“밤새 타겟팅을 설계하고 메시지를 보냈는데 왜 유저는 외면할까요?”
"수만 개의 데이터를 조합해 정교한 타겟을 나누고 복잡한 캠페인 여정을 설계했는데, 왜 유저는 메시지를 열어보지도 않을까요?"
밤새워 유저 세그먼트를 나누고 복잡한 CRM 여정을 설계하고 메시지를 작성하는데, 정작 클릭률은 제자리였던 경험이 있으신가요? 공들여 만든 메시지가 유저에게 '스팸'으로 취급될 때, 많은 마케터분이 허탈함을 느끼셨을 거예요. 그리고 스스로의 숙련도나 자동화 부족을 탓하곤 하죠.
하지만 진짜 문제는 마케터의 실력이 아니라, 우리가 의존해 온 '정해진 규칙(Rule) 기반' 대응의 구조적 한계에 있어요. 그동안 템플릿처럼 일정한 규칙으로 대응하던 CRM 전략이, 실시간으로 변화하는 유저의 수많은 의도를 따라가기에는 이미 불가능에 가까워졌어요.
그렇다면 CRM 마케터들은 이 난관을 어떻게 극복하면 좋을까요? 지난 2월 18일 진행된 <90분으로 끝내는 AI 그로스 웨비나>에서는 AB180의 Solution Architect 오담인 님, Customer Success Manager 정운채 님이 이러한 구조적 한계를 깨기 위한 인사이트와 BrazeAI를 활용한 지능형 캠페인 설계 전략을 공개했어요.
📌Key Takeaways
CRM은 지금까지 크게 3단계를 거쳐 발전해 왔어요.
하지만 소비자들의 기대 수준은 이미 그 이상으로 커졌어요. 이제는 유저의 실시간 의도를 읽고 대응하는 ‘4단계: 맥락 기반 대응’으로 넘어가야 해요.
브레이즈는 이러한 개인화를 기술의 적용 유무가 아닌 스펙트럼의 차이로 정의하고 있어요.
“단순 이름인 변수 치원부터 행동 데이터로 추정한 유저의 니즈에 기반하여 보내는 메시지를 넘어 유저가 지금 무엇을 고민하는지 파악해 실시간 실질적인 도움을 주는 단계까지 나아가야 하죠. 결국 고도화된 개인화란 한편으로는 유저에게 필요한 정보를 가장 적절한 목적과 태도로 제공하는 것을 의미하는 것 같습니다.”(AB180 Solution Architect 오담인)
단순히 무엇을 했는지에 따라 메시지를 던지는 방식은 유저의 실시간 의도를 앞지를 수 없어요. 이제는 기술이 유저의 맥락을 해석하고 반응해야 해요.
'서울 거주, 20대 여성, 24시간 내 상품 12번 조회'와 같이 우리가 마주하거나 예상하는 전형적인 유저 페르소나를 떠올려 보세요. 이것만으로 이 유저가 왜 구매를 망설이는지 알 수 있을까요?
행동 데이터는 유저의 발자취는 보여주지만, 유저가 누구인지는 말해주지 않아요. 이 빈틈을 메우기 위해 우리는 기존 인구통계학·행동 데이터에 선호도와 목표를 가늠할 수 있는 심리적 데이터를 결합해야 해요.
이 3가지가 합쳐졌을 때 비로소 유저 프로필이 비로소 사람에 가까워지며, 지금 이 순간에 가장 적합한 메시지를 보낼 수 있어요. 같은 20대, 같은 지역, 같은 행동이라도 구매 동기는 절대 동일하지 않기 때문이에요.
이처럼 유저의 제로 파티 데이터를 활용하면 마케터가 빠지기 쉬운 정형화된 패턴의 오류를 줄이고, 유저에게 '정말 필요한 정보'를 제공할 수 있어요.
*제로 파티 데이터(Zero-party Data)
제로 파티 데이터란 고객이 의도적이고 적극적으로 브랜드에 직접 제공하는 데이터를 의미해요. 주로 퀴즈나 설문조사, 선호도 센터 설정, 회원가입 시 취향 입력 등을 통해 수집되며, 고객이 자발적이고 능동적으로 제공하므로 데이터의 신뢰도가 매우 높다고 할 수 있어요.
수많은 유저의 심리적 데이터를 마케터가 일일이 분석하고 프롬프트를 짜는 것은 불가능해요. 하지만 AI와 CRM이 결합하면서, 유저가 어떤 고민을 하는지 AI가 판단 및 분석을 하고 그에 맞춰서 메시지 톤과 페르소나 조정하는 게 가능해졌어요.
브레이즈는 이를 위해 ‘맥락-지능-상호작용(Context-Intelligence-Interaction)’이라는 3가지 핵심 축과 BrazeAI 기능들을 중심으로, 실제 액션과 결과로 연결할 수 있도록 유기적인 흐름을 구축하고 있어요.
AI라는 강력한 엔진이 우리 곁에 있어도 결국 유저에게 어떤 질문을 던지고 그 안에서 어떤 맥락을 읽어낼지 결정하는 것은 여전히 아직 인간의 역할이라고 생각해요. 그래서 이 유저가 지금 왜 망설이고 있는지 그 지점을 찾고 그 데이터를 수집하고 보완해 내서 그 행동 데이터를 보완할 수 있는 심리적인 데이터를 어느 시점에 이끌어낼지 뾰족하게 고민해 보셨으면 좋겠어요.(AB180 Solution Architect 오담인)
오담인 님의 세션이 앞으로 CRM 마케터들이 나아가야 할 방향에 관한 인사이트였다면, Customer Success Manager 정운채 님의 세션은 BrazeAI가 어떻게 마케터의 손발이 되어주는지를 실전 시연으로 가장 명확하게 보여준 파트였어요.
항공권 결제를 완료한 유저에게 우리는 어떤 메시지를 보내야 할까요? 혹시 단순히 '도쿄 호텔 추천'이라는 메시지만 반복하고 있지는 않나요?
유저가 결제를 했다는 팩트는 알지만, 그 여행이 출장인지, 가족 휴가인지, 혹은 누구와 함께 가는지에 대한 의도를 모른다면 진정한 초개인화는 불가능해요. 그런 의미에서 우리는 여전히 유저들을 잘 모르고 있는 게 아닐까 싶어요.
정운채 님은 이제 CRM 마케터들은 단순히 메시지를 발송하는 운영자의 관점에서 벗어나야 하며, "가장 정확한 개인화는 유저에게 직접 질문하는 것에서 시작된다"고 강조했어요. 유저의 맥락을 파악하는 흐름을 조금 더 구체적으로 단계별로 보면 아래와 같아요.
정운채 님은 아래와 같은 예시를 통해 조금 더 자세하게 설명해 주셨어요.
유저에게 질문을 던져 진짜 의도를 파악했다면, 이제 그 맥락을 실질적인 구매로 연결할 차례예요. 기존에는 유저의 답변마다 수십 개의 조건문을 만들고 복잡한 여정을 설계해야 했지만, BrazeAI와 Braze Catalogs 기능으로 이전보다 훨씬 단순화할 수 있어요. Braze Catalogs가 내부 데이터를 구조화하고 부족한 정보는 BrazeAI가 자동으로 보강하는 방식이죠.
이번 웨비나에서는 정운채 님이 직접 BrazeAI Console과 Braze Catalogs를 활용해, 맥락을 데이터로 치환하고 실전 캠페인으로 연결하는 프로세스를 직접 시연했어요. 여기서는 간단하게 핵심만 짚어드릴게요.
먼저 우리 서비스의 상품 정보를 담은 마스터 카탈로그(이름, 설명, 이미지 URL, 리뷰 요약 등)를 구축하는데요. 이는 BrazeAI Agent가 언제든 꺼내 볼 수 있는 든든한 지식 도서관 역할을 해요.
카탈로그만 잘 정리되어 있다면 복잡한 추천 로직을 코드로 짤 필요가 없어요. BrazeAI Agent Console에서 "도쿄 항공권을 구매한 유저의 관심사에 맞춰 최적의 장소를 추천해줘"라고 자연어로 명령하기만 하면 되죠.
"영유아와 함께하는 여행"이라는 답변을 남긴 유저에게, BrazeAI가 카탈로그를 뒤져 '가족 리뷰가 좋고 유모차 대여가 가능한' 게이오 플라자 호텔을 스스로 골라 메시지에 담아내게 설계하는 과정을 직접 보여줬어요.
이렇게 설계하면 Braze Canvas의 구조를 놀라울 정도로 단순화할 수 있어요. 유저의 수많은 답변 케이스를 일일이 분기 칠 필요 없이, Braze Agent Step 하나로 여정을 통합할 수 있어요.
BrazeAI와 함께라면 유저는 우리 서비스 내에서 끊임없이 케어 받고 있다는 느낌을 받을 수 있게 될 겁니다. 반복 업무는 이제 BrazeAI에게 맡기시고 여러분은 그 시간에 유저의 라이프스타일을 조금 더 고민하고 더 가치 있는 브랜딩 전략 수립에 집중하세요. 그게 바로 맥락 기반의 CRM 마케팅이 나아가야 할 지향점입니다.(AB180 Customer Success Manager 정운채)
정운채 님의 말씀대로, AI를 도입한다는 것은 메시지를 더 많이 보내는 것이 아니라 마케터의 시간을 반복 세팅에서 전략 설계로 재배치하는 일에 가까워요. 그리고 그 출발점은 언제나 하나예요. 유저로부터 얼마나 많은 맥락을 받을 수 있는가.
AI라는 강력한 엔진이 있어도 유저에게 어떤 질문을 던지고, 어떤 맥락을 읽어낼 것인가를 결정하는 것은 여전히 마케터의 몫이에요. 단순 로그 데이터를 쌓는 것을 넘어, 유저가 왜 망설이는지 그 지점을 찾고 심리적 데이터를 이끌어낼 뾰족한 고민을 시작해 보세요.
데이터 뒤에 숨겨진 유저의 의도를 읽어내는 마케터, 그것이 AI 시대에 우리가 나아가야 할 방향이에요.
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