February 4, 2026
MCP(Model Context Protocol)는 AI가 외부 데이터를 활용할 수 있도록 연결해 주는 개방형 표준 프로토콜입니다. 쉽게 말해, AI 도구가 실시간으로 필요한 데이터를 가져와 활용할 수 있게 만드는 기술입니다.
앱스플라이어는 이 기술을 활용해 자연어만으로 마케팅 데이터에 바로 접근 가능한 MCP를 선보였습니다. Claude, ChatGPT 같은 AI 도구와 앱스플라이어를 연결하면, 캠페인 성과 분석부터 오디언스 관리, 딥링크 문제 해결까지 질문만으로 처리할 수 있습니다.
또한 앱스플라이어 MCP는 기술적 배경과 관계없이 누구나 필요한 데이터를 즉시 확인할 수 있도록 지원합니다. 사용자가 직접 질문하든, AI 에이전트에게 작업을 맡기든, 대기 시간 없이 명확한 정보와 실행 결과를 바로 받아볼 수 있습니다.
앱스플라이어 MCP는 Claude, ChatGPT, Gemini 같은 사용자가 선호하는 LLM(Large Language Model) 도구와 앱스플라이어를 연결합니다. 사용자가 질문을 입력하면 MCP가 자동으로 필요한 데이터를 찾아 이해하기 쉬운 형태로 보여줍니다. 어트리뷰션, 분석, 오디언스, OneLink(원링크) 등 앱스플라이어의 모든 기능을 자연어로 바로 활용할 수 있습니다.
또한 앱스플라이어는 7,000개 이상의 주요 브랜드가 신뢰하는 풍부하고 정확한 데이터를 제공하기 때문에 개인정보 보호를 철저히 준수하며 마케터가 필요한 인사이트를 즉시 확인하고 빠르게 의사결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.
앱스플라이어 MCP는 개방형 구조로 설계되어 있어, 원하는 방식으로 커스터마이징할 수 있습니다. 미디어 믹스를 최적화하는 AI를 만들거나, 오디언스를 자동으로 관리하는 시스템을 구축하거나, 내부 도구에 MCP를 연결하는 등 복잡한 설정 없이도 필요한 기능을 유연하고 자유롭게 구현할 수 있습니다.
채널별 ROAS를 확인하고 싶거나, 어떤 캠페인이 가장 높은 LTV를 만드는지 알고 싶을 때 앱스플라이어 MCP를 활용해 보세요. 질문만 입력하면 필요한 데이터를 바로 확인할 수 있습니다.
앱스플라이어 MCP는 사람이 직접 질문하거나 AI 에이전트가 자동으로 작업하는 방식 모두 지원합니다. Growth, CRM, 제품, 마케팅 팀 등 어떤 팀이든 별도의 설정이나 개발 작업 없이 필요한 인사이트를 바로 확인할 수 있습니다.
앱스플라이어 MCP는 앱스플라이어의 어트리뷰션 기술을 기반으로 만들어졌습니다. 모든 데이터는 개인정보 보호 규정을 철저히 준수하며, 설계 단계부터 암호화와 보안을 적용했습니다.
캠페인 성과를 실시간으로 확인하고, ROI를 비교할 수 있습니다. 채팅창에서 직접 확인하거나, AI 에이전트를 활용해 성과 모니터링부터 최적화, 작업 실행까지 자동으로 처리하세요.
오디언스가 어떻게 나뉘고 활용되는지 한눈에 확인할 수 있습니다. 질문만으로 오디언스 현황을 조회하거나 실시간 성과를 분석할 수 있으며, 중복된 오디언스를 찾아내고 개선 방안을 제안하는 AI를 직접 만들 수도 있습니다. 필요하다면 여러 채널의 오디언스 정보를 자동으로 동기화하거나 작업을 실행할 수도 있습니다.
대화형 인터페이스로 OneLink 템플릿과 링크 동작을 간편하게 점검하거나, 에이전트를 활용해 링크 상태를 지속적으로 모니터링할 수 있습니다. 문제가 있는 링크를 자동으로 찾아내고, 모든 캠페인이 올바르게 운영되도록 관리할 수 있습니다.
앱 설정이나 구현 방법이 궁금할 때 질문만으로 바로 확인할 수 있습니다. AI 어시스턴트가 설정 오류를 찾아내 해결 방법을 알려주거나, 상황에 맞는 가이드 문서를 자동으로 보여줍니다.
앱스플라이어 MCP는 AI 기반 마케팅을 향한 중요한 첫걸음입니다. 사람의 창의성과 AI의 분석 능력이 결합되면, 마케터는 더 나은 의사결정을 내릴 수 있습니다.
MCP는 캠페인 분석, 오디언스 확인, 딥링크 관리 같은 마케터들의 핵심 업무를 지원하고 있으며, 추후 예측 분석과 에이전트 기반 자동화까지 확대 될 예정입니다. 데이터 기반으로 더 빠르고 정확한 의사결정을 내리고 싶다면, 지금 바로 앱스플라이어 MCP를 경험해 보세요.
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January 9, 2026
브레이즈 캔버스(Canvas)는 고객의 행동과 속성을 기준으로 개인화된 메시지 흐름을 설계하는 고객 여정 오케스트레이션 도구입니다. 단일 캠페인이 하나의 캠페인을 특정 조건에 따라 발송하는 데 초점을 맞춘다면, 캔버스는 고객의 행동에 따라 여러 메시지와 채널을 유기적으로 연결합니다.
예를 들어, 회원가입 후 7일까지의 유저 저니 설계, 첫 구매까지의 지속적인 구매 유도 메시지 발송 등 단일 순간에 그치지 않고 지속되는 기간 동안 유저 저니에 따라 메시지를 보낼 수 있습니다.
캔버스를 활용하면, CRM 마케팅을 ‘단발성 메시지 발송’에서, 지속적인 고객 경험 관리로 확장할 수 있습니다.
특히 고객 행동이 빠르게 변화하는 환경에서는, 잘 설계된 캔버스가 마케터의 반복적인 운영 부담을 크게 줄여줍니다.
브레이즈 캔버스는 크게 진입 조건(Entry), 액션(Step), 분기(Split)으로 이루어져 있습니다.
해당 속성을 잘 활용하면, CRM 마케터는 하나의 캔버스 안에서 다양한 시나리오를 운영할 수 있습니다. 그뿐만 아니라 고객의 입장에서도 ‘자연스러운 경험’이 가능해져 더 높은 전환 성과를 기대할 수도 있습니다.
브레이즈 캔버스는 강력한 도구이지만, 설계 목적이 명확하지 않으면 오히려 캠페인 운영이 복잡해질 수 있습니다. 하나의 캔버스에는 하나의 목표를 두고, 온보딩•전환•리텐션 등 목적별로 캔버스를 분리해 설계하는 것이 효과적입니다.
또한, 지나치게 많은 분기와 조건은 운영 중 오류나 누락을 유발할 수 있습니다. 초기에는 단순한 구조로 시작하고, 성과와 데이터를 기반으로 점진적으로 고도화하는 방법이 안정적입니다.
마지막으로 데이터 반영 시점을 고려하여 적절한 대기 시간과 조건을 설정해야 합니다.
캔버스는 한 번 만들고 끝나는 것이 아니라, 운영 후 지속적으로 점검하고 개선해야 성과로 이어집니다.
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브레이즈, 믿을 수 있는
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January 6, 2026
CRM 마케팅의 중요성이 높아지면서, 많은 기업에서 브레이즈(Braze)를 활용해 CRM 마케팅을 진행하고 있습니다. 간단하게는 푸시 메시지 발송부터, 깊게는 캠페인 자동화까지. 브레이즈는 많은 CRM 마케터들에게 익숙한 도구가 되었습니다. 하지만 실제로 현장에서 듣는 이야기는 조금 다릅니다.
“기능은 많은데, 어디까지 쓰고 있는지 모르겠다”
”이 정도면 잘 쓰고 있는 건지 감이 안 온다”
브레이즈를 사용하는 것과 잘 ‘활용’하는 것은 다른 문제이기 때문입니다.
마티니는 이러한 고민에서 출발해, 브레이즈 활용도를 자가진단 해볼 수 있는 질문을 마련했습니다. 자가진단의 목적은 단순히 점수를 매기는 것이 아니라, 현재 우리 팀의 CRM 운영이 어느 단계에 와 있는지, 그리고 다음 단계로 나아가기 위해 무엇이 필요한지를 스스로 인식할 수 있도록 돕는 데 있습니다.
실제로 자가진단에 참여한 기업들을 살펴보면, 캠페인과 자동화는 잘 운영되고 있지만, 데이터 활용, AI 기능, 신규 채널(RCS 등)은 아직 충분히 활용되지 못하고 있는 경우가 많았습니다.
브레이즈를 사용하고 있다면, 이제는 ‘얼마나 잘 활용하고 있는지’를 점검해야 할 시점입니다. 지금 바로 우리 팀의 브레이즈 활용도를 진단해 보세요.
자가진단 점수 구간에 따라 현재 브레이즈 활용도가 어느 수준인지 쉽게 확인해볼 수 있습니다. 결과 페이지에서는 현재 활용 단계에 따른 제안도 함께 확인해볼 수 있습니다.
마티니가 정리한 브레이즈 활용 인사이트와 실제 사례를 통해, CRM을 한 단계 더 고도화하는 방법을 확인해 보세요.
December 9, 2025
이제 브레이즈에서 RFM 세그멘테이션을 활용할 수 있게 되었습니다.
RFM 세그멘테이션은 최근성(Recency), 빈도(Frequency), 금액(Monetary)를 기준으로 각 지표를 스코어링하고, 점수별 유저 그룹의 특성을 정의하는 세그멘테이션 방식입니다.
브레이즈의 SQL Segment Extension에서 사전 정의된 템플릿을 활용해 간편하게 사용할 수 있습니다.
RFM 세그먼트에 대한 상세한 내용은 마티니의 RFM 분석 사례 아티클에서도 확인해보실 수 있습니다.
*쿼리문에서 일부 데이터를 조정하여 기준을 변경하는 것도 가능합니다.
Custom Attribute별로 각 데이터가 차지하는 비중을 확인할 수 있는 기능이 생겼습니다.
예를 들어, ‘멤버십’ 정보를 저장한 Custom Attribute에 각 멤버십 등급별 비중을 확인하거나, 유저가 ‘구매한 카테고리 리스트’에 가장 많이 담긴 카테고리 비중을 확인하는 등의 인사이트 확인이 가능합니다.
다만, 25만 명 이상으로 유저수가 큰 경우, 샘플링된 데이터로 제공되어 실제와 오차가 발생할 수 있는 점 참고가 필요합니다.
Data Settings > Custom Attribute 메뉴로 진입하여 보고 싶은 데이터의 우측 메뉴에서 View Usage 버튼을 눌러 확인할 수 있습니다.
December 1, 2025
버거킹 앱 다운로드를 위하여 ‘버거킹 앱’에서만 제공하는 혜택에 집중한 크리에이티브 발굴이 필요했습니다. 버거킹 앱을 사용하지 않더라도 배달 앱(배달의민족, 요기요 등)을 사용해서 배달 주문이 가능하고, 매장 이용시에는 키오스크 주문도 가능하기에 버거킹 앱에서만 가능한 할인 혜택에 집중하였습니다.
할인 혜택 위주로 소재 제작 및 운영하다보니, 할인율이 가장 큰 APP 회원가입 유저 대상의 웰컴쿠폰(와퍼세트 4500원)에서 가장 우수한 성과를 보였습니다.
하지만, 와퍼세트(메뉴) + 4500원(할인가) 2가지 조합만으로 가능한 베리에이션에 한계가 있었습니다. 신규 유저 볼륨 확대를 위해서는 할인 혜택 외 새로운 USP 발굴이 필요하였습니다.
이에 페르소나를 재정의하고 각 페르소나에 맞는 맞춤형 크리에티브 테스트를 진행하였습니다.
기존에 안정적으로 운영하고 있던 구글 매체에서의 잠재고객 통계를 기반으로 페르소나를 선정하였습니다.
구글 잠재고객 통계를 사용하면 운영 중인 광고를 보고 전환하는 사용자 그룹의 고유한 특징, 관심분야, 행동을 파악하여 유저에 대한 이해도를 높일 수 있습니다. 캠페인에서 가장 많은 전환을 발생하는 잠재고객 그룹과 전체 전환수에서의 해당 잠재고객 그룹의 비중도 확인할 수 있습니다.
구글 잠재고객 통계 기준으로 캠페인에서의 전환 비중이 높은 관심사들을 확인할 수 있었고, 시즌 이벤트를 고려하여 관심사별 소재 투입 일정을 계획하였습니다.
분석 당시 야구 주요시즌을 앞두고 있었던 점을 고려하여 ‘야구팬’, ‘운동매니아’ 2가지 페르소나에 대한 맞춤형 소재 먼저 테스트를 진행하였습니다.
선정한 페르소나별 특성과 관심사를 반영하여 맞춤 소재를 기획하였으며, 그 과정에서 필요한 배경이미지는 브랜드 이미지를 해치지 않는 선에서 AI를 활용하여 제작하였습니다.
매체 내에서 별도 관심사 타겟팅은 진행하지 않았으며, 신규 유저 확보에 효과적인지 확인하기 위해 가입 지표 기준으로 상시 운영 중인 소재와 가입 지표 위주로 성과 비교하였습니다.
이전까지 [회원가입 쿠폰]에서 대부분의 가입 성과 확보 중이었으나, [페르소나] 맞춤형 소재에서 3번째로 많은 가입 전환 (17.9%) 확보하였습니다.
특정 관심사 타겟팅을 적용한 것이 아니기에 CPA(가입)가 높을 것으로 예상하였으나, 기존 가입 볼륨 리딩하던 [회원가입 쿠폰]과 유사한 단가 형성하며 전체 효율 개선에 기여하였습니다.
이에 카카오톡 네트워크 지면 내 노출 가능한 비즈보드소재 형태까지 소재 확장 운영하였으며, 운동매니아 페르소나 베리에이션은 비즈보드 소재 형태로도 기존 상시 소재와 비교에서도 가입 전환 확보에 효과적인 것을 확인할 수 있었습니다.
이번 실험을 통해 매체 통계 기반으로 제작한 페르소나 맞춤형 소재 제작이 신규소재 USP 발굴에 유효하다는 것을 확인하였습니다.
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더 높은 성과를 위한
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November 20, 2025
대부분의 서비스는 신규 고객 확보를 위한 첫 관문으로 ‘회원가입 캠페인’을 운영합니다.
이는 단순히 가입자를 늘리는 차원을 넘어, 잠재 고객을 자사 플랫폼 안으로 유입 시켜 장기적인 이용 전환과 관계 형성의 시작점으로 삼기 때문입니다.
특히 퍼포먼스 관점에서는 가입 단계의 전환율이 이후 구매 전환율·리텐션에 직접적인 영향을 미치는 핵심 지표로 작용하기도 합니다.
이번 캠페인은 회원가입을 통한 활성 사용자(DAU) 확보를 목표로 진행되었습니다. 해당 서비스는 로그인을 기준으로 이용 활성도를 산정하기 때문에, 가입 단계를 최적화하는 것이 곧 활성 사용자 확대로 직결되는 구조를 가지고 있습니다.
또한 “비용 효율적으로 신규 유저를 확보하면, 이후 첫 구매 전환율이 개선될 수 있다”는 가설 하에 랜딩 페이지 구조에 따른 가입 효율 및 이후 구매 전환율 차이를 검증하고자 하였습니다.
광고 클릭 → 카카오 간편 로그인 → 즉시 회원가입 가능
광고 클릭 → 자사몰 회원가입 페이지 → 가입 절차 진행
애드뷰 랜딩은 즉시 간편가입으로 이어질 수 있는 짧은 전환 경로가 장점이며, 자사몰 랜딩은 회원가입 혜택·프로모션·다양한 로그인 옵션을 한눈에 보여줄 수 있다는 장점이 있습니다.
고객사는 기존에 애드뷰를 중심으로 신규 유저를 대량 확보해왔으나, 애드뷰 유입 사용자의 구매 전환율이 낮을 것이라는 가설을 가지고 있었기에 이번 테스트를 통해 전환 효율과 유입 품질 간의 균형점을 찾는 것이 핵심 과제였습니다.
실험 결과, 애드뷰 랜딩(카카오 간편가입)이 웹 랜딩 대비 압도적으로 낮은 CPA를 기록하며 전환 효율 측면에서 우위를 보였습니다. 동일한 예산과 소재 조건에서도 랜딩 구조의 단순화만으로 약 17배의 전환 단가 차이가 발생했습니다.
다만, 애드뷰를 통한 가입 유저의 구매 전환율은 상대적으로 낮은 경향을 보여 단기 전환 효율은 높았으나 장기 가치 관점에서는 추가적인 품질 검증이 필요한 과제로 남았습니다.
전환 구조의 단순화는 전환 효율을 극대화 합니다
모바일 환경에서는 클릭 이후 단계를 하나 줄이는 것만으로도 전환율이 눈에 띄게 향상됩니다. 즉 ‘가입 허들을 낮추는 설계’ 자체가 전환 효율을 높이는 핵심 요인으로 작용합니다.
목표에 따라 최적의 랜딩 구조는 달라집니다.
홈페이지 랜딩은 브랜드 메시지 전달에는 유리하지만, 회원 가입 중심 캠페인에서는 오히려 전환 퍼널이 길어져 효율이 저하될 수 있습니다. 이번 실험을 통해 목표가 명확한 캠페인일수록, 여정을 단순화하는 구조 설계가 필요함을 확인하였습니다.
소재 메시지의 직관성이 전환율에 직접적인 영향을 미칩니다.
가입 혜택을 강조한 메시지보다, 즉시 공감 가능한 프로모션 중심 메시지가 두 랜딩 방식 모두에서 더 높은 전환율을 보였습니다. 이는 사용자가 ‘즉각적인 보상’을 인지할 때 더 빠르게 행동으로 이어진다는 점을 시사합니다.
이번 실험은 회원가입 전환율을 높이는 데에는 명확한 성과를 보였으나, 가입 이후 구매로 이어지는 전환율은 상대적으로 낮게 나타났습니다. 이는 간편 가입을 통한 빠른 진입이 단기 전환 효율을 높일 수는 있지만, 유입 유저의 품질 측면에서는 추가 검증이 필요함을 보여줍니다.
향후에는 가입 이후 행동 데이터(첫 구매율, 재방문율, 이탈률 등)를 기준으로 한 후속 실험을 통해 실제 장기적으로 유효한 유저의 특성을 검증할 예정입니다. 이를 통해 단기 효율 중심의 구조에서 한 단계 나아가, ‘가입 이후 가치’를 극대화하는 사용자 여정 설계 방향을 도출하고자 합니다.
November 18, 2025
퍼포먼스 마케팅에서 마케터가 조정할 수 있는 영역은 크게 세 가지입니다. 매체, 소재, 그리고 랜딩 페이지입니다. 많은 분들이 랜딩 페이지는 마케터가 직접 통제하기 어렵다고 생각하지만, 다음과 같은 방식으로 충분히 효율을 개선할 수 있습니다.
랜딩 페이지에 신경을 써야 하는 이유는 명확합니다. 랜딩 페이지는 유저 이탈과 성과를 결정짓는 마지막 관문이자, 효율을 좌우하는 주요 변수이기 때문입니다.
매력적인 소재와 안정적인 매체 세팅이 있어도, 유저가 도착한 랜딩 페이지가 제대로 작동하지 않으면 전환율은 현저히 낮아집니다.
마티니에서 진행한 두 가지 랜딩 페이지 테스트를 소개합니다.
테스트에 앞서 두 가지 가설을 세우고, 효율을 판단할 수 있는 지표를 설정했습니다.
실험 설계
테스트 결과 :
CVR의 경우, 두 랜딩에서 비슷한 효율이 확인되었으나 KPI인 구독 CPA를 달성하는데 ‘이벤트 페이지’의 효율이 더 우수했습니다.
→ 이를 통해 성과를 높일 수 있는 구성 요소 추가한 랜딩 페이지의 우수성을 확인했습니다.
실험 설계
테스트 결과 :
→ 이를 통해 광고 소재의 메시지와 랜딩의 맥락이 일치 및 연관성이 높을수록 유저들의 전환 이후 행동(가입)이 활성화 되는 점을 확인했습니다.
좋은 랜딩 페이지는 단순히 디자인이 깔끔한 페이지가 아닙니다. 광고 메시지와 일관성을 유지하며, 유저가 '무엇을 해야 하는지'를 명확하게 전달하는 페이지입니다.
마케터는 다음 세 가지를 점검해야 합니다.
소재, 매체, 랜딩 페이지는 각각의 기능을 수행하면서도 하나의 유저 여정을 구성합니다.
유저 경험과 효율을 개선하기 위해 랜딩 페이지를 한번 더 점검해 보는 것은 어떨까요?
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성과 향상을 위해 고민하는 퍼포먼스 대행사를 찾고 있다면?
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November 13, 2025
지난 11월 11일, Liquid 심화 문법과 Connected Content 활용법을 중심으로 브레이즈 부트캠프가 진행되었습니다. 이번 세션은 기본적인 개인화 태그를 넘어, 복잡한 조건 처리와 외부 API 연동을 통해 더욱 정교한 개인화 메시지를 구현할 수 있는 심화 방법을 다루었습니다.
Braze를 더욱 효과적으로 활용하고 CRM 마케팅을 고도화하고자 모인 많은 실무자 분들과 함께한 생생한 현장을 만나보세요.
첫 번째 세션에서는 Liquid의 고급 문법과 실무 활용법을 중심으로 진행되었습니다. 실무에서 자주 마주치는 시나리오를 직접 설계하며, 기본적인 개인화 태그를 넘어 조건문(if), 반복문(for), 다양한 필터(date, capitalize, split 등)를 활용해 더 정교한 메시지를 구성하는 방법을 배웠습니다.
실습에서는 고객의 구매 이력에 따라 추천 상품을 다르게 표시하고, 배열 데이터를 반복문으로 처리하며, 날짜 형식을 변환하는 작업을 직접 수행했습니다. 참여자들은 조건 분기, 배열 순회, 필터 적용 등 Liquid의 핵심 기능을 실제 메시지에 적용하면서 실무 감각을 키울 수 있었습니다.
두 번째 세션에서는 Connected Content를 통해 실시간 데이터를 활용한 개인화를 다뤘습니다. 이 기능을 활용하면 실시간 재고 확인, 날씨 정보 연동, AI 기반 상품 추천, 최신 콘텐츠 자동 업데이트 등 브레이즈에 저장되지 않은 외부 데이터를 메시지에 활용할 수 있습니다.
실습에서는 실제 API를 호출하고, 응답으로 받은 JSON 데이터에서 필요한 값을 추출해 메시지를 구성하는 과정을 직접 진행했습니다. 상품 추천 API를 호출해 고객별 맞춤 추천 상품 목록을 가져온 뒤, 각 상품의 이름, 가격, 이미지를 메시지에 동적으로 표시하는 방법을 배웠습니다.
2025년 마지막 일정으로 진행된 브레이즈 부트캠프가 성황리에 종료되었습니다. 이번 부트캠프에서는 Liquid의 고급 문법부터 Connected Content를 활용한 실시간 데이터 연동까지, CRM 개인화의 핵심 기능을 실무 중심으로 다뤘습니다.
마티니는 브레이즈의 국내 공식 파트너사로서, 앞으로도 실무에 바로 적용할 수 있는 구체적인 방법론과 노하우를 제공하는 교육을 지속적으로 운영할 예정입니다.
데이터 기반 마케팅을 시작하고 싶다면 지금 바로 마티니를 만나보세요.
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브레이즈 도입 및 활용을 고민하고 있다면?
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Braze Bootcamp - Pesonalization 심화
주최 | Martinee ✕ Braze
일시 | 2025년 11월 11일 (화) 15 - 17시
장소 | 삼성 저스트코타워 3F
November 12, 2025
마티니가 스노우플레이크가 주최한 'Marketer's Edge: 데이터 전략과 ROI' APAC 웨비나에서 브레이즈를 활용한 롯데ON 사례를 발표했습니다.
스노우플레이크와 브레이즈를 결합해 개발 리소스 없이 고도화된 CRM 캠페인을 실행한 방법, 지금 확인해보세요.
1,500만 명 이상의 회원 수를 보유한 롯데ON은 핵심 고객의 리텐션을 강화해야 하는 과제를 안고 있었습니다. 대규모 사용자 데이터를 활용해 개인화된 경험을 제공하고 싶었지만, 복잡한 데이터 구조와 제한된 개발 리소스라는 현실적인 제약이 있었습니다.
매번 캠페인을 실행할 때마다 개발팀의 지원이 필요했고, 이는 마케팅 실행 속도를 늦추는 요인이 되었습니다.
마티니는 이러한 문제를 해결하기 위해 스노우플레이크와 브레이즈를 통합한 노코드 초개인화 환경을 지원했습니다. 데이터 엔지니어링 없이도 마케터가 직접 고객 데이터를 활용해 캠페인을 기획하고 실행할 수 있는 구조를 만드는 것이 핵심이었습니다.
이를 통해 개발팀의 직접 개입 없이도 다양한 데이터를 CRM 마케팅에 활용할 수 있는 구조를 마련했습니다.
마티니는 어떻게 스노우플레이크와 브레이즈 연동을 통해 단기간에 높은 성과를 만들었을까요? 지금부터 스노우플레이크와 브레이즈를 활용한 마티니와 롯데ON의 세 가지 캠페인을 살펴보겠습니다.
일반적으로 개인화 캠페인을 진행하려면 개발 리소스가 필요합니다. 하지만 현실적으로 개발 우선순위를 확보하기란 쉽지 않습니다. 개발 지원을 받지 못하면 마케터가 직접 수동으로 데이터를 세팅해야 하고, 그 과정에서 시간과 리소스가 계속 투입됩니다. 결국 다른 기회를 놓치게 되는 셈입니다.
위 사례가 구현이 가능했던 핵심은 브레이즈의 CDI(Cloud Data Ingestion) 기능을 활용해 스노우플레이크의 데이터를 Custom Attribute로 활용했기 때문입니다.
마케터가 클릭 몇 번으로 실시간 데이터를 불러오고, 맞춤형으로 전송할 수 있습니다. 이를 통해 CRM 마케팅을 더 매끄럽고 효율적으로 운영할 수 있게 되었습니다.
이번 세션을 통해 제한된 개발 리소스 속에서도 데이터 기반 CRM 전략을 충분히 구축할 수 있음을 확인했습니다. 적절한 도구와 전략이 결합되면, 마케터가 주도적으로 데이터를 활용하고 실질적인 성과를 만들어낼 수 있습니다.
마티니는 고객사의 데이터 환경을 구축하고, 이를 마케팅 성과로 연결하는 과정을 함께합니다. 데이터 기반 마케팅 전략이 궁금하시다면, 지금 바로 마티니와 만나보세요.
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국내 엔터프라이즈가 선택한 CRM 전략이 궁금하다면?
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Marketer's Edge: 데이터 전략과 ROI | APAC 라이브 웨비나
주최 | Snowflake
일시 | 2025년 11월 11일 (화) 11:00 - 13:30
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November 10, 2025
오늘날 수많은 AI 제품이 나왔지만, 데이터를 수집하고 해석하는 과정은 여전히 수동적이고 시간이 많이 소요됩니다.
특히 빠르게 변화하는 시장 환경에서는 데이터가 부족한 것이 아닌 데이터를 바탕으로 ‘문제’를 찾고, 이것을 ‘행동’으로 전환하는 과정에서 많은 어려움이 발생합니다.
앰플리튜드는 이러한 문제를 해결하기 위해 AI Agents를 출시했습니다. Amplitude AI Agents는 단순히 데이터를 시각화하거나 인사이트를 제공하는 도구를 넘어, 문제를 발견하고 원인을 분석하며 다음 단계를 제안하는 역할을 수행합니다.
지금부터 앰플리튜드의 새로운 기능, Amplitude AI Agents를 알아보겠습니다.
기존의 분석 도구가 '무엇이 일어났는지'를 보여주는 데 집중했다면, Amplitude AI Agents는 '무엇을 해야 하는지'까지 제안합니다.
Amplitude AI Agents는 웹사이트 전환율 향상, 온보딩 경험 개선 등 팀이 달성하고자 하는 구체적인 목표를 설정할 수 있습니다.
목표 설정이 완료되면, Agents는 24시간 행동 데이터, 세션 리플레이 등 계정 전반의 데이터를 수집하고 분석합니다.
이를 바탕으로, ‘인사이트’ 단계에서 근본 원인 분석을 실행하고 세션 리플레이를 검토하여 문제의 원인을 파악합니다. 이후 ‘액션’ 단계에서 A/B 테스트를 설계하거나 특정 코호트에 맞는 제품 내 가이드를 배포하는 등 구체적인 다음 단계를 제안합니다.
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Amplitude AI Agents는 다른 AI 도구와 명확한 차이가 있습니다.
대부분의 분석 도구는 AI 기반 인사이트와 권장 사항을 제공한 후 다음 단계를 ‘사용자’에게 맡깁니다. 실행과 의사결정 권한이 사람에게 있는 것이죠.
하지만 Amplitude AI Agents는 인사이트 도출을 넘어 실질적인 행동을 수행할 수 있도록 설계되어있습니다.
Amplitude AI Agents는 이런 차별점을 바탕으로, 팀에 대한 지식과 실제 업무 사이의 격차를 줄여줍니다.
Amplitude AI Agents는 다양한 비즈니스 상황에서 실질적인 성과를 만들어냅니다.
여전히 많은 팀이 아래와 같은 고민을 안고 있습니다.
하지만 Amplitude AI Agents는 지식과 실행 사이의 격차를 줄여 이 고민들을 해결해줍니다.
"데이터는 있지만 이를 활용할 시간이 없다"
"데이터 속에 인사이트가 있다는 것을 알지만 파헤칠 여유가 없다",
"데이터 중심적인 조직이 되고 싶지만 분석 인력이 부족하다"
이를 통해 팀은 전략적 우선순위에 집중하고, AI Agents는 여러 가설을 테스트하며 비즈니스 KPI 달성에 적합한 인사이트를 도출할 수 있습니다.
마티니는 앰플리튜드의 공식 파트너로서, 고객사가 AI Agents를 포함한 앰플리튜드의 기능을 효과적으로 활용할 수 있도록 지원하고 있습니다.
지금 아래 버튼을 눌러, 마티니와 함께 ‘인사이트’에서 끝나는 것이 아닌
‘실행’으로 이어지는 데이터 분석을 시작해보세요.
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앰플리튜드 도입을 검토하고 있다면?
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November 7, 2025
단기간에 참여형 프로모션의 전환율을 높이는 것은 퍼포먼스 마케팅에서 중요한 과제 중 하나입니다.
이번 실험은 특정 제품을 실제로 사용 중인 유저만 참여할 수 있는 응모형 이벤트를 기반으로,
한정된 예산 내에서 실제 반응 가능성이 높은 유저를 얼마나 효율적으로 찾아낼 수 있는지를 검증하기 위해 진행하였습니다.
이벤트의 특성상, 이미 관련 제품을 사용하거나 브랜드에 높은 관심을 가진 고관여 타겟층이 중심이었습니다.
따라서 일반적인 인지도 캠페인보다 정교한 타겟팅과 빠른 최적화 전략이 필요했습니다.
이번 실험은 단순히 매체별 효율을 비교하는 수준을 넘어,
특히 소액 예산 환경에서도 명확한 타겟 정의와 데이터 기반 세팅만으로 전환 효율을 확보할 수 있는지를 확인한 실험으로,
향후 제품 이용 경험자를 중심으로 한 리인게이지먼트 캠페인이나 관심 기반 이벤트 마케팅 전략 수립에도 활용할 수 있는 인사이트를 얻을 수 있었습니다.
📌 고려한 주요 조건은 다음과 같았습니다 :
이 기준을 바탕으로 두 채널을 선정하고, 동일한 조건에서 매체별 효율 차이를 검증할 수 있도록 실험 구조를 설계하였습니다.
이번 캠페인은 고관여 유저 대상의 이벤트 응모를 목표로, 매체별 정제된 타겟 세팅과 명확한 전환 흐름을 고려하여 운영하였습니다.
카카오모먼트 소재 예시
Meta 소재 예시
CTR과 회원가입 전환율에서는 Meta가, CPM과 ROAS 측면에서는 카카오모먼트가 우세한 결과를 보였습니다.
이번 캠페인은 이벤트 응모라는 비교적 고관여 행동을 유도하기 위한 테스트 캠페인으로, 매체별 타겟 정교도와 퍼널 내 전환 흐름을 비교·분석해볼 수 있었습니다.
이번 실험은 고관여 유저를 대상으로 한 응모 전환 실험이었기에
광고 성과뿐 아니라 타겟 정교화 → 퍼널 설계 → 행동 유도 전반에 걸쳐 여러 시사점을 남겼습니다.
짧은 기간의 테스트라도, 타겟-메시지-지표 정의가 명확하면 단기 성과 뿐 아니라 장기 전략에도 유의미한 인사이트를 남길 수 있는 실험이었습니다.
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더 높은 성과를 위한
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November 3, 2025
지난 BrazeAI 신규 기능 소개에서 BrazeAI Decisioning Studio™를 소개드렸었습니다. BrazeAI Decisioning Studio™는 유저 행동 데이터를 바탕으로 적합한 메시지, 발송시간, 개인화 등 CRM 메시지에 필요한 모든 요소를 스스로 의사결정하는 신규 기능입니다.
AI가 직접 의사결정을 내림에 따라 A/B 테스팅, 개인화 구현, 목표 최적화 등에 들이는 시간을 최소화하고, 더 높은 성과까지 기대할 수 있습니다.
이번 릴리즈 노트에는 BrazeAI Decisioning Studio™를 사용하기 위한 가이드 문서가 업데이트되었습니다. 가이드 문서에는 연동, 에이전트 활용, 리포트 확인 관련 내용이 추가되었으며, 링크에서 확인하실 수 있습니다.
앞으로 AI를 활용한 CRM 마케팅이 마케터의 업무와 필요 역량에 큰 변화를 가져올 것으로 예상되니, 미리 파악해두시면 좋을 것 같습니다.
올해 브레이즈는 WhatsApp을 비롯하여 RCS, Line등 신규 채널 추가에 힘쓰고 있습니다. 이번 업데이트에서는 새롭게 추가된 RCS, Line에 대한 클릭, 발송 등 메시지 상호작용 관련 데이터도 Currents로 데이터를 전송할 수 있도록 추가되었습니다.
특히, 한국에서는 문자 대비 비용 효율이 좋고, 보다 양방향 소통이 가능한 채널인 RCS 활용량이 증가할 것으로 기대되는데요. 브레이즈에서 RCS가 신규 기능으로 출시되고 그에 대한 데이터 연결까지 수월해져, 브레이즈를 통한 RCS 메시지가 더욱 중요해질 것 같습니다.
CRM 마케터라면 모든 캠페인에 매 번 필터링으로 특정 유저들을 타겟에서 제외하거나, Frequency에 대한 고민을 가진 경험이 있으실텐데요. 이제는 Suppression List를 활용하여 편리하게 이 고민을 해결할 수 있습니다.
Suppression List는 특정한 세그먼트를 설정하여, 해당 세그먼트는 아무런 메시지도 받지 않도록 하는 기능입니다. 기존의 베타버전에서 General Access 버전으로 정식 출시되었습니다.
Suppresion List에 특정 유저들을 의도적으로 메시지 수신 대상에서 제외하거나, 메시지의 노이지함을 막기 위해 N일 내 메시지 열어본 사람을 대상에서 제외하는 등 다양한 조건을 적용할 수 있습니다.
제로카피 개인화(Zero-copy Personalization)는 별도로 브레이즈 내에 데이터 수집 과정을 거치지 않고 즉시 개인화에 데이터를 사용하는 방법입니다. 데이터 수집 과정이 없기 때문에 개발의 편리함도 챙길 수 있고, 동시에 Datapoint나 보안 문제 등으로부터 상대적으로 자유로워질 수 있습니다.
이제 브레이즈 캔버스(Canvas)에서 CDI(Cloud Data Ingestion)를 이용하여 DW에 수집된 데이터를 브레이즈로 보내어 데이터 저장 없이 개인화에 사용할 수 있습니다.
아직은 얼리 액세스 단계로, 사용을 위해서는 리셀러를 통해 오픈 요청을 해야하는 단계이며, 상세한 사용 방법은 링크를 통해 확인하실 수 있습니다.
