유저별 속성과 행동 데이터를 종합적으로 이용하여 타겟 세그먼트를 생성하는 것은 효과적인 CRM을 위해 반드시 고려되어야 합니다. 모든 유저에게 메시지를 보낼 수도, 내부 DB 쿼리를 통해 특정 유저군을 추출할 수도 있지만 더 쉽고 빠르게 목표 세그먼트에게 도달하고, 타겟팅 리소스를 절감할 수는 없을까요? 모든 CRM 마케터들이 한 번쯤은 고민해 봤을 법한 가장 적합한 유저를 타겟팅하는 방법, 브레이즈(Braze)의 Segmentation Filter를 통해 해결할 수 있습니다.
브레이즈는 실시간으로 수집되는 유저 속성 및 행동 데이터, 메시지 수신 데이터 등을 기반으로 다양한 필터들이 제공하며, 가장 최신의 유저 정보를 반영해 가장 적합한 타겟 유저를 뽑아냅니다.
예를 들면,
위와 같이 다양한 브레이즈의 필터를 사용하면 개발자에게 타겟 유저 리스트를 요청하거나 쿼리를 활용할 필요도 없이 단 몇 번의 클릭만으로 가장 적합한 유저를 빠르게 필터링하여 타겟팅할 수 있습니다.
이제 섬세한 타겟팅으로 개인화된 메시징을 가능하게 하는 브레이즈의 필터에 대해 더 자세히 알아보겠습니다.
별도로 수집하는 유저 특성(Custom Attribute) 및 유저가 수행한 행동(Custom Event) 데이터를 활용한 필터입니다.
Custom Attributes: 유저의 특정 Custom Attribute 값에 대한 조건을 필터링
Custom Attribute의 데이터 타입에 따라 사용 가능한 연산자가 다르기 때문에, 데이터 플래닝 시 어떤 데이터 타입으로 수집할지에 대한 고려가 필요합니다.
Custom Event: 유저가 특정 Custom Event를 수행한 횟수로 필터링
Day of Recurring Event: Date 타입으로 수집하는 유저의 Custom Attribute에 대해 일자 정보를 필터링
First Did Custom Event: 유저가 특정 Custom Event를 최초 수행한 일자를 기준으로 필터링
Last Did Custom Event: 유저가 특정 Custom Event를 마지막으로 수행한 일자를 기준으로 필터링
Nested Custom Attributes: Array of Objects 형식으로 수집되는 Custom Attribute를 활용한 필터링
X Custom Event In Y Days: 유저가 특정 Custom Event를 Y일 안에 X번 수행했는지를 기준으로 필터링
X Custom Event Property In Y Days: 유저가 Y일 안에 발생시킨 특정 Custom Event의 Property의 수행 횟수를 기준으로 필터링
Custom Event의 Property는 기본적으로 세그먼트 생성 시 활용이 불가능하기 때문에 기존 필터로 제공하지 않습니다. 해당 필터 사용을 희망하는 경우에는 브레이즈 서포트팀에 필터 활성화를 요청해야 합니다. 해당 필터 활용을 희망하는 Event와 Event Property를 CSM에게 전달하면 해당 필터가 활성화되며 데이터포인트가 추가 차감됩니다.
예를 들어, [add_to_cart]라는 이벤트의 [category], [brand] Property 필터 활성화 이후부터는 [add_to_cart] 이벤트 1회 발생 시 총 3개의 데이터포인트가(Event 1개 + Event Properyt 2개) 차감됩니다.
필터 활성화 완료 이후 시점부터 Event Property가 저장되며, 완료 이전 시점의 과거 이벤트에는 적용되지 않습니다.
브레이즈는 최대 지난 30일 동안 수집된 Event Property의 최근 50개 값을 저장합니다.
Event Property를 30일보다 긴 기간에 대해 활용을 희망한다면 Segment Extension 기능을 활용할 수 있습니다.
브레이즈의 Purchase 메소드를 활용하여 수집하는 구매 이벤트, 세션 및 앱 삭제 여부 데이터를 활용한 필터입니다.
First Made Purchase: 유저가 구매 이벤트를 최초 수행한 일자를 기준으로 필터링
First Purchase for App: 유저가 특정 앱에서 구매 이벤트를 최초 수행한 일자를 기준으로 필터링
필터에 [for App], [Specific App]이 붙으면 브레이즈에 설정한 앱 그룹 내 특정 앱에 한정하는 필터를 의미합니다.
First Purchased Product: 유저가 특정 Product ID에 대한 구매 이벤트를 최초 수행한 일자를 기준으로 필터링
First Used App: 유저가 앱을 최초로 사용한 일자를 기준으로 필터링
세션(서비스 방문) 관련 정보는 브레이즈 SDK에서 수집되며, 브레이즈 SDK가 앱에서 최초 및 마지막으로 호출된 시점을 기준으로 필터를 제공합니다.
First Used Specific App: 유저가 특정 앱을 최초로 사용한 일자를 기준으로 필터링
Intelligent Channel: 유저가 가장 잘 반응할 것으로 예상되는 채널을 기준으로 필터링
Email, Mobile Push, Web Push 세 가지 채널에 대한 유저 반응도를 필터로 제공합니다.
- Email, Web Push, Mobile Push, Not Enough 중 선택 가능합니다.
- 세 가지 채널에 대한 최근 6개월 간 유저 별 반응도를 계산하며, 메시지 발송 후 유저가 메시지에 반응할 때마다 계산 결과가 업데이트됩니다.
Last Made Purchase: 유저가 구매 이벤트를 마지막으로 수행한 일자를 기준으로 필터링
Last Purchase for App: 유저가 특정 앱에서 구매 이벤트를 마지막으로 수행한 일자를 기준으로 필터링
Last Purchased Product: 유저가 특정 Product ID에 대한 구매 이벤트를 마지막으로 수행한 일자를 기준으로 필터링
Last Used App: 유저가 앱을 마지막으로 사용한 일자를 기준으로 필터링
Last Used Specific App: 유저가 특정 앱을 마지막으로 사용한 일자를 기준으로 필터링
Median Session Duration: 유저가 앱에서 발생시킨 세션 지속 시간의 중간값을 기준으로 필터링
Money Spent: 유저가 앱에서 발생시킨 거래액을 기준으로 필터링
거래액은 브레이즈의 Purchase 메소드를 통해 수집된 금액 기준이며 달러 기준으로 필터를 활용할 수 있습니다.
Most Recent App Version Name: 유저가 사용한 최근 앱 버전 명을 기준으로 필터링
Most Recent App Version Number: 유저가 사용한 최근 앱 버전 숫자를 기준으로 필터링
브레이즈 SDK가 Android는 v3.6.0 이상인 경우, iOS는 v3.21.0 이상인 경우 해당 필터를 사용할 수 있습니다.
Most Recent Location: 유저의 최근 위치를 기준으로 필터링
브레이즈 SDK 단에서 Location Tracking 설정이 되어있으며 유저가 위치 정보 수집에 동의한 경우 필터를 활용할 수 있습니다.
Purchased Product: 특정 Product ID에 대한 구매 이벤트 수행 횟수를 기준으로 필터링
Session Count: 유저가 발생시킨 세션 수(서비스 방문 횟수)를 기준으로 필터링
Session Count For App: 유저가 특정 앱에서 발생시킨 세션 수를 기준으로 필터링
Total Number of Purchases: 유저의 모든 구매 이벤트 수행 횟수를 기준으로 필터링
Uninstall Date: 앱 삭제 일자를 기준으로 필터링
브레이즈는 매일 24시간 이내에 세션을 발생시키거나 Push를 받은 이력이 없는 유저에게 Silent 푸시를 보내어 유저의 앱 삭제(Uninstall) 여부를 파악합니다. Uninstall 관련 필터 사용 및 Uninstall Tracking을 위해서는 하기 두 가지 작업이 선행되어야 합니다.
1. 브레이즈 대시보드 내 App Setting에서 Uninstall Tracking 체크
2. SDK 단에서 Silent Push 설정 완료
- Silent Push 개발 가이드 (Android / iOS)
Uninstalled: 앱 삭제 여부를 기준으로 필터링
X Money Spent in Last Y Days: 유저가 Y일 안에 발생시킨 전체 거래액을 기준으로 필터링
X Product Purchased In Y Days: 유저가 Y일 안에 특정 Product ID에 대해 발생시킨 구매 이벤트 횟수를 기준으로 필터링
X Purchased Property In Y Days: 유저가 Y일 안에 발생시킨 구매 이벤트의 특정 Property 수행 횟수를 기준으로 필터링
해당 필터는 [X Custom Event Property In Y Days] 필터와 같이 브레이즈 서포트팀에 필터 활성화를 요청해야 사용이 가능합니다. 필터가 활성화되면 데이터 포인트가 추가 차감됩니다.
X Purchases in Last Y Days: 유저가 Y일 안에 발생시킨 구매 이벤트 횟수를 기준으로 필터링
X Sessions in Last Y Days: 유저가 Y일 안에 일으킨 세션 수를 기준으로 필터링
브레이즈에서 수집하는 유저의 최신 Standard Attribute를 활용한 필터입니다.
Age: 유저의 나이를 기준으로 필터링
Amplitude Cohorts: 앰플리튜드(Amplitude)에서 생성하여 브레이즈로 전송한 코호트 그룹을 필터링
**브레이즈와 앰플리튜드 간 연동이 완료되어야 사용 가능합니다.
AppsFlyer Cohorts: 앱스플라이어(Appsflyer) 연동을 통한 코호트 그룹 필터링
** 브레이즈와 앱스플라이어 간 연동이 완료되어야 사용 가능합니다.
Background Push Enabled: Background Push 수신 허용 여부를 기준으로 필터링
브레이즈에서의 Background Push Notification은 앱 삭제 여부를 트래킹하기 위해 발송하는 Silent Push를 의미합니다.
- 앱을 설치한 모든 유저는 Background Push Enabled is True 조건을 만족합니다.
- 앱을 삭제한 모든 유저는 Background Push Enabled is False 조건을 만족합니다.
Birthday: 유저의 생일 기준으로 필터링
Braze Segment Extensions: Segment Extensions에서 생성한 특정 Segment Extension 포함 여부를 기준으로 필터링
브레이즈의 Segment Extension이란?
브레이즈의 Segment Extension은 기존의 Segments 기능을 보완하여 더욱 정밀한 세그먼트를 생성하고 이를 캠페인에 활용하는 기능으로 최대 2년 동안 특정 Custom Event 또는 Purchase Event를 특정 횟수만큼 수행한 유저를 세그먼트로 지정할 수 있습니다. 추가로, 브레이즈 서포트팀에 Property 관련 필터 활성화를 요청하지 않고 Property를 타겟팅에 활용할 수 있습니다. (가이드)
다만, Segment Extension는 최대 25개까지 생성 가능하며 실시간이 아닌 자정을 기준으로 업데이트되는 한계가 있습니다.
City: 유저의 최신 도시 위치 정보를 기준으로 필터링
Country: 유저의 최신 국가 정보를 기준으로 필터링
Device Carrier: 유저가 사용하는 디바이스의 통신사 정보를 기준으로 필터링
Device Count: 서비스를 사용하는 유저의 디바이스 수를 기준으로 필터링
Device Model: 유저가 사용하는 디바이스 모델 정보를 기준으로 필터링
Device OS: 유저가 사용하는 디바이스 OS 정보를 기준으로 필터링
Email Available: 유저의 Email 수신 가능 여부를 기준으로 필터링
Email 수신 가능 여부는 어떻게 판단할까요?
- Email Available is [true]는 유효한 이메일 주소를 가지고 Email Subscription Status가 Subscribed 혹은 Opted-In인 유저만을 타겟팅합니다. 즉, Email 수신이 가능한 유저만을 필터링합니다.
- Email Available is [false]는 Email 수신이 불가능한 유저만을 타겟팅 합니다.
- 이메일 주소가 유효하지 않거나
- Email Subscription Status가 Unsubscribed이거나
- 브레이즈 전송 Email에 대해 Hard Bounce 처리되었거나
- 브레이즈 전송 Email에 대해 Spam 처리된 경우에 해당합니다.
Email Opt In Date: 유저의 Email Subscription Status가 Opted-In으로 변경된 일자를 기준으로 필터링
Email Subscription Status: 유저의 Email Subscription Status를 기준으로 필터링
Email Subscription Status는 3가지로 나누어집니다.
- Opted-In: 유저가 이메일 수신을 명시적으로 동의한 상태입니다. 유저로부터 이메일 수신 동의를 얻기 위한 명시적 Opt-In 프로세스를 권장합니다.
- Subscribed: 유저가 구독을 취소하지 않았거나 이메일 수신을 명시적으로 선택하지 않은 상태입니다. 유저 프로필이 생성되었을 때의 기본 Subscription Status입니다.
- Unsubscribed: 유저가 이메일 구독을 명시적으로 취소한 상태입니다.
Email Unsubscribed Date: 유저의 Email Subscription Status가 Unsubscribed 처리된 일자를 기준으로 필터링
First Name: 유저의 이름 정보를 기준으로 필터링
Gender: 유저의 성별 정보를 기준으로 필터링
Hard Bounced: 브레이즈에서 전송한 Email이 Hard Bounce 처리된 유저를 필터링
- Hard Bounce: 이메일 주소가 유효하지 않거나 존재하지 않는 경우
- Soft Bounce: 유저의 메일 Inbox가 가득 찼거나 기타 이유로 발송되지 않은 경우
Has App: 브레이즈 SDK가 설치된 특정 앱 설치 여부 기준으로 필터링
Hightouch Cohorts: 하이터치(Hightouch) 연동을 통한 코호트 그룹 필터링
** 브레이즈와 하이터치 간 연동이 완료되어야 사용 가능합니다.
Invalid Phone Number: 유효한 핸드폰 번호인지 여부를 기준으로 필터링
핸드폰 번호를 비롯한 유저의 개인정보 수집이 염려되신다면, 브레이즈의 개인정보 활용 방법에 대한 포스트를 참고해주세요.
Kubit Cohorts: 쿠빗(Kubit) 연동을 통한 코호트 그룹 필터링
** 브레이즈와 쿠빗 간 연동이 완료되어야 사용 가능합니다.
Language: 유저가 디바이스에 설정한 언어 정보를 기준으로 필터링
Last Name: 유저의 성 정보를 기준으로 필터링
Location Available: 유저의 위치 정보 활용 가능 여부를 기준으로 필터링
Mixpanel Cohorts: 믹스패널(Mixpanel) 연동을 통한 코호트 그룹 필터링
** 브레이즈와 믹스패널 간 연동이 완료되어야 사용 가능합니다.
Most Recent Device Locale: 유저의 최근 위치 기준으로 필터링
Most Recent Watch Model: 유저의 최근 스마트워치 모델 기준으로 필터링
Phone Number: 유저의 핸드폰 번호 정보를 기준으로 필터링
Provisionally Authorized on iOS: iOS 12 이상 유저의 First Push Prompt 가능 여부를 기준으로 필터링
기기 단에서 명시적으로 푸시 알림 수신 동의를 하지 않은 유저에게 Silent Push로 푸시를 발송하여, 더 많은 잠재 모수에게 푸시로 접근할 수 있게 합니다.
Push Enabled: 푸시 수신 상태가 Unsubscribed가 아니며, 유효한 푸시 토큰을 소유한 유저를 필터링
푸시 캠페인 세팅 시, 해당 필터를 활용하여 푸시 수신 가능 유저만을 타겟팅할 것을 권장합니다.
Push Enabled For App: 특정 앱에 대해 푸시 수신 상태가 Unsubscribed가 아니며, 유효한 푸시 토큰을 소유한 유저를 필터링
Push Opt In Date: 유저의 푸시 수신 상태가 Opted-In으로 변경된 일자를 기준으로 필터링
Push Subscription Status: 유저의 푸시 수신 여부를 기준으로 필터링
Push Subscription Status는 Subscribed, Unsubscribe, Opted In 3가지 상태값을 제공합니다.
setPushNotification 메소드를 활용하여 각 상태값이 변할 때마다 해당 메소드를 호출하여 값을 로깅할 수 있습니다.
- 개발자 가이드: Android/ iOS/ Web
Push Unsubscribed Date: 유저의 푸시 수신 상태가 Unsubscribed로 변경된 일자를 기준으로 필터링
Random Bucket #: 브레이즈 SDK가 유저에게 부여한 랜덤한 번호를 기준으로 필터링
브레이즈 SDK가 설치된 앱을 오픈한 모든 유저는 0부터 9999까지의 번호 중 1개를 랜덤하게 부여받습니다. A/B Testing 또는 Multivariate Testing을 진행할 때 Random Bucket을 기준으로 유저 세그먼트를 생성하여 활용합니다.
Subscription Group: Email Subscription 그룹을 기준으로 필터링
Updated/Imported from CSV: 브레이즈의 CSV Import 기능을 통해 업로드된 세그먼트를 기준으로 필터링
Web Browser: 유저가 사용하는 웹 브라우저 정보를 기준으로 필터링
캠페인/캔버스 런칭 전 테스트 목적으로 유저의 광고 식별자(ADID), 이메일 주소, External User ID를 활용한 필터입니다.
Ad Tracking Enabled: 광고 추적 허용 여부를 기준으로 필터링
Device Google Ad ID: 유저의 구글 애즈 ID를 기준으로 필터링
Device IDFA: 유저의 IDFA를 기준으로 필터링
Device IDFV: 유저의 IDFV를 기준으로 필터링
Device Roku Ad ID: 유저의 Roku Ad ID를 기준으로 필터링
Device Windows Ad ID: 유저의 Windows Ad ID를 기준으로 필터링
Email Address: 유저의 이메일 주소를 기준으로 필터링
External User ID: 유저의 External User ID를 기준으로 필터링
External User ID란 무엇인가요?
브레이즈에서 사용되는 유저 식별자 중 하나로, 회원가입과 로그인 등 유저를 식별할 수 있는 시점에 changeUser() 메소드를 호출하여 식별된 유저를 대상으로 부여하는 값입니다. External User ID는 동일 유저가 멀티 디바이스를 사용할 때 하나의 유저로 인식하기 위한 목적에서 부여합니다.
유저를 식별하기 전에는 External User ID를 부여하지 않을 것을 권장하며, 비회원 유저에 대해서는 브레이즈 SDK에서 자동으로 부여하는 Braze ID를 부여합니다. 자세한 사항은 관련 가이드를 참고해주세요.
브레이즈에서 발송된 캠페인/캔버스 정보를 활용하여 유저를 리타겟팅할 때 활용하는 필터입니다.
Clicked/Opened Campaign: 특정 Push, In-App Message, Email 캠페인을 Click 혹은 Open 했는지 여부를 기준으로 필터링
Clicked/Opened Campaign or Canvas With Tag: 특정 Tag의 캠페인 혹은 캔버스를 Click 혹은 Open 했는지 여부를 기준으로 필터링
Clicked/Opened Step: 특정 캔버스 스텝에서 Click 혹은 Open 했는지 여부를 기준으로 필터링
Converted From Campaign: 특정 캠페인의 Primary Conversion 달성 여부를 기준으로 필터링
Primary Conversion이란 무엇일까요?
캠페인 혹은 캔버스의 주요 목표를 의미합니다. 캠페인 혹은 캔버스의 Conversion Event는 최대 4개까지 설정 가능하며 그 중 가장 주요한 Conversion Event를 Primary Conversion Event라 부릅니다. 자세한 내용은 가이드를 참고해주세요.
Converted From Canvas: 특정 캔버스의 Primary Conversion 달성 여부를 기준으로 필터링
Entered Canvas Variation: 특정 캔버스의 Variation 포함 여부를 기준으로 필터링
Has Never Received a Message from Campaign or Canvas Step: 캠페인이나 캔버스 메시지를 수신한 이력이 없는 유저를 필터링
In Campaign Control Group: 특정 캠페인의 Control Group 포함 여부를 기준으로 필터링
In Canvas Control Group: 특정 캔버스의 Control Group 포함 여부를 기준으로 필터링
Last Received Message from Campaign or Canvas With Tag: 특정 Tag의 캠페인 혹은 캔버스를 마지막으로 수신한 일자를 기준으로 필터링
Last Received Message from Specific Campaign: 특정 캠페인을 마지막으로 수신한 일자를 기준으로 필터링
Last Received Message from Specific Canvas Step: 특정 캔버스 스텝을 마지막으로 수신한 일자를 기준으로 필터링
Received Campaign Variant: 특정 캠페인의 특정 Variant에 포함된 유저의 메시지 수신 여부를 기준으로 필터링
Received Message from Campaign: 특정 캠페인의 메시지 수신 여부를 기준으로 필터링
Received Message from Campaign or Canvas with Tag: 특정 Tag의 캠페인 혹은 캔버스의 메시지 수신 여부를 기준으로 필터링
Received Message from Canvas Step: 특정 캔버스의 스텝의 메시지 수신 여부를 기준으로 필터링
브레이즈를 통해 발송된 메시지에 유저가 수신 및 반응한 데이터를 활용한 필터입니다.
Has Marked You As Spam: Email 캠페인을 수신한 유저의 이메일 스팸 처리 여부를 기준으로 필터링
Last Engaged With Message: Push, In-App Message, Email 캠페인에 마지막으로 참여한(Click / Open) 일자를 기준으로 필터링
Last Enrolled in Any Control Group: 캠페인의 Control Group에 마지막으로 포함된 일자를 기준으로 필터링
Last In App Message Impression: 인앱메시지에 마지막으로 노출된 일자를 기준으로 필터링
Last Received Any Message: 마지막으로 메시지를 수신한 일자를 기준으로 필터링
Last Received Email: 이메일을 마지막으로 수신한 일자를 기준으로 필터링
Last Received Push: 푸시 메시지를 마지막으로 수신한 일자를 기준으로 필터링
Last Received SMS/MMS: SMS/MMS를 마지막으로 수신한 일자를 기준으로 필터링
Last Received Webhook: 웹훅을 마지막으로 수신한 일자를 기준으로 필터링
브레이즈와 Attribution Analytics 솔루션 연동 시 활용할 수 있는 필터입니다.
Install Attribution Ad: 유저의 앱 설치 기여 Ad를 기준으로 필터링
Install Attribution Adgroup: 유저의 앱 설치 기여 Adgroup을 기준으로 필터링
Install Attribution Campaign: 유저의 앱 설치 기여 Campaign을 기준으로 필터링
Install Attribution Source: 유저의 앱 설치 기여 Source를 기준으로 필터링
유저의 Facebook, Twitter 액세스 여부 및 팔로워 수를 활용한 필터입니다.
Connected Facebook: 유저가 앱 내에서 페이스북(Facebook) 계정 액세스를 허용했는지 여부를 기준으로 필터링
Connected Twitter: 유저가 앱 내에서 트위터(Twitter) 계정 액세스를 허용했는지 여부를 기준으로 필터링
Number of Facebook Friends Using App: 동일 앱을 사용하는 유저의 페이스북 친구 수를 기준으로 필터링
Number of Twitter Followers: 동일 앱을 사용하는 유저의 트위터 팔로워 수를 기준으로 필터링
브레이즈에서 생성한 Segment를 활용한 필터입니다.
Segment Membership: 이미 생성한 Segment를 기준으로 필터링
Segment Membership 필터가 이미 적용되어 있는 Segment는 새로운 Segment를 생성할 때 Segment Membership 필터에서 선택할 수 없습니다.
수많은 유저들 중 메시지에 가장 적합한 유저를 추출하는 것은 CRM 마케팅의 핵심 포인트입니다. 브레이즈는 최소의 리소스로 최적의 유저 타겟팅을 할 수 있도록 유저의 속성과 행동 데이터를 활용한 100여 개의 필터를 제공하고 있습니다. 이러한 필터로 마케터는 더이상 개발자의 리소스 없이 주요 전환을 이끌어낼 만한 유저들을 정확히 타겟팅할 수 있습니다.
브레이즈를 통해 최적의 유저 타겟팅으로 진짜 전환을 일으키는 CRM 마케팅을 구현하고 싶으시다면 AB180에 직접 문의해 주세요!
** 이 글은 브레이즈의 Segmentation Filters를 바탕으로 작성되었습니다.
