이런 목표가 있는 분께 이 페이퍼를 추천해요
- 외부 API 데이터를 Braze 메시지에 실시간으로 반영하고 싶은 마케터
- 날씨·계절성 등 외부 변수 기반 CRM을 수동이 아닌 자동화로 운영하고 싶은 마케터
- Braze Catalog와 Canvas를 활용해 데이터 기반 추천 캠페인을 설계하고 싶은 마케터
- Random Bucket Number로 가설 검증 실험 설계를 고도화하고 싶은 마케터
숨고는 국내 1위 생활 서비스 플랫폼으로, 이사·인테리어·레슨·청소 등 1,000여 가지의 서비스를 연결합니다. 고객이 원하는 서비스를 요청하면 전문가 고수와 매칭되는 구조로, 다양한 일상의 필요를 빠르게 해결할 수 있도록 지원합니다.
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숨고의 주요 서비스 중에는 날씨와 강한 상관관계를 보이는 것들이 있습니다. 에어컨 청소는 기온이 올라가면 수요가 급증하고, 보일러 점검은 기온이 떨어지면 요청이 몰리는 등 명확한 패턴이 관찰됩니다.
기존에는 이런 패턴을 계절 단위로 수동 대응해 왔으나, 두 가지 한계가 있었습니다.
이에 따라 숨고 그로스마케팅팀은 두 가지 목표에 집중했습니다.
숨고는 날씨 데이터를 활용해 "지금 이 서비스가 필요한 순간"을 자동으로 감지하고, 딱 맞는 유저에게 서비스 추천 푸시를 자동 발송하는 CRM 시스템을 구축했습니다.
단순히 "덥다 → 에어컨 청소 추천" 같은 규칙이 아닙니다. 데이터사이언티스트팀과 그로스마케팅팀이 협업해 기온·수증기압·지면온도·강수량 등 19개 날씨 변수를 분석하고, 각 서비스의 수요와 가장 상관관계가 높은 복합 지표를 도출했습니다.
예를 들어, 에어컨 청소는 기온보다 수증기압이 일정 기간 누적되는 시점에 수요가 급증하고, 보일러 점검은 실제 한파가 오기 전 지면 온도가 냉각되기 시작하는 시점에 요청이 몰립니다.
이 패턴을 포착해 메시지를 선제 발송하는 것이 핵심 전략입니다.
이 구조를 만들기 위해 두 가지 사전 작업을 진행했습니다.
**💡 Braze Catalog란? **Braze Catalog는 상품·서비스 데이터를 Braze 안에 저장해두고, 메시지를 발송할 때 그 데이터를 자동으로 불러와 활용할 수 있는 기능입니다. 숨고는 날씨 기반으로 매일 업데이트되는 서비스 우선순위 데이터를 Catalog에 저장하고, 발송 조건과 메시지 내용을 자동으로 결정하는 데 활용했습니다.
아래 자료도 확인해보세요!
Braze Catalog를 활용하면 상품·서비스 데이터를 Braze에 직접 적재해 메시지 개인화에 활용할 수 있습니다. 외부 API 연동 없이도 Liquid 문법으로 조건 분기와 동적 메시지 구성이 가능합니다. 다양한 Catalog 활용 사례가 궁금하다면 아래 페이퍼를 참고해보세요.
수요 예측 확률이 높을수록 항상 전환율도 높을 것 같지만, 숨고는 여기서 질문을 던졌습니다.
**[가설] **
"서비스마다 전환을 가장 많이 만드는 날씨 예측 확률 구간이 다를 수 있지 않을까?"
💡 Random Bucket Number란?
Braze가 유저마다 자동으로 무작위 번호(0~9999)를 부여하는 기능입니다. 이 번호를 기준으로 유저를 그룹으로 나누면, 동일한 유저가 항상 같은 그룹에 속하도록 일관되게 유지됩니다. 별도 개발 없이 Braze 안에서 완결되는 실험 설계가 가능합니다.
[실험 및 결과]
| 실험 그룹 | Random Bucket Number 범위 | 수신 조건 (날씨 예측 확률 구간) | 실험 결과 (예시) |
|---|---|---|---|
| 그룹 1 | 0~1,999 | 80~100% | 보일러 점검 |
| 그룹 2 | 2,000~3,999 | 60~80% | 테니스 레슨, 차량 정비 |
| 그룹 3 | 4,000~5,999 | 40~60% | 입주 청소 |
| 그룹 4 | 6,000~7,999 | 20~40% | 보컬 레슨 |
| 그룹 5 | 8,000~9,999 | 0~20% | 에어컨 청소 |
[인사이트]
서비스마다 전환율이 가장 높게 나타난 확률 구간이 실제로 달랐습니다. 가설이 데이터로 검증된 것입니다. 이 발견은 최종 캠페인의 발송 조건에 그대로 반영되었습니다.
백엔드에서 날씨 AI 예측 모델을 돌려 서비스별 수요 확률을 매일 산출하고, Airflow(자동화 파이프라인 도구)가 그 결과를 Braze Catalog에 자동으로 업데이트합니다. Catalog에는 서비스마다 아래 세 가지 정보가 저장됩니다.
user_group: Step 1 실험에서 해당 서비스가 가장 높은 전환을 보인 확률 구간 그룹 번호(1~5)priority: 같은 그룹 안에서 어떤 서비스를 먼저 발송할지 결정하는 우선순위 — 최근 30일 유저들의 실제 서비스 요청 빈도 기준으로 자동 산정is_acrm: 이번 주기에 발송 대상으로 포함할지 여부 (1 = 발송, 0 = 제외)
※ is_acrm은 is_action_crm의 약자로, 해당 주기에 얼마나 많은 요청이 예상되는지에 따라 Airflow가 자동으로 계산하는 on/off 플래그입니다. 이 값이 1일 때만 Braze Canvas에서 유저에게 메시지가 발송됩니다.
Step 1~2를 통해 준비한 데이터를 Canvas Liquid 조건에 직접 반영해, 아래 세 가지 기준에 따라 발송 여부와 메시지 내용이 자동으로 결정됩니다.
is_acrm = 1인 서비스 중, 해당 유저의 그룹(user_group)에 해당하는 서비스를 걸러냅니다.priority가 가장 높은 1개를 선정해 푸시 메시지를 발송합니다.abort_message)합니다.(발송 스케줄: 매주 월요일 10:30 / 유저는 1회만 진입)
발송할 서비스가 결정되면, 각 서비스마다 사전에 준비한 Variation 1 / Variation 2 두 가지 메시지 카피를 랜덤으로 선택해 발송합니다. 날씨 감도를 강조하는 카피와 행동을 유도하는 카피 중 어떤 방식이 더 좋은 반응을 이끄는지를 동시에 검증합니다.
실제 발송되는 메시지 예시는 다음과 같습니다.
차량 외관수리 서비스
Variation 1
다음은 숨고에서 날씨 CRM 기획 및 운영을 담당하신 그로스 마케터 이해리님과의 인터뷰 내용입니다.
💬 날씨 조건이 충족되어 실제로 메시지가 발송된 날만 기준으로 보면, 요청 제출 전환율 평균 2.6%, 최대 3.5%까지 기록했습니다. 또한 요청 시작 전환율은 Control Group 대비 최대 145.6% 증가하는 성과를 달성했습니다.
이는 동일 기간 동안 운영된 기존 수동 CRM 메시지 평균 요청 제출 전환율(0.32%)과 비교했을 때 약 10배 이상 높은 수치로, 날씨 기반 트리거 메시지가 사용자 행동을 유도하는 데 매우 효과적이었다는 것을 확인할 수 있었습니다.
특히 단순한 시즌성 메시지보다 실제 날씨 변화라는 맥락(context)을 기반으로 메시지를 전달했을 때 사용자 반응이 크게 높아진 점이 인상적이었습니다.
💬 최근 사례로 올해 2월 16일 발송된 메시지를 소개하겠습니다.
당일은 전날 밤 비가 내린 뒤 기온이 떨어질 것으로 예보된 날이었는데, 내부 날씨 데이터 기준으로도 수증기압이 7일 전 대비 상승하는 변화가 감지되었습니다. 이러한 날씨 패턴은 외부 활동보다 실내 활동 수요가 증가하는 환경으로 해석할 수 있습니다. 이에 맞춰 실내 취미 활동을 제안하는 ‘보컬 레슨’ 메시지를 발송했습니다.
발송 메시지 예시는 다음과 같습니다.
이 캠페인은 기존 수동 푸시 대비 +1.33%p의 전환율 상승을 기록하며, 평균 CRM 메시지 대비 약 4배 이상의 전환 성과를 보였습니다.
날씨 변화와 사용자 상황을 연결해 메시지를 전달했을 때 맥락의 적합도가 높아지면서 반응률이 크게 상승한 사례였습니다.
💬 기존에는 날씨나 계절과 관련된 메시지를 월 단위 혹은 계절 단위로 수동 기획하는 방식이었습니다.
예를 들어 계절이 바뀌는 시점에 맞춰 메시지를 기획하고, 해당 시즌에 맞는 서비스를 선정해 CRM 캠페인을 세팅하는 방식이었죠. 즉, 날씨 변화 자체에 실시간으로 대응하기보다는 시즌성 캠페인 중심의 운영이었습니다. 하지만 자동화 이후에는 실제 날씨 변화 데이터를 기반으로 메시지가 자동 발송되도록 구조가 바뀌었습니다.
이로 인해 CRM 운영 방식에도 몇 가지 변화가 생겼습니다.
결과적으로 운영 리소스를 크게 늘리지 않으면서도 더 정교한 타이밍에 메시지를 발송할 수 있는 CRM 구조를 만들 수 있었습니다.
💬 현재는 일부 메시지를 계절에 맞춰 수동으로 조정하고 있지만, 향후에는 날씨 변수 자체를 완전히 자동화하는 방향으로 고도화할 계획입니다.
구체적으로는 OpenWeather API를 활용해 날씨 데이터를 실시간으로 연동하고, 메시지 내에 포함되는 날씨 관련 변수들도 자동으로 반영되도록 개선할 예정입니다.
이를 통해 단순히 날씨 트리거 기반 발송을 넘어, 더 다양한 날씨 상황에 맞춘 개인화 메시지 구조로 확장하는 것이 다음 단계 목표입니다.
CSM's Insight
"브레이즈의 Catalog는 단순히 상품 정보를 담을 뿐아니라, 외부 API 데이터를 주기적으로 업데이트하는 동적 데이터 소스로 활용할 수 있습니다. 숨고의 사례처럼 Catalog + Liquid + Canvas 조합으로 날씨·재고·가격 등 실시간 외부 변수를 조건으로 한 메시지 자동화를 시작해보세요!"
