되었습니다. 개인화 태그를 활용하면, 고객 경험을 한 차원 업그레이드하고, 더 높은 성과를 만들 수 있습니다. Braze를 더 잘 활용하고, CRM 마케팅을 고도화 하고자 모인 많은 실무자 분들과 함께 한 생생한 현장을 만나보세요.
마티니의 최영아 CRM Part Lead 진행으로 시작된 첫 번째 세션은, 개인화 태그에 대한 기본적인 개념과 함께 개인화 태그를 활용했을 때 어떤 메시지를 구성할 수 있는지를 중점적으로 다뤘습니다. 이론적인 내용은 물론, 실제로 개인화 태그로 어떤 캠페인을 구현할 수 있는지 사례를 중심으로 확인하며 개인화 태그에 대한 이해를 높일 수 있었습니다.
조회한 상품, 시간, 회원가입 일자 등 유저별로 다른 데이터를 저장하고 활용해 위와 같은 개인화 캠페인을 구현할 수 있습니다. 세션에서는 실제로 이와 같은 메시지가 어떤 과정으로 구성되는지 자세히 살펴보는 시간을 가졌습니다.
이어진 두 번째 세션에서는, 마티니의 CRM 팀을 이끌고 있는 이건희 COO 주도로 본격적으로 실습 문제를 풀어보는 시간을 가졌습니다. 다양하게 구성된 실습 문제를 통해 실제로 코드를 작성해 개인화 캠페인을 구현해볼 수 있었습니다.
문제 풀이에서 그치는 것이 아니라, 작성한 코드가 어떻게 구현되는지 눈으로 확인하면서 Liquid 문법에 대한 이해를 높였습니다. 여러 유형의 실습 문제를 통해 빠르게 Liquid 문법을 이해하고 익힐 수 있는 세션이었습니다.
늦은 시간임에도 적극적으로 임해주신 참여자 분들 덕분에 더 유익하고 알찬 시간을 보낼 수 있었습니다. 실무에서 실제로 활용하실 수 있는 많은 인사이트를 얻은 시간이 되셨기를 희망합니다.
적극적으로 참여해주신 실무자 분들을 위해, Braze Certification을 50% 할인된 가격으로 취득할 수 있는 프로모션 코드를 제공해드렸습니다. Braze Certification을 취득하면, 브레이즈 부트캠프에서 배운 내용을 점검해볼 수 있을뿐만 아니라, Braze 활용 역량을 공식적으로 인증받을 수 있습니다.
오는 11월에는 CRM 캠페인 자동화, 성과 분석에 대해 알아볼 수 있는 세션을 준비하고 있습니다. 자동화 캠페인과 체계적인 성과 분석을 통해 CRM 마케팅 성과를 높이고 싶으시다면, 다가오는 11월을 기대해 주세요!
Braze Bootcamp - Personalization
주최 | Martinee ✕ Braze
일시 | 2025년 8월 27일 (수) 19시
장소 | 서초 마제스타시티 타워2 12F
현대의 소비자들은 관심 분야, 살고있는 지역, 사용하는 언어 등을 기반으로 개인화된 경험을 하는 데 익숙해져 있습니다. ‘안녕하세요, {이름} 님’에 그치는 수준의 개인화로는 더 이상 소비자들을 설득할 수 없습니다. 결국, 더 수준높은 개인화 경험을 제공하는 브랜드만이 경쟁에서 살아남을 수 있습니다.
브랜드가 진정으로 고객과 소통하고 장기적인 충성도를 높이기 위해서는 모든 채널에서 일관되게 개인화된 경험을 제공해야 합니다. 바로 여기서 ‘개인화 엔진(Personalization Engine)’이 필요합니다. 개인화 엔진은 실시간으로 고객 행동 데이터를 분석하고, 예측 하여 개인 수준에서 메시지와 경험을 커스터마이징합니다. 높은 목표를 가진 브랜드의 경우 이러한 확장 가능한 개인화는 전략적으로 필수적입니다.
이번 아티클에서 개인화 엔진이 무엇이고, 어떻게 작동하며 고객 참여를 이끌어 내는데 어떻게 도움이 되는지 자세히 알아보세요.
개인화 엔진은 기업이 고객 데이터를 수집하고 분석하여 개인화된 고객 경험을 만드는 데 사용하는 소프트웨어입니다. 기업은 인공지능(AI)을 기반으로 한 개인화 기능이 내장된 고객 참여 플랫폼을 개인화 엔진으로 활용할 수 있습니다.
일반적으로 개인화 엔진은 구매 이력, 웹사이트 또는 앱 상호작용과 같은 행동 정보와 함께 인구 통계 데이터, 브랜드 충성도, 고객 서비스 또는 영업과 같은 다른 부서의 정보를 수집합니다. 개인화 엔진이 수집하는 데이터가 더 포괄적이고 고품질일수록 해당 데이터를 사용하여 개인화된 메시지를 더 정확하게 전달할 수 있습니다.
개인화 엔진은 유저 행동 데이터를 지속적으로 수집하고 학습합니다. 개인화 엔진은 학습한 데이터를 바탕으로 다양한 정보를 제공합니다. 예를 들어, 특정 고객의 구매 시점을 예측한 정보를 바탕으로, 마케터가 적시에 구매를 유도하는 메시지를 보낼 수 있도록 돕습니다. 또는 고객이 언제 이탈할지 예측하여 고객이 이탈하지 않고 머물도록 유도하는 메시지를 보낼 수도 있습니다.
인공지능을 활용하면 개인화 엔진의 복잡한 프로세스를 자동화하여 대규모의 개인화가 가능합니다. 예를 들어, 브레이즈(Braze)의 AI 상품 추천은 인공지능을 사용하여 각 고객의 구매 이력과 개별 속성을 기반으로 한 맞춤형 제품을 추천합니다. 더불어 추천 내역은 캠페인에 통합되어, 브랜드가 각 고객에게 가장 관련성 높은 제품이나 콘텐츠를 제공할 수 있도록 도와줍니다.
마케터는 브레이즈 개인화 경로(Personalized Path)와 같은 기능을 통해 개별 고객이 참여할 가능성이 가장 높은 콘텐츠를 기반으로 메시지 콘텐츠, 크리에이티브, 채널 또는 오퍼를 간단한 토글로 자동으로 조정할 수 있습니다.
다음은 개인화 엔진을 사용했을 때의 주요 장점입니다.
고객이 구매할 확률이 높은 제품을 적극적으로 추천해, 수익을 극대화해보세요.
이메일, 문자 메시지와 같은 비즈니스 플랫폼부터 인앱 메시지(IAM), 푸시(Push) 알림 등 플랫폼 간 유기적인 연결을 통해 메시지의 도달 가능성을 높이는 것은 중요합니다. 하지만 여러 채널로 메시지를 보내는 것보다 얼마나 관련있는 메시지를 제공하는지가 훨씬 중요합니다. 위치 기반 푸시 알림이나 관심사 기반 인앱 메시지가 적절한 시점에 제공될 때 더 강력한 감정적 연결을 형성하고 더 나은 성과를 만들 수 있습니다.
개인화 엔진은 적절한 개인화 도구와 함께 활용되어 고객 데이터를 수집, 분석할 뿐만 아니라 지속적으로 성과를 추적합니다. 즉, 특정 데이터가 필요한 시점에 해당 데이터가 최신 상태로 유지되고 있으므로 의사결정을 내리고 계획을 조정하는 것이 훨씬 쉬워집니다. 최신 데이터를 기반으로 캠페인을 구성하면서, 더 관련성이 높은 메시지를 구성할 수 있습니다. 더불어 이 모든 과정을 빠르고 효율적으로 구현할 수 있습니다.
마케팅 조직의 주요한 불만 중 하나는 각 팀이 각기 다른 데이터와 목표를 기반으로 일하고 있다는 점입니다. 개인화 엔진은 모든 데이터를 고객 참여 플랫폼에 통합해 다양한 캠페인을 위해 활용할 수 있도록 합니다. 이를 통해 보다 각 팀의 프로세스를 일원화하고, 이는 곧 고객의 일관된 경험으로 이어집니다.
AI와 자동화를 통해 수작업으로 하던 과정을 대규모로 한 번에 처리할 수 있습니다. 실시간 데이터를 빠르게 처리하는 이 기능은 개인화 엔진이 가진 가장 큰 장점 중 하나입니다.
개인화를 활용하면 구매를 유도할 수 있는 맞춤형 메시지를 구성할 수 있습니다. 위와 같이, 고객이 확인한 상품, 고객의 이름, 고객이 가지고 있는 쿠폰 등의 정보를 활용해 맞춤형 메시지를 구성해 보세요.
고객이 스스로 이해했다고 느낄 때, 더 오래 머물 가능성이 높아집니다. 개인화 엔진은 브랜드가 각 사용자에게 적합한 직관적인 고객 여정을 만들 수 있도록 돕습니다. 검색, 구매, 기기 간 상호작용 등 모든 고객 여정에서 관련성 높은 콘텐츠를 제공합니다.
자동화를 통해 고객 여정의 주요한 순간에 개인화 경험을 고도화할 수 있습니다. 개인화 엔진과 통합 도구를 활용해 보세요. 예를 들어, 브레이즈의 개인화 경로를 사용하면 마케터는 고객의 참여를 유도할 수 있는 메시지, 크리에이티브와 채널을 결정할 수 있습니다.
코드를 작성할 필요 없이, 캔버스(Canvas)를 활용하여 높은 반응을 이끌어낼 수 있는 역동적인 고객 여정을 구성해 보세요.
마케터는 ‘예측’을 통해 적절한 시점에 행동을 취하고 결과를 더 유리한 방향으로 전환할 수 있습니다. 브레이즈의 Predictive Suite를 사용하면, 브랜드는 이탈 위험이 있는 사용자 또는 핵심 행동을 취할 가능성이 가장 높은 사용자를 자동으로 식별하여 참여를 유도할 수 있습니다.
개인화 엔진은 데이터를 더 많이 활용하고, 더 고도화된 전략을 사용하고, 더 효율적으로 일할 수 있도록 돕습니다. 예측 기반의 추천부터, 동적 콘텐츠와 AI 기반 고객 여정 오케스트레이션(Orchestration)까지. 속도나 규모에 구애받지 않고 아이디어를 실행할 수 있습니다.
이러한 개인화 엔진이 브레이즈와 같은 고객 참여 플랫폼에 내장되면, 모든 채널과 고객 여정 전반에서 더 효율적인 개인화가 가능합니다. 이는 고객이 브랜드와 상호작용하는 모든 순간을 연결하는 경험을 창출하는 일입니다. 지금 바로 개인화 엔진과 브레이즈를 활용해 개인화된 고객 경험을 설계해 보세요.
고객 여정에는 ‘아하 모먼트(Aha Moment)’라는 중요한 순간이 있습니다. 유저가 프로덕트의 핵심 가치를 이해하는 순간입니다.
아하 모먼트를 찾고, 디자인하는 것이 중요한 이유는 아하 모먼트를 통해 목표에 도달하는 데 프로덕트가 어떻게 도움이 되는지 보여주고, 결과적으로 유저가 이탈할 확률을 줄여주기 때문입니다. 아하 모먼트를 파악하기 위해서는 기능 이해, 온보딩 완료와 같은 기본적인 유저 행동을 확인해야 합니다.
이번 아티클에서 더 많은 유저를 장기 고객으로 전환할 수 있는 아하 모먼트란 무엇인지, 그리고 어떻게 아하 모먼트를 찾고, 아하 모먼트로 유저를 유도할 수 있는지 알아보세요.
아하 모먼트는 유저가 프로덕트의 핵심 가치를 파악하고 내면화하는 순간입니다. 활성화(Activation) 모먼트, 유레카 모먼트, 깨달음의 순간(Lightbulb moment)이라고도 합니다. 아하 모먼트는 단일 순간일 수도 있고, 사용자가 프로덕트의 가치를 진정으로 파악할 수 있을만큼 충분히 사용한 시점일 수도 있습니다. 이 갑작스러운 순간은 유저를 활성화시키는 데 아주 중요하며, 일반적으로 유저가 프로덕트에 투자하기로 한 의사결정과 일치합니다.
션 엘리스(Sean Ellis)는 그의 저서 ‘진화된 마케팅 그로스 해킹’에서 아하 모먼트를 ‘유저에게 프로덕트의 유용성이 인식되는 순간, 유저가 핵심 가치를 진정으로 얻을 때’라고 정의합니다. 여기서 핵심 가치란, ‘프로덕트가 무엇을 위한 것인지, 왜 필요한지, 그리고 그것을 사용함으로써 얻을 수 있는 이익은 무엇인지’에 대한 개념입니다.
프로덕트의 아하 모먼트는 만드는 것이 아니라 사용자가 느끼는 것입니다. 아하 모먼트를 만들 수는 없지만 '프로덕트에서 아하 모먼트가 발생할 수 있는 조건'을 만들 수는 있습니다. 프로덕트 팀은 아하 모먼트를 이해하고 더 많은 유저가 아하 모먼트에 도달할 수 있도록 안내해야 합니다.
프로덕트의 아하 모먼트를 알 수 있는 몇 가지 방법을 소개합니다.
유저들은 모두 같은 특성을 갖고 있지 않습니다. 유저는 각자 가지고 있는 니즈와 해결하고자 하는 문제가 다르기 때문에 서로 다른 아하 모먼트를 경험할 수 있습니다. 이러한 아하 모먼트를 알아내려면 유저가 프로덕트를 사용하는 방법과 이유에 따라 서로 다른 페르소나를 파악하고, 그룹화해야 합니다.
몇몇 기업의 경우 유저 세그먼트를 지역과 연령대로 분류합니다. 다른 기업은 유저 역할(엔지니어 vs 디자이너, PM vs 디자이너 등)을 중심으로 세그먼트를 분류하기도 합니다. 유저 세그먼트에 대한 정의를 내리면 각 세그먼트의 라이프사이클을 보다 정확하게 분석할 수 있습니다.
위 질문에 대한 답변은 유저가 프로덕트의 가치를 빠르게 파악하고, 아하 모먼트가 발생하도록 유저를 가이드하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
아하 모먼트를 이해하고 최적화하려면 고객 여정 전체를 파악해야 합니다. 앰플리튜드의 ‘세션 리플레이’ 기능은 유저 세션 리플레이(Session Replay)와, 실시간 분석을 결합하여 보여주기 때문에 고객 여정을 쉽게 파악할 수 있습니다.
세션 리플레이를 통해 유저의 ‘돌파구’와 같은 순간을 시각적으로 확인해 보세요. 유저가 인터페이스를 어떻게 탐색하고, 어떤 기능을 주로 사용하며, 어느 시점에 프로덕트에 대한 이해가 높아지는지 관찰할 수 있습니다. 유저 행동을 분석해 아하 모먼트가 발생하는 정확한 지점을 파악하세요. 여기서 유저 경험을 세분화하면 더 많은 유저를 아하 모먼트로 안내할 수 있습니다.
유저 피드백을 사용하여 프로덕트의 아하 모먼트를 발견할 수도 있습니다. 유저의 공감을 불러일으키는 기능을 이해하여 프로덕트 경험을 개선하고, 더 많은 유저에게 이 기능을 안내할 수 있습니다.
분석 도구를 활용해 전환율, 유저 리텐션과 같은 프로덕트 지표를 분석해 보세요. 특정 기능이 선택된 이유, 특정 조건이 적용되는 위치를 통해 리텐션 데이터를 시각화할 수 있습니다. 예를 들어 소셜미디어 앱에서 고객 행동을 분석하면, 처음 며칠 이내에 특정 수의 유저와 연결되는 것이 장기적인 리텐션으로 이어지는 것과 밀접한 관련이 있음을 알 수 있습니다.
프로덕트와 유저에 대한 깊이있는 분석으로 아하 모먼트에 대한 중요한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 그러나 ‘선택 편향’을 주의해야 합니다. 예를 들어, 특정 온보딩 플로우를 완료한 유저에게만 초점을 맞추면 그들의 리텐션을 해당 플로우에 대한 기여로만 측정하는 오류를 범할 수 있습니다. 해당 플로우를 건너뛴 유저의 아하 모먼트는 완전히 다를 수 있습니다. 따라서 분석을 할 때에는 다양한 액션과 고객 여정을 포함하여 더 많은 유저에게 리텐션을 유도할 수 있는 아하 모먼트를 정확하게 판단해야 합니다.
아하 모먼트를 정의했다면, 프로덕트에서 유저가 아하 모먼트를 효과적으로 경험하도록 안내해 보세요.
유저를 아하 모먼트로 안내하는 것도 중요하지만 강압적인 전략은 역효과를 낼 수 있습니다. 유저는 정해진 경로대로 따라가는 것을 꺼려하고, 자신의 속도에 맞춰 프로덕트의 가치를 발견하고 싶어하는 경향이 있습니다.
방해가 되는 모달과 툴팁으로 유저 여정을 방해하기보다 직관적인 유저 여정을 설계해 보세요. 잘 설계된 도시에는 명확한 표지판, 유용한 랜드마크, 탐험의 자유를 제공하면서도 목적지까지 쉽게 이동할 수 있는 길이 있습니다.
이와 마찬가지로 프로덕트는 유저가 자연스럽게 아하 모먼트를 경험할 수 있도록 주요 액션과 기능을 부드럽게 연결해야 합니다.
유저를 아하 모먼트로 안내하는 것은 단순히 기능을 보여주는 것이 아닙니다. 새로운 유저가 프로덕트의 핵심 가치를 경험할 수 있도록 명확한 경로를 설계해야 합니다. 이해와 참여를 유도하는 주요 액션과 상호 작용에 우선순위를 두는 ‘유저 저니 맵(User Journey Map)’을 만든다고 생각해 보세요.
사용자를 자연스럽게 안내하는 직관적인 워크플로우를 구축해 보세요. 예를 들어 파일 공유 앱의 아하 모먼트가 ‘어디서든 파일에 액세스 할 수 있다는 것을 인식하는 순간’이라면, 온보딩 플로우를 통해 유저가 다른 장치에서 파일을 업로드하고 액세스할 수 있도록 즉시 유도할 수 있습니다.
프로덕트에 세 가지 일반적인 아하 모먼트가 있다고 가정했을 때, 이 세 가지 순간을 모두 경험하게 하는 것은 어려운 일입니다. 유저가 모든 아하 모먼트에 도달하도록 하는 대신 유저의 의도에 집중해 보세요. 유저가 두 번째 아하 모먼트로 나아가고 있는 것을 발견했다면 그 순간으로 이동시키는 데 집중해야 합니다.
유저의 반응이 예상되는 시점이 있다면 해당 시점에 유저를 안내해야 합니다. 유저가 몇 가지 모달이나 툴팁이 표시되자마자 닫거나 삭제한 경우, 시간차를 두고 다른 내용을 보여주는 것이 효과적입니다.
성공적인 프로덕트는 여러 경험을 통해 유저에게 가치를 제공합니다. 단 하나의 아하 모먼트에만 의존하는 것이 아니라, 유저에게 가치를 제공할 수 있는 다양한 방법을 생각해 보세요.
핵심 가치를 제안하는 주요 아하 모먼트와 유저 참여를 지속할 수 있는 보조 아하 모먼트를 설계하세요. 이를 통해 프로덕트 내에서 여러 경로를 만들어 유저가 프로덕트의 잠재력을 최대한으로 경험할 수 있습니다.
세션 리플레이를 충분히 살펴보면, 프로덕트 내에서 정처 없이 떠돌아 다니는 유저를 발견할 수 있습니다. 유저가 이 지점에 도달하기 전에, 온보딩을 완료하도록 유도해야 합니다. 때로는 유저가 스스로 해낼 수 있도록 도와야 할 때도 있습니다.
‘아하 모먼트’라는 용어는 고객 여정의 다른 성과 지표와 혼동되기도 합니다. 예를 들어, 유저의 원활한 온보딩 경험은 중요하지만 아하 모먼트라고 볼 수는 없습니다. 아하 모먼트는 유저가 프로덕트의 핵심 가치를 처음으로 이해하는 순간입니다. 온보딩 프로세스는 아하 모먼트로 유저를 안내하는 역할이라고 할 수 있습니다.
마찬가지로 단순히 프로덕트 사용 방법을 이해하는 것만으로는 아하 모먼트라고 볼 수 없습니다. 예를 들어 디자인 툴에서 디자인 기능을 이해하는 것은 꼭 필요한 과정이지만, 유저의 아하 모먼트는 툴을 활용해 팀원들과 실시간 협업의 힘을 경험하는 순간일 수 있습니다. 툴팁이나 단계별 온보딩 같은 인앱 가이드도 프로덕트의 가치를 전달하는 데 도움이 될 수는 있습니다. 그러나 아하 모먼트는 이러한 팁의 전달이 아니라 팁을 따를 때 유저가 프로덕트가 왜 필요한지 이해하게 되는 순간입니다.
유저 여정을 분석하여 프로덕트의 아하 모먼트를 정확히 파악해 보세요. 앰플리튜드의 분석 기능은 사용자 경로를 시각화하고, 참여를 유도할 수 있는 주요 기능을 식별하는 데 도움이 됩니다. 퍼널 분석을 사용하여 사용자 이탈 지점을 확인하거나, 여정 분석을 통해 일반적인 액션을 파악할 수 있습니다. 이러한 인사이트를 사용자 리서치와 결합하면 사용자 여정을 최적화하고 더 많은 사용자가 아하 모먼트를 경험하도록 안내할 수 있습니다.
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마티니와 함께 효과적인 CRM 마케팅을 시작해 보세요!
지난 6월 26일, CX:CODE – 고객 경험 설계의 모든 것을 주제로 열린 The Maxonomy 2025가 성황리에 마무리되었습니다. 데이터, 마케팅, 테크 세 가지 트랙에서 총 24개의 세션을 통해 업계 전문가들의 인사이트가 깊이 있게 공유된 자리였습니다. 이번 컨퍼런스에서 마티니는 고객 여정 전반을 데이터로 연결하여 실제 성과로 이어낸 풀퍼널 마케팅 전략을 제시했습니다.
마티니 그로스 그룹장 이재철님은 <버킷스토어가 찾은 성장공식 : CRM X 퍼포먼스 조합하기> 세션을 통해 골프웨어 브랜드 '버킷스토어'와 함께한 마티니의 풀퍼널 마케팅 사례를 공유했습니다.
버킷스토어는 연 매출 3,000억 원 규모의 크리스에프엔씨가 운영하는 온라인 자사 플랫폼으로 파리게이츠, 핑, 팬텀 등 다수의 브랜드를 보유한 골프 & 스포츠웨어 전문몰입니다.
버킷스토어는 코로나로 인한 골프 시장 축소와 함께 주요 브랜드의 매출 성장 정체라는 과제에 직면해 있었습니다. 마티니는 이러한 상황을 개선하고, 자사몰을 성장시키기 위해 다음과 같은 4단계 데이터 드리븐 마케팅 전략을 수립했습니다.
1️⃣ MMP & CRM & PA 솔루션을 연계한 데이터 분석 환경 구축
2️⃣ 멀티 채널, 코호트, RFM 중심 고객과 서비스에 대한 심층 분석
3️⃣ 데이터 기반의 광고 운영
4️⃣ 개인화 타겟팅, 멤버십 재설계 등 CRM 마케팅 고도화
가장 먼저, 정밀한 분석과 실행 환경 구축을 위해 Amplitude와 Braze를 도입했습니다.
마티니는 Taxonomy 설계부터 개발 QA까지 솔루션 도입의 전 과정을 지원하며, 고도화된 마케팅 기반을 마련했습니다. 또한 MMP와 광고 채널 데이터를 연동해 광고 성과를 자동으로 집계·리포팅할 수 있는 체계를 만들었습니다.
Braze 도입 이후에는 채널별 타겟 실험, CRM 자동화, 정교한 개인화 마케팅이 가능해졌으며, Amplitude를 통해 선·후 데이터 분석과 실험을 빠르게 수행할 수 있게 되었습니다. 이처럼 하나로 통합된 데이터 환경 위에서 주요 지표를 정의해 대시보드를 제작하고, 심층적인 고객∙서비스 분석을 진행했습니다.
마티니는 6개월 간 진행된 80개의 퍼포먼스 실험과 90개의 CRM 테스트를 바탕으로 퍼포먼스와 CRM을 유기적으로 연결해, 버킷스토어 자사몰의 실제 증분 매출로 이어지는 결과를 만들었습니다.
고객 여정은 더이상 단절된 채널과 조직으로 설명되지 않습니다.
데이터를 중심으로 통합된 구조 안에서 실행하는 접근이 필요합니다.
정확한 데이터 X 통합적 분석 X 빠른 실행,
끊임없는 데이터 기반 의사결정으로 비즈니스 성과를 만드는 마티니가 궁금하다면 아래 링크를 참고해 보세요.
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취소/환불 수수료는 결제수단에 따라 다르게 적용 및 공제됩니다.
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신용카드 환불의 경우 결제 PG사에서의 환불 처리가 완료되고 카드사를 통해 결제 승인이 취소되면 환불이 완료됩니다.
결제 당일 이후 결제 취소 시 카드사를 통한 결제 승인 취소 확인은 3~7일 가량 소요될 수 있으며, 이는 카드사 마다 다를 수 있습니다.
(시행일) 본 약관은 2024년 03월 26일 부터 시행됩니다.
마티니와 함께 데이터 분석 기반의 그로스 마케팅을 경험해보세요!
요즘 대부분의 크리에이티브 영역에서 AI를 활용하지 않고는 작업이 어려운 시대입니다.
특히 수많은 광고 소재를 빠르게 제작해야 하는 마케팅 분야에서는, AI 활용이 트렌드를 넘어 ‘필수 전략’으로 자리잡고 있습니다.
많은 대표님과 팀 리더들이 "AI를 어떻게 활용해야 할까?"라는 고민을 하고 계실 것입니다.
마티니는 AI를 리소스 절감 도구가 아닌, 크리에이티브 가능성의 확장 도구로 바라봅니다.
물론 AI를 통해 작업 효율이 높아지고 시간과 비용이 줄어드는 효과도 분명하지만, 마티니는 이렇게 절감된 리소스를 다시 AI 연구와 실험에 투자하며,
아직 개척되지 않은 영역이 많은 만큼, 이를 통해 광고주에게 완전히 새로운 형태의 제작물을 제안하고자 합니다.
왜냐하면, 같은 AI를 쓰더라도 활용의 디테일의 차이가 크리에이티브의 차이를 만드는 시대가 왔기 때문입니다
마티니는 AI를 단순한 이미지 생성 툴이 아닌, 전략적 확장의 도구로 활용하기 위해 다음 세 가지에 집중해 연구하고 있습니다.
생성형 AI 서비스는 매달 새로운 기능을 추가하며 빠르게 발전하고 있습니다.
초기에는 단순 이미지 생성 기능에 그쳤다면, 이제는 이미지의 일부 수정, 스타일 일관성 유지, 더 나아가 음악·음성·영상까지 영역이 확장되고 있습니다.
마티니는 업데이트된 AI 기술들을 실험하고 결합하는 방식으로 새로운 크리에이티브를 개발합니다.
예를 들어
이처럼 네 가지 AI를 결합한 실험은, 마티니가 단순한 기능 활용을 넘어, AI를 전략적으로 설계·조합해 새로운 콘텐츠를 창출하고 있음을 보여줍니다.
최근에는 간단한 프롬프트만으로도 꽤 만족스러운 결과를 얻을 수 있지만, 마케팅 영역에서는 ‘적당한 결과’보다 ‘정확한 결과’가 더 중요합니다.
마티니는 AI 프롬프트를 최신화하고 고도화하는 작업에 집중합니다.
해외 AI 커뮤니티에서 검증된 프롬프트를 학습하고, 원하는 결과에 가장 근접하도록 프롬프트를 정교하게 구성합니다.
예를 들어, 항공사 ‘에어프레미아’의 좌석 이미지를 활용할 때도 모델의 자세, 조명, 의상, 색감, 무빙 등 수십 개의 요소를 조정해 브랜드에 가장 어울리는 분위기를 구현했습니다.
그저 "좌석에서 여행을 떠나는 모델을 보여줘"라고 요청하면 애매한 결과가 나올 수 있지만, 의도를 명확히 전달한 프롬프트는 기대 이상의 결과를 만듭니다.
많은 사람들이 AI를 단순한 서포트의 수단으로만 활용합니다.
예를들어 ”이런 이미지 만들어줘", "이런 자료 찾아줘" 등. 물론 이러한 활용도 유용하지만, AI를 아이디어의 출발점에서부터 활용하면 전혀 다른 차원의 결과를 낼 수 있습니다.
마티니는 초기 기획 단계에서부터 AI를 활용해, 아이디어의 방향성을 다각화하고 확장합니다.
AI가 단순 조수가 아닌, 하나의 협업 파트너처럼 작동하게 만드는 것이 핵심입니다.
사실 많은 분들이 AI로부터 애매한 답을 받아 참고만 하고 끝내는 경우가 많습니다.
하지만 질문과 학습을 고도화하면, AI는 단순한 툴이 아닌 ‘조직의 일부처럼 기능하는 파트너’가 됩니다.
마티니의 광고기획팀은 위 세 가지 관점을 바탕으로 AI 역량을 개발해왔습니다.
이 글에 모든 노하우를 담을 수는 없지만, 마티니가 AI를 바라보는 방향성과 철학은 충분히 전달되었기를 바랍니다.
올해로 10주년을 맞은 디지털 마케팅 서밋 2025 (Digital Marketing Summit, 이하 DMS) 에서 ‘마티니’가 프리미엄 식품 커머스 플랫폼 ‘컬리’와 유아동 오디오 콘텐츠 플랫폼 ‘코코지’와 함께 [커넥티드 시대의 성장방식: 충성 고객 전략]을 주제로 세션을 진행했습니다.
마케팅 산업의 미래를 조망하고, 최신 트렌드와 인사이트를 공유하는 글로벌 지식 포럼 DMS(Digital Marketing Summit) 가 성황리에 마무리되었습니다.
4월 10일부터 11일까지 이틀간 서울 코엑스 그랜드볼룸에서 열린 이번 행사에서는 AI 기반 혁신, 브랜드 전략, 고객 경험 등 마케팅 트렌드의 핵심 주제를 중심으로 다양한 세션과 워크숍이 펼쳐졌고, 국내외 마케팅 리더들이 연사로 참여해 깊이 있는 인사이트를 전했습니다.
마티니도 이번 DMS에 연사로 참여해 컬리와 코코지와 함께 세션을 진행하며 충성 고객 마케팅을 성공한 사례를 공유했습니다.
디지털 혁신이 가속화되고 고객의 선택지가 점점 더 다변화되는 지금, 브랜드에게 ‘한 번의 구매’보다 더 중요한 건 지속적인 관계를 만들어가는 일입니다.
단순한 구매자를 ‘충성 고객’으로 전환시키고, 그들과의 장기적인 관계를 통해 브랜드의 성장을 이어나가는 것. 이것이 오늘날 마케팅에서 가장 중요한 전략 중 하나로 떠오르고 있습니다.
DMS 2025에서 마티니와 함께한 컬리의 오유미 그룹장, 코코지의 채송이 CCO는 충성 고객 확보가 단순한 마케팅 활동이 아니라, 비즈니스의 지속가능성과 직결된 전략적 자산임을 강조했습니다.
많은 브랜드가 리텐션, 재구매, 고객 생애가치(LTV) 향상에 집중하고 있지만, 단순히 반복 구매를 유도하는 것만으로는 충성도 있는 브랜드 관계를 만들 수 없습니다. 브랜드가 어떤 고객과 연결되어 있고, 어떤 방식으로 그 관계를 유지하고 있는지에 따라 장기적인 성과가 결정됩니다.
고객을 제대로 이해하는 것에서 모든 전략은 시작됩니다.
단순히 고객이 무엇을 구매했는지 파악하는 것을 넘어, 그들의 행동 패턴과 구매 여정 전반을 분석하고 해석해야 합니다.
이를 통해 고객을 다양한 특성별로 세분화하고, 맞춤형 멤버십 및 리워드 전략으로 확장할 수 있는 기회를 만들 수 있습니다.
고객은 브랜드로부터 자신만을 위한 메시지를 기대합니다. 그렇기 때문에 이전과 다른 CRM 전략이 필요합니다.
경험을 개인화하는 것은 단지 이름을 부르는 것에 그치지 않습니다.
정확한 데이터 기반으로 타이밍, 채널, 메시지를 조합하여 고객의 상황에 딱 맞는 경험을 전달해야 합니다.
단순한 가격 할인 중심이 아닌 라이프스타일 맞춤형 유료 멤버십 모델을 설계하는 전략은 충성 고객 확보에 매우 효과적입니다.
고객이 ‘오직 이 브랜드에서만 누릴 수 있는 경험’을 선택하도록 만드는 차별화된 멤버십은, 진정성 있는 경험을 통해 깊은 브랜드 로열티를 구축하는 핵심적인 역할을 합니다.
고객이 반복적으로 브랜드와 상호작용하게 만드는 구조가 필요합니다.
이를 위해 단순 리워드에서 나아가 정교하게 설계된 리텐션 유도 프로그램이 중요합니다.
일회성 혜택이 아닌, 행동 기반으로 구성된 리워드 전략은 브랜드와 고객 간의 연결을 루틴으로 만드는 데 기여합니다.
CRM 캠페인, 광고 성과, 브랜드 상품 분석.
모든 마케팅 활동의 핵심은 결국 고객을 얼마나 깊이 이해하고 있는가에 달려 있습니다.
마티니는 고객 분석의 기초이자 가장 강력한 방법으로 RFM 분석을 강조합니다.
RFM은 고객의 구매 행동을 세 가지 기준으로 모델링하여 고객을 세분화하는 분석 기법입니다.
이렇게 분류된 고객 그룹에 맞춰 맞춤형 혜택을 설계하고, 캠페인 전략에 차별화를 더하면 재방문을 유도하고 CRM 메시지 피로도를 효과적으로 관리할 수 있습니다.
또한, 고객의 구매 특성을 바탕으로 멤버십 프로그램을 설계하고,이를 통해 충성 고객 전략 매트릭스를 구체화함으로써 브랜드와 고객 간의 연결을 더욱 단단하게 만들 수 있습니다.
*RFM 분석에 대해 더 알고 싶다면 이 글을 참고해 보세요👉 [프로젝트 후기] 멤버십 및 RFM 분석
컬리는 프리미엄 식품이라는 카테고리 강점을 살려, 유료 구독 기반의 선택형 멤버십 프로그램을 설계했습니다.
고객이 직접 자신에게 맞는 혜택을 선택함으로써 경쟁사 대비 명확한 차별성과 개인화된 만족을 전달하고 있습니다.
코코지는 아이들과 ‘정서적 연결’에 집중합니다.
아이들의 하루를 세계관 기반의 스토리텔링으로 풀어내, 일상의 모든 순간을 브랜드 경험으로 전환합니다.
이를 통해 브랜드가 고객과 깊은 감성적 연결을 맺고 일상 속 루틴으로 자리잡을 수 있도록 돕습니다.
고객 충성도는 하루아침에 만들어지지 않습니다. 데이터 기반의 깊은 이해, 정교한 전략, 그리고 고객의 삶과 감정에 스며드는 경험이 쌓여야 비로소 브랜드는 고객과 관계를 맺을 수 있습니다.
마티니는 CRM, 퍼포먼스, 그로스, 광고기획 등 풀퍼널 마케팅 조직으로 구성되어 있으며, 데이터 기반 전략 수립부터 실제 캠페인 운영까지 성장 중심의 마케팅 실무를 제공합니다.
지금 여러분의 브랜드는 충성 고객과 어떤 관계를 맺고 있나요?
마티니와 함께 고객과 지속적으로 연결되는 마케팅을 만들어보세요. ➡️ 고객 중심 전략 설계하기
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4월 15일(화), 앙트레블 강남에서 열린 OneSignal Surge Seoul 2025 에 마티니가 다녀왔습니다! 👏👏
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행사 시작 전 원시그널에서 오신 분들과 함께 CRM 현황과 마티니가 하는 업무에 대해서 짧게 이야기를 나누었습니다.
마티니가 무슨 일을 하는 지 궁금하시다면 👉 여기서 확인해보세요!
이번 행사에서는 OneSignal 공동 창립자 겸 CEO George Deglin이 2025 고객 참여 현황 보고서를 기반으로 최신 트렌드를 공유하며, 다양한 패널 세션을 통해 실무에 바로 적용할 수 있는 메시징 전략과 모범 사례를 소개했습니다.
특히 원시그널이 준비 중인 AI 기반 라이프사이클 마케팅 에이전트가 소개되었는데요,
CRM 전문가가 내부에 있는 기업이 드문 상황과, 그만큼 실행이 어려운 CRM 마케팅 분야를 보완하기 위해 AI의 도움을 받아 고객 이탈을 막고 최적의 마케팅 전략을 제안해주는 AI 에이전트를 준비 중이라고 합니다.
관련 내용이 궁금하시다면 👉 원시그널을 방문해보세요!
패널 세션에서 모드하우스는 유저 경험에 집중하며, ‘CRM을 제대로 해보자’는 확신을 가지고 원시그널 도입을 결정한 여정을 공유했습니다.
한정된 리소스와 비용 문제 속에서도 다양한 논의를 거쳐 최종적으로 툴을 도입하기까지의 과정이 인상적이었습니다.
마티니의 이건희 COO는 솔루션을 실무에 어떻게 적용할 수 있을지 실제 사례와 함께 명확하고 실용적인 인사이트를 전했습니다. 👇
✅ 마케팅 자동화 & 개인화: AARRR 퍼널 기반 자동화 캠페인 Critical Path를 활용한 시나리오 설계
✅ AB 테스트: 추측이 아닌 데이터 기반으로 유저 행동을 분석하고 최적의 선택을 도출
✅ 프로덕트 개선: 신규 기능 사용률 향상을 위한 실사용 데이터 기반 분석 및 유도 전략
✅ 마테크 솔루션 연동: 다양한 솔루션 간의 연계를 통해 한계를 보완하고, 부가가치를 극대화
✅ CS / CX 연계: 유저 경험 향상을 위한 CRM 솔루션의 고객지원
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특히 실제로 마티니가 진행한 8000여개가 넘는 캠페인에서 얻은 인사이트를 바탕으로 다양한 사례를 가지고 CRM 솔루션을 ‘잘’ 사용하는 방법을 공유했습니다.
마지막 세션이었던 리더 패널 토크에서는 마티니 이선규 CEO와 마켓핏랩 김선영 SVP가 깊이 있는 경험과 인사이트를 공유했습니다.
고객을 제대로 이해하기 위한 CRM 데이터의 핵심 네 가지(기본 정보, 행동 이력, 최신 활동, 상호작용 데이터)를 어떻게 활용할지, 그리고 RFM 분석을 기반으로 충성 고객을 구분하는 방법과 이를 실무에 적용하는 전략 등 깊은 인사이트가 돋보이는 실질적인 내용들이 공유되었습니다.
또한 마티니는 고객사의 CRM 운영 수준에 맞춰 입문, 중급, 고급 3단계로 전략적 액션 플랜을 공유했습니다:
📍 입문단계: 기본 데이터 수집하고 체계 구축, 신뢰 형성 메지지 설계, CRM 솔루션 검토 및 준비
📍 중급단계: 데이터 분석 및 인사이트 도출, 세그먼트 설정 및 타겟팅, 개인화 메시징 전략 구축
📍 고급단계: AI 기반 예측 모델 도입, 고도화된 세그먼트 운영, 전담 조직 구성 및 운영
이 외에도 여러 인사이트들이 가득했는데요, 리더분들 통찰력 깊은 내용들로 구성된 알찬 시간이었습니다!
세션이 모두 종료된 후에는 업계 리더들과 함께하는 네트워킹 시간이 이어졌습니다. 원시그널에서 준비해주신 핑거푸드를 즐기며, 각 기업이 가지고 있는 CRM에 대한 고민과 인사이트를 자유롭게 나눌 수 있었던 유익한 시간이었습니다.
마티니가 그동안 진행한 CRM 캠페인 수 입니다.
다양한 분야의 다양한 캠페인을 거치며, 마티니는 데이터 기반 전략과 실무 중심의 실행력을 바탕으로 고객과 브랜드 사이의 ‘더 나은 연결’을 만드는 마케팅을 설계했습니다.
CRM, 퍼포먼스, 그로스 전 영역을 아우르는 풀퍼널 마케팅 전문 조직 마티니가 궁금하시다면 만나보세요.
마티니는 ‘잘’ 합니다. 👉마티니 만나보기
마티니에서는 실무에서 앰플리튜드(Amplitude)를 더 효과적으로 활용할 수 있도록 돕기 위해 4주간의 실전 교육 프로그램, 그로스 캠프를 진행했습니다.
마티니의 그로스 캠프 4기! 어떻게 진행되었는지 아래서 확인해보세요 ⬇️
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행사명: 그로스 캠프 4기 - Martinee X Amplitude
장소: 서울 서초구 서초대로38길 12 마제스타시티 타워2 12F
일시: 2025년 3월 26일 ~ 4월 16일 매주 수 오후 3시
누구를 위한?
어떤 내용을?
어떤 결과를?
어떻게 진행하였나요?
어떤 것들을 배웠나요?
그로스 캠프 4기는 LV. 1, LV. 2, LV. 3, LV. Expert 총 4번의 세션으로 진행되었습니다.탐색적 데이터 분석부터 코호트, AARRR 분석 등 그로스 마케팅을 위한 핵심 데이터 분석 개념과 적용 방법에 대해 다뤘습니다.
그로스 캠프 4기 첫번째 시간은 앰플리튜드 차트 분석의 기초에 대해 알아보는 시간이었습니다.
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우선 데이터 분석은 무엇이고, 왜 필요한 지 짧게 이해하는 시간을 가졌습니다.
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뒤를 이어 앰플리튜드의 활용 목적, 데이터 구조, 데이터 택소노미 (Data Taxonomy) 설계에 대해 알아보았고, 앰플리튜드의 기본 차트인 세그먼트(Segment), 퍼널(Funnel), 리텐션(Retention) 차트를 앰플리튜드 차트로 직접 보면서 진행했습니다.
또한 중간 중간 문제를 통해 앰플리튜드 필수 차트를 어떻게 실무에 적용하는지도 배워보았습니다.
문제는 앰플리튜드 데모 계정을 통해 직접 분석 값을 구하는 내용이었는데요, 세세하게 답을 구하는 과정까지 알려주셔서 개념도 익히고 실습도 해볼 수 있었습니다!
이어진 시간들에서는 앰플리튜드 차트 분석의 고급 버전과 AARRR, Aha-Moment, 다른 솔루션과 연계한 활용방식 등을 배워보았습니다.
LTV(고객 생애 가치), Lifecycle, Engagement matrix, Cohort(코호트)까지 데이터와 고객을 분석하기 위해 필요한 기능들을 배웠는데요,
그 중 특정 기간동안 유사한 특성이나 경험을 공유하는 사용자 집단인 코호트 분석은, 전체 데이터를 보면 보이지 않던 인사이트도 유저 그룹을 나누면 뚜렷하게 드러나기 때문에 더더욱 중요하게 다뤘습니다.
모든 강의가 마무리되고, 앰플리튜드 자격증을 취득하는 시간도 함께 진행됐는데요,
많은 분들이 앰플리튜드 자격증 득에 성공하셨답니다!
(만약 획득 못하셨어도 마티니의 특별 노하우가 담긴 앰플리튜드 사용자 가이드를 보면 금방 취득하실 수 있어요!)
강의를 수강하신 모든 분들께는 마티니가 직접 제작한 앰플리튜드 유저 가이드(*108장 분량)를 제공하여 그로스 캠프 이후에도 앰플리튜드를 원활하게 사용하실 수 있도록 했습니다.
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4회차도 마무리된 마티니의 그로스캠프 4기!
앞으로도 실무 중심 인사이트를 바탕으로 더 많은 성장을 도울 수 있는 교육 프로그램으로 찾아뵐게요!
마티니는 고객사의 비즈니스 성장을 돕는 파트너로서, 데이터 기반 전략과 실무 중심 인사이트를 바탕으로 더 정교하고 지속 가능한 마케팅을 함께 만들어갑니다.
데이터로 진짜 성장을 설계하고 싶다면, 지금 마티니와 함께하세요. 👉마티니 만나보기
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CRM, 그로스, 퍼포먼스를 아우르는 데이터 기반 풀퍼널 마케팅 전략.
마티니의 실무 중심 인사이트와 최근 미디어 보도 내용을 한눈에 만나보세요.
“CRM 마케팅의 성패는 설계부터 분석까지의 정교함에 달려있다.”
마티니아이오 이선규 대표는 브랜드브리프와의 인터뷰를 통해 CRM 마케팅 실무에 필수적인 체크포인트로 ▲정확한 행동 데이터 분류를 위한 ‘이벤트 택소노미 설계’ ▲전환율을 높이는 실시간 ‘개인화 전략’ ▲성과를 측정하는 ‘증분 분석’의 중요성을 강조했다.
특히 QA 과정과 조직 내 역할 분담(R&R)의 체계화가 정교한 마케팅 운영의 핵심이라며, 실무 노하우와 함께 고객사의 디지털 전환을 돕는 마티니의 전문성을 밝혔다.
마티니는 KFC·쏘카·오늘의집 등 다양한 업계에서 실질적인 성과를 내며 CRM 자동화와 데이터 기반 마케팅 고도화를 이끌고 있다.
마티니의 김찬희 CRM 마케터는 'Grow with Braze 2025'에서 이유식 브랜드 베베쿡과의 협업 사례를 통해 F&B 산업에서의 CRM 전략을 소개했다. 생후 일자 기반의 맞춤형 상품 추천으로 재구매율을 높이고, 개발 리소스의 한계를 CRM 전략으로 보완한 실행 사례를 공유했다.
특히 베베쿡의 핵심 과제였던 리텐션과 고객당 평균 매출(ARPU) 증대를 장바구니 금액 기반 혜택 메시지 등으로 효과적으로 해결한 전략을 강조했다.
김 마케터는 고객 행동 분석과 개인화 전략을 통해 짧은 시간 안에 고객과의 신뢰를 구축하고 실질적인 성과로 이어지는 CRM 마케팅 실행법을 구체적으로 풀어냈다.
풀퍼널 마케팅 전문 기업 마티니아이오(이하 마티니)가 오는 19일 브레이즈(Braze) 주최 마케팅 컨퍼런스 ‘그로우 위드 브레이즈 서울’에 한국 파트너로 참여한다.
이번 행사에서는 AI 기반 마테크 전략, 고객 충성도 제고, 통합 채널 설계, 실시간 인게이지먼트 가이드 등 총 3개 주제로 다양한 인사이트가 공유될 예정이다.
마티니는 이선규 대표가 ‘브레이즈를 200% 활용하는 CRM 체크리스트’ 세션을 통해 실무 전략을, 김찬희 매니저와 베베쿡 김도균 전무가 F&B 산업 내 재구매 전략을 발표한다.
이선규 대표는 “빠르게 변화하는 마케팅 환경에서 마티니의 전문성과 현장 경험이 기업 성장을 돕는 핵심 자산”이라며 브레이즈의 국내 유일 솔루션 파트너로서의 참여 배경을 설명했다.
한편 마티니는 롯데온, 무신사, KFC, 두나무, 기업은행 등과 협업하며 설립 3년만에 매출 100억, 영업이익 흑자를 달성한 바 있다.
마티니아이오가 글로벌 CRM 플랫폼 브레이즈(Braze)의 컨퍼런스 ‘Grow with Braze – Seoul’에 국내 공식 파트너로 참여한다.
이번 행사에서 마티니는 자사의 CRM 전문성을 바탕으로 실무 중심의 세션 두 개를 운영한다. 이선규 대표는 ‘Braze를 200% 활용하는 CRM 체크리스트’를, 베베쿡 김도균 전무 및 마티니 김찬희 매니저는 F&B 업계 사례 기반의 재구매 전략을 공유할 예정이다.
이 대표는 빠르게 발전하는 마케팅 산업 속에서 마티니가 쌓아온 기술 내재화 및 고객 맞춤형 전략 역량을 강조하며, 브레이즈의 국내 유일 솔루션 파트너로서 책임감을 밝혔다.
마티니는 CRM 컨설팅부터 퍼포먼스 캠페인까지 풀퍼널 마케팅을 수행하며 다양한 업계와 협업해왔다. 설립 3년 만에 매출 100억 원을 달성하며 빠른 성장세를 이어가고 있다.
풀퍼널 마케팅 전문기업 마티니아이오(이하 마티니)가 지난 5일 열린 ‘브레이즈 커넥션즈 서울 2024’에서 KFC 사례를 중심으로 CRM 마케팅 실무 노하우를 공유해 호응을 얻었다.
이번 행사는 브레이즈 주최, 마티니·AB180·CJ올리브네트웍스 후원으로 진행됐으며, 글로벌 행사인 FORGE 라스베이거스 2024에서 발표된 브레이즈 최신 업데이트도 국내 최초로 소개됐다.
마티니는 솔루션 도입부터 고도화, 성과 분석에 이르는 CRM 전 과정을 설명하며, 국내외 참석자들에게 실질적인 인사이트를 전달했다.
이선규 대표는 “철저한 분석과 최적화된 솔루션 설계로 성장을 지원하는 풀스택 마케팅을 제공하는 것이 마티니의 원칙”이라고 강조했다.
마티니는 퍼포먼스, CRM, PA, BI 등 전 분야에서 전문성을 보유한 마케팅 파트너로, 설립 2년 만에 업계 선도 기업으로 자리매김하며 다수 브랜드의 성장을 지원하고 있다.
글로벌 AI SaaS 기업 애피어(Appier)가 풀퍼널 마케팅 전문기업 마티니아이오(이하 마티니)와 전략적 파트너십을 체결했다.
이번 협업을 통해 애피어는 AI 기반 마케팅 솔루션 ‘AIQUA’, ‘BotBonnie’, ‘AIRIS’를 중심으로 개인화된 고객 여정 최적화를 지원하며, 한국 시장 내 입지를 강화할 계획이다.
마티니는 마케팅 분석, 솔루션 도입·운영, CRM 마케팅까지 전 과정을 아우르는 풀퍼널 마케팅 기업으로, 이번 파트너십을 통해 AI 기반 마테크 솔루션 역량을 더욱 확장할 수 있게 됐다.
마티니가 31일 코엑스에서 열린 ‘모던 그로스 스택 2024’에서 실전 중심의 CRM 전략과 디지털 마케팅 인사이트를 공유했다.
이건희 팀장은 ‘우리 잘하고 있는 건가?: CRM 마케터들이 궁금해하는 고민과 해결 방안’ 세션에서 개인화 전략과 MMP·PA 연계법 등 실무 노하우를 전했다.
공동 세션에서는 쏘카·AB180과의 협업 사례를 소개하고, 이재철 팀장이 앰플리튜드·버거킹과 함께 버거킹의 디지털 전환 전략을 공유했다.
행사 현장에는 마티니 부스도 운영되어 실시간 컨설팅과 경품 이벤트로 업계 관계자들과 소통을 이어갔다.
이선규 대표는 “3개 세션을 통해 마티니의 전문성과 실무 경험을 나눌 수 있어 의미 있었다”며 앞으로도 다양한 기회를 통해 성장을 함께하겠다는 뜻을 밝혔다.
마티니는 데이터 기반 전략부터 실행까지 전 과정을 아우르는 풀퍼널 마케팅 전문 조직입니다.
앞으로도 축적된 실무 경험과 인사이트를 바탕으로, 고객사의 비즈니스 과제를 함께 고민하고 해결해 나가며 지속 가능한 성장을 만들어가는 든든한 마케팅 파트너가 되겠습니다. 😊
이번 Braze 부트캠프는 실무 중심의 전략적 사고와 실행력을 함께 익힐 수 있도록 Braze 자격증 취득을 위한 이론 세션과 Braze 실전 가이드 세션으로 구성되었습니다.
많은 분들이 함께해 주셔서 더욱 뜻깊은 시간이었는데요, Braze를 보다 효과적으로 활용하고 싶으셨던 분들께 실질적인 인사이트를 드릴 수 있어 더욱 의미 있었습니다.
Braze 부트캠프 세션이 궁금하시다면 아래 내용을 통해 자세히 확인해보세요! 🔽
세션 1은 Braze 본사에서 오신 Sang Kim(김상우) 님의 강의로 진행되었습니다.
이 강의는 실제로 Braze 본사에서도 자격증 취득을 위한 속성 과정으로 사용되는 커리큘럼이라고 해요.
첫 번째 세션은 Braze의 전반적인 기능을 빠르게 습득할 수 있도록 구성된 자격증 대비 강의로, 아래와 같은 커리큘럼으로 진행되었습니다.
세션1 에서는 Braze에서 데이터가 어떻게 통합되고 흐르는지, 그리고 이를 실제 마케팅 사용 사례에 어떻게 적용할 수 있는지에 대해 살펴보았습니다.
또한 세분화 도구를 활용해 타겟 메시징을 위한 고객 세그먼트를 설정하는 방법, 크로스 채널 메시징 전략, Braze 사용자 데이터를 기반으로 실시간 개인화 메시지를 구성하고 캠페인을 설계하는 방법에 대해 알아보는 시간을 가졌습니다.
마지막으로 Braze 대시보드를 활용해 캠페인 성과를 분석하고 리포트하는 방법까지 다루며 세션이 마무리되었고, 각 섹션이 끝날 때마다 복습 퀴즈를 통해 내용을 점검했습니다.
강의의 마지막은 Braze Certification 자격시험 응시로 마무리되었는데요,
실전에서 바로 활용 가능한 지식과 자격 취득까지 한 번에 경험할 수 있었던 알찬 시간이었습니다.
두 번째 세션은 마티니에서 CRM팀을 이끌고 있는 이건희 COO님이 '마티니가 제안하는 CRM 체크리스트’를 중심으로, 실전에서 Braze를 효과적으로 활용하는 방법을 다뤘습니다. 주요 커리큘럼은 다음과 같았습니다.
첫 번째로 다룬 이벤트 택소노미는 캠페인 실행을 위한 핵심 설계 요소입니다. 데이터를 어떻게 수집하고 구조화할지에 대한 방향을 제시하며, 자동화·개인화·분석 등 CRM의 모든 흐름에 영향을 주는 ‘재료’로써의 중요성을 강조했습니다.
이어진 자동화 파트에서는 자동화 캠페인을 구축해야하는 이유를 시작으로, 실제 구축 프로세스를 1단계부터 7단계까지 상세히 설명하며 기본기를 탄탄히 다졌습니다.
개인화 세션은 Braze의 핵심 기능인 개인화 태그, Liquid, Connected Content를 중심으로 진행되었습니다.
마지막으로 왜 CRM에 분석이 필요한지, 그 분석을 선행적 분석과 후행적 분석으로 나누어 어떻게 진행해야하는 지 세세하게 나눠 설명하며 성공적인 CRM을 위한 Braze 실전 가이드 세션을 마무리했습니다.
(늦은시간까지 열정적으로 강의에 집중해주셔서 감사합니다 🔥)
이번 Braze 부트캠프는 Braze 본사에서 진행하는 공식 자격 과정을 기반으로, 실제 자격 시험까지 함께하며 참가자분들의 Braze 실무 역량을 한층 끌어올리는 시간이었습니다.
또한 마티니는 8,000개 이상의 캠페인 운영 경험을 바탕으로, CRM 전략의 A to Z를 누구보다 명확하고 실용적으로 전달하며 CRM 성과를 높이는 핵심 노하우를 전했습니다.
앞으로도 마티니는 Braze 솔루션 파트너로서, 현장에서 바로 적용할 수 있는 인사이트와 전문성을 바탕으로 더 많은 기업들이 CRM을 통해 실질적인 성장을 이룰 수 있도록 함께하겠습니다.
다음 Braze 부트캠프에서도 더 깊이 있는 실전 전략으로 찾아뵙겠습니다! 😊
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3월 19일, 콘래드 서울 그랜드볼룸에서 글로벌 CRM 솔루션 기업 Braze가 주최한 ‘Grow With Braze Seoul 2025’가 성황리에 개최되었습니다.
마티니는 지난해에 이어 올해도 연사로 참여해, 실무에서 마주하는 CRM 마케팅의 고민과 이를 해결해온 마티니만의 노하우를 공유했습니다.
이번 세션에서는 Braze를 보다 효과적으로 활용하기 위한 'Braze를 200% 활용하는 CRM 체크리스트', 그리고 베베쿡과 함께 F&B 업계의 재구매율을 높이기 위한 CRM 전략을 소개했습니다.
Braze 도입부터 실무 활용, 성과를 만들어낸 실제 사례와 인사이트까지, CRM 마케팅의 실전 전략이 가득 담긴 시간 아래서 확인해보세요!
CRM 마케팅, 잘 하고 있는지 궁금하셨다면?
마티니가 Grow With Braze에서 공유한 [Braze를 200% 활용하는 CRM 체크리스트] 세션에서는 CRM 성과를 높이기 위한 실무 중심의 세 가지 핵심 포인트를 소개했습니다.
CRM의 시작은 데이터 수집입니다.
어떤 데이터를 어떤 구조로 수집할지 정리한 이벤트 택소노미(Taxonomy) 문서를 기반으로, 이벤트 데이터를 수집하는 것이 중요합니다.
수집된 데이터를 바탕으로 인사이트를 도출해야 합니다.
선행 분석을 통해 재구매 주기, 첫구매까지의 소요 시간, 연관 구매 상품을 확인하고,
후행 분석을 통해 증분 분석과 A/B Test 등을 통해 실제로 전환을 일으키는 요소를 찾아내어 캠페인 성과를 측정합니다.
이제 데이터를 기반으로 고객과의 커뮤니케이션을 실행에 옮길 차례입니다.
Braze의 개인화 기능(태그, Liquid, Connected Content)을 활용해 고객 맞춤 메시지를 전달하고, 메시지를 카테고리화하여 운영 효율성을 높입니다.
또한 기획부터 발송, 분석까지의 프로세스에 맞춰 조직 내 역할과 책임(R&R)을 명확히 하는 것도 중요합니다.
마티니와 베베쿡이 함께한 세션에서는 작년 이 자리에서 Braze 도입을 결정한 베베쿡과 마티니의 CRM 전략 여정이 공유 되었습니다.
F&B 산업은 마티니가 가장 많은 인사이트를 쌓아온 분야 중 하나입니다. 마티니는 F&B 산업의 핵심 특성을 ‘고빈도 & 저가 구매 모델’로 파악했습니다. 자주 구매하지만 단가가 낮은 구조이기 때문에 고객을 얼마나 자연스럽게 다시 오게 만들고, 구매를 이어가게 유도하는지가 핵심인 것이죠. 따라서 업셀링과 크로스셀링을 유도할 수 있는 CRM 전략이 반드시 필요합니다.
이유식이라는 제품 특성상 아이의 생후일자에 따라 필요한 제품이 달라집니다.
마티니는 ‘생후일자 기반 개인화’ 전략을 통해 고객의 정보를 바탕으로 맞춤형 상품을 추천했고, 이를 통해 높은 전환율을 이끌어냈습니다.
단, 해당 메시지는 수신 동의한 고객에게만 발송 가능했기 때문에 모수 확보도 필수 과제였습니다.
이에 따라 “아이의 생일은 언제인가요?”와 같은 참여형 캠페인을 기획하여 수신 동의를 유도하고 메시지 도달률을 높였습니다.
이러한 전략을 통해 고객의 다음 구매를 자연스럽게 유도하고, 리텐션을 강화할 수 있었습니다.
이러한 장바구니 기반 혜택 전략을 통해 평균 객단가(AOV)가 목표 이상을 기록하며 높은 캠페인 성과를 달성했습니다.
Insight 1. 개발이 어렵다면 CRM 기능만으로 대체 구현할 수 있는 방법을 먼저 고민해보세요.
Insight 2. 이미 기획된 캠페인도 지속적인 디벨롭이 필요합니다.
Insight 3. 완전히 새로운 혜택이 아니어도 괜찮습니다. 기존 혜택을 적절히 노출만 해도 충분히 업셀링이 가능합니다.
마티니는 CRM, 그로스, 퍼포먼스 분야의 전문가들이 모여 유기적으로 협업하며 다양한 문제를 하고 있습니다.
마티니의 Braze 체크리스트와 F&B 전략 내용이 흥미로우셨다면, 마티니를 만나보세요. 👉 마티니 만나보기
데이터·프로덕트 분석, KPI 대시보드 설계와 제작, 데이터 파이프라인 활용, CRM 택소노미(Taxonomy) 및 프로모션 설계, MMP 설치와 점검, 퍼포먼스 마케팅 미디어 믹스까지, 각 분야의 전문가들이 모여있는 Martinee와 함께 비즈니스 성공을 실현해보세요.
