정형화된 메시지에서 개인화된 경험으로의 전환

기술을 수단 삼아 ‘CRM(Customer Relationship Management) 마케팅’ 업계의 각종 문제를 해결하고 있는 블럭스입니다. 오늘은 클라이언트와의 대화 중 화제에 오른 고민거리에 대해 이야기해 보려고 합니다. 바로 ‘이 캠페인을 언제 보내는 것이 가장 효율이 높을까?’입니다.

고객 맞춤형 시간대란 무엇일까?

CRM 마케팅을 기획하고 집행하는 마케터들이라면 한 번쯤 위와 같은 고민을 해보신 적 있을 것입니다. 저희 역시 비슷한 고민을 수도 없이 했는데요. 이 고민에 대한 해답을 어떻게 찾아야 할까요?

우선 이전 캠페인 발송 데이터를 기반으로, 고객들의 반응률이 가장 높은 시간대에 보내는 것이 기존에 자주 사용하던 무난한 방법일 것입니다. 실제로 직접 만나 이야기를 나누었던 많은 마케터가 이 방식으로 캠페인을 설정하고 전송했습니다.

그렇지만 저희는 근본적인 의문이 생겼습니다.

“평균적으로 가장 반응률이 높은 시간대가, 모든 고객에게 가장 최적의 타이밍이 맞을까?”

그리고 이 의문을 토대로 ‘각 고객의 캠페인에 대한 반응 패턴을 보다 더 정교하게 분석하여, 각각 가장 반응률이 높은 시간에 캠페인을 발송할 수는 없을까?’하는 기술적인 해결 방법을 떠올려 봤습니다. 주변 고객들의 사례를 분석해 봐도 하루 및 생활 패턴에 따라 각종 알림 메시지를 확인하고 반응하는 시간대가 달랐기 때문입니다.

그래서 아래처럼 크게 3가지 유형을 놓고 가설을 세워봤습니다.

• 출근길에 카카오톡과 푸시 알림을 확인하는 고객

• 일과를 마치고 집에 도착해 휴대폰을 온 여러 메시지를 확인하는 고객

• 점심, 저녁 시간에 각종 알림을 확인하고, 혜택에 맞춰 틈틈이 쇼핑하는 고객

이렇게 가설을 분석해 보니 각 고객이 가장 반응할 확률이 높은 시간대가 모두 달랐습니다. 첫 번째 고객은 오전 시간이, 두 번째 고객은 7~8시 정도의 저녁 이후 시간이, 세 번째 고객은 12~1시, 6~7시 정도의 식사 시간이 가장 효율 좋은 시간대라는 걸 확인할 수 있었습니다.

‘그렇다면 각 고객의 플랫폼 내 행동 패턴을 파악하여 보다 더 적합한 시간에 보낸다면 각 캠페인의 오픈율과 전환율을 더욱 상승시킬 수 있지 않을까?’하는 판단이 들었습니다. 그래서 여러 CRM 마케터들과 만나 관련 이야기를 나누어 봤습니다.

개인화된 메시지 발송, 어떻게 접근할 것인가?

가설을 세워 분석한 것과 실제 상황은 조금 달랐습니다. 미팅 때 만난 마케터들은 주로 해외 마케팅 솔루션 ‘브레이즈(Braze)’를 쓰고 있었고, 저희가 세운 가설과 비슷한 ‘Intelligent Timing’ 기능 역시 탑재되어 있었습니다.

그렇지만 실제로 마케터들은 해당 기능을 알고 있는데도 불구하고 잘 사용하지 않고 있었습니다. 그 이유는 크게 2가지였습니다.

(1) ‘발송할 날짜와 시간대가 이미 정해져 있는 상황이라 그 안에서 조금 차이를 두는 것이 실제로 큰 효용이 있을지에 대한 의문이 있다.’

(2) ‘해당 기능이 줄 효용성에 비해 누구에게 언제 메시지가 발송되었는지 파악하기 어려워 기능의 가시성이 떨어진다.’

즉, 고객에게 메시지를 발송하는 행위는 안정성과 규칙성이 중요한데, 이에 대해 명확하게 알기 어려운 것이 해당 기능의 사용을 망설이게 했습니다. 또한 이를 감수하고서라도 활용한 만큼 성과에 대한 기대가 크지 않다는 점 역시 또 하나의 이유였습니다.

현장에서 일하는 마케터들의 불만 사항들을 알게 된 저희는 두 가지 문제를 해결할 수 있는 방법에 대해 고민했습니다.

(1) 단순히 시간대만 정하는 것이 아니라, 메시지를 보내는 일자까지 개인화를 해줄 수 없을까?

(2) 개인화된 메시지 발송 현황에 대해 보다 자세히 확인할 수 있도록 지원해 줄 수 없을까?

두 가지 문제 중 블럭스는 우선 첫 번째 문제를 해결하는 데 집중했습니다. 메시지를 보내는 시간과 일자를 모두 개인화해서 성과가 높아진다면 기능 사용이 조금 어려워도 테스트하고 싶은 마음이 들 것이라고 생각했기 때문입니다.

정형화된 메시지에서 개인화된 경험으로의 전환

대부분의 커머스 기업은 ‘고객 행동 기반 자동화 메시지’ 기능을 사용하고 있습니다. 이 기능은 ‘회원 가입 이후 첫 구매 유도 알림’, ‘장바구니에 담은 상품에 대한 구매 유도 알림’, ‘최근 구매한 상품과 유사한 상품에 대한 구매 유도 알림’ 등 고객의 플랫폼 행동을 기반으로 각종 재방문 및 구매 유도를 위한 메시지를 발송합니다.

저희는 이미 정형화된 자동화 메시지 기능에 두 가지 변화를 주었습니다.

(1) n일을 고객마다 다르게 설정한다.

(2) 재확인 알림을 보낼 때 단순히 장바구니 페이지 또는 고객이 장바구니에 담은 상품 상세 페이지가 아니라, 해당 상품과 유사한 상품도 함께 보이는 화면을 보낸다. 혹은 개인화 추천 기능을 활용해 해당 상품과 유사한 상품 중 고객이 좋아할 만한 상품들을 추천한 페이지를 보낸다.

이를 통해 고객이 커머스 플랫폼에 가입한 이후 행동에 따라 받는 메시지 경험을 더욱 풍성하고 정교하게 설계하고자 했습니다.

특히 고객 행동 패턴을 바탕으로 ‘언제, 어떻게, 무슨 메시지를 보내는 것이 적절한가?’하는 판단을 인공지능이 결정해 줄 수 있다면 모두에게 같은 ‘n일’을 적용한 메시지보다 훨씬 더 개인화된 경험을 제공할 것으로 판단했습니다.

‘AI Timing’이 적용된 자동화 메시지 예시

이처럼 고객마다 개인화된 메시지 발송 방식은 고객 경험을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이는 단순한 마케팅 활동을 넘어 고객과 깊은 관계를 형성하고, 궁극적으로 기업의 성과를 높이는 데 기여할 것입니다.

현재 블럭스는 고객 맞춤형 CRM 마케팅의 중요성을 인식하고, 이를 실현하기 위한 다양한 시도를 하고 있습니다. 앞에서 설명한 고객의 행동 패턴을 분석해 최적의 시간대와 일자에 맞춘 개인화된 메시지 발송 전략은 기존의 일률적인 접근 방식보다 훨씬 더 효과적입니다. 비록 유명 마케팅 솔루션에 비슷한 기능이 이미 존재하지만, 저희는 이를 더 정교하고 효율적으로 활용할 수 있는 방법을 찾아냈습니다.

앞으로도 블럭스는 지속적으로 고객의 행동 패턴을 연구하고, 이를 바탕으로 한 맞춤형 마케팅 전략을 개발하여 CRM 마케팅 업계를 선도할 것입니다. 기술의 발전과 함께 더욱 정교하고 개인화된 마케팅 접근 방식을 통해 고객 만족도를 높이고, 기업의 성공을 지원할 수 있도록 노력하겠습니다.