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 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.
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.
October 13, 2025
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마티니는 Braze팀의 공식 초청을 받아 지난 9월 28일부터 10월 1일까지, 샌프란시스코에서 열린 forge-2025에 참석했습니다.
Braze Forge는 매년 전 세계 마케터와 CRM 전문가들이 모이는 Braze의 대표 글로벌 이벤트로, 최신 프로덕트 업데이트와 실무 중심의 CRM 마케팅 인사이트가 공유되는 자리입니다. 이번 2025년 행사에서 가장 주목받은 키워드는 바로 BrazeAI였습니다.
현장에서는 BrazeAI에 새롭게 추가된 기능들을 바탕으로, 네트워킹 현장 곳곳에서 신규 기능에 대한 열띤 논의가 이어졌는데요. 이번 글에서는 Braze Forge 2025에서 공개된 BrazeAI의 주요 신규 기능을 자세히 살펴보겠습니다.
AI가 주도하는 마케팅 의사결정
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이번 Forge에서 공개된 신규 AI 기능 중 가장 큰 주목을 받은 기능은 BrazeAI Decisioning Studio입니다. AI를 활용해 생성, 예측 등에 그치지 않고 스스로 ‘의사결정’까지 가능하게 합니다.
기존의 자동화, 개인화는 결정적인 한계가 있었습니다. 모든 의사결정을 사람이 직접 내려야 했기 때문입니다. A/B 테스트를 반복하고, 세그먼트별로 전략을 설계하고, 타이밍과 메시지를 조율하는 과정은 많은 시간과 리소스를 소모합니다. 게다가 계속 누적되는 유저 행동 데이터를 실시간으로 반영하기란 사실상 불가능했습니다.
하지만 BrazeAI Decisioning Studio는 이 한계를 넘어섭니다. 유저의 행동 데이터를 기반으로 발송 시간, 할인율, 개인화 요소 등 CRM 마케팅의 핵심 의사결정을 AI가 실시간으로 처리합니다.
기존 규칙 기반 개인화를 넘어 완벽한 1:1 개인화까지 가능해지면서, 브레이즈는 CRM 마케팅에서 더욱 강력한 도구로 자리잡게 될 것으로 예상됩니다.
언제든지 조언을 구할 수 있는 AI 기반의 CRM 마케팅 파트너
BrazeAI Operator는 챗봇 형태로 구성이 되어 있으며, Braze 대시보드 내 어디에서든 자유롭게 사용이 가능합니다. 자연어로 요구사항을 입력하면, BrazeAI에서 그에 대한 응답을 제공하고 대시보드내 실제 반영까지 가능합니다.
BrazeAI Operator를 활용하는 다양한 예시는 다음과 같습니다.
BrazeAI Operator의 가장 큰 차별점은 AI가 제안만 하는 것이 아니라, 대시보드 내에서 직접 실행까지 연결된다는 점입니다. 지금 AI의 의견을 반영하여, 바로 고객에게 적합한 메시지를 기획해보세요.
자사 비즈니스 데이터 기반의 맞춤형 CRM AI
BrazeAI Agent Console은 마케터가 직접 용도에 맞게 AI를 생성, 관리, 배포할 수 있는 브레이즈 내 플랫폼입니다. 별도의 엔지니어링 기술이 없어도 BrazeAI Agent Console을 이용하면 몇 번의 클릭 만으로 AI를 생성하고, 학습시킬 수 있습니다.
이 기능은 마케터가 기술적 배경 없이도 AI를 생성하고 자사 데이터로 학습시킬 수 있습니다. 또한 기존 AI 기능처럼 프롬프트에 의존하는 단순 챗봇이 아닌, 반복적이고 복잡한 업무를 자동으로 수행하며 전략적 업무까지 처리할 수 있을것으로 기대됩니다.
전체 고객 경험을 설계하는 AI
이제 Canvas내에서도 AI를 활용한 Canvas Step을 활용할 수 있습니다. Canvas의 Agent Step은 앞서 설명한 BrazeAI Agent Console을 이용하여, AI가 직접 의사결정하고 컨텐츠를 생성할 수 있는 Step입니다.
Agent Step은 크게 두 가지 용도로 활용 될 수 있습니다.
의사결정:
기존 유저 데이터와 문맥을 읽고, 직접 의사결정을 통해 해당 유저를 Canvas내에서 스코어링합니다. 해당 스코어를 바탕으로 유저를 다음 Step으로 보내거나, Canvas에서 Drop시킬 수 있습니다.
개인화:
개별 유저의 메시지 상호작용을 분석하여, 개인화된 메시지를 구성할 수 있습니다.
브랜드의 톤&매너를 준수하는 더욱 강화된 생성형 AI
AI 기반 카피라이팅 활용이 늘어나면서, 무작위한 AI 기반의 콘텐츠 형성이 아닌 브랜드 가이드라인을 준수한 콘텐츠 생성이 중요해지고 있습니다. 브레이즈는 이를 해결하기 위해 브랜드 가이드라인 기반 프롬프트 사전 설정 기능을 출시했습니다.
많은 마케터들이 AI를 사용하면서 겪는 공통적인 불편함이 있습니다. "AI가 생성한 문구가 우리 브랜드 느낌이 아니라서 결국 다시 써야 한다"는 점입니다. 프롬프트를 매번 다르게 입력하거나, 생성된 결과를 일일이 검토하고 수정하는 일은 오히려 업무를 늘립니다.
Braze AI의 Brandguideline 기능을 통해 브랜드 가이드라인을 미리 설정해두면, AI가 브랜드에 맞는 톤으로 메시지를 작성해줍니다. 또한 자주 쓰는 AI엔진을 Braze와 연동하여 더 쉽고 간편하게 수정 시간을 줄이고 즉시 사용 가능한 메시지를 얻을 수 있습니다.
해당 기능은 현재 Global Access 단계로, 브레이즈 대시보드에서 바로 사용할 수 있습니다. 지금 Brand Guideline를 사용하여 더 쉽고 간편하게 CRM 메시지를 기획해보세요.
Braze는 Forge 2025에서 AI로 인해 마케터 역할이 진화될 것이라고 의견을 밝혔습니다.
AI 시대에서 마케터의 역할은 축소되는 것이 아니라 확장되며, 기계적인 업무에서 벗어나 전략적 지휘자로서 더 본질적인 업무에 집중하게 될 것입니다. 따라서 단순한 가속화를 넘어 업무 방식의 근본적 변화가 필요하고 부가가치가 낮은 업무는 자동화되지만, 전략 수립과 품질 관리는 여전히 인간의 영역으로 남을 것이다.
이처럼 BrazeAI를 포함한 AI 기술들이 마케팅 실무에 깊숙이 스며들며, 마케터는 단순 작업을 자동화 하여 반복 작업으로부터 자유로워질 수 있을것으로 기대됩니다.
AI 시대의 마케터는 전략적 지휘자로서 전략 수립, 고객 경험 설계, 브랜드 일관성 유지 같은 고차원적 업무에 집중하게 될 것입니다. 결국 AI는 마케터를 대체하는 것이 아니라, 더 본질적인 가치를 만드는 일에 몰입할 수 있도록 돕는 도구가 될 것입니다.
다음 글에서는 Forge 2025에서 새롭게 공개된 신규 BrazeAI 기능 외에도 기존에 존재하던 AI 기능들에 대한 글로 찾아뵙겠습니다.
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단순 반복 업무를 자동화하고,
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October 2, 2025
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.
October 1, 2025
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
September 29, 2025
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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.
September 17, 2025
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.
September 11, 2025
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
September 5, 2025
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
September 3, 2025
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.
August 29, 2025
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
