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 29, 2025
많은 기업에서 ‘신규 고객 획득(Acquisition)’ 만큼이나 공을 들이는 분야가 바로 ‘기존 고객 유지(Retention)’입니다. 고객과의 접점을 관리하고 개인화된 경험을 제공하는 CRM(고객 관계 관리) 솔루션 중 전세계적으로 가장 주목받는 솔루션이 바로 ‘브레이즈(Braze)’입니다.
브레이즈의 핵심적인 기능인 ‘Canvas(캔버스)’ 기능은 고객 여정을 시각화하여 설계할 수 있도록 돕는 기능입니다. 앱 푸시, 인앱 메시지(IAM), 이메일, 카카오톡 등 다양한 채널을 하나의 흐름으로 연결하여 고객에게 적합한 채널로, 적절한 시점에 메시지가 나갈 수 있도록 자동화할 수 있습니다.
브레이즈에서는 고객의 최근 조회 상품, 장바구니 내역, 선호 카테고리 등을 ‘Liquid(리퀴드)’를 활용해 실시간으로 메시지에 녹여낼 수 있습니다. 또한 ‘Connected Content(커넥티드 콘텐트)’를 같이 활용하면 외부 데이터도 API를 활용하여 실시간으로 연동해 더욱 다채로운 메시지 구성이 가능합니다.
브레이즈는 이외에도 다양한 AI 기능을 지속적으로 업데이트 하면서, 마케터들이 더 효율적으로 CRM 전략을 구상하고 실행할 수 있도록 돕고 있습니다.
많은 기업이 국내외 다양한 CRM 솔루션 사이에서 고민하지만, 결국 브레이즈를 선택하는 이유는 명확합니다.
모든 솔루션이 ‘마케팅 자동화’를 지원한다고 말하지만, 실질적으로 리소스를 절감하는 수준의 자동화를 제공하는 솔루션은 많지 않습니다. 브레이즈의 Canvas는, 고객 행동에 따라 실시간으로 분기되는 수천 개의 여정을 단일 워크플로우로 자동화합니다. 특히 반복적인 운영 업무를 대체하는 ‘자동 업데이트 세그먼트’와 인지 부하를 줄여주는 ‘라이브 여정 시각화’를 통해 마케터의 수동 리소스를 최소화합니다.
타 솔루션이 외부 AI 모델을 연결하는 데 그치는 수준이라면, 브레이즈는 플랫폼 자체에 AI 기능이 깊숙이 통합되어 있습니다. 마케터가 복잡한 기술 지식 없이도 브레이즈를 통해 개인화 타겟팅, 발송 시간 최적화 등을 구현할 수 있도록 되어 있어 리소스 절감 효과가 큽니다.
브레이즈는 전 세계 수천 개의 글로벌 기업이 사용하는 만큼, 대규모 트래픽 처리와 보안 측면에서 압도적인 안정성을 자랑합니다. 끊김 없는 서비스 가용성을 바탕으로, 마케팅 캠페인이 집중되는 피크 타임에도 지연 없는 메시지 발송을 보장합니다.
특히 이러한 글로벌 수준의 강력한 인프라 위에, 한국 시장의 필수 CRM 채널 중 하나인 ‘카카오톡’을 새로 연동하면서 이제 브레이즈 캔버스 내에서도 카카오톡을 활용할 수 있게 되었습니다.
브레이즈는 많은 고객사를 보유하고 있는 만큼 꾸준히 기능을 발전시켜 나가고 있습니다. 최신 마케팅 트렌드와 기술 변화에 가장 빠르게 대응하며, 한 번의 도입으로 계속 발전된 기능을 사용할 수 있습니다.
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브레이즈, 믿을 수 있는
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December 16, 2025
퍼포먼스 마케터라면 누구나 KPI 달성을 위해 매일같이 데이터를 분석하고 다양한 전략을 실험합니다. 그중에서도 트래픽 광고를 통해 모수를 확장하고, 이를 기반으로 전환 효율을 개선시키는 퍼널 전략은 오랫동안 활용되어온 전통적인 퍼포먼스 전략입니다.
하지만 머신러닝과 광고 플랫폼의 오디언스 데이터의 고도화로, 이제는 트래픽 캠페인을 별도로 집행하지 않아도 전환 가능성이 높은 잠재 고객에게 다가갈 수 있는 환경이 마련되었습니다.
이러한 변화 속에서 많은 마케터들은 한 가지 질문을 던집니다.
“전환을 부스팅하기 위해 트래픽 광고를 집행할 필요가 있을까?”
이번 글에서는 마티니가 항공업 브랜드를 대상으로 진행한 실제 실험 사례를 공유하며, 트래픽 광고가 실제로 광고 효율에 어떤 영향을 미치는지 살펴보겠습니다.
실험 대상은 왜 하필 항공업 브랜드였을까요?
항공업은 20대부터 60대 이상까지 타겟 스펙트럼이 넓으며, 연령·성별·가족 형태에 따라 구매 패턴이 달라집니다. 여기에 시즌별 노선 수요 변동이 크고 신규 취항 노선과 여행 트렌드의 변화까지 더해져 변수가 많은 업종입니다.
즉, 매 시즌마다 ‘워킹할 타겟’을 찾아 최적화하기가 매우 까다로운 산업입니다.
기존 집행 데이터로 노선·시즌별 페르소나를 정의해 타겟팅을 진행해 왔지만, 구매와 매출을 확장하기 위해서는 보다 넓은 타겟 접근은 필수적이었으며, 시즌마다 달라지는 고객 니즈를 머신러닝에 안정적으로 학습시키기에도 한계가 있었습니다.
이러한 집행 경험을 기반으로 따라서 넓은 타겟 풀에서 구매 가능성이 높은 잠재 고객을 탐색하고 확보하는 전략이 필요하다고 판단하여 한 가지 가설을 세웠습니다.
“트래픽 광고를 통해 반응하고 유입되는 유저라면, 지금 시점에 여행에 관심 있는 유저이지 않을까?”
고가치 유저를 발굴한다면 이후 펼칠 수 있는 전략의 폭은 훨씬 넓어집니다.
해당 유저 모수를 기반으로 머신러닝 최적화를 가속화할 수 있을 뿐 아니라 리타겟팅, 유사 유저 확장 타겟팅 등 다채로운 2차 전략으로 활용할 수 있기 때문이죠.
따라서 트래픽 캠페인이 ‘워킹한 타겟’을 확보했는가에 초점을 맞춰 실험을 설계했습니다.
여행업 특성상 시즌마다 다양한 프로모션이 진행되기에 성격이 다른 브랜딩 캠페인과 프로모션 캠페인으로 나누어 테스트를 진행했습니다.
브랜딩 캠페인은 브랜드의 USP를 소구하며 운영되는 장기 캠페인으로, 구매 최적화 상품 단독으로 운영되어왔습니다.
할인율이 큰 프로모션이 집행될 때마다 브랜딩 캠페인의 성과도 함께 상승하는 경향이 있어, 상호 영향을 최소화하기 위해 성과 변동이 가장 적은 여행 비수기 시즌을 실험 기간으로 설정하여 트래픽 상품 집행 전후의 성과를 비교 분석했습니다.
브랜딩 캠페인 구매 최적화 상품 성과 변화 추이
트래픽 상품 집행 이후 가장 눈에 띄는 성과로는 구매 최적화 상품의 구매 CVR과 ROAS가 향상되었다는 점입니다.
아시아와 미주 노선의 객단가 차이가 크기에 접근성 높은 아시아 노선이 1차적으로 부스팅 되는 경향이 있어 ROAS 개선 폭은 다소 얕았으나 구매 CVR이 52% 가량 향상되며 긍정적인 시그널을 확인할 수 있었습니다.
브랜딩 캠페인 전체 성과 비교 (구매 최적화 + 트래픽)
하지만, 구매 최적화 상품만으로 성과 개선을 단언할 수는 없습니다. 마케터라면 전체 비용을 기준으로 평가하는 것이 중요하겠죠. 트래픽 광고의 신규 투입이 결론적으로 브랜딩 캠페인 전체 성과에 어떤 영향을 미쳤는지, 구매 최적화 + 트래픽 상품 총 집행 결과를 토대로 살펴보도록 하겠습니다.
전체 집행 성과를 살펴보면 트래픽 상품을 통해 노출 효율은 개선되었으나, 결국 구매와 매출 효율은 저하되는 양상을 확인할 수 있었습니다. 즉, 구매 최적화 상품 자체의 효율 개선에는 분명 기여했지만, 브랜딩 캠페인 전체의 구매·매출 효율을 끌어올리기에는 한계가 있었던 것을 확인할 수 있었습니다.
그럼 이제 브랜딩 캠페인과는 조금 다른 성격을 가진 프로모션 캠페인의 실험 결과를 살펴보겠습니다. 프로모션 캠페인은 할인율이 강조되는 단발성 캠페인으로 브랜딩 캠페인과 동일하게 구매 최적화 상품 단독으로 운영되어왔습니다. 프로모션 캠페인의 경우 할인율에 따라 성과 패턴이 달라지기에 동일한 할인율을 가진 2개의 프로모션 캠페인을 선정하여 실험을 진행했습니다.
프로모션 캠페인 구매 최적화 상품 성과 변화 추이
항공권은 미리 구매가 이루어지기에 휴가철인 8월은 비수기에 해당하는 시기입니다. 그럼에도 트래픽 상품이 병행 집행된 8월 구매 최적화 상품의 구매 CVR과 ROAS 모두 개선되며 브랜딩 캠페인과 동일하게 긍정적인 변화를 확인할 수 있었습니다. 특히 구매 CVR과 ROAS 모두 비슷한 규모로 상승하며 브랜딩 캠페인 대비 비교적 접근성이 높은 미주 노선의 판매가 함께 부스팅된 것을 확인할 수 있었습니다.
프로모션 캠페인 전체 성과 비교 (구매 최적화 + 트래픽)
그럼 프로모션 캠페인의 전체 성과를 살펴보겠습니다. 트래픽 캠페인 병행 이후 노출 효율은 개선되었지만, 구매 CVR은 다소 하락세를 보였습니다. 그럼에도 불구하고 비수기 시즌의 매출 하락을 방어하는 수준의 ROAS를 유지하며 유의미한 성과를 확인할 수 있었습니다.
특히 객단가 높은 상품의 판매 비중이 증가하며, 할인율이 강조되는 프로모션 캠페인에서는 트래픽 상품이 즉각적인 매출 개선에 기여할 수 있다는 가능성도 확인할 수 있었습니다.
브랜딩·프로모션 캠페인 모두 공통적으로 트래픽 집행 이후 구매 최적화 상품의 성과가 개선되는 흐름을 확인할 수 있었습니다. 이는 트래픽 캠페인을 통해 해당 시즌에 실제로 여행 니즈를 가진 유저가 유입되었고, 유입된 유저 데이터가 머신러닝 모델에 학습되면서 구매 최적화 캠페인의 효율 개선에 긍정적인 영향을 주었음을 보여줍니다.
즉, 트래픽 캠페인은 단순히 유입을 늘리는 것이 아니라 당시 시즌에 구매 가능성이 높은 ‘워킹한 타겟’을 데려오는 역할을 수행한 것입니다.
그럼에도 트래픽 상품의 의미를 매출로만 본다면 성과가 다소 미미하게 느껴질 수 있습니다. 그러나 항공업처럼 구매 리드 타임이 길고 시즌 변동성이 큰 산업에서는, 해당 시즌의 고가치 유저를 확보하는 것은 핵심 전략 중 하나로, 트래픽 캠페인은 그 기반을 다지는 중요한 역할을 하고 있습니다.
어떤 모수를 학습시키느냐에 따라 머신러닝의 효율을 극대화 할 수도 있으며, 반대로 성과를 감소시킬수도 있습니다. 여기에 단순한 효율 개선을 넘어 보다 깊이있는 유저 분석이 가능해질뿐 아니라 이후 퍼널에서도 보다 다채로운 선택지를 만들어 나갈 수 있습니다.
이번 테스트는 ‘트래픽 캠페인이 효과가 있냐, 없냐’라는 단순한 질문에 답하는 것이 아닙니다. 퍼포먼스 마케팅에서 중요한 것은 단일 전략의 정답을 찾는 것이 아닌, 맥락에 맞는 전략 조합을 설계하는 것입니다.
설계 방식에 따라 성과는 빠르게 개선되기도 하지만, 광고비 낭비와 성과 악화로 이어질 수도 있습니다. 마케팅 환경과 조건은 매번 달라지기 때문에 데이터는 치열하게 분석하되, 유연한 사고가 동반되어야 합니다.
이번 사례가 트래픽 캠페인의 활용을 고민하는 마케터 분들에게 참고할 수 있는 하나의 사례와 인사이트가 되길 바라며, 오늘도 한걸음 더 성장하는 마케터가 되길 응원하겠습니다.
December 11, 2025
데이터를 분석하다 보면 ‘이 질문에 답하려면 어떤 차트를 만들어야 할까?’라는 고민을 자주 하게 됩니다. 앰플리튜드(Amplitude)는 이러한 고민을 덜어주기 위해 Ask Amplitude를 선보였습니다.
Ask Amplitude는 사용자가 자연어로 질문을 입력하면, 곧바로 적합한 차트를 생성하고 인사이트를 제공합니다. 지금부터 Ask Amplitude를 실무에서 어떻게 활용할 수 있는지, 구체적인 사례를 통해 살펴보겠습니다.
행동 데이터의 핵심 가치는 질문에 답하고, 의사 결정에 필요한 인사이트를 도출하는 데 있습니다. 그러나 지금까지 앰플리튜드를 사용하는 많은 사용자들은 제품 UI에서 차트를 단계별로 직접 구성해야 했습니다.
이제 Ask Amplitude를 통해 이러한 복잡한 차트 작성 과정을 대폭 간소화할 수 있습니다. 여러 단계를 거쳐 차트를 구성할 필요 없이, 아래 예시처럼 궁금한 내용을 질문 형태로 입력하기만 하면 됩니다.
Ask Amplitude는 질문을 이해하고, 적절한 차트 유형과 이벤트, 속성을 자동으로 선택해 결과를 보여줍니다. Amplitude AI Agent 기능과 함께 활용하면, 데이터 분석에 필요한 시간과 노력을 크게 줄일 수 있습니다.
Ask Amplitude는 데이터팀에 의존하지 않고도 누구나 스스로 데이터를 탐색할 수 있도록 설계되었습니다. 단순히 질문에 답하는 AI가 아니라, 실무자가 제품 데이터를 직접 활용할 수 있도록 돕습니다.
예를 들어 ‘사용자 가입부터 노래 또는 영상 구매까지의 퍼널 전환율은 어떻게 되나요?’라고 질문했다고 가정해 보겠습니다.
Ask Amplitude는 전환율 수치만 제공하는 데서 그치지 않고, A/B 테스트 가입 그룹별로 데이터를 분할하고, 전날 대비 지표를 비교하며, 첫 단계에서 안드로이드(Android)와 iOS 플랫폼만 필터링하는 방법까지 함께 보여줍니다.
또한 자연어 기반으로 데이터 분석을 구성할 수 있게 되면서, 실무자가 필요한 시점에 직접 서비스 데이터를 분석하고 인사이트를 도출할 수 있게 되었습니다. 이렇게 생성된 차트는 단순한 보고용 결과가 아니라, 실무자가 스스로 지식을 쌓고 다음 질문에 주도적으로 답할 수 있는 토대가 됩니다.
편리함만을 이유로 AI가 차트를 무분별하게 생성하게 두면 문제가 발생할 수 있습니다. 비슷한 내용의 차트가 여러 개가 있으면, 오히려 어떤 차트를 신뢰해야 할지 판단하기 어려워지기 때문입니다.
Ask Amplitude는 시맨틱 검색을 활용해 이러한 문제를 방지합니다. 새로운 차트를 만들기 전에 먼저 앰플리튜드 내에 이미 존재하는 콘텐츠를 검색하고, 동료들이 만들고 검증한 차트 중 유사한 것이 있는지부터 확인합니다.
이러한 검색 기법은 ‘스트리밍된 비디오 시간’과 ‘총 시청 시간’처럼 표현은 다르지만 같은 의미를 가진 용어까지 인식합니다. 덕분에 사용자는 대부분의 경우 새로운 차트를 추가로 생성하지 않고도 필요한 콘텐츠를 찾을 수 있으며, 앰플리튜드 내 콘텐츠의 품질과 신뢰도를 함께 유지할 수 있습니다.
마티니는 앰플리튜드를 활용해 고객사가 데이터에서 인사이트를 얻고, 더 나은 의사결정을 할 수 있도록 돕고 있습니다. 데이터 환경을 구축하고 마케팅 성과를 높이고 싶다면, 지금 바로 마티니와 만나보세요.
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실무자에게 적합한
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December 10, 2025
마케터라면 한 번쯤 이런 고민을 해보셨을 겁니다.
“브랜드 메시지는 통제가 쉬운 정적형 소재가 낫지 않을까?”
“효율을 높이려면 반응형이 답이지 않을까?”
우리는 흔히 정적형 소재를 ‘안전한 선택’, 반응형 소재를 ‘효율적인 선택’ 정도로 단순화합니다. 하지만 실제 데이터를 기반으로 보면, 이 구분은 생각보다 더 입체적인 이야기를 보여줍니다.
정적형 소재
반응형 소재
즉, 이번 실험은 정적형과 반응형을 각각 따로 운영한 것이 아니라, 동일한 그룹 환경에서 나란히 성과 차이를 검증한 케이스입니다. 반응형에는 기존 정적 이미지뿐만 아니라 영상·텍스트 조합까지 포함되어, 자동 최적화와 소재 확장의 효과를 동시에 살펴볼 수 있었습니다.
데이터는 분명했습니다.
즉, 반응형은 광고비를 더 많이 소진했음에도 불구하고, 효율 지표(ROAS·CVR)까지 개선되었습니다.
이는 곧 예산 확대와 효율 개선을 동시에 달성할 수 있는 운영 구조가 반응형 소재에서 구현되었음을 보여줍니다.
특히 반응형 소재 투입 이후, 캠페인 매출 구조가 점차 반응형 중심으로 이동하는 흐름이 뚜렷하게 나타났습니다.
반응형 크리에이티브라는 포맷 자체의 구조적 강점에서 비롯됩니다.
즉, 반응형은 더 많은 테스트 → 더 빠른 학습 → 더 정교한 최적화라는 선순환 구조를 갖습니다.
정적형과 반응형은 경쟁 관계가 아니라, 서로 다른 목적을 가진 크리에이티브 포트폴리오 요소입니다.
이번 실험은 데이터 관점에서 '반응형이 성과적으로 우위에 있다'는 사실을 명확히 보여줍니다.
동시에, 캠페인을 운영하는 마케터라면 브랜드 메시지 통제를 위한 정적형 소재의 필요성도 고려하지 않을 수 없습니다.
정리하자면,
결국 ROI를 높이는 열쇠는 정적형과 반응형을 이분법적으로 나누는 것이 아니라, 두 가지를 어떻게 조합하느냐에 달려 있습니다.
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 8, 2025
*이벤트 페이지 키비주얼 활용, 마티니 제작소재 미해당
기존의 고효율 소재 고도화를 위해 할인 혜택을 세분화하여 분석해보았습니다.
회원가입 즉시 발급되는 웰컴쿠폰 외에도 단발성 이벤트로 받을 수 있는 할인 혜택도 있으나, 앱으로 구매하지 않아도 받을 수 있는 혜택이어서 상시소재 대비 성과가 저조하였습니다.
앱에서만 단독으로 할인받을 수 있는 혜택으로는 멤버십 등급에 따라 매주 신규 발급되는 할인 쿠폰이 있으나, 매주 할인 메뉴와 할인가가 변경되었습니다. 광고 소재에는 할인 혜택을 구체적으로 명시하기보다는 우회적인 방법(쿠폰의 개수, 총금액 등)으로 표기하였습니다.
구체적인 할인 혜택(할인 메뉴, 할인가)을 명시한 소재를 노출한다면, 운영 가능한 기간은 짧아도 클릭 및 반응률 측면에서 우수할 것으로 예상하였습니다. 이에 매주 업데이트되는 할인 정보를 반영한 소재를 제작 및 운영하면서 신규 가입하는 유저 확보에도 유효할지 테스트를 진행하였습니다.
일반적인 카탈로그 소재 구성 형태를 참고하여 단일 쿠폰과 멀티 쿠폰 2가지 형태로 소재를 제작하였습니다.
F&B 특성상 메뉴 종류가 많지 않았고, 매주 변경되는 앱 쿠폰에 대한 카탈로그는 없어 별도 소재 제작이 필요하였습니다. 매주 목요일에 차주 발급될 할인 쿠폰 내용이 결정되어, 차주 투입할 소재 제작을 빠르게 하기 위해서 피그마 플러그인을 사용하여 소재 제작을 자동화하였습니다.
피그마 플러그인을 활용한 소재제작 자동화
매주 변경되는 위클리 앱 쿠폰에 맞추어 소재 제작 및 교체 투입 진행하였습니다.
다른 소재들 대비 높은 CTR로 많은 클릭 볼륨 확보할 수 있었고, 우려하였던 것 대비 낮은 CPA(가입) 단가 형성하여 상시 소재 다음으로 많은 가입 볼륨을 확보할 수 있었습니다.
형태별 다양한 할인 쿠폰을 조합한 멀티 쿠폰 소재에서 우수한 성과를 기록하였습니다.
단일 쿠폰이 멀티 쿠폰 대비 높은 CTR 기록하였으나, 가입 성과는 멀티 쿠폰에서 단일 쿠폰 대비 우수한 CPA(가입) 효율로 더 많은 가입 볼륨 확보하였습니다.
가입 측면에서 우수한 성과 기록한 멀티 쿠폰을 기준으로 색상 A/B 테스트 진행하였습니다.
추가적인 CTR 개선으로 배경 색상이 주요하게 작용할 수 있을 것으로 예상하여, 브랜드 컬러 기준으로 Brown(갈색) / Green(초록색) / Orange(주황색) 3가지 색상으로 베리에이션하여 테스트를 진행하였습니다.
집행 결과 Green(초록색) 색상에서 저렴한 CPA(가입)으로 가장 많은 가입 볼륨 확보하였으며, 이후 구매 성과 측면에서도 가장 우수한 성과를 기록하였습니다. 테스트 결과를 바탕으로 전체 소재에 초록색 색상을 적용한 버전으로 교체 진행하였습니다.
이번 실험을 통해 구체적인 할인 메뉴와 할인가를 명시한 소재가 포괄적인 할인정보를 담은 소재보다 클릭 뿐만 아니라 신규 유저 확보에 효과적이라는 것을 검증하였습니다. 또한, 색상 A/B 테스트를 통해 위클리 앱 쿠폰 소재 구도에서는 초록색 배경 색상이 가장 우수한 성과를 보인다는 것을 확인하였습니다.
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 27, 2025
지난 11월 25일, JW 메리어트 동대문 스퀘어 서울에서 ‘Braze Connections Seoul 2025’가 개최되었습니다. 이번 행사는 지난 10월 FORGE를 통해 공개된 브레이즈(Braze)의 최신 업데이트 소식과 함께 CRM 마케팅 전문가의 인사이트를 만나볼 수 있는 자리였습니다.
마티니는 이번 행사에 공식 리셀러 자격으로 참여하여, 두 개의 세션과 부스를 통해 많은 분들을 만났습니다. AI 시대, CRM 마케터의 역할부터 CRM에서 고객 참여로 나아가기 위한 전략까지. 브레이즈를 활용한 CRM 마케팅 고도화 전략 방안을 고민 중이라면 지금 바로 브레이즈 커넥션에서 마티니가 나눈 인사이트를 확인해 보세요.
이번 행사는 브레이즈와 한국 공식 리셀러 3사가 공동 주최한 행사로, 지난 10월 FORGE를 통해 공개된 브레이즈의 최신 업데이트와 더불어 새롭게 추가된 카카오톡을 비롯한 다양한 채널을 활용해 고객 참여를 이끌어내는 방법에 대해 논의했습니다. 특히 마티니는 AI 등장 이후 빠르게 변화하고 있는 마케터의 업무 방식과 앞으로 변화해 갈 CRM 마케팅의 흐름에 대한 인사이트를 공유했습니다.
다양한 업계의 약 300명의 마케팅 실무자 및 리더들이 주목한 마티니의 세션을 소개합니다.
CRM 마케팅 업무 프로세스는 AI의 등장 이후 어떻게 변화하고 있을까요? 마티니는 30개 이상의 고객사와 함께 9,000여 개 이상의 캠페인을 기획, 운영하면서 더 효율적으로 일하기 위한 방법을 지속적으로 고민해왔습니다. 마티니의 최영아 CRM Part Lead는 이번 세션을 통해 AI 도입 후 마티니의 업무 프로세스가 어떻게 변해왔는지 각 단계별로 사례를 들어 소개했습니다.
AI 도입 후 마티니의 업무 리소스는 크게 절감되었습니다. 여전히 마케터가 해결해야 하는 영역도 있지만, 코드 작성 및 데이터 전처리 등 시간이 많이 들어가던 다양한 업무에 AI를 활용하며 마티니 CRM 팀은 전략 수립 및 캠페인 기획에 더 집중하고 있습니다.
단순히 무슨 AI를 활용하고, 어떤 업무에 AI를 활용할지에서 그치지 않고, ‘AI를 어떻게 더 효과적으로’ 활용할 수 있는지 끊임없이 고민한 결과를 세션을 통해 확인할 수 있었습니다. 특히 CRM 마케터가 마주할 수 있는 다양한 문제 상황에서 AI를 활용한 방법과 실제 활용 사례를 공개했습니다.
많은 마케터들이 AI에 의해 대체될 것을 우려하지만, AI를 적극적으로 업무에 활용하며 성과를 높여온 마티니는 ‘AI를 잘 활용하지 못하는’ CRM 마케터가 대체될 것이라고 예견합니다. 마케터는 주어진 업무를 절차에 따라 수행하는 사람이 아니라, ‘체스판 위의 말을 조종하는 전략가’의 역할을 할 것이며, AI는 그 판을 실행하는 도구가 되어줄 것입니다.
행사의 마지막 세션으로, 마티니의 이건희 COO가 앞으로 변화할 CRM 마케팅의 모습에 대해 이야기했습니다. 퍼포먼스 마케팅이 머신러닝의 발전으로 빠르게 변화해왔듯, 앞으로의 CRM 마케팅 또한 지금까지와는 다른 양상으로 전개될 것이며 이러한 변화에 대비하기 위해 마케터들은 무엇을 준비해야 하는지 확인할 수 있었습니다.
현재까지의 CRM 마케팅은 규칙을 기반으로 한 집단적 개인화와 일방향적 커뮤니케이션으로 고객들의 피로감을 불러일으켰지만, 앞으로의 CRM 마케팅은 ‘고객 참여’를 이끌어내는 방향으로 진화할 것을 예견했습니다. 앞으로 시장에서는 장기적인 관계를 형성하고, 모든 고객에게 1:1 개인화를 실현하며, 양방향적 커뮤니케이션을 통해 고객 참여를 실현하는 기업이 경쟁우위를 점하게 될 것입니다.
이 과정에서 브레이즈는 고객 참여 플랫폼(Customer Engagement Platform)으로서의 활용 가치를 지니고 있습니다. 브레이즈를 단순히 CRM 솔루션으로 바라본다면 그 가치가 크지 않지만, 브레이즈를 ‘CEP’로 활용한다면 그 잠재 가치는 무궁무진하다고 할 수 있습니다.
세션에서는 마티니가 직접 브레이즈를 활용해 제로 파티 데이터(Zero-party Data)를 수집해 ‘고객 참여’를 실현하고 있는 사례가 소개되었습니다. 특히 실제 캠페인에 BrazeAI 기능을 어떻게 적용할 수 있는지 사례를 통해 자세히 확인할 수 있었습니다.
이번 행사는 AI 시대 CRM 마케팅의 방향성과 브레이즈를 활용한 CRM 성공 사례까지 폭넓은 인사이트를 한 자리에서 만나볼 수 있는 시간이었습니다. 특히 BrazeAI 기반 개인화와, 고객 행동을 예측하고 ‘고객 참여’로 연결시키는 CRM 마케팅 전략까지. 각 세션에서 다뤄진 기술과 노하우는 마케팅 실무자가 브레이즈를 활용해 어떤 역할을 수행해야 하는지에 대한 실질적인 가이드를 제시했습니다.
참석하신 모든 분들이 이번 논의를 바탕으로 자사 CRM 전략을 한 단계 더 고도화하는 계기를 마련하시길 기대합니다. 마티니는 앞으로도 브레이즈와 함께 고객사의 CRM 마케팅 고도화를 위해 노력하겠습니다.
Braze Connections Seoul 2025
주최 | Braze, Martinee, AB180, CJ 올리브네트웍스
일시 | 2025년 11월 25일 (화)
장소 | JW 메리어트 동대문 스퀘어 서울
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브레이즈를 활용한
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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.
