데이터는 오늘날 마케팅의 핵심입니다. 데이터는 기업들이 고객에게 관련된, 개인화된 경험을 제공하도록 도와줍니다. 그러나 지난 5년 동안 데이터 수집 및 개인 정보 보호에만 중점을 두었을 뿐, 데이터 문제에 있어서 똑같이 중요한 구성 요소인 ‘데이터 관리(data management)’에는 크게 초점을 두지 않았습니다. 여기서 데이터 관리는, 고객 인게이지먼트(Customer Engagement)를 위한 기반을 제공하는 디지털 시스템의 안팎으로 데이터가 이동하는 방식을 제어하고 관리하는 것을 의미합니다.
브레이즈(Braze)에서 고객 인게이지먼트 플랫폼은 스트리밍 데이터(streaming data)를 기반으로 구축됩니다. 브레이즈를 사용하는 경우, 이 아키텍처를 통해 유저가 메시지, 웹사이트, 모바일 앱 등에 어떻게 인게이지하는지, 혹은 그렇지 않은 유저에 대해 즉시 이해할 수 있습니다. 이 데이터를 바탕으로 상황에 따라 더 깊이 파고들거나 조취를 취할 수 있는 기술을 갖추면, 기업들은 오디언스와 보다 나은 관계를 구축하고 비즈니스 목표를 달성할 수 있습니다.
그렇기 때문에, 브레이즈에서는 대용량으로 데이터를 내보내는 기능인 Currents를 구축하고 Snowflake Secure Data Sharing 기능 지원에 우선순위를 두었습니다. 이를 통해 브레이즈 플랫폼에서 데이터를 쉽게 표시할 수 있도록 만들고자 했습니다. 또한, 브레이즈는 이와 같은 이유로 브레이즈를 사용하여 고객 인게이지먼트를 개선하고자 하는 회사들을 위해, 다양한 데이터 수집 옵션을 제공하고 있습니다.
이번 포스트는 브레이즈에 데이터를 전달하는 방법에 대해 소개합니다. 브레이즈에 데이터를 전송하는 네 가지 주요 기술과 각 접근 방식의 미묘한 차이를 살펴보겠습니다.
SDK(소프트웨어 개발 키트)는 Braze에서 데이터를 수집할 때 사용하는 가장 기본적인 방법입니다. 모바일 앱, 웹사이트, 커넥티드 TV 앱 등에서 유저 속성 및 인게이지먼트와 관련된 데이터를 수집하여 브레이즈 플랫폼으로 전달합니다. SDK는 고객이 앱/웹사이트 등에 인게이지할 때, 세션 데이터 및 유저 이벤트를 실시간으로 수집할 수 있으며, 오디언스 세그멘테이션(audience segmentation), 캠페인의 생성 및 전달, 개인화된 고객 여정 등 최고의 고객 인게이지먼트 프로그램을 위한 요소들을 지원합니다.
(브레이즈의 SDK에 관한 전체적인 내용은 여기에서 확인할 수 있습니다.)
데이터 수집을 도와주는 브레이즈 SDK의 장점을 활용하려면, 각 회사들은 이 데이터를 앱 및 웹과 연동해야만 합니다. 데이터 수집 정도에 따라서, 각각 다른 연동 접근 방식이 필요할텐데요. 하지만 브레이즈 SDK의 기본적인 연동은 간단하므로, 개발자의 엔지니어링 지원이 많이 필요하지는 않으며 게다가 앱과 웹사이트 크기에 최소한의 영향만 미치게 됩니다. 확장과 관련한 부분도, 브레이즈의 SDK는 대규모 데이터를 처리할 수 있도록 구축되었기 때문에, 각 회사들은 디지털 시스템에 과부하가 걸릴 염려 없이 수백만 명의 일일 활성 유저(DAU)에 대한 정보를 수집하고 행동을 취할 수 있습니다.
그렇다면 이 SDK는 어떻게 작동할까요?
우선 브레이즈 SDK를 앱 혹은 웹사이트에 설치하고 트래킹할 정보를 정하고 나면, 해당 디지털 플랫폼에서 인게이지하는 개인의 기기 정보 및 세션 데이터를 수집하기 시작합니다. 해당 유저가 웹사이트 혹은 앱에 가입하지 않더라도, 기본적인 데이터는 수집할 수 있습니다. 이러한 소위 ‘익명’ 유저와 (이미 사이트에 가입하는 등의 행동으로 아이덴티티가) ‘알려진’ 유저는, 브레이즈에서 자동으로 생성한 실시간으로 업데이트 되는 고객 프로필을 가지게 됩니다. 이를 통해 마케터는 세그멘테이션, 개인화, 트리거된 메시지를 활용할 수 있습니다. 유저가 (회원 가입 등으로) 자신을 식별가능하도록 만들고 나면, 식별되기 전에 수집한 데이터를 활용하여 해당 유저를 다른 시스템과도 매핑할 수 있습니다. 이를 통해 유저들에게 잘 짜여진 현재의 브랜드 경험을 다양한 채널과 플랫폼, 디바이스에 걸쳐서 제공할 수 있게 됩니다.
결론적으로, 앱 혹은 웹사이트에서 유저 인게이지먼트를 기반으로 데이터를 수집하고 관리하고 조취를 취하기를 원한다면, 관련된 브레이즈 SDK를 연동하는 데에 리소스를 투자해보세요. 이를 통해 단순하고 자동화되며 더 뛰어난 확장성을 갖춘 프로세스를 가지게 되므로, 필수적인 고객 정보를 대량으로 수집하는 데에 도움이 될 겁니다.
SDK는 앱이나 웹사이트의 프론트 엔드(front-end)에서 직접 데이터를 수집하는 데 유용하지만, 때로는 로열티 데이터베이스나 자체 백엔드(back-end)와 같은 다른 소스의 데이터를 연동하기를 원할 수도 있습니다. 데이터 수집 전략의 기본 요소를 보완하기 위해, 많은 회사들에서 서로 다른 시스템 간의 요청을 처리하고 응답하도록 설계된 서비스인 API로 눈을 돌리고 있습니다. 이 경우, 내부 시스템 및 타사 솔루션의 정보를 실시간으로 Braze로 전달할 수 있도록 하여, 자사 SDK에서 수행하는 자동 데이터 수집을 보완합니다. Braze의 API는 Braze로 전송하기 위한 포맷이 올바르게 지정되어 있다면 거의 모든 곳에서 데이터를 유연하게 받아들일 수 있습니다.
API 관련 데이터 수집에 대한 가장 일반적인 활용 사례는 각 회사들이 Braze 플랫폼에 히스토리 데이터를 업로드하려는 경우일 겁니다. 이전에 사용하던 고객 인게이지먼트 플랫폼이나 기타 관련 시스템에서 가져온 정보를 가지고 있을 경우, 가장 쉽게 활용하는 방법은 API를 활용하여 유저 데이터를 초기에 전송하고, 유저 프로필을 만드는 겁니다. 그리고 Braze 플랫폼의 API 엔드포인트(API endpoint)를 통해 사용자의 푸시 토큰을 업로드합니다.
또다른 사용 사례는 다음과 같습니다.
API는 다이내믹 콘텐츠 개인화와 같은 여러 요구 사항 및 다양한 데이터 수집 용도로 활용할 수 있지만, SDK보다는 데이터 수집 작업의 규모와 볼륨에 영향을 받을 가능성이 더 높습니다. 따라서, 수행 중인 API 호출 수와 API 엔드포인트와 관련된 관련 속도 제한 및 가동되는 트래픽 제한을 염두에 두는 것이 좋습니다.
앞서 살펴 본 SDK 및 API를 통해 Braze 플랫폼과 관련된 잠재적 데이터 수집 니즈 및 활용 사례를 대부분 해결할 수 있습니다. 그리고 이와 더불어 브레이즈에 데이터를 전송하는 세 번째 방법으로, CSV 파일을 업로드하는 기능을 소개합니다. 이 접근 방식은 SDK를 세팅하거나 API를 활용하기 위한 기술적 리소스가 부족한 팀이 일회성으로 빠르게 데이터 전송이 필요한 경우 활용할 수 있습니다. 실제로 활용한다고 했을 때 한 가지 예를 들면, 구글 시트에 유저 이메일을 모으고 해당 시트를 CSV로 다운로드 받아서 브레이즈에 업로드하여 유저 프로필을 업데이트하는 겁니다.
CSV 파일 업로드는 데이터를 브레이즈에 빠르게 전송하기 위한 유용한 방법이 될 수 있지만, 이 접근 방식은 API 혹은 SDK를 사용하여 데이터를 수집하는 것보다 확장성이 떨어집니다. 이때, 이러한 확장성과 관련한 단점 중 일부를 최소화하면서도, Braze CSV 불러오기 기능을 효과적으로 사용하여 유저 속성을 업로드할 수 있는 한 가지 방법이 있습니다. 바로, 브레이즈 그로스 팀이 만든 오픈 소스 Amazon Web Services(AWS) serverless application을 통해 AWS Lambda 및 S3를 활용하는 겁니다. 그러면 유저 속성이 포함된 대용량 CSV 파일을 수동적으로 분할하여 업로드하지 않아도 됩니다.
이 애플리케이션을 통해, 유저 속성이 포함된 100MB 이상의 CSV 파일을 S3 버킷에 업로드할 수 있습니다. 그리고 이는 Lambda에 대한 통신을 자동으로 트리거함으로써 애플리케이션의 코드를 활용하여 CSV 파일을 처리하고 Braze 플랫폼으로 전달할 수 있습니다. 이 애플리케이션은 대용량 CSV 파일 업로드와 관련된 수동적인 파일 준비 과정을 피하도록 도와주며, 프로세스를 보다 원활하고 만들고 자동화합니다. 하지만 그렇다고 해서 이 과정이 SDK나 API를 통해 데이터를 브레이즈에 전송하는 것만큼 마찰이 없는 것은 아니기 때문에, 브레이즈에 유저 속성을 전송해야할 때는 가능한 한 SDK나 API를 활용하는 것을 권장합니다.
지금까지 소개한 세 가지 주요 데이터 수집 방법들이 다른 기술 및 툴들과 단절된 상태로 존재하지는 않습니다. 많은 회사들에서 브레이즈를 데이터 연동을 위해 개발된 최고의 기술 파트너들과 직접 연결하여 활용하고 있죠. 브레이즈에서는 공식 파트너십 프로그램인 Braze Alloys의 기술 파트너(Technology Partner)를 통해 파트너십을 맺고 관리하고 있습니다.
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고객 데이터 플랫폼(CDP)은 마테크 스택 내에서 데이터 민첩성(data agility)을 향상시키고 지원합니다. 이 플랫폼을 통해 필요에 따라 브레이즈를 비롯한 다양한 솔루션들과 주요 데이터를 더 쉽게 주고받을 수 있습니다. 이 기술은 다양한 시스템 및 플랫폼과의 맞춤형 연동을 통해, CSV 가져오기와 같은 임시 데이터 수집 방식의 필요성을 줄이며 다른 마테크 스택에서 브레이즈로의 원활한 데이터 흐름을 지원합니다. 특히 브레이즈에서는 이 데이터를 고객 메시징 및 기타 브랜드 경험을 강화하는 데에 활용할 수 있죠. 브레이즈의 기술 파트너 CDP 솔루션들에는 Segment, Amperity, mParticle, Tealium 등이 있습니다.
데이터 분석 플랫폼은, 데이터 분석을 통해 우리 프로덕트에 숨겨진 인사이트를 얻고, 트렌드를 높은 수준으로 이해하도록 도와줍니다. 그리고 이러한 발견은 미래의 실험, 오디언스 및 세그먼트 생성에 활용할 수 있습니다. 이 데이터 분석 플랫폼과 브레이즈를 연동할 경우, 분석 솔루션에서 얻은 인사이트와 정보를 바탕으로 브레이즈를 통해 유저에게 더 영향력 있는 브랜드 경험을 지원할 수 있습니다. 이 분석 솔루션에는 Amplitude 및 Looker 등이 있습니다.
브레이즈와 워크플로우 자동화 및 Reverse ETL 솔루션을 연동함으로써, 데이터 재구성 프로세스를 자동화하여 데이터가 브레이즈 플랫폼 내에서 작동하도록 만들고, 그 결과 정보를 다시 브레이즈로 전달할 수 있습니다. 이러한 솔루션에는 Census, Hightouch, Rudderstack 등이 있습니다.
고객 인게이지먼트를 위한 노력을 최대로 활용하려면 효과적인 데이터 관리가 핵심입니다. 브레이즈는 주요 고객 데이터를 브레이즈 플랫폼으로 쉽게 전달할 수 있도록 설계된 다양한 데이터 수집 방식을 지원합니다. 이 데이터를 활용하여 브레이즈에서 오디언스 세그멘테이션, 개인화, 트리거된 캠페인, 테스트 등을 진행할 수 있죠.
브레이즈 플랫폼이 마테크 생태계에서 어떻게 작용하고, 데이터 관리를 지원하는지 더 자세히 알고 싶다면 여기 자료 및 AB180에 직접 문의하여 확인해보세요!
* 본 포스트는 Braze의 영문 자료를, Braze의 공식 파트너 AB180에서 번역하여 발행하였습니다.
