AI 상품 추천 메시지 유형 10가지, 상황별로 골라 쓰는 법

재구매 메시지가 안 먹히는 진짜 이유

재구매 유도 메시지의 실패는 대부분 타이밍이 아니라 내용물에서 옵니다.
"고객님, 재구매하실 시간이에요"라는 메시지는 시점은 맞혔지만 무엇을 사라는 건지 비어 있습니다.
고객 입장에서는 결국 "또 사세요"라는 재촉일 뿐이죠.

장바구니 리마인드도, 신상품 알림도 같은 문제를 안고 있습니다.
무엇을 보여줄 것인가가 빠지면 언제 보내든 광고가 되니까요.

이 "무엇을"을 채우는 게 AI 상품 추천 메시지입니다. 블럭스에는 추천 유형이 10가지 있는데, 이름만 보면 비슷해 보여서 어떤 상황에 뭘 써야 할지 헷갈리기 쉽습니다. 이 글은 그 10가지를 상황별 레시피로 정리한 실전 플레이북입니다.

먼저 지도부터, 추천 유형 10가지

크게 세 갈래입니다.

취향 기반은 유저 취향 추천입니다. 행동 전체를 학습해 좋아할 만한 상품을 고릅니다.
관심사 기반은 관심 카테고리·브랜드 추천입니다. 고객이 자주 머무는 영역 안에서 고릅니다.
행동 연관은 마지막 장바구니·클릭·구매·좋아요 상품과 비슷한 상품을 보여줍니다.

여기에 시나리오에서만 쓰는 시작 이벤트 연동 3종이 더해집니다. 이 3종이 왜 굳이 따로 있는지는 아래에서 설명하겠습니다. 전체 설정 방법은 AI 상품 추천 메시지 가이드에 있습니다.

추천 결과는 {{ item_recommendations.0.name }}(1순위 상품명) 같은 변수로 본문에 꽂습니다. 상품명뿐 아니라 가격·브랜드·카테고리·이미지·링크까지 변수로 쓸 수 있어서, LMS로 "TOP 3 리스트"를 보내거나 카카오 브랜드 메시지 캐러셀의 카드마다 1~6순위를 매핑하는 것도 가능합니다.

상황별 레시피 6가지, 그대로 따라 쓰세요

① 장바구니 이탈 24시간 → 장바구니 구매 유도 (시나리오)

담은 상품만 리마인드하면 "이미 고민하고 미룬 상품"을 다시 들이미는 셈입니다. 담은 상품 + 그 상품과 함께 보면 좋을 추천을 같이 실으면, 고민을 깨는 새 정보가 생깁니다. 무료배송·쿠폰 마감 같은 데드라인을 붙이면 더 좋습니다.

② 재구매 주기 도달 → 재구매 유도 (시나리오)

이 글의 제목이 여기서 나왔습니다. "또 사세요" 대신 방금 구매한 상품 기반의 다음 장바구니를 제안하세요. 세럼을 산 고객에게는 같이 쓰는 크림을, 러닝화를 산 고객에게는 러닝 양말을. 소모품이라면 같은 상품 재구매를, 내구재라면 연관 카테고리를 추천 엔진이 상품 성격에 맞게 알아서 고릅니다.

③ 30일+ 휴면 → 유저 취향 추천

휴면 고객은 마지막 행동이 오래돼서 행동 연관 추천의 신호가 약합니다. 이때는 행동 전체를 학습한 유저 취향 추천이 맞습니다. "그동안 민지님 취향 신상이 이만큼 쌓였어요"는 휴면 복귀 메시지에서 유난히 클릭이 잘 나오는 프레임입니다.

④ 신상품 입고 → 관심 카테고리·브랜드 추천

신상 알림을 전체 발송하면 관심 없는 대다수에게는 소음입니다. 관심 카테고리·브랜드 추천을 쓰면 아우터 신상은 아우터 관심군에게만, A브랜드 신상은 A브랜드 단골에게만 나갑니다. 발송량은 줄고 반응률은 오릅니다. 수신거부를 아끼는 방법이기도 합니다.

⑤ 조회 후 미구매 → 클릭 상품 탐색 유도 (시나리오)

상품을 봤는데 안 산 고객은 "이게 최선인가"를 고민 중일 확률이 높습니다. 같은 상품을 다시 보여주는 대신 비슷한 스타일의 대안들을 보여주면 비교를 끝내도록 돕는 메시지가 됩니다.

⑥ VIP 혜택 안내 → 유저 취향 추천 + 등급 변수

쿠폰 공지는 레벨 1 개인화("VIP 민지님")에서 멈추는 경우가 많습니다. 취향 추천을 한 스푼 얹어 "그 쿠폰을 어디에 쓰면 좋을지"까지 보여주면, 혜택 안내가 구매 제안으로 바뀝니다.

레시피가 고객 폰에서는 이렇게 보입니다

위 레시피 중 두 가지가 실제로 발송됐을 때의 화면입니다. 장바구니 연관 추천은 담아둔 상품과 함께, 유저 취향 추천은 AI가 고른 상품 목록으로 도착합니다.

성과를 가르는 디테일, 시드 이야기

여기서 실무자들이 자주 놓치는 디테일이 있습니다. 레시피 ①②⑤에서 "시나리오 전용" 유형을 쓴 이유입니다. 캠페인 공통의 "마지막 장바구니 연관 추천"과 시나리오 전용의 "장바구니 구매 유도"는 비슷해 보이지만, 추천의 기준점(시드)이 다릅니다.

"마지막 행동" 기준은 발송 시점에 계산됩니다. 코트를 담아서 시나리오에 들어온 고객이 발송 전에 양말을 구경하고 담으면, 코트를 회수하려던 메시지에 양말 추천이 실리는 거죠. 시나리오 전용 유형은 시나리오를 발동시킨 그 이벤트(코트 장바구니)를 시드로 고정하므로 이런 어긋남이 없습니다. 트리거 기반 자동화에서는 반드시 시나리오 전용 유형을 쓰세요.

발송 전 체크 3가지

• 추천 풀 확인. 포함·제외 조건(카테고리·브랜드·가격대)을 너무 좁게 잡으면 추천 풀이 말라 변수가 빈 값으로 나갈 수 있습니다. 설정 화면에서 추천 풀 규모를 확인하고 발송하세요.

• 신규 유저 예외 처리. "마지막 ○○ 연관" 유형은 연동 이후 해당 행동이 있는 유저에게만 발송됩니다. 행동 기록이 없는 유저는 자동 제외되니, 신규 가입자 대상 캠페인이라면 유저 취향 추천이나 기본값(default) 설정을 함께 쓰세요.

• 테스트 발송. 캠페인 유형은 테스트 발송으로 치환 결과를 확인할 수 있습니다. 시나리오 전용 유형은 시작 이벤트가 있어야 작동하므로, 내부 인원 한정 오디언스로 활성화해 직접 이벤트를 발생시켜 검증합니다.

개인화가 처음이라면 개인화 5단계 레벨에서 전체 그림을 먼저 잡고 오셔도 좋습니다. 이 레시피들이 실제 콘솔에서 어떻게 세팅되는지 궁금하다면, 인터랙티브 데모에서 블럭스 에이전트에게 "장바구니 이탈 리마인드 시나리오 만들어줘"라고 말해보는 게 가장 빠른 확인 방법입니다. 결국 재구매 메시지의 성패는 보내는 시점이 아니라 그 안에 담기는 상품에서 갈립니다.

자주 묻는 질문

추천 유형은 어떤 기준으로 골라야 하나요?

고객의 마지막 행동이 최근이고 명확하면 행동 연관 유형(장바구니·클릭·구매), 행동 신호가 오래됐거나 약하면 유저 취향 추천, 특정 카테고리·브랜드 소식이면 관심사 기반을 씁니다. 트리거 기반 시나리오에서는 반드시 시나리오 전용(시작 이벤트 연동) 유형을 쓰는 것이 원칙입니다.

추천 상품이 없는 고객에게는 어떻게 되나요?

"마지막 ○○ 연관" 유형은 해당 행동 기록이 있는 유저에게만 발송되고, 기록이 없는 유저는 자동 제외됩니다. 신규 가입자까지 커버해야 한다면 유저 취향 추천이나 기본값(default) 상품 설정을 함께 걸어두면 됩니다.

추천 변수는 어떤 채널에서 쓸 수 있나요?

알림톡·친구톡·카카오 브랜드 메시지·앱푸시·SMS/LMS·이메일·인앱 메시지에서 동일한 변수 문법으로 쓸 수 있습니다. 상품명·가격·이미지·링크가 모두 변수로 제공되므로, 캐러셀 카드마다 순위별 상품을 매핑하는 구성도 가능합니다.