💡 이런 고민이 있는 분께 이 페이퍼를 추천해요

네이버웹툰의 다른 성공 사례도 참고해보세요!

• 머신러닝 데이터를 활용하여 유저 리텐션, LTV 개선 및 CRM 운영 효율 개선하기

• 머신러닝 데이터를 활용한 초개인화 캠페인으로 유저별 맞춤 작품 추천하고, 작품 완독률 및 결제율 개선하기

이런 목표가 있는 분께 이 페이퍼를 추천해요

• 자체 생성한 머신러닝(ML) 모델링 데이터를 활용해 주요 지표를 개선하고자 하는 분들

• 모델링 데이터를 CRM 캠페인에 활용하고자 하는 분들

• 초개인화 캠페인을 기획하고 있는 분들

고객사 소개

네이버웹툰

출처: 네이버웹툰

기존 만화 시장의 창작과 소비 문화 전반을 혁신하고, 이전에 없었던 창작 생태계를 만들어갑니다. 앞으로도 혁신과 실험을 거듭하며 변화하는 트렌드에 발맞춘, 놀랍고 강력한 콘텐츠를 만들어내는 한편 전 세계의 다양한 작가들과 독자들이 즐겁게 만날 수 있는 플랫폼으로 거듭나고자 합니다. 네이버웹툰은 글로벌 1위 스토리테크 플랫폼으로 전 세계 9개 언어로 서비스를 제공하고 있습니다.

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CRM 캠페인에 ML 모델링 데이터 도입 배경

"작품 큐레이션을 넘어, ML 모델링 데이터를 활용해 유저 여정의 주요 시점마다 개인화된 적합한 메시지를 전달"

네이버웹툰은 자체 머신러닝(Machine Learning, 이하 ML) 모델링 데이터를 활용한 ‘알아서 딱!’ 기능을 통해 유저의 작품 열람 활동성과 작품 소비의 다양성을 크게 향상시켰습니다. 또한, 머신러닝 데이터를 활용한 큐레이션 방식은 기존 방식 대비하여 훨씬 높은 작품 열람 및 결제 성과를 보였습니다.

• 네이버웹툰, AI 추천으로 인기 작품 쏠림 현상 완화하고 다양성 높였다

이러한 성과를 기반으로, 네이버웹툰은 ML 모델링 데이터를 서비스 기능에만 국한하지 않고 유저와의 접점을 강화하기 위해 CRM 캠페인에도 적극적으로 활용하기로 결정했습니다. 이를 위해 자체 코호트 시스템을 통해 생성된 유저 모델링 데이터와 추천 모델링 데이터를 연동하여 CRM 캠페인에 효과적으로 접목했습니다.

출처: 네이버웹툰

추천 모델을 활용한 초개인화 CRM 캠페인 구현

네이버웹툰은 추천 시스템을 활용하여 유저에게 개인화된 콘텐츠 경험을 제공합니다. 추천 시스템은 유저의 감상 이력, 선호 장르, 쿠키 소비 패턴 등 다양한 데이터를 분석하여 최적의 작품을 실시간으로 추천하는 역할을 합니다. 이를 위해 네이버웹툰은 ML 기반 추천 모델링 데이터를 구축하고, 실시간으로 유저에게 가장 적합한 작품을 추천하는 메시지를 전송하고자 했습니다.

기존 추천 캠페인에는 제한이 많아 모든 유저를 대상으로 진행하기 어려웠고, 추천할 작품이 제한적이라는 한계가 있었습니다. 그러나 추천 모델링 데이터를 활용하면 ML 기반 추천 모델을 적용하여 모든 유저를 대상으로 맞춤형 추천 캠페인을 운영할 수 있습니다. 또한, ML 데이터를 기반으로 유저가 가장 열람할 가능성이 높은 작품을 선제적으로 제안할 수 있어 더욱 효과적인 개인화 추천이 가능해졌습니다.

이를 바탕으로 네이버웹툰은 추천 모델링 데이터를 브레이즈와 연동하여, 보다 정교한 작품 추천 캠페인을 구현했습니다.

네이버웹툰 추천 모델링 데이터 연동 파이프라인

네이버웹툰은 추천 모델링 데이터를 CRM 캠페인에서 효과적으로 활용하기 위해 다음과 같은 파이프라인을 구축했습니다.

1. 브레이즈에서 네이버웹툰 API 서버에 유저 추천 목록 요청

2. 네이버웹툰 API 서버에서 추천 시스템 데이터 획득

3. 네이버웹툰 API 서버에서 브레이즈에 JSON 형태로 데이터 제공

추천 모델링 연동 구조 요약

추천 모델링 데이터를 메시지 내용으로 활용하기

Connected Content는 그로스 매니저가 처음 사용하기에 난이도가 높고 복잡해 활용에 어려움이 있었습니다. 이에 Content Blocks를 활용해 템플릿 형태로 활용함으로써 각 서비스별 그로스 매니저가 쉽게 캠페인을 세팅할 수 있도록 구현했습니다.

상세 내용

1. 캠페인 메시지 내용 제작(Compose) 단계에서 추천 모델링 데이터를 활용하기 위해, Connected Content를 이용하여 추천 작품 목록 데이터를 가져옵니다.

2. 가져온 추천 작품 목록 데이터에서 작품명, 썸네일 이미지 URL, 딥링크 경로 등을 추출하여 캠페인 메시지를 구성합니다.

3. API 통신 과정에서 발생할 수 있는 오류를 방지하기 위해 여러 예외 처리를 추가합니다.

   • API 요청 중 오류가 발생할 경우 abort_message 기능을 활용하여 메시지 전송을 차단합니다.

   • 비회원 유저이거나 추천 작품이 없는 경우 기본 메시지를 전송하도록 설정합니다.

4. 메시지 내용, 이미지, 딥링크 경로 등 목적에 맞는 코드를 국가별로 분류하여 Content Blocks를 제작하고, 이를 그로스 매니저가 손쉽게 활용할 수 있도록 템플릿화하여 관리하고 있습니다. 실제 캠페인 세팅 시에는 아래 이미지와 같이 Content Blocks를 활용하여 간편하게 설정할 수 있습니다.

   

   Content Blocks 기능을 활용한 Connected Content 활용 예시

5. 유저는 다음과 같이 실시간으로 개인화된 맞춤 작품 추천을 메시지를 받게 됩니다.

유저가 실제로 받게 되는 개인화된 추천 메시지 예시

Impact

다음은 네이버웹툰에서 유저 모델링 데이터 연동 및 활용을 담당하신 Marketing&Ads Intelligence Team 박선영 님, 이종한 님과의 인터뷰 내용입니다.

"네이버웹툰은 ML 기반 추천 모델링 데이터를 CRM 캠페인에 활용함으로써 다음과 같은 효과를 보았습니다."

ML 데이터를 활용한 작품 완독률 및 결제율 향상

기존의 일반적인 작품 추천 카피를 활용한 캠페인과 Connected Content 기반의 개인화 추천 캠페인을 A/B 테스트한 결과, 캠페인 CTR뿐만 아니라 작품 완독률 및 결제율 등 주요 지표에서 긍정적인 상승 효과가 나타났습니다.

또한, 최근 N일간 앱을 방문하지 않은 유저를 대상으로 개인화 추천 캠페인을 진행한 결과, 컨트롤 그룹(Control Group) 대비 작품 완독률이 증가하는 효과를 확인할 수 있었습니다.

유저에게 다양한 작품을 추천하여 열람 작품 수 증가 유도

휴재 또는 완결 예정인 작품을 감상 중인 유저에게 유사한 작품을 추천하는 Migration Nudge 캠페인을 운영하여, 유저가 이탈하지 않고 자연스럽게 다른 작품을 이어서 즐길 수 있도록 유도했습니다.

또한, 대형 작품을 감상 중인 유저를 대상으로 다양한 작품을 추가 추천하는 캠페인을 진행하여, 유저의 평균 열람 작품 수를 효과적으로 증가시킬 수 있었습니다.

자동화된 작품 추천으로 캠페인 운영 효율성 극대화

기존의 추천 방식에서 벗어나, ML 기반 작품 추천 캠페인을 자동화하여 그로스 매니저의 운영 리소스를 대폭 절감하고 캠페인 효율성을 극대화할 수 있었습니다.

기존 작품 추천 캠페인은 특정 작품을 열람한 유저에게 유사한 작품을 추천하는 방식으로 운영되었습니다. 그러나 모든 작품에 맞춤형 추천을 제공하기 어려웠고, 주로 인기 작품을 감상한 유저를 대상으로 한정된 추천 캠페인이 진행되는 한계가 있었습니다. 이로 인해 캠페인 운영에 많은 시간과 노력이 소요되었으며, 추천 가능한 작품의 폭도 제한적일 수밖에 없었습니다.

ML 기반 작품 추천 시스템을 구축한 후, 모든 사용자에게 개인화된 추천을 자동으로 제공할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 더 많은 사용자에게 맞춤형 작품을 효과적으로 추천할 수 있는 캠페인을 운영할 수 있게 되었습니다. 또한, 추천 작품의 제목부터 이미지, 랜딩 경로까지 개인화하여 각 사용자의 취향과 관심사에 최적화된 캠페인을 진행하고 있습니다.

_{위 내용은 글로벌 웹툰 서비스 내 일부 캠페인의 성과를 발췌했습니다.}

KEY TAKEAWAYS

CSM's Insight

네이버웹툰은 ML 기반 추천 모델링 데이터를 활용해서 유저에게 가장 적합한 작품을 추천하여 캠페인 성과를 개선할 수 있었습니다. 브레이즈에서 실시간 초개인화 캠페인 운영을 위해 추천 데이터를 실시간으로 불러와 활용해보세요.

AUTHORS

안상현 Sanghyun Ahn ∙ AB180 ∙ Customer Success Manager

AB180의 Customer Success Manager로서 Airbridge, Braze, Amplitude를 활용하는 다양한 버티컬의 고객사를 담당하고 있습니다. 데이터 설계, 솔루션 연동, Full Cycle 마케팅 전략, 리텐션 개선 전략까지 솔루션 도입과 활용을 전문적으로 지원합니다.

박선영 Sunyoung Park ∙ 네이버웹툰 ∙ Marketing&Ads Intelligence

네이버웹툰의 CRM 매니저로 데이터 기반의 그로스 마케팅 및 광고 사업을 지원하고 있습니다. 글로벌 서비스 운영 경험을 기반으로 데이터 조직에서 전사 CRM 효율화 및 개선, 광고 타게팅 고도화 업무를 진행하고 있습니다.