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 18, 2024
마티니만의 Braze 활용 노하우를 알려드리는 올해 마지막 Braze Master Class가 12월 12일 (월) 오후 7시 마제스타시티 타워2 마티니 오피스에서 진행되었습니다.
이전 클래스에서 개인화 기능 활용법을 알려드렸다면 이번에는 자동화 캠페인을 구축하는 방법과 Braze 데이터를 분석하고 활용하는 방법들을 공유해드렸습니다.
CRM 캠페인을 자동화 하면 효율적인 비용과 리소스 활용이 가능합니다. 자동화 캠페인을 구축하지 않으면, 캠페인 성과 개선 기회 또한 놓칠 수 있습니다.
자동화 했을 때, 그렇지 않을 때보다 Opt-in, 구매 전환 등의 성과가 크게 차이나기에 CRM 마케터라면 반드시 구축해야 하는 중요한 과정입니다.
Braze로 자동화 캠페인을 구축하는 프로세스는 다음과 같습니다.
[캠페인 아이데이션 → 기술 검토 → 상세 기획 → 기술 구현 → 세팅 → QA → 런칭]
캠페인 아이데이션을 완료하면 바로 구현 가능한지 이벤트 택소노미나 API 및 기타 개발사항을 검토합니다.
예를 들어 유저가 장바구니에 담은 상품의 가격 하락 알림을 보낸다면, 유저가 장바구니에 담은 item_brand가 Event Property로 수집되어 있는지 점검해야 합니다. 또 Connected Content & Liquid를 통해 현재 가격과 하락 금액을 계산해야 합니다.
모든 점검이 완료되면 트리거, 액션, 메시지의 상세한 내용과 함께 도식화하여 아이디어를 구체화합니다. 이후 기술 구현 단계에서 미발송 및 오발송 케이스는 없을지 확인하면 세팅 준비가 완료됩니다.
*기술 구현 단계에서 개인화를 진행합니다.
세팅 단계에서는 타겟, 트리거 등의 조건을 다시 확인하고 테스트 하며 이슈가 없는지 체크합니다. 당일 행사에서는 런칭 이후 캠페인 관리를 위한 노하우까지 공유드렸습니다.
캠페인 성과를 측정할 때 아래 Braze의 Analytics 기능을 잘 활용하면 CRM 캠페인으로만 얻은 순수 수익(전환)을 확인 할 수 있습니다.
분석은 CRM 캠페인 런칭 전후인 선행 분석과 후행 분석으로 나뉩니다.
선행적 분석은 재구매 주기, 회원가입, 첫구매까지 소요시간 그리고 연관 구매 등의 상황에서 진행하고 후행적 분석은 증분분석으로 캠페인 순수 성과를 확인할 때 진행합니다.
세션에서 각 분석의 적용 예시와 함께 설명드렸습니다.
Braze의 Currents를 활용할 경우, PA 솔루션과 연동하여 대시보드화 하거나 DW를 활용한 상세 분석 등 더욱 디테일하게 분석이 가능합니다.
CRM 캠페인을 기획하고 라이브 하다 보면 개발 문제가 생기기 마련입니다. 개발이 필요한 항목인데, 리소스가 없어서 개발이 지연되고 그로 인해 캠페인 라이브도 지연되는 경우가 가장 대표적인 예시입니다.
Braze의 Liquid, Connected Content, Webhook, Query Builder, Catalog와 같은 기능을 잘 활용하면 기존의 개발 이슈로 인한 한계들을 보완할 수 있습니다.
이번 세션에서는 개발자의 도움 없이 데이터를 수집하는 방법, 소셜프루프 등 별도 API 개발이 필요한 항목을 Braze만으로 구현하는 방법, Recommendation을 활용하는 방법 등을 설명드렸습니다.
세션 이후 Braze 활용 관련 질의응답 시간에 API 캠페인과 Attribution 관련 질문을 해주셨는데요.
이처럼 Braze 활용 관련해서 캠페인을 준비하거나 진행하면서 생기는 고민 및 문제점들을 언제든지 편하게 질문하고 소통할 수 있는 CRM 커뮤니티에 여러분을 초대합니다!
Braze뿐만 아니라 CRM 마케팅을 하면서 생기는 이슈들을 공유하고 어려운 부분을 해소해드리고자 마련하였으니 많은 참여 바랍니다.
마티니와 Braze는 2023년부터 Braze 활용에서의 어려움을 해결해드리고자 Braze 활용법을 공유해드리는 교육 세미나를 진행해왔습니다.
올해는 네 번의 Braze Master Class를 진행했고, 컬리, 홈플러스, 올리브영, 동원, 오늘의집 등 주요 기업에서 온 200여명의 참석자분들이 행사에 참석신청해주셨습니다.
적극적으로 세션에 참석해주신 모든 분들께 감사의 말씀 드립니다.
내년에도 Braze 솔루션 파트너사 마티니가 여러분들께 어디에서도 얻을 수 없는 Braze 활용 교육을 전달해드릴 예정이니, 많은 관심과 참여 부탁드립니다.
November 19, 2024
CRM 마케팅이 중요해지면서 많은 기업들이 Braze를 도입하고 있다.
대부분 앱 푸시 발송과 개인화 마케팅을 위해 Braze를 사용하지만, 다양한 기능을 활용해 마케팅을 고도화하는 경우는 많지 않다.
아직 Braze 관련 학습 자료나 강의가 부족해 공식 문서에만 의존해야 하다 보니, 많은 마케터들이 Braze의 기능을 제대로 활용하지 못하고 있다.
이 글에서는 Braze를 제대로 활용하고 있는지 점검하고, 놓치고 있는 유용한 기능들을 소개하려 한다.
아래 Braze 용어 중 내가 사용한 적이 있거나, 사용하지 않았더라도 들어본 용어가 있는지 확인해 보자.
(Braze 이용자라면 누구나 사용하는, 꼭 알아야 하는 기능은 빼두었다.)
3개 이상 사용해 봤다면 Braze를 잘 활용하고 있는 셈이다.
하나도 사용해 보지 않았더라도 걱정하지 말자. 지금부터 각 기능의 활용법을 자세히 설명할 예정이다.
Frequency Cappping이란 사용자가 받는 메시지 수를 제한해 피로감을 줄여주는 기능이다.
설정 예시
위와 같이 채널별로 기간과 수신 횟수를 설정할 수 있고, Campaign이나 Canvas에 Tag를 추가하면 특정 캠페인에만 제한을 걸 수도 있다.
예를 들어 이벤트 태그가 있는 캠페인은 하루 1개만 발송하는 식이다.
"푸시가 너무 많이 와요", "인앱메시지가 자주 떠서 불편해요" 같은 VOC를 자주 받는다면 Frequency Capping을 적극 활용해보자. 사용자 경험도 개선하고 고객 만족도도 높일 수 있다.
Braze에서 자주 쓰는 필터로 'X Custom Event Property In Y Days'와 'X Purchase Property In Y Days'가 있다. 실시간으로 반영된다는 장점이 있지만, 몇 가지 제한사항이 있다.
반면 Segment Extension은 아래와 같은 장점이 있다.
예를 들어 일반 필터로는 '지난 30일간 패딩 구매자'만 찾을 수 있지만, Extension으로는 '지난 1년간 패딩 구매자' 세그먼트를 만들 수 있다.
단, Extension은 실시간 업데이트가 아닌 정해진 주기로 업데이트된다. 기존에는 매일 오전 12시마다 업데이트 되었는데, 최근 Weekly, Monthly 옵션이 추가됐다.
Webhook으로 카카오톡, 문자 메시지를 보내는 것 뿐만 아니라 빈 웹훅인 Spacer를 발송하여 A/B Test를 진행하거나, 성과를 측정하는 것도 가능하다.
Spacer 활용 사례
또한 잘못 설정된 Conversion 지표를 보완할 때도 유용하다.
Connected Content는 API를 통해 외부 데이터를 실시간으로 가져와 메시지에 활용하는 기능이다.
활용 가능한 데이터:
이러한 데이터는 Braze에 저장되지 않아 보안성이 높고, 실시간 데이터로 더 정확한 개인화가 가능하다.
API Response 값을 메시지에 바로 사용하거나, Liquid 구문으로 메시지 발송 조건으로 활용할 수도 있다.
API 개발이 필요하지만, 활용하면 한층 더 다양한 개인화 메시지를 만들 수 있다.
Connected Content 사용 사례
1. Open API 활용 : 누구나 이용할 수 있는 Open API를 활용하여 다양한 캠페인을 진행할 수 있다.
2. 내부 API 활용 : 기개발된 API가 있다면 해당 API를 활용하여 다양한 캠페인 운영이 가능하다.
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Query Builder는 SQL Query를 사용해 데이터를 출력하는 기능이다.
Campaign Analytics와 Engagement Report를 통해 캠페인 발송 수와 전환 수는 확인할 수 있지만, 유저가 어떤 상품을 구매했는지, 혹은 다른 이벤트가 발생했는지는 알 수 없다.
유저 행동을 더 자세히 분석하고 싶다면 쿼리빌더를 활용해보자. SQL에 익숙하다면 직접 쿼리를 작성할 수 있고, 그렇지 않다면 Query Template이나, AI Query Builder를 통해 쿼리를 생성하여 사용하면 된다.
Query Builder를 통해 N Day Retention과 같은 데이터도 확인할 수 있다.
N Day Retention 활용 사례 보러가기
어트리뷰트 데이터 테이블은 지원하지 않지만, 캠페인, 캔버스, 이벤트, 세션 정보 같은 유용한 데이터는 쉽게 추출할 수 있다. 다양한 분석을 원한다면 Query Builder를 적극 활용하자.
(단, Query Builder는 매월 사용할 수 있는 크레딧이 있으니, 쿼리 실행 시 크레딧이 줄어드는 점을 주의해야 한다!)
앞서 언급한 기능 외에도 Braze를 더 깊이 활용할 수 있는 방법은 많다.
실무로 바빠서 Braze를 자세히 살펴볼 시간이 없더라도, 틈틈이 다양한 기능을 활용해 보다 효율적이고 정교한 CRM 마케팅을 진행하길 바란다.
또한 기존 기능에 새로운 요소가 추가되거나 새로운 기능이 출시되니, 매월 업데이트되는 Braze Release Note를 확인하는 것을 추천한다.
*글의 원문은 최영아님의 브런치스토리 에서도 읽어보실 수 있습니다.
November 13, 2024
[Martinee X Braze]
Braze Automation & Data Analytics Master Class는 Braze 도입을 고민하거나 잘 활용하고 싶으신 분들을 대상으로 Braze 자동화 기능과 Braze를 통한 데이터 분석 및 활용 노하우를 공유하는 교육 세미나입니다.
여러분도 이제 Braze 자동화 기능을 전문가처럼 매우 세부적으로 활용할 수 있습니다.
12월 12일 (목) 오후 7시
Braze Automation & Data Analytics Master Class
Braze Automation Planning Deep Dive
Braze Data Analytics / Utilization
실제 사용 사례에 대해 많이 들을 수 있어서 좋았고 브레이즈 시현 과정을 볼 수 있어서 좋았습니다.
라이브 데모를 통해 어떻게 활용하는지 상세하게 알 수 있었습니다.
CRM 고도화에 Braze가 어떻게 기여할 수 있는지에 대한 궁금증을 해소할 수 있었습니다.
Braze 개인화를 위한 Liquid의 개념과 구조 설명이 있어서 이해하기 좋았습니다.
이건희 Martinee CRM Group Lead
CRM 캠페인의 성과와 비즈니스 개선을 마티니와 함께 이뤄보세요!
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October 24, 2024
요즘 물가가 오르면서 패스트푸드를 간편한 한 끼로 즐기는 분들 많으시죠? 그런데 각 브랜드들이 전하려는 메시지가 비슷하면서도 조금씩 다른 느낌을 받으신 적 있으신가요? 이번 시리즈에서는 F&B 브랜드들의 CRM 메시지를 목적별로 비교하고 분석해 드리려고 합니다. 각 브랜드가 어떤 기능을 중심으로 메시지를 전달하는지 함께 살펴보면 더욱 흥미로울 거예요.
[시리즈 목차]
이번 아티클에서는 모바일 앱과 오프라인 매장 연계에 대한 이야기를 나눠보겠습니다.
기존의 프랜차이즈 패스트푸드 브랜드들은 매장 데이터와 온라인 데이터의 통합 관리가 어려웠습니다. 매장별 특성과 문제점을 모두 반영하고, POS 데이터를 온라인과 연계하기 어려웠죠. 그러나 최근에는 지속적인 관리와 개선을 통해 많은 F&B 브랜드들이 매장 데이터를 효과적으로 연계하고 있습니다.
이들은 또한 모바일 앱과 오프라인 매장 데이터를 연계하여 마케팅에 활용해 왔는데요, CRM 마케팅에 있어 활용되는 IT 기술의 대표적인 사례로 모바일 앱 주문 기능과 위치 정보 수집 기능을 들 수 있습니다.
이러한 기능들을 통해 어떻게 고객과의 관계를 강화하고 있는지, 지금부터 자세히 살펴보겠습니다.
모바일 앱 주문 기능은 F&B 브랜드라면 거의 필수라고 할 정도로 모든 브랜드에서 도입하고 있는 기능입니다.
모바일 앱 주문을 통해 매장의 POS 주문 데이터를 온라인상의 멤버십이나 주문 내역 데이터와 매칭시켜 동일한 고객임을 구분할 수 있습니다.
유저를 매칭하여 동일인임을 확인했다면 이제 본격적으로 메시지에 이 데이터들을 활용할 차례입니다. 이제 각 F&B 프랜차이즈 브랜드(A/B/C/D)별로 모바일 앱 주문부터 실제 상품 수령까지의 과정을 비교해 볼게요.
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브랜드 A는 앱 딜리버리 서비스를 자체적으로 운영하지 않고 외부 서비스에 맡기고 있어요. 딜리버리 앱이 별도로 있긴 하지만 활성화되어 있진 않죠. 그래서인지 모바일 앱을 통한 주문 기능에 집중하고 있는 것 같아요.
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브랜드 B는 주문 현황을 앱 내에 표시하고, 고객이 선택한 픽업 방법에 따라 다른 안내를 제공합니다. 이 표기를 통해 고객에게 이후 과정을 자연스럽게 안내합니다.
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또한 픽업 번호와 주문 번호를 별도의 알림톡으로 발송해 줍니다. 실제로 픽업 번호 안내가 명확해서 매장에서 주문을 찾는 데 어려움이 없었어요. 모든 주문에 대해 유료 채널로 메시지를 발송하면 비용이 부담될 수 있지만, 고객 입장에서는 가장 친절한 방법인 것 같아요.
브랜드 C
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브랜드 C도 모바일 오더와 딜리버리 내역을 앱에서 동시에 제공하고 있어요. 픽업 번호 안내와 주문진행 현황을 실시간으로 확인할 수 있는데요, 조리 중, 조리 완료, 수령 완료 단계로 나뉘어 있어서 매장 데이터와 앱이 잘 연계되어 있음을 보여줍니다.
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브랜드 D 역시 주문진행 현황을 앱 내에서 표시해 줍니다. 자체 딜리버리 서비스를 제공하고 있는데, 배달 예정 시간을 예측하여 안내하는 부분이 인상적이었어요. 다른 배달 앱과 비슷한 예측 로직을 사용하는 것으로 보이는데, 실제로 제품을 받아보는 시간도 예측 시간 범위 내에 들어왔습니다.
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또한 배달이 완료되었을 때 앱 푸시로 알림을 보내주는데요, 배달을 기다리는 고객 입장에서는 메뉴가 언제 도착하는지 실시간으로 알고 싶기 때문에 이런 안내는 매우 유용하다고 생각됩니다. 딜리버리 시스템과 매장 내 POS/조리 상태 데이터, 모바일 앱 주문 데이터가 모두 연동되어 있다는 점을 알 수 있어요.
다음으로는 기기 위치 정보에 기반한 메시지를 살펴볼게요. 네 개의 F&B 브랜드 모두 위치 정보를 수집하고 있는데, 그중 흥미로운 기능과 메시지를 분석해 보았습니다.
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브랜드 A는 모바일 오더 주문 시 수령 장소 옵션이 다양한 것이 특징이에요. 드라이브 스루 옵션이나 테이블에서 받기 옵션 등이 있는데, 특히 테이블에서 받기 옵션은 고객이 입력한 매장 위치와 테이블 번호를 기반으로 서비스를 제공하기 때문에 오프라인 매장 데이터와 모바일 앱이 잘 연동된 사례라고 볼 수 있어요.
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브랜드 B는 수집한 위치 정보를 이용해 매장 근처에 인접했을 때 매장 방문을 유도하는 앱 푸시를 발송하고 있습니다.
메시지를 살펴보면, 매장의 위치를 상세하게 알려주어 고객이 한 번 더 매장을 눈여겨보고 방문하도록 하는 좋은 사례인 것 같아요.
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브랜드 C는 브랜드 B와 비슷해 보이지만 조금 다른 점을 강조하고 있어요. 브랜드 C는 매장의 위치나 존재를 알리는 것보다 해당 매장에서 판매하는 특정 상품을 소개하는 데 초점을 맞추고 있습니다.
메시지를 보면, 매장 구매 이력이 있는 유저에게 판매하는 특정 상품에 대한 정보를 전달하여 구매를 유도하려는 목적이 강하게 나타나요.
브랜드 D
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마지막으로 브랜드 D입니다.
브랜드 D는 위치 정보를 활용한 CRM 메시지를 발송하지는 않지만, 앱 내에서 각 매장의 혼잡도와 운영 정보를 제공하고 있어요.
점심과 아침 시간대에 확인해 보니, 고객들이 많이 붐비는지, 시간대에 따라 딜리버리 가능 여부를 매장에서 실시간으로 수정할 수 있게 구현되어 있었습니다. 이는 고객 입장에서 대기 시간을 줄이고 더 나은 서비스를 받을 수 있도록 도와주는 좋은 기능이라고 생각됩니다.
이렇게 각 F&B 브랜드들이 강조하는 메시지와 기능들을 살펴보았는데요, 조금 더 이해가 되셨나요? CRM 마케팅은 다양한 경로에서 수집한 데이터를 활용할 수 있다는 점이 가장 큰 장점이자 매력인 것 같아요.
이러한 데이터를 바탕으로 CRM 마케터들은 개인화된 정보를 담은 메시지를 고객들에게 전달할 수 있게 됩니다. 이런 초개인화 메시지는 결국 매출 성장으로 이어지죠. 기계적인 광고 노출에 비해 개인화 요소가 포함된 광고는 피로감이 적게 느껴지기 때문이에요.
본인에게 필요한 정보나 특정한 목적을 가진 광고라면 거부감 없이 받아들였던 경험, 다들 한 번쯤 있으시죠?
저희 마티니 CRM 팀에서는 다양한 기능과 상황에 맞는 메시지를 전달하기 위해 항상 노력하고 고민합니다. CRM 캠페인의 더 자세한 구현 사례가 궁금하시다면, 마티니 CRM 팀의 성공 사례를 확인해 보세요!
October 10, 2024
존 케이플즈는 미국에서 100년 전에 활동했던 카피라이터입니다. 카피라이터로 널리 알려져 있지만, 그는 오늘날 널리 쓰이는 광고 효율 테스트의 기틀을 다진 분석가이기도 했습니다. 1932년에 출간된 그의 책 『Tested advertising methods』에는 헤드라인 기반의 광고 효율 테스트 방법론과 20세기 초반의 실제 테스트 결과가 수록돼 있습니다.
그는 살아 있을 때 ‘광고가 눈에 띄는 것’을 강조했습니다. 그의 책과 카피라이터 커리어를 살펴보면 그는 단순히 “눈에 띄는 것”이 아니라 눈에 띄면서 ‘광고 효율이 좋은 것’을 중요하게 여겼습니다. 눈에 띄면서 광고 효율을 좋게 만드는 방법은 크게 세 가지가 있습니다. 첫 번째는 눈에 띄는 광고를 고객에게 보여주는 것이고, 두 번째는 마케터가 원하는 행동(KPI)을 할 가능성이 높은 고객에게 광고를 보여주는 것이며, 마지막으로 세 번째는 첫 번째와 두 번째 모두를 만족시키는 것입니다.
존 케이플즈는 광고의 성공을 결정짓는 요소로 매체, 카피, 위치, 계절을 꼽았습니다. 네 가지 요소 중에서 “매체”는 최근 기술이 발달함에 따라 급격하게 진화됐습니다. 한국광고총연합회의 광고정보센터에 따르면 매체는 “광고를 소비자에게 전달하는 도구”입니다. 이제는 우주의 은하 개수(약 1천 7백억 개) 보다도 많은 ‘광고 전달 도구(매체)’가 한 사람의 손바닥에 들어왔습니다. 실시간으로 광고의 성과를 측정하게 됐으며, 고객 행동 데이터를 분석해 ‘효율이 높을 것으로 추측되는 고객’을 특정해서 광고를 보여줄 수 있게 됐습니다. 매체가 진화됨에 따라 이제는 존 케이플즈의 시대보다 쉽게 눈에 띄면서 광고 효율을 좋게 만들 수 있는 환경이 갖춰줬습니다.
기술이 광고 시장의 변화를 이끌면서 매체를 나누는 기준도 새로 생겼습니다. 과거에 매체는 장소, 비용유무, 운영주체, 송출방식, 과금방식 등으로 분류됐습니다. 머신러닝에 기반한 개인화 광고 시대에 들어서면서 매체의 기술력에 따라 광고를 소비자에게 전달하는 방식이 달라졌고, 따라서 매체 자체가 지닌 기술스펙으로도 매체를 분류하게 됐습니다.
그럼 무수히 많은 기준들 중에서 퍼포먼스 마케팅에 가장 타당한 매체 분류 기준은 무엇일까요? 사실 , SA/DA, UA/RT, CPC/CPM, SAN(orSRN)/표준광고네트워크 등 널리 알려진 매체 분류 기준들은 하나의 특징을 임의로 선정해 분류한 결과일 뿐입니다. ‘타당한 매체 분류 기준’은 브랜드의 KPI가 결정합니다. 브랜드와 매체에 대한 퍼포먼스 마케터의 이해도는 브랜드의 비즈니스 임팩트를 촉발시키는 KPI 설정에 큰 영향을 줍니다.
예를 들어, KPI가 매출이라면 매출과 상관관계가 높은 지표(ex. ROAS, CVR(Purchase), ARPU, ARPPU 등)에 영향을 미치는 정도에 따라 매체를 분류하게 됩니다. 반대로 KPI가 신규고객유치라면 CAC(Costomer Acquisition Cost)와 상관관계가 높은 지표(CPC, CTR, CVR(Regi), CVR(Install), IPM, Retention 등)에 따라 매체를 분류하게 됩니다. 어느 매체가 어느 지표에 얼만큼의 영향을 주는지 아는 퍼포먼스 마케터만이 타당한 매체 분류 기준을 제시할 수 있습니다. 결국, 퍼포먼스 마케터의 역량 자체가 매체를 분류하는 기준이라고도 말할 수 있습니다.
퍼포먼스 마케팅, PA, CRM 솔루션을 연계해 진정한 풀퍼널 마케팅 전략을 구현하는 Martinee는 한 걸음 더 나아가서 매체와 주요 마테크 솔루션 사이의 연계 용이성도 매체를 분류하는 기준으로 설정합니다. 예를 들어, Meta, Tiktok 등은 PA 솔루션인 Amplitude와 연계해 세그먼트를 세분화하고 타겟팅에 활용할 수 있습니다. 유입 채널/캠페인별로 유저를 세분화하고 각 유저의 후행지표를 분석하는 것도 가능합니다.
실제로 퍼포먼스 마케터 박한석 매니저가 웹툰 카테고리에서 Amplitude를 활용해 고객 여정을 분석하고 퍼포먼스 마케팅 타겟팅 전략에 활용했던 사례를 소개해드리겠습니다. 고객 여정 중 특정 이벤트가 구매까지의 전환율이 높다는 점을 확인하고 신규 타겟팅 세그먼트로 활용해 MAU 10% 상승 및 D1 ROAS를 30% 달성했던 경험입니다.
유명 웹툰 플랫폼 A는 신규 유저의 유입이 줄고 기존 유저의 이탈이 가속화되는 상황이었으며, 전체 매출도 감소하는 추이를 보이고 있었습니다. RT 담당자였던 저는 기존 유저의 이탈을 막고, 이미 이탈한 유저는 재유입을 시켜 MAU 및 매출을 증대시켜야 했습니다.
해당 문제를 해결하기 위해서는 가장 먼저 고가치 유저의 이탈을 막는 것이 급선무라고 판단했습니다. Amplitude에서는 인 앱 이벤트별로 구매까지의 전환율이 얼마나 되는지 확인할 수 있었습니다. 다양한 이벤트 중 특정 이벤트의 구매 전환율은 12.17%였습니다. 다른 이벤트의 구매 전환율 1~6%에 비하면 약 6%p 높은 수치였습니다. 해당 이벤트를 발생시킨 유저의 특성은 프로덕트의 핵심 유저의 특성과 유사할 가능성이 높다라는 가설을 세웠습니다. 가설에 따라 이벤트의 ADID를 추출해 Amplitude와 연동된 매체(ex. Meta)에서 타겟팅했으며, 그 결과 MAU는 10% 상승했고 D1 ROAS는 30% 개선됐습니다. 해당 세그먼트는 RT 캠페인 뿐만 아니라 UA 캠페인의 유사 타겟(ex. Meat LAL)으로도 활용됐습니다.
타겟팅 전략을 기반으로 UA에 집중하는 퍼포먼스 마케팅 전략은 점차 효용이 떨어지고 있습니다. 개인정보보호 이슈가 붉어지면서 정교한 타겟팅이 어려워졌기 때문입니다. 그 연장선 상에서 1st-Party 데이터를 활용한 Growth, CRM 마케팅의 중요성이 강화됐습니다. 퍼포먼스 마케팅의 불황은 곧 매체의 불황이기도 했습니다. 매체들은 앞다퉈 Growth, CRM 솔루션 연계 기능을 도입하기 시작했습니다. 이제 매체는 퍼포먼스 마케팅과 Growth, CRM 마케팅을 연결하는 다리로서 기능합니다. 결국, 오늘날 “퍼포먼스 마케팅에 가장 타당한 매체 분류 기준”은 퍼포먼스 마케터의 브랜드, 매체, 그리고 Growth&CRM 솔루션들에 대한 이해까지 확장됐습니다. 그리고 Martinee는 그런 역량을 내재화한 업계 유일의 풀퍼널 마케팅 대행사입니다.
100년 전, 존 케이플즈는 온갖 데이터가 수기로 처리되고 성과의 추적조차 불가능했던 시절에 광고 효율을 테스트하고 마케팅 전략을 수립한 데이터 드리븐 마케팅의 선구자였습니다. 그런 그가 오늘날 마테크의 발전을 본다면 얼마나 기쁠까요? 그 기쁨을 누리기 위해 존 케이플즈는 오늘과 내일이 다른 기술의 발전을 불철주야 공부했을 테죠. 그런 그에 대한 오마주 문장으로 이 글을 마치겠습니다.
“퍼포먼스 마케터가 저지를 수 있는 최대의 죄악은 매체의 변화에 둔감한 것이다.”
October 7, 2024
행사명 : 마티니 Growth팀 채용설명회
장소: 서울 서초구 서초대로38길 12 마제스타시티 타워2 12F
일시: 2024년 10월 22일 화요일 오후 7시 ~ 9시
2024년 10월 22일 목요일 오후 7시 Marketing Intelligence People, 마티니와 마티니 Growth팀을 여러분들께 소개합니다.
Growth팀에서는 그로스 매니저를 채용 중에 있으며, 진행했던 고객사 및 프로젝트 사례들을 기반으로 업무방식과 직무 및 채용 관련 설명을 드릴 예정입니다.
추천인 보상금도 지급하고 있으니 네트워킹하러 편히 들러주세요!
19:00 - 19:20 Martinee Marketing Intelligence 2024 | 이선규 Martinee CEO
19:20 - 19:40 About Martinee Growth Team | 이재철 Martinee Growth Lead
19:40 - 19:50 사전 QnA (현장질문포함)
19:50 - 21:00 Networking
*주차권 제공 가능하며 리셉션 데스크 문의바랍니다.
*네트워킹 시간에 참석자분들께 간단한 음식이 제공됩니다.
*문의사항은 mkt@martinee.io 로 문의바랍니다.
September 30, 2024
행사명 : 데이터 기반 고객 여정 설계를 위한 CRM과 PA 연계 전략 세미나
장소: 서울 서초구 서초대로38길 12 마제스타시티 타워2 12F
일시: 2024년 9월 25일 수요일 오후 4시
비즈니스를 성장시키기 위해 제품/서비스 분석이 중요해진 만큼 마테크 솔루션 도입을 고민하는 상황이 많아졌는데요.
각 솔루션 기능을 효과적으로 잘 활용하는 과정에 대한 어려움을 해소하고자 이번 세미나에서는 PA 솔루션 Amplitude와 CRM 솔루션 OneSignal을 어떻게 활용하면 좋을지와 두 솔루션의 연계 활용에 대해 설명해드렸습니다.
마티니의 Amplitude 활용 사례는 MGS 2024에서 버거킹 사례로 설명드렸었는데요. 이번엔 웍스아웃과 오늘의 집 사례로 Amplitude를 효과적으로 활용하는 노하우를 공유해드렸습니다.
웍스아웃 케이스에서 가장 주의 깊게 살펴볼 점은 라플 이벤트 응모유저와 일반유저의 차이를 분석하는 점입니다.
Amplitude 유저 세그먼트와 클러스터링 맵을 통해 차이점을 명확하게 분석하여 그룹을 나누고 그룹 별로 개인화된 메시지와 랜딩 페이지를 적용하여 구매 전환을 높일 수 있습니다.
오늘의 집 케이스는 카테고리별 연관성을 기반으로 교차 구매 분석을 진행했는데요. 사용자의 로그 데이터 분석을 통해 장바구니 상품 간 연관성을 파악하고 연관성 높은 상품을 추천하는 방법으로 크로스 셀링과 CRM 재구매 주기를 단축시킬 수 있습니다.
CRM 솔루션 중 하나인 원시그널을 성공적으로, 잘 활용한 기업은 어디일까요? 원시그널을 활용하여 두 달만에 유저 인게이지먼트 16% 증가를 이뤄낸 아이웨어 판매 기업 Zenni 입니다.
Zenni는 세그멘테이션 없이 전체 유저 대상 메시지만 전달하다가 원시그널로 상세한 세그먼트를 트리거로 설정하여 블랙 프라이데이 프로모션 개인화 메시지를 자동화하는 세밀한 CRM 캠페인을 진행할 수 있었습니다.
웹 기반 사용자 데이터를 통해 앱 참여 비중이 높은 점을 확인하여 멀티 채널을 활용한 터치포인트를 통해 유저들에게 연결된 메시징 경험을 제공할 수 있었습니다.
CRM과 PA의 연계는 크게 2가지로 나눌 수 있습니다.
PA to CRM에는 재구매주기를 분석 활용, 코호트 싱크를 통한 분석 대상 활용, IAM을 트리거할 시점 찾기 등으로 연계 활용이 가능한데요. 구매시점 이후 크로스 세일을 유도하거나 최근 활동 유저에 따른 프로모션, 이탈방지 캠페인 등으로 연계 활용이 가능합니다. 유저 데이터로 코호트를 생성하여 그룹별로 나누고 최적의 IAM 트리거 시점을 찾아 노출시킬 수 있습니다.
CRM to PA는 CRM 솔루션을 통해 진행한 캠페인 및 실험의 성과를 디테일하게 분석하는 연계 활용법입니다. CRM 메시지 수신 전후 임팩트를 분석하거나 수신자와 미수신자의 리텐션, 전환율을 비교하는 방법을 설명해드렸습니다.
정확한 분석을 기반으로 섬세한 CRM을 해야 하는 만큼 CRM과 PA 연계가 어려우시다면 마티니가 함께 하겠습니다.
September 27, 2024
엑셀과 스프레드시트를 어느정도 다루시던 분들은 조건부 서식에 어느정도 익숙하실 겁니다.
조건부 서식은 데이터를 보다 효과적으로 표현하고 분석하는 강력한 기능입니다. 이는 특정 조건에 따라 셀의 모양(글자 색상, 셀 색상)을 자동으로 변경하여 중요한 정보를 시각적으로 돋보이게 만드는 기능입니다.
위의 이미지 예시를 보면 더 쉽게 이해할 수 있습니다. 왼쪽은 아무런 설정을 하지 않은 차트라면 오른쪽은 숫자의 백분위수를 기준으로 색상을 표현하였습니다. 오른쪽의 표가 일자별 노출수의 차이를 훨씬 쉽게 이해할 수 있습니다.
조건부 서식의 가장 큰 특징은 데이터에 기반한 동적인 시각화입니다. 사용자가 정의한 규칙에 따라 데이터가 변경될 때마다 서식도 자동으로 업데이트됩니다. 이는 단순히 정적인 색상이나 서식을 적용하는 것과는 다르게, 항상 최신 데이터를 반영한 시각적 표현을 제공합니다.
루커스튜디오와 같이 실시간으로 변하는 데이터 시각화 솔루션에서는 필수적으로 활용하면 좋을 기능입니다.
루커스튜디오에도 이러한 조건부 서식이 있으며 다른 엑셀과 Tableau와 같은 BI와 유사한 기능을 사용할 수 있습니다.
기본적으로 'Tablea' 차트와 'Score' 차트에서 활용가능합니다.
단색과 색상스케일에 따라 구분할 수 있습니다. KPI 달성이나 임계값 달성에 대한 강조를 원한다면 단색 유형이 유용합니다. 반면에 데이터의 양이 많고 데이터간 상대적 차이가 중요하다면 색상 스케일이 유용합니다.
규칙별로 하나의 조건만 가능하며 조건 형식은 셀 또는 전체 행에 적용할 수 있습니다.
September 24, 2024
대부분의 비즈니스 문제는 두 가지 이상의 데이터 소스들을 결합하여 바라봐야 의미 있는 인사이트를 도출 할 수 있습니다. 광고데이터와 성과데이터, 매출데이터와 쿠폰데이터, 사용자데이터와 행동데이터 등과 같은 여러 데이터 조합들이 존재합니다.
루커 스튜디오의 기능 중 하나인 데이터 혼합은 두 가지 이상의 데이터간 결합을 제공하는 기능으로 데이터 시각화 및 분석을 더욱 풍부하게 만들어줍니다.
이러한 데이터 혼합 방식은 루커 스튜디오만의 방식은 아닙니다. 이미 데이터를 처리하는 데이터베이스 분야에서는 널리 사용 되고 있습니다.
이번 시간에는 루커 스튜디오 데이터 혼합 기능에 대해 배워보고 루커 스튜디오의 대시보드를 더 깊이 있게 만들어봅시다.
데이터 혼합 방식을 처음 접한 분들은 개념이 생소할 수 있습니다. 뿐만 아니라 이미 SQL 등을 공부하면서 혼합 방식을 알고 계셨던 분들도 혼합은 헷갈리는 개념입니다. 먼저 루커 대시보드를 가지고 혼합에 대한 개념을 가볍게 살펴보도록 하겠습니다.
루커 스튜디오가 제공하는 5가지 조인방식을 동일한 데이터를 가지고 혼합하였을 경우 혼합된 최종 결과 데이터가 어떻게 구성되는지 시각적으로 본다면 이해가 좀 더 편할 것입니다. 아래의 이미지에 각 혼합 방식에 따른 결과 테이블을 살펴보실 수 있습니다.
먼저, 루커 스튜디오 데이터 혼합에 대한 기본적인 내용을 알아보겠습니다. 데이터 혼합은 최대 5개의 데이터 소스를 조합하여 차트를 생성하는 기능을 제공합니다. 이를 통해 서로 다른 데이터 소스 간 측정항목과 측정기준을 조합한 새로운 차트를 만들 수 있습니다. 데이터 혼합을 통해 다양한 데이터 소스의 구성을 효과적으로 활용할 수 있습니다.
1) 기본 : 리소스 → 혼합 소스 관리 클릭 후 데이터 혼합
2) 설정탭 이용 : 설정탭 내 데이터 소스 → 데이터 혼합 클릭
3) 차트 이용 : 두 개 이상의 차트를 선택하고 데이터 혼합 생성
혼합 데이터는 루커 스튜디오의 데이터 혼합 부분에서 새롭게 만들거나 업데이트를 합니다. 해당 화면과 데이터 혼합에 대한 기본적인 구성을 살펴봅시다.
왼쪽 조인 유형은 가장 기본적인 조인 유형입니다. 왼쪽 테이블을 기준으로 모든 행을 반환하고 오른쪽 테이블은 왼쪽 테이블 조인 키값과 일치하는 행만 반환합니다.
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오른쪽 테이블에 존재하지 않거나 누락된 값은 최종 혼합 데이터에서 빈칸 혹은 null 값으로 표현됩니다.
라이트 아우터 조인 유형은 왼쪽 조인과 반대로 오른쪽 테이블을 기준으로 왼쪽 테이블을 모두 반환합니다. 테이블이 반대일 뿐 왼쪽 조인과 동일한 원리 입니다.
활용
2개의 보완적인 데이터 소스로 하나의 데이터 소스를 만드는 경우에 활용 가능합니다. 예를 들어 아래와 같이 매출 데이터 소스를 확장하기 위해 한쪽에는 유저 소스를 레프트 조인으로(키값은 유저 ID), 다른 한쪽에는 제품 정보 소스(키값은 판매 상품)를 넣어서 매출 데이터 분석을 더욱 풍부하게 만들 수 있습니다.
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내부 조인은 두 테이블 조인 조건 모두에서 일치하는 행만 반환합니다. 각 데이터 세트의 다른 모든 행은 제거됩니다.
두 데이터 소스 간 중복에 관련한 분석을 하는 경우 많이 사용합니다. 또한 동적 데이터로 데이터 세트를 필터링하는 쉬운 방법입니다.
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활용
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외부 조인은 조인 조건이 충족되지 않더라도 두 테이블의 모든 행을 반환합니다.
활용
데이터베이스(1st party data)와 GA4(3rd party data)를 연결하며 데이터베이스에서 삭제된 데이터가 GA4에서 확인 가능하며 GA4에서 추적되지 않은 값이 데이터베이스에서 확인 가능합니다. 이처럼 양쪽의 환경을 모두 고려해야 하면서 서로의 데이터가 모두 필요한 경우 사용합니다.
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교차 조인은 모든 테이블 행의 데카르트 곱(두 소스의 모든 구성요소의 순서 쌍)을 반환합니다.
즉, 왼쪽 데이터 세트의 모든 행은 반복을 통해 오른쪽 데이터 세트의 모든 행과 곱해져서 데이터를 반환합니다.
이는 조인 키가 필요하지 않은 유일한 조인 유형입니다.
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활용
데이터의 각 행 별 조인이 필요한 경우에 사용합니다.
데이터 혼합의 조인 조건을 잘 활용한다면 분석을 더욱 풍부하게 만들어주는 게임 체인저가 될 수 있습니다.
이러한 기능을 활용하기 위해서는 처음에는 까다로울 수 있지만 연습해서 여러분들 것으로 만든다면 멋진 대시보드를 만드시는데 도움이 되실 겁니다.
