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.
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
August 25, 2025
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.
August 18, 2025
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.
August 11, 2025
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🔗 이벤터스 신청 페이지 | https://event-us.kr/martinee/event/109928
1. 취소/환불 규정
2. 취소/환불 수수료
3. 취소/환불 방식
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