“회원가입 후 첫 거래 유도 푸시 캠페인을 진행했지만, 캠페인 결과 표를 띄워놓고 어디부터 봐야 할지 막막했어요. 발송은 457건에 수신자는 437명인데, 왜 차이가 나는지 모르겠어요. 가이드 사이트에 들어가서 Total Opens부터 검색해야 할지, 아니면 슬랙으로 담당 CSM에게 문의를 보내야 할지 모르겠어요.”
익숙하지 않으신가요? CRM 마케팅을 처음 기획하고 캠페인을 진행하다 보면 흔하게 나타나는 상황이에요. CRM 마케팅 솔루션을 도입했다고 해도 같은 문제가 발생할 수 있어요. 이때 해결방법을 모르거나 찾기 어렵다면 더욱 수렁으로 빠질 수 있어요.
그렇다면 브레이즈(Braze)에서는 이러한 문제를 어떻게 풀 수 있을까요? 지난 글에서 BrazeAI Operator의 기능과 활용 사례를 소개했다면, 이번에는 실제 CRM 마케팅 캠페인 운영 과정에서 마케터가 4가지 상황을 어떻게 풀어가는지 정리했어요.
성과 해석, Liquid 코드, Agent QA, 새 기능 학습까지 매일 마주치는 작업을 어떻게 한 화면 안에서 해결할 수 있는지 보여드릴게요.
📌핵심 포인트
CRM 마케터의 브라우저를 들여다보면 탭이 한 자리에 머무는 시간이 길지 않아요. 대시보드, 유저 가이드 사이트, 슬랙, 캠페인 분석 자료, 그리고 동료가 공유한 노션 문서. 한 캠페인을 만들고 운영하는 동안 탭이 5~7개씩이나 열려 있고 이 탭들을 정신없이 오가면서 일하죠.
이걸 맥락 전환 비용(context switching cost)이라고 하는데요. 같은 작업을 하더라도 도구를 바꿀 때마다 머릿속에서 다시 작업 상태를 불러와야 하기 때문에, 실제 작업 시간보다 작업 사이의 빈 시간이 더 길어지는 현상이죠.
최근 SaaS 솔루션들이 in-product AI(제품 안에 내장된 AI 어시스턴트)를 잇따라 도입한 이유가 여기에 있어요. 솔루션 밖으로 나가지 않고도 답을 받을 수 있게 만들면 작업 흐름이 끊기지 않으니까요.
BrazeAI Operator도 같은 방향으로 개발된 브레이즈의 AI 기능이에요. 브레이즈 화면 내 버튼 하나로 바로 호출할 수 있고, 현재 화면 맥락을 이해해서 답하기 때문이죠.
BrazeAI Operator가 CRM 캠페인 운영의 어느 순간에 가장 도움이 되는지, 마케터가 매일 마주치는 4가지 상황을 예시로 함께 설명해 드릴게요.
회원가입 푸시 캠페인과 비슷한데요. CRM 마케팅 캠페인이 끝나고 결과 표를 열면 수많은 종류의 숫자가 줄줄이 떠 있어요. 발송, 수신자, 오픈, 전환, Direct, Influenced, Estimated audience 등 각 지표가 어떤 의미인지 알아도 이 캠페인에서 어떤 게 중요한지 판단하려면 한참을 들여다봐야 해요.
이런 상황에 마케터가 했던 일은 보통 둘 중 하나였어요.
둘 다 답을 받기까지 시간이 걸리고, 받은 답을 다시 표에 매핑해야 하는데요. 이 과정에서 소요되는 시간도 상당하고, 업무 속도 자체가 더뎌질 수 있어요.
BrazeAI Operator를 사용하면 결과표 화면에서 바로 데이터 해석을 받을 수 있어요.
질문 예시는 아래와 같이 간단해요.
“이 캠페인 성과 해석해줘.”
질문을 받으면 BrazeAI Operator는 아래와 같이 응답해요. (아래는 실제 캠페인 데이터를 재가공해서 받은 응답을 인용한 거예요.)
핵심 성과 요약 (2026/02/11–2026/03/12)
여기서 끝나지 않고 다음에 무엇을 봐야 원인을 해결하고 빠르게 개선할 수 있는지까지 함께 제안해줘요.
혼자라면 1시간이나 걸렸을 작업을 BrazeAI Operator로 빠르게 답을 받고, 다음 액션을 정할 수 있어요. 그리고 따로 유저 가이드를 찾거나 CSM에게 물어볼 필요 없이 화면 안에서 해석이 끝나기 때문에 작업 흐름이 끊기지 않아요.
두 번째로, Liquid 코드를 짜다가 한 줄에서 막히는 상황도 자주 발생해요. 캠페인 발송 시간을 UTC에서 KST로 변환해야 하는데 syntax가 헷갈리고, 회원 등급에 따라 메시지를 분기하고 싶은데 조건문을 작성하는 게 복잡하죠.
예전에는 이 상황에서 마케터가 할 수 있는 일이 제한적이었어요. Liquid 공식 문서를 다시 보거나, 슬랙에서 다른 팀원에게 묻거나, 다른 AI 솔루션에 일반론적인 Liquid를 물어본 다음 브레이즈 환경에 맞게 재검증하는 흐름이었어요.
BrazeAI Operator는 브레이즈 환경 안의 Liquid syntax를 이미 알기 때문에 사용자에게 바로 작동시킬 수 있는 코드를 제공해요.
예를 들어, 아래와 같은 질문을 했다고 가정해 볼게요.
“UTC를 KST로 보정하는 Liquid문을 설정해줘.”
이에 대한 응답으로 BrazeAI Operator는 프로퍼티에 맞는 Liquid 변환문을 제공해요. 이 Liquid 변환문을 그대로 복사해서 캠페인에 붙여 넣으면 되는데요. 만약 작동하지 않으면 응답에 함께 적힌 주의사항을 확인하면 돼요.
쿼리 검토도 이와 비슷하게 질문하면 돼요.
“이 SQL 쿼리 문법에 문제가 없는지 검토해주고, 성능을 개선할 수 있는 방법을 알려줘”
복잡한 Segment 쿼리를 만들었는데 결과가 예상과 다를 때, 동료가 작성한 쿼리를 처음 인수받았을 때 활용할 수 있고, 문법 검토와 성능 개선 포인트도 함께 제안받을 수 있어요.
이렇게 BrazeAI Operator를 활용하면 Liquid 코드 작업 흐름을 아래 표와 같이 바꿀 수 있어요.
BrazeAI Agent를 운영 중인 팀이라면 자주 마주치는 상황일텐데요. 에이전트 시스템 내에 지시사항을 새로 짰는데, 가드레일이 충분한지, 예외 처리가 빠진 부분이 있는지 혼자 판단하기 어려워요.
에이전트는 한 번 운영에 들어가면 수많은 사용자와 대화를 나누기 때문에, 지시사항 안에 케이스 하나가 빠지면 사용자 수백 명에게 같은 잘못된 답으로 이어질 수 있어요.
예를 들어 금융 상품을 추천해 주는 에이전트를 운영 중이라고 가정해 볼게요. 에이전트 지시사항에 "사용자가 상품을 문의하면 추천 상품 3가지를 제시한다"라고 적었는데, 사용자가 "환불 절차 알려줘"라고 물어왔을 때 에이전트가 어떻게 답할지는 지시사항에 없다면 어떻게 해야 할까요?
이런 케이스를 미리 찾아내려면 지시사항 자체를 객관적으로 검토해줄 사람이 필요한데, 그 역할을 BrazeAI Operator가 1차로 해줄 수 있어요. 아래와 같이 질문해 보세요.
“아래 Agent Instruction을 검토해서 개선점을 알려줘. 특히 가드레일과 예외 처리 부분이 충분한지 확인해줘.”
이를 통해 받을 수 있는 피드백은 보통 이런 식이에요.
피드백을 받으면 마케터는 지시사항을 보강한 다음, 다시 BrazeAI Operator에게 검토를 요청해서 빠진 부분이 더 있는지 확인할 수 있어요. AI가 AI를 QA하는 흐름이 만들어지는 것이죠.
BrazeAI Agent를 본격적으로 운영 중인 팀이라면 가장 자주 쓰게 될 영역 중 하나일 거예요.
브레이즈는 기능이 많고 업데이트도 잦아요. 평소 잘 안 쓰던 기능을 처음 써볼 때, 또는 새로 추가된 기능을 빠르게 익혀야 할 때 매뉴얼을 일일이 찾아서 처음부터 읽기는 부담스러워요.
정말 핵심적인 내용만 알고 싶을 때가 많을 텐데요. 이럴 때 BrazeAI Operator에게 이렇게 질문을 던지면 돼요.
Braze Canvas에서 Action-Path의 Ranking on/off의 차이는 뭐야?
응답을 보고 "지금 내가 보고 있는 조건은 어떤 뜻인지도 알려줘"라고 추가 질문을 던질 수 있어요. 매뉴얼을 처음부터 읽지 않고 내가 모르는 부분만 골라서 답을 받을 수 있어요.
유저 가이드도 비슷하게 찾아볼 수 있어요.
CDI 연동에 대한 상세 가이드 문서 찾아줘. 특히 Snowflake와 연동할 것이라, Snowflake 연동과 관련된 문서로 알려줘.
유저 가이드 사이트에서 일일이 키워드로 검색하면 관련 없는 문서까지 다 떠서 어떤 걸 먼저 봐야 할지 혼란스러우셨을 텐데요.
BrazeAI Operator는 단일 문서 대신 관련 가이드 묶음을 추천해줘요. 연동 시 데이터 컬럼을 넣는 가이드, 자주 묻는 질문 가이드까지 함께 받기 때문에 한 번에 전체 그림을 잡을 수 있어요.
여기까지 보면 "BrazeAI Operator만 있으면 CSM이 필요 없어지는 거 아닌가?"라는 생각이 들 수 있지만, BrazeAI Operator는 CSM의 대체제가 아니에요. 오히려 CSM의 시간을 더 가치 있는 곳에 쓸 수 있게 보완하는 1차 거름망 역할을 해요.
질문 유형별로 누가 더 잘 답할 수 있는지 정리한 표예요.
BrazeAI Operator가 잘 답할 수 있는 영역은 문서·코드·표 기반의 객관적 질문이에요. 자료가 충분히 갖춰진 문제에 대해서는 빠르고 정확하게 1차 답변을 줘요.
CSM이 잘 답할 수 있는 영역은 맥락이 필요한 전략 질문이에요. "우리 회사 캠페인 전반을 봤을 때 어떤 시퀀스가 효과적일까" 같은 질문은 계정 히스토리, 비즈니스 목표, 시장 맥락을 알아야 답할 수 있어요. 이 영역은 사람이 더 잘해요.
그래서 가장 좋은 흐름은 BrazeAI Operator에게 간단하게 물어본 후, 진짜 깊은 이슈만 CSM에게 가져가는 방식이에요. 그러면 CSM이 답해야 할 질문의 질이 올라가고, 마케터에게도 더 큰 인사이트가 돌아와요.
캠페인 세팅과 실행도 중요하지만, 마케터에게 정말 많은 시간을 써야하는 업무는 바로 기획과 데이터 분석이에요.
가이드 문서를 찾는 데 쓰던 시간, Liquid 디버깅에 쓰던 시간, 캠페인 결과 데이터를 혼자 해석하던 시간이 줄어들면 정말 중요한 일에 마케터의 시간을 더 쓸 수 있어요.
BrazeAI Operator가 바로 마케터가 답을 만드는 데 더 집중할 수 있게 도와주는 솔루션이에요. 브레이즈를 이미 사용 중이라면, 평소 가장 자주 멈췄던 작업부터 한 번씩 질문해보세요. 캠페인 하나를 끝내고 성과 표를 열었을 때 "이 캠페인 성과 해석해줘" 한 줄이면 충분해요. 한 번만 받아봐도 어디서 시간이 줄어드는지 금방 감이 올 거예요.
만약 브레이즈 도입을 검토 중이라면, 언제든지 AB180 팀에 문의를 주세요. 한국 브레이즈 공식 리셀러로서 BrazeAI Operator를 비롯한 브레이즈 활용을 전담 CSM이 함께 지원해드릴게요.
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📚 브레이즈를 더 깊이 알고 싶다면?
