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.
|
앱스플라이어 도입을 고민중이라면?마티니는 앱스플라이어 도입부터 실무 활용까지 전 과정을 지원하는 풀퍼널 마케팅 에이전시입니다. 지금 아래 버튼을 눌러, 마티니와 만나보세요. |
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.
|
|
브레이즈, 믿을 수 있는
|
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.
August 23, 2024
앰플리튜드(Amplitude) Product Analytics, PA라고도 불리는 분석 솔루션 중 하나입니다. 구글에 '앰플리튜드'를 검색했을 시 스폰서(광고) 제외 두 번째 위치에 제 브런치의 글이 나옵니다. 어떻게 했을까요?
https://brunch.co.kr/@marketer-emje/8
상위노출 방법 전에 SEO의 개념을 먼저 훑고 갑니다!
Search Engine Optimization의 약자로, 검색엔진을 최적화한다는 뜻입니다. *검색엔진은 Google, Naver와 같이 '검색'을 통해 정보를 찾아주는 플랫폼이죠.
즉 SEO란 검색엔진에 노출되는 페이지를 최적화하여 상위 노출을 시키고, 특정 키워드를 검색한 사용자들이 상위 노출된 페이지를 보고 클릭하여 사이트에 '무료'로 유입될 수 있도록 하는 것을 말합니다.
사실 SEO 최적화라는 말은 Optimiziation의 뜻이 중복되는 말이지만, '최적화'가 가장 중요한 부분이니 만큼 강조된다고 생각할 수 있습니다.
SERP는 Searh Engine Result Page의 약자로 검색 결과 페이지라는 뜻입니다. 검색엔진에 특정 단어를 검색했을 시 노출되는 결과 페이지를 말합니다. 구글에 'SEO 최적화'를 검색했을 시의 SERP를 예시로 보면
1. 추천 스니펫 영역 2. 개별 사이트/페이지 노출 영역으로 구분되어 있네요. 구글 SERP의 구조 상, 스니펫은 없는 경우도 있고, 광고(sponsor)가 추가되는 경우도 많습니다.
CPC가 O원입니다. 배너 광고나 검색 광고처럼 Click per Cost(클릭당 비용)이 발생하지 않습니다. 즉 SEO 최적화에 의해 상위노출된 페이지로 생기는 트래픽은 '무료'로 발생한다는 것이죠.
이는 마케팅에서 중요한 포인트입니다. 구글 검색광고나 네이버 검색 광고 중 경쟁 강도가 높은 키워드들의 경우 한 번의 클릭에 1, OOO원은 기본이며 비싸게는 1O, OOO원~2O, OOO원의 비용이 듭니다. (단 한 번의 클릭인데요! 심지어 그다음 단계로 전환될 것이라는 보장도 없습니다, 실수로 눌려서 예산은 소진됩니다.)
그런데 SEO 최적화로 상위노출이 되는 페이지들은, 맨 처음 페이지 제작에 들어가는 초기 비용을 제외하면 추가 비용이 들지 않습니다. 꾸준히 새로운 사용자가 유입되고, 트래픽이 발생합니다.
앰플리튜드 관련 글은 4월에 조회수 2,000 > 5월에 조회수 3,000 > 7월에 조회수 4,000을 돌파했습니다.
다른 브런치 글들에 비하면 작게는 4배, 크게는 10배 차이입니다.
물론 미미한 숫자이지만 이렇게 생각하면 꽤 크지 않나요? 이런 자연 유입이 여러 키워드에서 잡힌다면 DAU/MAU에 꽤 유효하게 작용하게 됩니다.
클릭당비용(CPC) 외에 클릭률(CTR)을 본다면, 자연 영역에서 최상위 노출이 될 시 클릭률이 최대 53%에 달한다는 결과가 있었습니다. (*제가 사용자일 때도, 전 스폰서/광고가 걸린 페이지는 거의 안 누르긴 합니다.)
SEO 최적화, 즉 검색엔진에 잘 맞는 페이지로 만들어줘야 상위노출이 잘 잡힙니다. 여기서 SEO 방법론은 몇 가지로 나눌 수 있습니다.
웹사이트 내부에서 SEO를 최적화할 수 있는 요소입니다. 타이틀 태그와 메타 설명(meta description), 헤더 태그(header tag: H1, H2, H3...), 키워드 선정 및 사용, 콘텐츠 품질(이미지 포함), 링크 활용, 로딩 속도, 모바일 친화성 등이 있습니다.
내부에서 관리할 수 있는 영역인 것이지, 내부에서의 요소는 외부에도 고스란히 영향을 미칩니다. 무신사의 디스이즈네버댓 브랜드 페이지를 보면 내부에서 기재해 둔 텍스트가 구글 검색 시 동일하게 노출되는 것을 확인할 수 있습니다.
웹사이트 외부에서 SEO를 최적화할 수 있는 요소입니다. 백링크(back-link), On-page SEO에서는 페이지 내에 링크를 걸었던 것과 반대로 링크가 걸림 '당하는 것'입니다. 검색엔진에서 노출에 있어 선호하는 신뢰도가 높은 사이트 등 다른 사이트에서 자신의 사이트로 연결되는 링크가 있으면 좋습니다. 이외 SNS 등의 소셜 미디어, 인플루언서 등의 활용이 있습니다.
제가 더 주요하게 소개하고자 하는 SEO 최적화 방법론은 콘텐츠 SEO와 테크니컬 SEO로 나눌 수 있습니다.
콘텐츠 SEO에 주요한 요소는 키워드와 콘텐츠, 메타데이터입니다.
키워드 최적화는 프로덕트/서비스와 사용자, 시장, 경쟁사(유사 서비스)에서 사용하는 키워드를 분석하고 활용하는 것이 중요합니다.
a. 프로덕트/서비스에서 사용하는 키워드
b. 사용자가 사용하는 키워드
c. 시장에서 사용하는 키워드
d. 경쟁사가 사용하는 키워드
콘텐츠 최적화는 앞서 키워드 분석을 통해 선정한 주요 키워드 위주로 콘텐츠의 내용을 채우는 것과 콘텐츠의 형식을 구조화하는 것이 중요합니다.
a. 콘텐츠의 내용
b. 콘텐츠의 형식
메타 데이터는 웹 페이지 관련 정보를 제공하여 검색 엔진 및 소셜 미디어 플랫폼 내 페이지의 표시 방식에 영향을 미칩니다.
메타 데이터(메타 태그) 최적화
메타 데이터는 웹 페이지의 정보와 속성을 설명하고 검색 엔진 및 소셜 미디어에서 공유할 때 사용되어, 사용자에게 페이지 내용을 이해시키고 검색 엔진이 페이지를 색인화하는 데 도움을 줍니다.
*HTML 구조는 웹 페이지의 레이아웃과 콘텐츠를 정의하고, 시맨틱 태그는 HTML 구조 내에 의미론적으로 중요한 부분을 강조하며 메타 데이터는 검색엔진과 사용자에게 그 정보를 제공하는 것입니다.
자사몰을 보유하고 있을 때는 위와 같은 요소들을 고려하는 것이 필요합니다. 다만 개인의 페이지일 때는 검색엔진에 따라 유리한 사이트들이 있습니다. 예를 들어 똑같이 글을 쓰는 플랫폼이라고 하더라도, '네이버'에서는 네이버 블로그만이 노출되는 것처럼 '구글'에서는 워드프레스, 티스토리, 브런치 등이 유리합니다.
신경 쓰지 않았습니다. 고려했다면 워드프레스 등으로 블로그를 구축했겠으나... 시간을 아끼고자 했습니다. 대신 구글 상위노출을 목표로는 브런치를, 네이버 상위노출을 목표로는 개인 블로그를 활성화시켰습니다.
신경 많이 썼습니다! 키워드를 찾고, 선정하고, 글감을 목록화했습니다.
약 60장의 페이지에 꾹꾹 눌러 만들었습니다. 성함/이메일/회사의 정보를 입력해 주시면 다운로드하실 수 있어요!
August 23, 2024
지난 7월 31일, 국내 최대 마케팅 컨퍼런스 MGS 2024가 뜨거운 열기속에서 마무리되었습니다.
🍸 "우리 잘하고 있는건가?": CRM 마케터들이 궁금해하는 고민과 해결방안
🍸 버거킹도 Amplitude를 쓴다고? 어떻게 쓰는데?
🍸 쏘카 CRM 마케터가 일하는 방법: Braze로 개발자 없이 캠페인 고도화하기
MGS 2024 컨퍼런스에서는 위와 같은 세션을 진행했었는데요. MGS에서 진행했던 마티니 세션을 듣지 못하신 분들을 위해 2024 Recap 행사를 진행했습니다. 이번 행사에서는 AB180과 Snowflake의 세션도 확인할 수 있었고 마케팅과 개발 간극부터 마테크 솔루션 도입 및 활용까지 다양한 고민과 궁금증을 해소해드리는 자리를 마련했습니다.
마티니 세션에서는 대표 선규님이 마케팅의 현 시장 상황 설명을 바탕으로 마티니가 가지는 강점과 차별점을 소개해드렸고 이어 마티니 Growth팀 리더 재철님이 버거킹의 Amplitude 도입 및 활용 과정을 함께하며 진행한 내용들을 공유해드렸습니다.
구매 횟수별 고객 특성과 구매 시간대별 고객 특성 2가지 실험의 과정과 결과를 Amplitude를 활용한 버거킹 쿠폰 설계 및 적용 과정을 바탕으로 설명해드렸습니다.
CRM팀 리더 건희님이 마티니 CRM팀이 수많은 고객사와 CRM 담당자들과 협업하고 소통하며 느꼈던 고민과 6,000여개가 넘는 CRM 캠페인을 런칭하며 경험했던 해결 방안들을 공유해드렸습니다.
AB180 세션에서는 SKAN의 개념와 활용법부터 ATT 동의율을 극대화시킬 수 있는 팁들까지 배울 수 있는 시간이었습니다.
Snowflake 세션에서는 Snoiwflake의 AI 기반 Data Cloud 특징과 장점을 바탕으로 비즈니스 발전 가능한 부분을 피자헛 사례를 통해 확인할 수 있었습니다.
행사 세션이 끝난 후엔 마티니와 AB180, Snowflake가 MGS와 더불어 이번 세션 때 받지 못했던 질문과 고민들을 함께 듣고 공유하며 참석해주신 분들과 자유롭고 편하게 다양한 이야기들을 나눌 수 있었습니다.
MMP부터 PA까지 마테크 솔루션 도입과 활용에 관해 소통하는 시간을 가졌습니다.
마티니는 퍼포먼스, 그로스, CRM의 ‘&’를 기반으로 유기적으로 협업하며 체계적인 단계로 비즈니스 성장을 이끌고 있습니다.
버거킹 사례에서 설명드린 것처럼 Amplitude와 Braze 활용과 연계뿐만 아니라 다양한 MMP, CRM, PA 툴의 연계 및 활용까지 마티니가 함께 합니다. 도입 초반부터 활용까지 모두 알려드리는 마티니와 함께 마테크 솔루션을 제대로 활용해서 비즈니스를 성장시켜보세요.
August 23, 2024
디지털 시대의 급속한 발전과 함께 마케팅 환경이 빠르게 변화하고 있습니다. 다양한 채널을 통한 고객 접점이 증가하면서 기업들은 복잡해진 고객 관계 관리(CRM)에 직면하고 있습니다. 이러한 상황에서 CRM 대시보드의 중요성이 더욱 부각되고 있습니다.
CRM 대시보드는 여러 채널에서 수집된 CRM 캠페인 데이터를 통합하여 분석하고, 현황을 한눈에 파악할 수 있게 해주는 강력한 방법입니다. 다양한 CRM 채널로 인해 단일 기준으로 분석하기 어려운 데이터들을 대시보드를 통해 효과적으로 통합하고 시각화함으로써, 마케터들은 보다 신속하고 정확한 CRM 마케팅 의사결정을 내릴 수 있게 됩니다.
이러한 CRM 대시보드의 활용은 단순히 데이터를 보여주는 것에 그치지 않습니다. 실시간으로 캠페인 성과를 모니터링하고, 고객 행동 패턴을 분석하며, 각 채널별 효과를 비교할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 기업은 더욱 효율적인 마케팅 전략을 수립하고, 고객 경험을 개선하며, 궁극적으로는 ROI를 향상시킬 수 있습니다.
본 글에서는 범용적으로 활용가능한 CRM 대시보드를 템플릿을 제공합니다.
Looker Studio CRM 캠페인 대시보드 템플릿은 마케팅 캠페인의 성과를 실시간으로 모니터링하고, 데이터를 시각화하여 분석할 수 있도록 돕는 강력한 도구입니다. 이 템플릿을 통해 효과적인 의사결정을 지원하고, 전략을 최적화할 수 있습니다.
Looker Studio CRM 캠페인 대시보드 템플릿은 캠페인의 실시간 성과 모니터링, 데이터 시각화, 마케팅 전략 최적화를 목적으로 활용됩니다. 이를 통해 효과적인 의사결정과 전략적 개선이 가능합니다.
실시간 대시보드를 통해 데이터를 업데이트하고, 다양한 필터 기능을 사용하여 원하는 데이터를 정확히 추출할 수 있습니다. 맞춤형 리포트를 생성하여 필요에 따라 커스터마이즈된 분석이 가능합니다.
마케팅 팀, 경영진, 데이터 분석가 등 다양한 사용자들이 이 템플릿을 활용하여 캠페인 성과를 모니터링하고 분석할 수 있습니다.
1. 주기적인 업데이트
2. 필터 활용
3. 성과 지표 설정
4. 데이터 비교
5. 팀과 공유
템플릿은 마케팅 캠페인의 성과를 종합적으로 관리하고 분석하는 데 유용하며, 데이터를 기반으로 한 전략적 의사결정을 지원합니다.
.png)
August 21, 2024
지난 편에서는 각 솔루션별 데이터 수집 방법(바로가기)에 대해서 알아보았습니다.
1. Third Party 데이터 수집 자동화
2. 수집된 데이터 전처리하기
3. 시각화하기
이번에는 수집된 데이터를 활용하여 어떻게 전처리 해야 되는지 알아보겠습니다.
각 데이터 셋들은 분석하려는 차원(dimension)을 기준으로 집계(group by)를 통해서 동일한 형태로 전처리한 후 조인 연산을 통해 데이터를 통합하는 과정이라고 생각하시면 됩니다.
마케팅 성과를 분석하기 위해서 필요한 데이터 다음과 같습니다.
Dimension : 날짜(일별), 유입소스(GA4 = utm_source, Appsflyer = Media_source), 캠페인
Metric : 구매수, 매출, 인스톨 수
GA4가 웹, 앱 모두 트래킹을 할 수 있지만 WEB은 GA4, APP은 MMP로 성과를 합쳐서 보실 겁니다.
GA4, Firebase는 앱과 웹 내 고객 행동 분석에 주로 쓰이는 툴이고 MMP 는 광고 성과를 측정하는 툴이니깐요
그러면 이렇게 됩니다.
<GA4 데이터 집계> - WEB
Dimension : 날짜(일별), 세션 소스, 캠페인
Metric : 구매수, 매출
<MMP 데이터 집계> - APP
Dimension : 날짜(일별), Media_source, 캠페인
Metric : 구매수, 매출, 인스톨 수
집계된 두개의 테이블을 UNION 다시 한번 집계를 해줍니다.
이렇게 하면 집계된 웹앱 데이터 통합이 되었습니다. (MMP 데이터 전처리 과정은 생략)
Dimension : 날짜(일별), Media_source, 캠페인
Metric : 구매수, 매출, 인스톨 수
브레이즈 커런츠(braze currents)데이터는 유저 인게이지먼트 데이터입니다.
여기에는 유저별로 어떻게 우리 서비스로 참여를 하고있는지를 기록한 데이터들이 기록되어 있으니 메시지 발송 수단별로 노출, 클릭 성과들이 들어있습니다. 하지만 우리는 성과(구매) 판단은 MMP, GA4로 해야 하므로 서로 다른 데이터들을 어떻게 통합해서 볼지를 알아보겠습니다.
커런츠 데이터는 아래와 같이 구성이 되어있습니다.
위와 같은 데이터를 일자, 메세지 발송 타입, 캠페인 or 캔버스별 발송수, 노출수, 클릭수 데이터를 집계를 하기 위해서는 유니크한 ID를 나타내는 차원 데이터를 만들어 줘야 합니다.
동일한 유저라도 캠페인, 캔버스, 베리에이션 등 다양한 형태로 타겟이 될 수 있으므로, 아래와 같이 유니크한 차원 데이터를 만들기 위해 새로운 아이디를 생성합니다. (해당 아이디는 발송 타입별로 카운트하기 위해 활용됩니다.)
차원의 이름은 원하시는대로 명명하시면 되고 저는 user_id_dispatch_id 이렇게 명명하였습니다.
-- 태블로 계산식
IFNULL([User Id],'') + '-' +
IFNULL([Campaign Id],'') + '-' +
IFNULL([Message Variation Id],'') + '-' +
IFNULL([Canvas Id],'') + '-' +
IFNULL([Canvas Variation Id],'') + '-' +
IFNULL([Canvas Step Message Variation Id],'') + '-' +
IFNULL([Dispatch Id],'')
다음으로 캠페인 단위로 성과를 집계할 예정이기 때문에 캠페인 차원을 만들어줘야 합니다.
왜냐하면 브레이즈에는 캠페인과 캠버스로 나뉘는데 campaign_name 값이 존재하면 canvas_name 이 빈값이고 거꾸로 canvas_name 값이 존재하면 campaign_name이 빈값이기 때문입니다.
-- 태블로 계산식
IFNULL([Campaign Name],[Canvas Name])
{send_type}_click 이런 식으로 차원 이름을 명명하고 아래와 같은 태블로 계산식으로 차원을 만들어줍니다.
이렇게 되면 email_click, push_click, in_app_message_click 이벤트별로 ID(user_id_dispatch_id)를 생성됩니다.
-- 태블로 계산식
{ FIXED [user_id_dispatch_id],[Event Type] : COUNTD(IF CONTAINS([Event Type], 'inappmessage_click') THEN [user_id_dispatch_id] END)}
최초에 S3에 적재된 currents 데이터(avro 파일)를 DW에 적재할 때 파일별 Event 구분을 위해 Event_Type 칼럼을 생성하였습니다. (이전 글을 참고해 주세요)
['users.messages.email.Open.avro',
'users.messages.email.Click.avro',
'users.messages.pushnotification.Send.avro',
'users.messages.inappmessage.Click.avro',
'users.messages.email.Delivery.avro',
'users.messages.pushnotification.Open.avro',
'users.messages.inappmessage.Impression.avro']
-- 태블로 계산식
IF CONTAINS([Event_Type], 'email') then 'email'
elseif CONTAINS([Event_Type], 'push') then 'push'
elseif CONTAINS([Event_Type], 'inappmessage') then 'iam' end
이제 집계를 위한 전처리는 완료되었습니다(세세한 전처리 과정은 생략됨)
이제 위에서 만들었던 차원을 가지고 집계를 합니다.
일자별, send_type, campaign/canvas, device_category 별 오픈, 클릭, 노출, delivery 데이터는 아래와 같이 집계되었습니다.
통합된 GA4 / MMP 데이터와 커런츠 데이터를 통합해야 되는 과정이 또 남았습니다.
어떻게 이 두 데이터를 엮어야 될까요?
조인키를 위에서 집계한 차원 데이터로 잡고 Full Outer Join으로 데이터를 조인합니다.
이유는 특정 날짜에 브레이즈 커런츠 데이터는 존재하는데 성과 데이터(GA4, MMP) 데이터가 존재하지 않는다면 매칭될 수 없으니 누락이 되어버립니다. 거꾸로 성과 데이터(GA4, MMP) 데이터가 존재하는데 브레이즈 커런츠 데이터가 존재하지 않을 경우 누락이 되어버리기 때문입니다.
광고 성과 데이터 전처리하는 예시를 통해 Full Outer JOIN 이 어떻게 데이터를 처리되는지 예시를 통해 잠깐 확인해 보겠습니다
2024년 1월 1일 twitter 채널의 e 캠페인에서 비용이 1000원 소진했습니다. 그런데 GA4, MMP 데이터에는 해당 광고 채널의 캠페인에서 전환이 아예 일어나질 않았습니다. 하지만 비용이 발생했기 때문에 이 데이터를 버릴 수는 없겠죠? 무조건 살려야 됩니다.
거꾸로 광고 데이터에서 비용은 발생하지 않았는데 Attribution Window로 인해 전환이 발생했습니다. 이것도 버릴 수 없겠죠?
이 두 데이터에서 LEFT JOIN 또는 RIGHT JOIN을 수행하게 되면 조인키에 대응하지 않은 데이터는 매칭이 안되어 누락이 되어 버립니다. 이를 방지하기 위해서 INNER, LEFT OUTER, RIGHT OUTER 조인 집합을 생성하는 FULL OUTER JOIN을 수행합니다.
결과를 보면 각 테이블의 모든 데이터들이 출력이 되는 걸 알 수 있습니다.
본론으로 돌아와서!
Full Outer Join을 수행하기 전에 앞서 GA4, MMP 데이터를 합친 후 우리는 CRM 데이터만 필요하기 때문에 CRM 데이터만 필터를 합니다.
이제 Braze Current 데이터와 성과 데이터(GA4, MMP)를 날짜, 유입소스명, 캠페인명을 조인키로 두고 Full Outer Join 을 수행합니다.(분석하고자 하는 차원데이터가 추가로 더 있다면 추가로 필요한 차원도 조인키로 활용하시면 됩니다.)
이와 같은 방식으로 Paid 성과 데이터를 전처리 할 때도 위와 같은 방법으로 수행하면 됩니다.
데이터를 전처리 할 때 중요한 건 분석하고자 하는 결과물을 먼저 그려본 뒤에 결과를 도출하기 위해서 각 테이블을 어떻게 만들어 갈 것인지 생각하면서 만들어가면 됩니다. 실제로 전처리하다 보면 자잘하게 처리해야 되는 부분이 상당히 많습니다.
특히 데이터를 통합하기 위해서는 무엇보다 네이밍 컨벤션이 가장 중요한 점은 강조하지 않을 수 없습니다.
데이터 수집까지 잘했는데 캠페인 네이밍 컨벤션이 서로 다르다?.. 데이터 통합은 불가능합니다..
네이밍 컨벤션은 말 그대로 명명 규칙입니다.
위에서 언급한 대로 우리가 데이터 통합을 위해 차원 데이터를 조인키로 활용한다고 했었는데 캠페인 차원이 MMP, GA4, Braze or 광고 데이터가 모두 다르면 안 되겠죠? 아래와 같이 통일을 시켜야만 데이터를 연결할 수 있습니다.
여기까지 마케팅 데이터 수집부터 전처리 과정까지 알아보았습니다.
다음 글에서는 이 데이터를 활용해서 시각화 하는 방법을 살펴보겠습니다.
August 21, 2024
루커 스튜디오(Looker Studio)는 구글에서 제공하는 강력한 데이터 시각화 도구입니다. 다양한 데이터 소스를 연결하여 직관적인 대시보드를 만들 수 있으며, 이를 통해 복잡한 데이터를 쉽게 이해할 수 있습니다. 특히, 마케팅, 영업, 운영 등 다양한 분야에서 유용하게 활용될 수 있습니다. 루커스튜디오가 궁금한 분들은 해당 글을 참고해주세요.
인터랙티브 퍼널 차트는 사용자 행동을 단계별로 분석하여 시각적으로 표현하는 방식입니다. 특히, 마케팅 퍼널 분석에 유용하며, 고객이 제품이나 서비스를 구매하기까지의 과정을 시각화하여 각 단계에서의 전환율을 파악할 수 있습니다.
퍼널 분석에는 두 가지 전환율 분석 방식이 존재합니다:
이 두 가지 방식 모두 데이터의 절대값(absolute) 형태와 비율(rate) 형태로 나눠서 분석할 수 있습니다. 이를 통해 어떤 단계에 문제가 있는지 비교하면서 파악할 수 있습니다.
퍼널 분석을 통해 마케팅 전략의 효과를 검토하고 개선할 수 있는 인사이트를 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 특정 단계에서 이탈율이 높다면 해당 단계의 문제점을 찾아 해결하는 방식으로 퍼널의 전반적인 전환율을 개선할 수 있습니다.
루커 스튜디오 인터렉티브 퍼널 분석 차트 만들기 | Looker studio
인터랙티브 퍼널 리포트를 작성하는 단계는 크게 데이터 준비, 바 차트 생성, 차트에 인터랙티브 기능 추가로 나눌 수 있습니다.
먼저, 데이터 소스를 연결한 후 필요한 데이터를 정리합니다. 예시는 GA4 데모 데이터를 활용 하였습니다.
계산된 필드와 매개변수 설정이 필요합니다.
아래 이미지에 활용할 매개변수 2가지를 만들어봅시다.
Drop-off type
Value type
데이터 혼합을 이후에 활용할 예정입니다. 데이터 혼합에서 매개변수 사용을 위해서는 매개변수를 측정기준으로 아래와 같이 변경하는 작업이 필요합니다.
앞서 살펴봤던 매개변수의 계산된 필드 변환을 포함하여 3가지 측정기준을 만들어 줍니다.
Drop-off type dim
Value type dim
Funnel step order #
GA4의 전자상거래 5개 이벤트를 선택하고 해당 단계의 순서를 지정하는 이벤트를 만들어줍니다.
Looker Studio 코드 1
CASE
WHEN 이벤트 이름 = "add_to_cart" THEN 1
WHEN 이벤트 이름 = "add_shipping_info" THEN 2
WHEN 이벤트 이름 = "begin_checkout" THEN 3
WHEN 이벤트 이름 = "add_payment_info" THEN 4
WHEN 이벤트 이름 = "purchase" THEN 5
ELSE NULL
END
GA4 – Checkout steps
앞서 정의한 5개 외 나머지 이벤트는 Null로 처리 되었습니다. 해당 이벤트는 분석에 활용하지 않을 예정이므로 필터를 이용하여 제외 처리를 해줍니다. 해당 필터는 이후 단계에서 활용하도록 하겠습니다.
퍼널 분석을 위해선 직전단계와 다음 단계 사용자의 차이를 구해야합니다. 다만 루커스튜디오는 단일 소스로 해당 계산을 하기가 어렵기 때문에 데이터 혼합의 교차 조인을 활용하여 단계별 유저 차이를 구하는 식을 만들 수 있습니다.
데이터 준비가 완료되면, '차트 추가' 메뉴에서 바 차트를 선택합니다. 바 차트를 생성한 후, X축과 Y축에 표시할 데이터를 설정합니다.
3.4.1 설정 탭
Abs users
Looker Studio 코드 2
IF(
Values type dim = "Absolute values"
,
Total users
,
null
)
Abs exited users
Looker Studio 코드 3
IF(
Values type dim = "Absolute values"
,
IF
(
Drop-off type dim = 'Funnel drop-off'
,
IF(Ref Funnel step order = 1 AND Funnel step order != 1, (Ref Total users - Total users),null)
,
IF(Ref Funnel step order = Funnel step order - 1, (Ref Total users - Total users),null)
)
,
null
)
% active
Looker Studio 코드 4
IF(
Values type dim != "Absolute values"
,
IF
(
Drop-off type dim = 'Funnel drop-off'
,
CASE
WHEN Funnel step order = 1 THEN 1
WHEN Ref Funnel step order = 1 AND Funnel step order != 1 THEN (Total users ) / Ref Total users
ELSE NULL
END
,
CASE
WHEN Funnel step order = 1 THEN 1
WHEN Ref Funnel step order = Funnel step order - 1 THEN (Total users ) / Ref Total users
ELSE NULL
END
)
,
null
)
% drop off
Looker Studio 코드 5
IF(
Values type dim != "Absolute values"
,
IF
(
Drop-off type dim = 'Funnel drop-off'
,
IF(Ref Funnel step order = 1 AND Funnel step order != 1, (Ref Total users - Total users)/Ref Total users,null)
,
IF(Ref Funnel step order = Funnel step order - 1, (Ref Total users - Total users)/Ref Total users,null)
)
,
null
)
3.4.2 스타일 탭
인터랙티브 퍼널 리포트는 다양한 마케팅 시나리오에서 유용하게 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 고객의 구매 여정을 단계별로 분석하여 각 단계에서 발생하는 이탈율을 파악하고, 이를 개선하기 위한 전략을 세울 수 있습니다.
또한, 특정 마케팅 캠페인의 성과를 분석할 때도 퍼널 리포트를 사용하면 각 채널별로 고객의 반응을 비교할 수 있습니다. 이를 통해 어떤 채널이 가장 효과적인지 파악하고, 마케팅 예산을 효율적으로 분배할 수 있습니다.
August 14, 2024
[Martinee X Braze]
Braze Personalization Master Class Advanced는 Braze 도입을 고민하고 계시거나 도입 후 잘 활용하고 싶으신 고객사를 대상으로 Braze 개인화 기능인 Personalization 활용 노하우를 공유하는 교육 세미나입니다.
브레이즈 개인화 기능, 여러분도 잘 활용할 수 있습니다.
“Braze 도입은 했는데.. 어디서부터 어떻게 해야 하지?”
“Braze 개인화, 더 깊고 세부적으로 사용하려면 개발이 필요하지는 않을까?”
Braze 개인화 기능, 여러분도 개발없이 전문가처럼 매우 세부적으로 활용할 수 있습니다.
이번 세션에서는 Braze 개인화 단계 중 Liquid와 Connected Contents를 활용하여 심화 켐페인 실습을 진행하여 충분히 실무에 활용할 수 있도록 하였으며,
성공적인 CRM 캠페인을 위한 다양한 CRM 캠페인 사례들을 함께 확인해봅니다.
마티니는 버거킹, 오늘의집, 무신사, KFC, 쏘카, 알라미(딜라이트룸), 발란, 칼하트, LG전자, 넷마블, 크래프톤, 머스트잇, 동원F&B, 이랜드폴더, 네오위즈, IBK기업은행, 밀리의서재 이외에도 다양한 고객사와 여정을 함께하고 있습니다.
실무에 바로 적용할 수 있는 활용 노하우, 마티니와 함께한 고객사들이 만족하는 이유입니다.
지난 브레이즈 부트캠프에 참여해주신 분들의 생생한 후기를 확인해보세요.
“ 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 있을지에 대한 궁금증을 해소할 수 있었습니다. “
“Braze 개인화를 위한 Liquid의 개념과 구조 설명이 있어서 이해하기 좋았습니다. “
Braze Personalization Master Class | 이건희 연사, Martinee CRM Team Lead
Braze Automation Master Class
Braze Data Analytics Master Class
2024년 8월 26일 월요일 오후 7시 - 9시
서초구 서초대로 38길 12 마제스타시티 타워2, 12층 마티니 오피스
📢 혜택 1. Martinee CRM 커뮤니티 초대
📢 혜택 2. 마티니 CRM POC 추첨 무료 1회 제공
CRM 캠페인의 성과와 비즈니스 개선을 마티니와 함께 이뤄보세요!
August 6, 2024
행사명 : Maritnee 2024 Recap 행사
장소: 서울 서초구 서초대로38길 12 마제스타시티 타워2 12F
일시: 2024년 8월 20일 화요일 오후 3시
대상:
MGS 2024에서 진행했던 마티니 & AB180 & Snowflake의 세션을 한 번에 확인해보세요.
CRM과 그로스 마케팅을 바탕으로 마티니가 직접 경험하고 이끌었던 실제 성공 사례, AB180의 마케터를 위한 SKAN 활용법과 Snowflake의 마케팅 데이터 클라우드로 비즈니스 성장을 가속화하는 방법을 공유합니다.
MGS 2024 현장에서 공유해드린 마케팅 인사이트와 성공 사례에 대해 확인할 수 있는 기회를 놓치지 마세요!
15:00 - 15:15 Martinee Marketing Intelligence 2024 | 이선규 Martinee CEO
15:15 - 15:45 버거킹도 Amplitude를 쓴다고? 어떻게 쓰는데? | 이재철 Martinee Growth Team Lead
15:45 - 16:15 "우리 잘하고 있는건가?": CRM 마케터들이 궁금해하는 고민과 해결방안 | 이건희 Martinee CRM Team Lead
16:15 - 16:25 Break Time
16:25 - 16:55 iOS 마케터를 위한 SKAN 100% 활용하기 | 한예선 Airbridge & AB180 Business Development Manager
16:55 - 17:25 감'이 아닌 '데이터'로 : Snowflake로 데이터 기반 인사이트 발견하기 | 이수현 Snowflake Tech Evangelist
17:25 - 18:00 Networking & QnA
- 자리가 한정되어 있어 별도로 선정 안내를 드릴 예정입니다.
- 주차권 제공 가능하며 리셉션 데스크 문의바랍니다.
- 참석자분들에게 간단한 음식이 제공됩니다.
August 2, 2024
7월 31일, 코엑스 그랜드볼룸 & 아셈볼룸에서 AB180이 주최한 국내 최대 마케팅 컨퍼런스 MGS 2024가 개최되었습니다.
23년에 이어 마티니가 참여한 MGS 2024에서는 CRM 마케팅에서의 고민과 마티니가 경험하며 체득한 해결방안과 인사이트와 더불어 버거킹의 Amplitude 도입부터 세부적인 단계별 과정을 소개드리고 쏘카와 함께 Braze를 활용한 크로스 셀링 전략과 초개인화 CRM 마케팅 성공 사례를 3개의 발표 세션을 통해 공유하는 자리였습니다.
MGS 2024에서 진행했던 마티니 세션들을 살펴볼까요?
마티니 CRM팀은 KFC, 이랜드 폴더, 콘텐츠웨이브, 뮤직카우, 레브잇, 발란, 딜라이트룸 알라미, 오늘의집, 버거킹 등 무수히 많은 국내 유명 기업과 함께 협업하며 Braze를 200% 활용하고 CRM 인사이트를 확장시켜 왔는데요.
지금까지 수많은 CRM 캠페인을 실행하고 경험하고 겪었던 CRM 마케팅에서의 고민들과 그에 따른 마티니만의 해결방안을 CRM팀 리더 건희님이 발표 세션에서 공유해드렸습니다.
개인화
개인화로 어떤 걸 할 수 있어요?
➡️ 개인화의 3단계 Level과 함께 마티니가 실제 적용해본 CRM 사례를 바탕으로 개인화로 가능한 부분을 설명해드렸습니다.
분석
CRM 성과 어떻게 분석하는 것이 좋을까요?
➡️ 증분 분석과 PA 솔루션 활용으로 오로지 마케팅 활동이 만들어준 ‘진짜’ 성과를 찾는 방법을 알려드렸습니다.
연계활용
PA나 MMP랑 연계하면 뭘 할 수 있나요?
➡️ 각 솔루션의 역할과 CRM 솔루션과의 연동 케이스들을 기반으로 PA 및 MMP 솔루션과 연동 활용 시 가능한 점들을 설명드렸습니다.
테스트
모수가 너무 적은데 의미 있을까요?
➡️ 모수 크기 계산과 카이 제곱 검정식을 바탕으로 적절한 모수와 전환율을 확인하는 방법을 공유해드렸습니다.
도입
Braze 도입, 어느 정도 걸려요?
➡️ 도입 시작부터 첫 캠페인 런칭 기준 도입기간과 컨설팅 유무에 따른 비교을 통해 소요 기간을 알려드렸습니다.
기술적 구현
개발 지원을 못 받아서 못 하는게 많아요.
➡️ 개발 의존도를 낮춰주는 Braze의 3가지 강력한 주요 기능을 소개해드리며 개발 지원없이 가능한 CRM을 사례를 통해 설명해드렸습니다.
마티니는 버거킹의 Amplitude 도입부터 사용, 그리고 Braze 연계 활용까지 함께 하였는데요.
온오프라인이 모두 중요한 버거킹의 경우 디지털 플랫폼 활용도가 높기에 Amplitude 도입을 5단계의 체계적인 절차를 바탕으로 진행하였고 그에 따른 각 단계별 키 포인트들을 공유해드렸습니다.
1. Planning
5. Go-Live
활용 단계에서는 구매 횟수별 고객 특성과 구매 시간대별 고객 특성 2가지로 나누어 쿠폰 사용 패턴을 분석한 과정과 AARRR 지표 설계에 따른 세부 기준, 유저 코호트와 같은 지표 분석 과정, 가설 도출부터 A/B 테스트 설계까지 버거킹과 함께한 상세한 내용들을 설명해드렸습니다.
고객 행동 중 구매 시간대에 따라 고객의 특징이 다르게 나타난다는 점을 확인할 수 있었고 얼마나 차이가 있는지 Amplitudfe 코호트 차트 기능을 활용하여 분석하였습니다.
분석한 내용을 바탕으로 Braze에서 약 48개의 코호트 그룹을 나누어 최적 시간대와 메시지 테스트를 진행하여 결과적으로 성과를 개선시킬 수 있었습니다.
쏘카는 기존 카셰어링에서 작년부터 숙박 서비스까지 비즈니스를 확장시키며 마티니와 함께 Braze를 잘 활용하여 체계적인 캠페인 관리 시스템을 구축해왔습니다.
해당 세션에서는 우천 시 서비스 이용이 활발해지지 않는 서비스 특성을 고려한 쏘카만의 캠페인 사례와 숙박 서비스로 범위를 확장하며 각 타겟의 반응을 확인하며 메시지 발송 대비 전환률을 상승시킨 전략들을 확인할 수 있었습니다.
CRM 마케팅에서 개발 지원없이 섬세한 캠페인 전략을 구사하기가 어려울 수 있는데요. 쏘카가 마티니와 함께 개발자 도움 없이 Braze Connected Content 기능을 활용하여 초개인화 메시지를 구현했던 과정도 상세하게 설명해드렸습니다. 기술 구현이 필요한 항목을 점검하고 오픈데이터와 Braze Liquid 및 Connected Content 기능을 활용한 케이스를 공유하며 어떻게 크로스셀링 전략을 성공적으로 이끌었는지 공유해드린 시간이었습니다.
놓치면 후회하는 마티니와 쏘카의 CRM 협업 사례, 8월 13일 Recap 행사에서 확인하실 수 있습니다.
이번 MGS 2024에서는 마티니가 부스를 운영하여 풀스택 마케팅 도입 컨설팅 서비스에 대해 상담 서비스를 제공해드리고 보다 자세하게 설명드릴 수 있도록 하였습니다.
캡슐 뽑기를 통해서 마티니 스티커와 에코백 굿즈를 나눠드렸습니다.
마티니는 세 가지 분야의 전문가들이 모여 유기적으로 협업하며 다양한 문제를 해결하고 있습니다.
버거킹과 쏘카 사례에서 보여드린 것처럼 데이터·프로덕트 분석, KPI 대시보드 설계와 제작, 데이터 파이프라인 활용, CRM 택소노미(Taxonomy) 및 프로모션 설계, MMP 설치와 점검, 퍼포먼스 마케팅 미디어 믹스까지, 각 분야의 전문가들이 모여있는 마티니와 함께 비즈니스 성공을 실현해보세요.
July 29, 2024
쿠키(Cookie)란 사용자가 웹사이트를 방문할 때마다 웹 브라우저를 통해 인터넷 사용자의 컴퓨터나 다른 기기에 설치되는 기록 정보 파일을 뜻합니다. 이는 퍼포먼스 마케팅의 필수도구로써 마케팅 활동의 세부적인 추적, 개인화 및 최적화를 가능하게 했습니다.
퍼포먼스 마케팅에서 구체적인 쿠키의 기능은 다음과 같습니다.
1. 사용자 행동 추적
2. 개인화
3. 리타겟팅
4. A/B 테스트 및 최적화
하지만 데이터 보호 규정을 시작으로 데이터 보호를 강화하기 위한 전세계의 흐름이 있었고, 애플을 시작으로 구글 폭스 등 많은 웹 브라우저 회사들이 쿠키 제공 중단을 선언헀습니다.
쿠기 제공이 중단된다면, 기존의 쿠키를 이용해 진행하던 기능들을 더 이상 진행할 수 없게 됩니다. 그 결과 각 매체의 효율이 감소하고 신규 고객을 획득하는데 필요한 비용이 증가할 것으로 예상됩니다. 구글이 쿠키의 지원 중단 시점을 2025년으로 연기했다고는 하지만, 마케터들은 선택이 아닌 필수로 기존 광고 방식에 변화가 필요한 상황입니다.
쿠키 리스 상황에서 발생하는 여러 문제들에 대비하기 위해 진행할 수 있는 여러 방법들이 있습니다. 그 중 고객사에서는 현 상황에서 다양한 매체를 활용하기보다 최고의 효율을 낼 수 있는 매체를 선별해서 효율이 좋은 매체에 집중하고자 합니다. 이를 위해 각 광고매체의 성과를 실시간으로 모니터링할 수 있는 대시보드가 필요했습니다.
태블로를 통해 다양한 광고채널에 분산되어 모니터링이 어려웠던 지표들을 태블로를 통해 하나의 대시보드에서 관리함으로써 어느 채널의 어떤 광고가 효율이 좋은지를 빠르게 파악하고, 이를 통해 어떤 채널에 더 예산을 증가하거나 감소해야 할지에 대한 의사결정을 하는데 활용할 수 있습니다.
대시보드를 제작하기 위한 과정은 크게 환경점검, 데이터 수집, 데이터 저장, 데이터 시각화의 4단계로 구분할 수 있습니다.
첫 번째 환경 점검 단계는 대시보드 구축을 위한 대시보드 기획단계입니다. 이 단계에서는 데이터의 출처를 정의하고, 데이터 소스부터 시각화툴인 태블로까지 이어지는 데이터 파이프라인을 그립니다. 최종적으로 대시보드에서 어떤 데이터를 대시보드에 구현하고, 이를 어떤 방식으로 시각화할지에 대한 대시보드 기획단계라고 할 수 있습니다.
해당 광고성과 대시보드를 구현하기 위해서는 광고채널로부터 나오는 광고데이터를 데이터 소스로 정의하고, 이를 통합하는 과정이 필요합니다. 이를 위한 첫 번째 단계로 Meta, Google Ads등 여러 광고 채널에서 나온 데이터를 ETL툴인 Funnel io에서 통합합니다. 이후 MMP인 에어브릿지의 데이터를 통합해 이를 하나의 구글 스프레드시트 적재합니다. 최종적으로 태블로를 통해 시각화하는 방식으로 데이터 파이프라인을 구현했습니다.
해당 스텝으로 데이터 파이프라인을 구현했을 때의 장점은 어디서부터 데이터가 들어오게 되고, 문제가 발생했을 때 문제 발생원인을 직관적으로 확인가능하다는 점입니다.
두 번째 데이터 수집 단계는 실질적으로 필요한 데이터를 정의하는 단계입니다.
UTM 및 parameter를 기반한 광고성과 추적을 위한 계층 구조인 네이밍 컨벤션(Naming Convention)을 정의하고 이를 통해 광고의 위계질서를 설정합니다. 해당 데이터를 통해 광고성과 데이터 정의하고 수집할 수 있습니다.
네이밍 컨벤션(Naming Convention) 정의를 완료했다면, 이를 토대로 데이터 스키마를 작성해야 합니다. 데이터 스키마란 데이터베이스의 구조와 제약조건에 관해 기술한 것을 뜻합니다. 데이터 이름 및 형태(ex. 숫자/문자)에 대해 정의함으로써 향후 데이터 스키마 하나만 확인해도 어떤 데이터 형태인지 파악할 수 있도록 합니다.
세 번째 데이터 저장 단계는 네이밍 컨벤션(Naming Convention)과 데이터 스키마를 통해 정의한 데이터를 저장하는 단계입니다.
광고성과 확인 시, 데이터의 정확성을 확보하고, 다양한 광고채널의 기여도를 정확하게 측정하기 위해 미디어 데이터 뿐만 아니라 MMP 데이터를 함께 확인해야 합니다. 이를 위해 미디어(메타, 구글애즈,..)와 MMP의 소스를 조인하는 과정이 필요합니다. 이를 위해 키값을 정의하고, 해당 키값을 기준으로 데이터를 조인합니다.
마지막 데이터 시각화 단계는 정의된 데이터를 바탕으로 대시보드를 구현하는 단계입니다.
대시보드 구현에 앞서 퍼포먼스마케터들과 협의를 진행합니다. 실제 최종 대시보드를 사용할 퍼포먼스마케터들과의 논의를 통해 대시보드의 형태 및 기능을 구체화할 수 있습니다.
마지막으로 확정된 기획안을 토대로 태블로를 통해 최종 대시보드를 구현하면 대시보드 제작과정이 마무리됩니다.
