Intelligent Timing이 진화한다면?

캠페인 발송 타이밍 개인화, 이렇게 한 번 해보세요

Jenny Ku

Mar 24, 2024

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유저 행동 기반 자동화 메시지에 AI Timing을 탑재해보자!

안녕하세요, 인공지능 어시스턴트 Blux AI로 ‘클릭 한 번으로 초개인화’ 알림 경험을 제공하는 Blux Message의 PM 구민성입니다.

기술을 수단삼아 CRM 마케팅 메시지가 더 이상 유저들이 보고 무시하는 ‘광고’가 아닌 유저들에게 유의미한 ‘정보’로 느껴질 수 있도록 하는 데 집중하고 있습니다.

CRM 마케팅을 기획하고 집행하는 CRM 마케터들이라면 한 번 쯤 이런 고민 해보신 적 있을 것입니다.

"이 캠페인을 언제 보내는 것이 가장 효율이 좋을까?"

이 고민에 대한 해답을 어떻게 찾아야 할까요?

우선 이전 캠페인 발송 데이터를 기반으로, 유저들의 반응률이 가장 높은 시간대에 보내는 것이 하나의 방법일 것입니다. 실제로 직접 만나뵀던 많은 마케터분들이 이 방식으로 발송 시간을 설정하고 있었습니다.

하지만 저희는 근본적인 의문이 생겼습니다.

평균적으로 가장 반응률이 높은 시간대가, 모든 유저에게 가장 최적의 타이밍이 맞을까?

각 고객의 캠페인에 대한 반응 패턴을 보다 더 정교하게 분석하여, 각각 가장 반응률이 높은 시간에 캠페인을 발송할 수는 없을까?

몇 가지 case만 생각해보아도, 각 유저의 하루 일과 및 생활 패턴에 따라 푸시나 카카오톡 등의 광고를 확인하고 반응하는 시간대가 다를 것 같았습니다.

출근길에 카카오와 푸시를 확인하는 유저

일과를 마치고 집에 도착해 휴대폰을 제대로 확인하는 유저

점심시간,저녁시간에 알림들을 확인하고, 틈틈이 쇼핑하는 유저

위의 세가지 case를 놓고 가설적으로 생각해보았을 때 각 유저가 가장 반응할 확률이 높은 시간대는 모두 다릅니다. 첫번째 유저의 경우 오전 시간이, 두번째 유저는 7-8시 정도의 저녁 이후 시간이, 세번째 유저는 12시-1시, 6시-7시의 식사 시간이 가장 효율 좋은 시간대라고 할 수 있겠죠.

위와 같이, 각 유저의 플랫폼 내의 행동 패턴을 파악하여 보다 더 적합한 시간에 보낸다면 각 캠페인의 오픈율과 전환율을 더욱 상승시킬 수 있을 것입니다.

그래서 Braze와 같은 툴에서도 'Intelligent Timing'이라는 기능이 탑재되어 있습니다.

하지만 CRM 마케터분들을 만나뵙고 말씀을 나눠보니 브레이즈에 해당 기능이 있다는 것을 인지하고 있음에도 불구하고 잘 사용하고 계시지 않다고 말씀해주셨습니다.

그 이유는 크게는 2가지 였습니다.

1) 발송할 날짜는 정해져있고, 발송 가능한 시간대도 정해져있는데 그 안에서 조금의 차이를 두는 것이 실제로 큰 효용이 있을지에 대한 의문이 있다

2) 해당 기능이 가져와줄 수 있는 효용에 비해서, 기능의 가시성이 떨어져 쉽게 손이 가지 않는다 (누구에게 언제 메시지가 발송되었는지 파악하기 어렵다)

즉 정리하자면, 유저에게 메시지를 발송하는 행위는 안정성과 정합성이 중요한데 이에 대한 가시성이 부족하다는 점 / 이를 감수하고서라도 활용할 만큼 성과에 대한 기대 upside가 크지 않다는 점이 해당 기능 활용을 망설이는 요인인 것입니다.

그래서 저희 팀은 이러한 두가지 의문을 해결해줄 수 있는 방법이 없을까에 대해 생각해보았습니다.

문제 해결의 방향성은 아래와 같았습니다.

1) 단순히 하루 안에서 무슨 시간에 보내는 것이 가장 좋을 지를 결정해주는 것이 아니라, 메시지를 보내는 일자까지도 개인화를 해줄수는 없을까?

2) 발송 현황에 대해 보다 자세히 확인할 수 있도록 어떻게 지원해줄 수 있을까?

그 중에서도 저희는 1) 문제를 푸는 것에 더욱 집중했습니다. 1)의 문제 해결을 통해 성과에 대한 기대 upside가 커진다면, 가시성이 부족함을 감수하고서라도 해당 기능을 테스트해보고자 하는 생각이 생기지 않을까 하는 가설이 있었기 때문입니다.

유저 행동 기반 자동화 메시지에 AI Timing을 탑재해보자!

유저 행동 기반 자동화 메시지는 '장바구니에 담은 상품에 대한 구매 유도 알림', '최근 구매한 상품과 유사한 상품에 대한 구매 유도 알림', '회원가입 이후 첫 구매 유도 알림' 등 유저의 플랫폼 행동을 기반으로 이후 재방문 및 구매 유도를 위해 발송하는 메시지를 의미합니다.

대부분의 커머스 기업에서 위의 경우에 대한 자동화 메시지는 필수적으로 활용하고 있는 것 같았습니다.

대표적인 CRM 마케팅 효율화 솔루션인 Braze에서는 'Canvas'라는 기능을 통해 자동화 메시지를 만들 수 있습니다.

장바구니에 상품을 담은 유저를 대상으로 - N일 이내에 해당 상품을 구매하지 않은 경우 - 해당 상품에 대한 리마인드 알림을 보낸다 와 같은 자동화 메시지를 구성할 수 있는 것입니다.

블럭스는 여기서 2가지 변화를 주고자 했습니다.

1) N일을 유저마다 다르게 설정한다

2) 리마인드 알림을 보낼때 단순히 장바구니 페이지 또는 유저가 장바구니에 담은 상품 상세 페이지가 아니라, 해당 상품과 유사한 상품도 함께 담은 페이지를 보낸다 (혹은 해당 상품과 유사한 상품 중 유저가 좋아할 만한 상품들을 추천하여 개인화 추천상품 페이지를 보낸다)

이를 통해, 유저의 행동(ex. 장바구니 담기) 이후 유저가 받는 메시지 경험을 보다 풍성하고 정교하게 설계하고자 한 것입니다.

유저의 행동패턴을 바탕으로, 장바구니에 상품을 담은 이후 몇 일 이후에 메시지를 보내는 것이 적절할지를 그 때 그 때 인공지능이 결정해줄 수 있다면 일괄적으로 모두에게 같은 'N일'을 적용할 때 보다 개인화된 경험을 제공할 수 있을 것입니다.

구매 또한 마찬가지입니다. 유저가 A라는 상품을 구매했다고 했을 때, A라는 상품이 반복적으로 구매되는 재화라면 해당 유저가 그 상품을 어떤 주기로 구매하는지 인공지능이 예측하여 해당 시점에 맞게 알림을 보내줄 수 있습니다. 꼭 같은 상품에 대한 재구매가 아니더라도 유사한 상품에 대한 재구매가 발생할 것으로 예측되는 시간에 유사 상품들에 대한 메시지를 보내줄 수도 있을 것입니다.