타파스는 카카오엔터테인먼트가 운영하는 북미 대표 웹툰·웹소설 플랫폼입니다. 14년간 서비스를 운영하며 축적된 콘텐츠 IP를 기반으로, 북미 독자들에게 다양한 장르의 오리지널 콘텐츠를 제공하고 있습니다.
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콘텐츠 플랫폼에서 신작·복귀작 알림은 유저 유입과 결제 전환의 핵심 트리거입니다. 타파스 역시 인앱 마케팅 예산의 상당 비중이 신작·복귀작 캠페인에 투입될 만큼 이 알림의 비즈니스 임팩트는 매우 큽니다.
그러나 타파스는 수동 기반의 알림 캠페인을 운영하며 아래와 같은 한계를 느끼고 있었습니다.
이런 시나리오를 자동화할 때 Braze에서 일반적으로 권장되는 방식은 API Triggered Delivery 혹은 API Campaign 입니다. 고객사 서버에서 API를 호출해 메시지 발송을 직접 제어하는 구조이죠.
하지만 타파스에서는 작품 알림만을 위한 별도 API 개발 리소스를 확보하기 어렵다는 현실적인 제약이 있었습니다.
타파스 팀은 이를 단순한 제약으로 보지 않고, 마케터의 자율성 확보 기회로 삼았습니다. BigQuery에 이미 작품 정보와 유저 로그가 쌓여 있었기 때문에, 이 데이터를 기반으로 작품 알림에 해당하는 Custom Event를 생성하고 Braze CDI(Cloud Data Ingestion)를 통해 Braze에 연동하면, 별도 API 개발 체계를 갖추지 않아도 알림 자동화를 달성할 수 있다고 판단했습니다.
즉, 이 솔루션의 핵심은 BigQuery에 축적된 데이터를 활용하여 CDI로 Braze에 작품 알림 Custom Event를 동기화하고, 이를 Action-Based 캠페인의 트리거로 활용하는 것입니다.
특히 편성 변동이 잦은 웹툰 서비스 특성상 API 방식보다 스프레드 시트에서 편성 정보 수정이 가능한 구조를 연계하면 마케터의 유연하고 빠른 대처를 가능하게 한다는 점도 이 결정에 중요한 역할을 했습니다.
API Triggered Delivery와 CDI (Cloud Data Ingestion) 동작 방식과 활용 사례가 궁금하다면 아래 페이퍼들을 참고해보세요.
타파스는 기존에 축적된 BigQuery 데이터 인프라에 Braze CDI를 연결하여, 매일 자동으로 갱신되는 편성 정보를 기반으로 신작·복귀·완결 등의 알림 푸시메시지를 자동 발송하는 CRM 시스템을 구축했습니다.
이 구조의 핵심은 세 가지입니다:
CDI를 통해 Braze로 전송되는 Custom Event의 properties에는 다음 정보가 포함됩니다. 신작 콘텐츠 출시를 의미하는 new_content 이벤트를 예로 들어보겠습니다.
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타파스의 이벤트 전송 구조는 다음과 같습니다.
BigQuery 마스터 테이블은 매일 00시 기준으로 리프레시됩니다. 당일 편성작(신작, 복귀작, 휴재작, 완결작)이 있을 때 new_content, return_content 등의 Custom Event를 생성하고, 사전에 정의된 타겟팅 로직에 따라 수신 대상 유저(external_id)를 매칭해 마스터 테이블을 구성합니다.
편성 정보 운영 시트 예시
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또한 이 구조에서 마케팅팀과 데이터팀의 역할은 아래와 같습니다.
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운영 시트에는 작품 메타데이터만 관리되며 유저 타겟 매칭은 시트가 아닌 BigQuery 단에서 처리됩니다. 마케터가 정의한 비즈니스 시나리오(예: "신작은 해당 장르 열람 유저에게", "복귀작은 과거 열람 이력이 있는 유저에게")를 데이터팀이 쿼리 로직으로 구현하는 방식입니다.
타겟팅 로직 예시
API 기반(API Triggered Delivery 등)으로 운영되는 캠페인에서 발송 대상이나 콘텐츠 정보를 변경하려면, 마케터가 직접 API 스펙을 수정할 수 없기 때문에 개발자에게 수정을 요청하고 배포를 기다려야 합니다. 매주 편성이 바뀌는 환경에서는 이 과정이 반복될수록 커뮤니케이션 비용이 쌓이고, 빠른 대응이 어려워집니다.
반면 이 구조에서는 마케터가 운영 시트만 수정하면 개발팀 개입 없이 다음 배치에 자동 반영됩니다. 갑작스러운 휴재나 편성 변경이 발생하더라도 시트를 업데이트하는 것만으로 대응이 완료됩니다. 메시지 내용, 발송 시간, Frequency Capping 등 캠페인 운영 전반도 마케터가 Braze 대시보드에서 직접 조정할 수 있어, 편성이 잦은 서비스일수록 체감은 클 수 있습니다.
결과적으로 Braze CDI 동기화를 위한 BigQuery 마스터 테이블은 아래와 같은 구조가 됩니다.
마스터 테이블 예시
STEP 1~2에서 구성한 BigQuery 마스터 테이블을 Braze에 연결하는 단계입니다. Braze CDI(Cloud Data Ingestion)를 활용하면 BigQuery에서 생성된 Custom Event 데이터를 별도 API 개발 없이 Braze로 자동 전송할 수 있습니다.
타파스는 매일 00시 기준으로 BigQuery 마스터 테이블이 리프레시된 후, CDI가 해당 데이터를 Braze로 전송하는 배치 스케줄을 구성했습니다. CDI 연동이 완료되면, BigQuery 테이블에 새로운 이벤트 레코드가 쌓일 때마다 다음 배치 주기에 자동으로 Braze에 반영됩니다.
캠페인 구성은 다음과 같습니다.
Action-Based 캠페인은 Frequency Capping, Global Control Group, Quiet Hours가 자동으로 적용됩니다. Exception Events를 설정해 특정 행동을 한 유저를 발송 대상에서 제외하는 것도 가능합니다. 마케터 입장에서는 별도 설정 없이도 메시지 피로도 관리와 운영 안전장치가 기본으로 갖춰진 구조입니다.
이 페이퍼에서 다루는 CDI + Action-Based 구조는 자동화의 이점을 누리면서도, Braze의 기본 안전장치를 온전히 활용할 수 있다는 점에서 운영 안정성과 마케터 자율성을 동시에 확보합니다.
Event Properties를 활용한 메시지 개인화
📚 {{event_properties.${title}}} 신작이 공개되었어요!
지금 바로 감상해보세요.
abort_message를 활용한 예외 처리
이벤트 변수를 활용한 캠페인에서 가장 주의해야 할 점은 비정상적인 데이터가 유입되었을 때 잘못된 메시지가 발송되지 않도록 하는 것입니다.
타파스는 Liquid의 abort_message 기능을 활용하여 예외 상황에 대한 안전장치를 마련했습니다.
{% if event_properties.${title} == blank %}
{% abort_message("title missing") %}
{% endif %}
{% if event_properties.${id} == blank %}
{% abort_message("id missing") %}
{% endif %}
📚 {{ event_properties.${title} }} 신작이 공개되었어요!
지금 바로 감상해보세요.
타파스는 CDI를 활용했지만, 이 자동화 구조는 데이터 전송 방식과 서비스 버티컬에 따라 유연하게 적용할 수 있습니다.
데이터 전송 방식별 선택 가이드
방식적합한 환경고려 사항CDI (Cloud Data Ingestion)BigQuery/Snowflake 등 데이터 웨어하우스에 데이터가 있고, 일 단위 배치로 충분한 경우대규모 데이터도 안정적으로 동기화 가능 초기 CDI 연동 구축 필요S2S Custom Event (/users/track API)S2S 파이프라인이 이미 있고, 실시간 (또는 준실시간) 이벤트 전송이 필요한 경우실시간·준실시간 이벤트 전송에 적합 웨어하우스 기반으로 타겟팅 로직까지 통합 관리하고 싶다면 CDI를 권장API Triggered발송 시점을 밀리초 단위로 정밀 제어해야 하거나, FC/컨트롤 그룹 적용을 의도적으로 제외해야 하는 경우정석적 접근 별도 API 호출 로직 신규 개발 및 campaign_id 관리 필요
다른 버티컬에서의 활용
또한 이 구조는 콘텐츠 서비스에만 국한되지 않습니다. "편성이나 스케줄이 수시로 변동되는 환경"이라면 동일한 패턴을 적용할 수 있습니다.
다음은 타파스에서 Service Ops와 CRM Marketing을 담당하고 계신 이민지님과의 인터뷰 내용입니다.
자동화 도입 전에는 리소스 한계로 인해 높은 등급의 신작과 복귀작만 푸시 알림을 진행할 수 있었습니다. 휴재작이나 완결작은 매출 상승 기회가 있음을 알면서도 케어하지 못하는 상황이었죠.
자동화 이후, 신작·복귀·휴재·완결 전 유형의 작품에 대해 알림을 운영할 수 있게 되었습니다. 특히 기존에 케어하지 못했던 휴재작 및 완결작의 경우, 알림 푸시가 휴면 유저들의 복귀를 이끄는 리마인더 역할을 톡톡히 해냈습니다.
매달 약 100시간(신작/복귀 50h + 휴재/완결 50h)에 달하는 운영 리소스를 추가로 확보하게 되었습니다.
캠페인 발송 자동화를 통해 타파스 운영팀 인원이 단순 반복 업무에서 벗어나, 성과 분석이나 신규 전략 기획 같은 고부가 가치 업무에 집중할 수 있는 환경을 구축했다는 점이 이번 프로젝트의 가장 중요한 성과입니다.
편성 변동이 발생했을 때 마케터가 운영 마스터 시트만 수정하면 다음 배치에 자동 반영됩니다. 타겟팅 로직 수정, 발송 시간 조정, 메시지 변경 등 캠페인 운영의 전반을 마케터가 독립적으로 수행할 수 있는 구조를 확립했습니다.
"이번 프로젝트에서는 추가 개발 공수를 최소화하는 CDI 파이프라인을 구축하는 데 집중했습니다. 타 팀의 리소스 부담은 최소화하면서도 마케팅에 필요한 데이터 응집도를 높임으로써, 마케터가 구상한 마케팅 전략들이 기술적인 한계에 가로막히지 않고 그대로 구현될 수 있는 환경을 조성했습니다."
타파스는 현재 구축된 작품 기반 자동화 캠페인을 지속적으로 모니터링하며 성과를 최적화해나갈 예정입니다. 효율이 높게 나타나는 캠페인은 타겟 모수를 확장하고, 동시에 타겟팅을 더욱 정교하게 조정하며 데이터 기반 캠페인 고도화를 이어갈 계획입니다.
더불어 유저의 실시간 행동에 기반해 고부가가치 유저의 매출 증대를 이끌어내거나, 이탈 징후가 보이는 유저의 복귀를 유도하는 더욱 촘촘한 유저 여정을 설계하고자 합니다.
"신작 출시, 라이브 방송 시작, 가격 변동처럼 서버에서만 감지 가능한 데이터를 CRM에 활용하고 싶지만 별도 API 개발이 여의치 않다면, 이미 보유한 데이터 인프라를 활용하는 방법을 검토해보세요. 이미 구축된 인프라를 활용하면 별도의 API 개발 없이도 자동화된 Action-Based 캠페인의 이점을 누릴 수 있습니다."
