블럭스 매거진

Authentication부터 바운스 코드 패턴, reputation 신호, 리스트 위생까지. 오픈율과 전환이 슬그머니 빠질 때 CRM 운영자가 단계별로 확인해야 할 진단 체크리스트.

핵클과 블럭스의 한 줄 포지셔닝부터 9가지 핵심 기능까지, 실험 플랫폼과 CRM 자동화의 결정적 차이를 정리했어요. 어떤 팀에 어떤 솔루션이 맞는지 가이드합니다.

스냅푸시와 블럭스(Blux)의 한 줄 포지셔닝부터 9가지 핵심 기능까지, AI Agent·시나리오·운영 방식의 결정적 차이를 정리했습니다. 어떤 팀에 어떤 솔루션이 맞는지 가이드합니다.

그루비(Groobee)와 블럭스의 한 줄 포지셔닝부터 9가지 핵심 기능까지, AI Agent·시나리오·메시지 채널의 결정적 차이를 정리했습니다. 어떤 팀에 어떤 솔루션이 맞는지 가이드합니다.

글로벌 CRM의 표준 Braze와 한국 이커머스 특화 블럭스의 한 줄 포지셔닝부터 9가지 핵심 기능, AI Agent·한국 시장 fit·운영 무게의 결정적 차이까지 정리했습니다. 어떤 팀에 어떤 솔루션이 맞는지 가이드합니다.

플레어레인과 블럭스의 한 줄 포지셔닝부터 9가지 핵심 기능까지, AI 에이전트·메시지 개인화·이커머스 연동의 결정적 차이를 정리했습니다. 어떤 팀에 어떤 솔루션이 맞는지 가이드합니다.

블럭스 에이전트와 대화 한 번으로 캠페인 채널 추천부터 이미지 생성·수정까지 마케팅을 끝냅니다. 엑셀 요청서와 디자이너 대기 없이 — CRM 마케터가 직접 소재를 만드는 방법을 소개합니다.

한국 커머스 브랜드 30+개사의 SMS 50만+건과 6개월 데이터로 평균 ROAS의 매장별 분포·통당 매출·발송 유형별 격차를 블럭스(Blux) 자체 데이터로 분석해드려요.

한국 커머스 브랜드 30+개사의 SMS 50만+건과 6개월 데이터로 평균 CVR의 발송 유형별 격차·시나리오 자동화 효과·1일 윈도우 기준을 블럭스(Blux) 자체 데이터로 분석해드려요.

한국 커머스 브랜드 30+개사의 SMS 50만+건과 6개월 데이터로 평균 CTR의 발송 유형별 격차·시나리오 자동화 적합도·잔존 시장 활용 사례를 블럭스(Blux) 자체 데이터로 분석해드려요.

한국 커머스 브랜드 30+개사의 MMS 100만+건과 6개월 데이터로 평균 ROAS의 매장별 분포·SMS 계열 채널 단가 부담·발송 비용 대비 매출 영향을 블럭스(Blux) 자체 데이터로 분석해드려요.

한국 커머스 브랜드 30+개사의 MMS 100만+건과 6개월 데이터로 평균 CVR의 매장별 분포·SMS 계열 채널 비교·구매 연결 인프라 영향을 블럭스(Blux) 자체 데이터로 분석해드려요.

한국 커머스 브랜드 30+개사의 MMS 100만+건과 6개월 데이터로 평균 CTR의 매장별 분포·SMS 계열 채널 단가 맞교환·자동화 효과를 블럭스(Blux) 자체 데이터로 분석해드려요.

한국 커머스 브랜드 30개+사의 인앱메시지 2억+건과 180일 데이터로 평균 오픈율의 매장별 분포·푸시알림 채널 비교·구매 전환 효율을 블럭스(Blux) 자체 데이터로 분석해드려요.

한국 커머스 브랜드 50+개사의 브랜드메시지 I 1000만+건과 6개월 데이터로 평균 CVR의 매장별 분포·시나리오 자동화 효과·채널 비교를 블럭스(Blux) 자체 데이터로 풀어드려요.

한국 커머스 브랜드 50+개사의 브랜드메시지 I 1000만+건과 6개월 데이터로 평균 CTR의 매장별 분포·시나리오 자동화 효과·채널 비교를 블럭스(Blux) 자체 데이터로 풀어드려요.

한국 커머스 브랜드 50+개사의 브랜드메시지 I 1000만+건과 6개월 데이터로 평균 ROAS의 매장별 분포·시나리오 자동화 효과·채널 비교를 블럭스(Blux) 자체 데이터로 풀어드려요.

한국 커머스 브랜드 50+개사의 브랜드메시지 N 700만+건과 180일 데이터로 평균 ROAS 매장별 분포·신규 고객 노출 효과·자동화 효과를 블럭스(Blux) 자체 데이터로 풀어드려요.

한국 커머스 브랜드 50+개사의 브랜드메시지 N 700만+건과 180일 데이터로 평균 CVR 매장별 분포·신규 고객 노출 효과·자동화 효과를 블럭스(Blux) 자체 데이터로 풀어드려요.

한국 커머스 브랜드 50+개사의 브랜드메시지 N 700만+건과 180일 데이터로 평균 CTR 매장별 분포·신규 고객 노출 효과·자동화 효과를 블럭스(Blux) 자체 데이터로 풀어드려요.

한국 커머스 브랜드 50+개사의 브랜드메시지 M 1000만+건과 6개월 데이터로 평균 ROAS의 매장별 분포·채널 친구 비중 격차·자동화 효과를 블럭스(Blux) 자체 데이터로 분석해드려요.

한국 커머스 브랜드 50+개사의 브랜드메시지 M 1000만+건과 6개월 데이터로 평균 CVR의 매장별 분포·채널 친구 비중 격차·자동화 효과를 블럭스(Blux) 자체 데이터로 분석해드려요.

한국 커머스 브랜드 50+개사의 브랜드메시지 M 1000만+건과 6개월 데이터로 평균 CTR의 매장별 분포·채널 친구 비중 격차·자동화 효과를 블럭스(Blux) 자체 데이터로 분석해드려요.

한국 커머스 브랜드 50개+사의 알림톡 5천만+건과 180일 데이터로 평균 ROAS의 매장별 분포·발송 규모별 격차·시나리오 자동화 효과를 블럭스(Blux) 자체 데이터로 분석해드려요.

한국 커머스 브랜드 50개+사의 알림톡 5천만+건과 180일 데이터로 평균 CVR의 매장별 분포·발송 규모별 격차·시나리오 자동화 효과를 블럭스(Blux) 자체 데이터로 분석해드려요.

한국 커머스 브랜드 50개+사의 알림톡 5천만+건과 180일 데이터로 평균 CTR의 매장별 분포·발송 규모별 격차·시나리오 자동화 효과를 블럭스(Blux) 자체 데이터로 분석해드려요.

인앱메시지는 발송 단가 0원이라 ROAS 계산이 무의미해요. 한국 커머스 브랜드 30+개사의 인앱메시지 2억+건과 6개월 데이터로 평균 RPM의 매장별 분포·푸시알림 채널 비교·자동화 효과를 블럭스(Blux) 자체 데이터로 분석해드려요.

한국 커머스 브랜드 30+개사의 인앱메시지 2억+건과 6개월 데이터로 평균 CVR의 매장별 분포·푸시알림 채널 비교·자동화 효과를 블럭스(Blux) 자체 데이터로 분석해드려요.

한국 커머스 브랜드 30개사의 인앱메시지 2억건과 6개월 데이터로 평균 CTR의 매장별 분포·푸시알림 채널 비교·자동화 효과를 블럭스(Blux) 자체 데이터로 분석해드려요.

푸시알림은 발송 단가 0원이라 ROAS 계산이 무의미해요. 한국 커머스 브랜드 50개+사의 푸시알림 3억+건과 180일 데이터로 평균 RPM의 매장별 분포·디바이스 격차·자동화 효과를 블럭스(Blux) 자체 데이터로 분석해드려요.

한국 커머스 브랜드 50개+사의 푸시알림 3억+건과 180일 데이터로 평균 CVR의 매장별 분포·디바이스 격차·자동화 효과를 블럭스(Blux) 자체 데이터로 분석해드려요.

한국 커머스 브랜드 50개+사의 푸시알림 3억+건과 180일 데이터로 평균 CTR의 매장별 분포·디바이스 격차·자동화 효과를 블럭스(Blux) 자체 데이터로 분석해드려요.

한국 커머스 브랜드 50개+사의 푸시알림 3억+건과 180일 데이터로 평균 오픈율의 매장별 분포·디바이스 격차·자동화 효과를 블럭스(Blux) 자체 데이터로 분석해드려요.

8/9-figure CPG 브랜드도 12개월 안에 고객의 80~90%를 잃는다. 'Retention Economics' 책이 말하는 leaky growth 진단, RCM 메트릭, 14일·Month 4 lifecycle 설계 처방을 정리했어요.

Email + SMS만 쓰는 Shopify 브랜드는 매출이 멈춘다. cart abandonment부터 winback까지, MoEngage가 정리한 omnichannel 메시징 5개 흐름과 Poshmark의 list-to-sale 30%↑ 케이스.

Modern Retail 취재. D2C 속눈썹 브랜드 FlutterHabit이 7년간 키운 4.6만 멤버 'FlutterHabit Family' 페북 그룹이 신제품 라인업·광고 모델·은퇴 제품 재출시·Taylor Swift 콜라보(2개월 만에 출시, 1시간 sold out)까지 결정한다.

Iterable 2026 Customer Engagement Report. 마케팅팀 60%가 캠페인 학습 반영에 2~4주, 54%는 변경 한 번에 2~3개 팀이 필요. Wolt·Therabody·Tandem이 적응형 시스템으로 캠페인 제작 시간을 1시간→5분, SMS CTR을 27% 끌어올린 방법.

Iterable 2026 Customer Engagement Report — AI 67%·deep 사용 18%, 개인화 64% 효과 없음, 70% 라이브 변경 회피. 마케팅이 못 따라잡는 4가지 패턴.

Wealthsimple 300만 가입자 핀테크와 전 Banana Republic 라이프사이클 리드 인터뷰. AI는 시작점이 아니라 곱셈기, 'apathy 세그먼트'와 'helpful vs 침해' 라인까지.

8·9자리 D2C 구독 브랜드 컨설턴트가 정리한 retention 중심 그로스의 6가지 레버. 30D 재구매율이 1순위, CAC는 마지막에 — 순서가 답이에요.

MoEngage가 Movable Ink·Tealium과 분석한 2026 채널 벤치마크. 일반 발송 대비 개인화 메시지의 전환 lift가 2024년 2.4배에서 2026년 37.6배로 벌어졌다. 푸시·인앱·broadcast 기준선이 다 바뀌었다.

Iterable의 2026 Customer Engagement Report — 소비자 70%는 할인 노리고 일부러 장바구니를 버리고, 64%는 처음부터 해지할 생각으로 무료체험을 시작한다. CRM이 의지해온 신호 자체가 흔들린다.

구독은 가격이 아니라 믿음에서 churn이 발생해요. 30일 재구매율 15%p만 올려도 2년 뒤 이익이 7.5배가 되는 이유, 그리고 첫 30일을 '제품의 연장'으로 다루는 3단계 플레이북을 정리했어요.

Iterable 2026 Customer Engagement Report 인사이트. 소비자가 마케팅 시스템 동작 방식을 거꾸로 학습해 할인·시점·채널을 자기 도구로 활용하는 'Apex Consumer'가 됐어요. 신호의 의미가 바뀌고 있어요.