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브레이즈의 Catalog Selection을 활용한 추천 작품 크로스셀링

Why

콘텐츠 플랫폼 B사는 독자들이 관심을 가질만한 추천작을 소개하는 CRM을 운영함으로써 독자들의 열람 활동성을 지속적으로 강화하고자 했습니다.

Action Item

B사는 브레이즈 Catalog Selection을 활용해 독자가 특정 작품을 열람했을 때 그와 유사한 추천작 정보를 담은 인앱메시지를 노출했습니다.

Impact

독자 취향에 따른 정교한 개인화 크로스셀링 소재를 구성할 수 있게 됨에 따라 CRM 메시지 클릭률이 1.5배 이상 상승했습니다.

💡 이런 고민이 있는 분께 이 페이퍼를 추천해요

다음과 같은 니즈가 있는 팀에게 이 페이퍼를 추천합니다.

  • 유저의 관심 콘텐츠를 기반으로 추천 콘텐츠를 크로스셀링하는 CRM 캠페인 운영을 계획하고 있는 팀

  • 개발 리소스를 사용하지 않고 마케터 리소스만으로 자동화 추천 캠페인 세팅을 희망하는 팀


배경

Goals

💡 목표: 개인별 자동화 추천 메시지로 연계 작품 크로스셀링과 열람 활동성 강화하기

대표 콘텐츠 플랫폼 B사는 독자들이 관심을 가질만한 추천작을 소개하며 지속적으로 열람 활동성을 강화하도록 만드는 목표를 갖고 있었습니다. 동시에 그로스 마케팅팀의 캠페인 운영 리소스를 효율적으로 사용하며 CRM 마케팅 목표를 효과적으로 달성하고자 했습니다.

Needs

B사는 독자가 열람한 작품을 기반으로 작품을 추천해 주는 CRM 캠페인 운영을 희망했습니다. 이를 위해 우선 작품 추천 CRM 캠페인을 수동으로 운영하면서 성과가 유의미한지 확인해보고, 긍정적인 성과가 확인된다면 이를 자동화된 작품 추천 캠페인으로 디벨롭하고자 했습니다.

B사가 보유한 독자의 작품 취향 데이터를 바탕으로 열람한 작품 기반의 추천 작품을 매칭할 수 있었습니다. 이렇게 확보한 데이터로 보다 정교한 메시지를 독자에게 전달하고자 하는 니즈가 있었습니다.


액션 아이템

Strategy

B사는 브레이즈의 Catalog 기능을 응용해 대규모 프로모션에서 연계 작품을 추천하는 CRM 캠페인을 운영하였습니다. 프로모션을 위한 작품 리스트를 CSV 파일로 구성해 브레이즈에 카탈로그로 업로드하여, 독자가 카탈로그 리스트에 해당하는 작품을 열람하였을 때 추천 작품 정보를 담은 인앱메시지를 노출하도록 활용했습니다.

결과적으로 B사는 브레이즈의 Catalog 기능을 활용해 신속한 CRM 마케팅 액션 환경 구축과 추천 작품 크로스셀링이라는 목표를 모두 달성했습니다.

브레이즈의 Catalog Selection을 활용해 설정한 조건에 해당할 때 개인화 메시지를 자동 발송하기

브레이즈의 Catalog란 브레이즈에서 수집하는 유저 데이터 외에 고객사에서 보유한 여러 형태의 메타 데이터를 브레이즈 서버에 저장하여 메시지에 활용할 수 있도록 하는 기능입니다.

메타 데이터의 예시에는 상품 ID, 상품명, 카테고리명, 브랜드명, 가격, 이미지 URL 등의 상품 정보가 있습니다. 이 메타 데이터들을 하나의 CSV 파일로 정리하여 브레이즈 Catalog로 업로드하면, 해당 메타 데이터를 CRM 메시지에 활용할 수 있습니다.

[CSM’s TIP!] Catalog의 장점

  • CSV 혹은 API를 활용해 Catalog를 업로드하여 사용할 수 있습니다. 따라서 브레이즈에서 수집하지 않는 데이터도 캠페인에 활용할 수 있습니다.

  • 데이터포인트가 차감되지 않습니다.

그중 Catalog Selection은 Catalog에서 필터 조건에 부합하는 데이터를 일정한 기준에 따라 선택 및 정렬하여 가져올 수 있는 기능입니다. 이렇게 불러온 데이터 또한 메시지에 활용하여 자동화와 개인화 메시지를 동시에 운영할 수 있습니다.

예를 들면, 위 ‘상품 정보 Catalog’에서 브랜드가 ‘나이키’인 상품을 랜덤으로 3개 선택하여 가격순으로 정렬하여 가져올 수 있습니다. 만약 유저가 선호하는 브랜드 데이터가 User Attributes로 등록되어 있다면, 유저의 선호 브랜드에 부합하는 상품을 랜덤으로 N개 가져와 추천 상품 CRM 메시지에 활용할 수 있습니다.


How to do

Caution

본 포스팅의 모든 이미지는 이해를 돕기 위해 유사하게 제작한 예시입니다.

[STEP 1] CSV 파일로 Catalog 생성하기

유저가 열람한 작품 정보와, 해당 작품에 연계된 추천 작품 정보를 CSV 파일로 구성하여 Catalog를 생성합니다.

본 페이퍼에서는 유저가 열람한 작품의 ID와 Catalog의 [열람 작품 ID]가 일치할 때, 추천 작품 정보를 노출하는 형태의 예시를 소개합니다. 추천 작품 정보는 메시지 단에 활용하는 목적으로 작품명, 장르, 작가명 등과 같은 부가 정보를 풍부하게 수집할수록 좋습니다.

Catalog 구성 예시

  • 필수 ID: Catalog의 각 리스트에 대한 고유한 ID값을 CSV 첫 행에 임의로 부여합니다. (String으로 고정)

Catalog에는 필터로 활용할 데이터(예: 열람 작품 ID)가 필수 포함되어야 합니다. 해당 값과 데이터 타입은 브레이즈에서 수집 중인 Event Property(예: contents_id)와 반드시 일치해야 합니다.

[STEP 2] Catalog Selection으로 조건 설정하기

Catalog Selection - Filter settings의 Filter Field에 Catalog에 등록한 ‘열람 작품 ID’를 선택합니다. Attribute에는 ‘작품 열람 완료’ 시점에 수집되는 Event property - 열람 작품 ID를 개인화 태그로 입력합니다.

임의로 재가공한 개인화 설정 예시입니다. (출처: AB180)

임의로 재가공한 개인화 설정 예시입니다. (출처: AB180)

부가 설정 사항

본 페이퍼에서는 Catalog에 매핑된 하나의 작품만 추천하는 로직이므로 Results limit은 1개로 지정합니다.

[STEP 3] 캠페인 세팅하기

[CSM's TIP!] Event Property 개인화 태그 사용 필수 조건

  1. 캠페인: ② Schedule Delivery 단계에서 Delivery Type을 Action-Based로 설정합니다.

    • Trigger Event로 설정한 Custom / Purchase Event의 Event Property를 Event Properties 개인화 태그로 사용할 수 있기 때문입니다.

  2. 캔버스: Message Step 앞단에 Custom / Purchase Events로 설정된 Action Paths가 있어야만 Message Step에서 Event Properties 개인화 태그를 활용할 수 있습니다.

    • Action Paths에서 이어지는 첫 번째 Message Component에서 Event Properties를 개인화 태그로 사용할 수 있기 때문입니다.

    • Action Paths에서 Everyone Else가 아닌 Group으로 이어진 Message Component에서만 사용할 수 있습니다.

① Compose 단계에서 개인화 태그를 입력할 때 'Catalog Items > Use a selection > [STEP 2]에서 만든 Selection'을 선택합니다.

임의로 재가공한 개인화 설정 예시입니다. (출처: AB180)

임의로 재가공한 개인화 설정 예시입니다. (출처: AB180)

위 개인화 태그를 추가하게 되면 초록색으로 하이라이팅 된 개인화 태그가 입력되고,
유저가 열람한 작품이 Catalog 리스트에 있을 때, 추천 작품명이 노란색으로 하이라이팅 된 부분에 자동으로 입력됩니다.

임의로 재가공한 개인화 설정 예시입니다. (출처: AB180)

임의로 재가공한 개인화 설정 예시입니다. (출처: AB180)

[STEP 4] Catalog 리스트에 있는 작품을 열람한 경우에만 메시지가 전송되도록 Liquid 조건문 설정하기

독자가 추천작 Catalog 리스트에 있는 작품을 열람했을 때만 메시지가 전송될 수 있도록 Liquid 조건문을 아래 예시와 같이 추가합니다.

123456789
{% catalog_selection_items recommendation_catalog recommendation_condition %}
{% if {{ items[0].recommend_content_name }} != nil %}

방금 본 {{event_properties.${열람 작품명}}} 독자들이 좋아하는 추천작
{{ items[0].recommend_content_name }} 지금 바로 보러가기 👉

{% else %}
{% abort_message('Catalog 리스트에 없는 작품 열람')%}
{% endif %}

임의로 재가공한 개인화 설정 예시입니다. (출처: AB180)

임의로 재가공한 개인화 설정 예시입니다. (출처: AB180)


Impact

다음은 콘텐츠 플랫폼 B사 그로스 마케터님과의 인터뷰 내용입니다.

Q. 브레이즈의 Catalog Selection이 실무에 어떤 식으로 도움이 되었나요?

A. 하나의 캠페인으로 많은 작품을 다양하게 추천함으로써 마케팅 운영의 자유도가 높아졌습니다. 추가 개발 없이도 크로스셀링을 위한 신속한 CRM 마케팅 환경이 구축된 점이 가장 만족스러운 부분입니다.

브레이즈 운영 자유도 확보

Catalog Selection을 활용한 덕분에 추가 개발 작업 없이도 작품을 최대한 다양하고 넓게 추천할 수 있었습니다.

물론 브레이즈의 커넥티드 콘텐츠 기능을 활용했다면 훨씬 더 많은 작품을 추천할 수도 있었겠지만, 개발팀과의 커뮤니케이션을 진행하고 기능 세팅을 위한 추가 API 연동 리소스가 들어야 하는 것을 고려했을 때 결과가 훨씬 만족스러웠습니다. 특히 그로스 마케팅팀 운영선에서의 자율성이 높았기 때문에 수립한 전략을 기반으로 직접 캠페인을 설정할 수 있었고, 세팅 과정에서의 편의성으로 보다 효율적인 업무가 가능했습니다.

또한 Catalog 기능을 확장하는 과정에서 담당 CSM 김다원 리드님의 많은 도움으로 프로모션에 적용해 운영할 수 있었습니다.

맞춤형 크로스셀링으로 CTR 1.5배 상승

독자의 취향에 따라 더욱 정교한 개인화 크로스셀링 소재를 구성할 수 있어 이전에 수동으로 운영했던 추천 캠페인 대비 메시지 클릭률이 1.5배 이상 상승함을 확인했습니다. 행동 기반의 타겟팅으로 실시간성도 반영한 메시지를 전달할 수 있었던 덕분이라고 생각합니다.

추가 활용 계획

현재는 크로스셀링을 위한 프로모션에서 Catalog Selection을 활용하였는데요. 수동 운영 업무가 많이 축소되어 장르를 확대해 상시 운영 전략으로 활용하는 것을 계획하고 있습니다. 나아가 디테일한 소재 커스터마이징에도 개인화를 적용해 볼 예정입니다.


Key Takeaways

CSM's Insight

“브레이즈의 Catalog Selection 기능을 활용하면 추가적인 개발 작업 없이도 정교한 커스터마이징이 가능합니다. 본 페이퍼에 소개된 추천 시스템과 더불어 유저의 취향과 행동을 반영한 최적의 메시지로 응용하면 유저 경험 향상과 비즈니스 목표 달성에 큰 도움이 될 수 있습니다. Catalog 기능을 활용해 다채로운 개인화 메시지를 한층 더 스마트하게 전달해 보세요.”

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AUTHORS

김다원 Dawon Kim ∙ AB180 ∙ Customer Success Team Lead

김다원 Dawon Kim ∙ AB180 ∙ Customer Success Team Lead

사용자 중심의 사고를 통한 마케팅 성공 전략을 제시합니다. 데이터 기반의 사용자 경험 분석을 통한 리텐션 향상 프레임워크와 Full Cycle 마케팅 전략으로 고객사의 제품 성공을 지원합니다. Airbridge, Braze, Amplitude에 대한 깊은 이해로 다양한 버티컬의 서비스를 담당하고 있습니다.