CRM 마케팅 최적의 메시지 발송 빈도 결정하기(1)
최적 제어 이론(Optimal Control Theory) 기반 접근
CRM 마케팅에서 최적의 메시지 발송 빈도란?
CRM 마케팅에서 메시지 발송 빈도는 단순한 고객 소통을 넘어 전환율과 매출 성과에 직접적인 영향을 미치는 핵심 요소입니다. 너무 자주 발송하면 고객 피로도가 증가하여 수신 거부율이 높아질 위험이 있고, 반대로 발송 빈도가 너무 낮으면 고객의 관심이 감소하여 매출 기회를 놓칠 수 있습니다.
그렇다면, 최적의 메시지 발송 빈도는 어떻게 결정할 수 있을까요?
기존의 경험적 감각이나 단순한 A/B 테스트를 활용해 적정 빈도를 찾는 것이 일반적이지만, 데이터 분석 기법을 활용하여 더 정교하게 최적의 발송 빈도를 결정할 수 있습니다.
오늘은 CRM 마케팅에서 최적의 메시지 발송 빈도를 결정하는데, 도움을 주는 방법론에 대해 개괄적인 설명과 함께 첫 번째 방법으로 최적 제어 이론(Optimal Control Theory)을 활용한 접근법을 소개하려고 합니다.
이 방법은 고객의 실시간 반응 데이터를 반영하여 메시지 발송 빈도를 지속적으로 최적화하는 기법으로, 단순한 고정 빈도가 아닌, 고객별 행동 패턴을 고려한 동적 메시지 조정이 가능합니다. 이를 통해 수신 거부율을 최소화하면서 장기적인 고객 가치를 극대화할 수 있는 CRM 마케팅 전략을 구축할 수 있습니다.
하루에도 소비자는 여러 서비스에서 많은 메시지를 수신합니다CRM 마케팅 메시지 최적화에 적용해 볼 수 있는 방법론
CRM 마케팅에서 적절한 메시지 발송 빈도를 결정하는 것은 매우 중요한 최적화 문제이며, A/B 테스트 외에도 다양한 데이터 분석 방법과 모델을 활용할 수 있습니다. 아래와 같은 방법들이 적절한 메시지 발송량을 도출하는 데 도움이 될 수 있습니다.
최적 제어 이론(Optimal Control Theory) 기반 접근
A/B 테스트는 고정된 실험 조건에서 메시지 발송 전략을 비교하는 데 유용하지만, 시간이 지나면서 고객 행동이 변화하는 점을 반영하기 어렵다는 한계가 있습니다. 예를 들어, A/B 테스트에서는 특정 기간 동안 "하루 1회 vs. 3일에 1회 메시지 발송"을 비교할 수 있지만, 시간이 지나면서 고객이 메시지에 익숙해지거나 피로도를 느끼는 변화를 반영하지 못합니다.
최적 제어 이론(Optimal Control Theory)은 이러한 문제를 해결하는 대안으로, 고객의 실시간 반응을 반영하여 메시지 발송 전략을 지속적으로 최적화하는 방법론입니다.
✔️ 목표 함수 설정
: 고객의 장기적인 가치를 극대화하기 위한 목표 설정 (예: 수신 거부율 최소화 + 장기적 구매율 최대화)
✔️ 제어 변수
: 메시지 발송 빈도 및 채널 선택
✔️ 상태 변수
: 고객의 현재 반응 상태 (최근 반응 여부, 클릭 여부, 구매 이력 등)
✔️ 수학적 최적화 기법 사용
: 동적 프로그래밍, 벨만 방정식 등을 활용하여 최적의 메시지 발송 정책을 도출
예: 메시지를 너무 자주 보내면 고객 피로도가 증가하고, 너무 적게 보내면 매출 기회가 줄어드므로 최적의 균형점을 동적으로 찾는 방식
다중 무작위 대조군 실험(Multi-Armed Bandit, MAB)
A/B 테스트는 고정된 실험 설계가 필요하지만, Multi-Armed Bandit (MAB) 알고리즘을 활용하면 고객 반응 데이터를 실시간으로 반영하여 최적의 메시지 발송 빈도를 동적으로 조정할 수 있습니다.
✔️ 탐색(Exploration) vs. 활용(Exploitation) 전략을 조정
메시지를 자주 보내는 그룹과 덜 보내는 그룹을 지속적으로 비교
클릭률과 구매율이 높은 그룹을 자동으로 더 많이 선택하는 방식
Multi-Armed Bandit (MAB) 알고리즘을 이해하기 쉽게 � 슬롯머신(One-Armed Bandit)에 비유해 보겠습니다. 슬롯머신에는 여러 개의 레버(Arm)가 있고, 각각의 레버를 당길 때마다 다른 보상(Reward)이 주어집니다. 하지만, 어느 레버가 가장 높은 보상을 줄지는 미리 알 수 없습니다.
MAB 알고리즘은 이 상황에서 두 가지 전략을 조합하여 최적의 선택을 찾아갑니다.
탐색(Exploration): 여러 레버를 당겨보며 어떤 레버가 가장 높은 보상을 주는지 학습
활용(Exploitation): 탐색을 통해 얻은 정보를 활용하여 높은 보상을 주는 레버를 더 자주 선택
이 개념을 CRM 메시지 발송에 적용하면, 초기에는 다양한 발송 빈도를 실험(탐색)하고, 시간이 지남에 따라 효과적인 빈도를 점점 더 많이 활용하는 방식으로 최적화할 수 있습니다.
어떤 메시지 발송 빈도가 가장 높은 클릭률을 가져오는지 모를 때,
처음에는 여러 개의 발송 빈도를 테스트(탐색) 해보고,
시간이 지나면서 가장 효과적인 발송 빈도를 점점 더 많이 사용(활용) 하는 방식
✔️ Thompson Sampling, UCB(Upper Confidence Bound) 같은 알고리즘 활용
(*위 알고리즘 및 MAB에 대해서는 다음 글에서 더 자세히 다룰 예정입니다.)
생존 분석(Survival Analysis) 활용
CRM 마케팅에서 고객 이탈을 예측하고, 최적의 메시지 빈도를 찾는 데 생존 분석이 효과적으로 사용될 수 있습니다.
✔️ Kaplan-Meier 추정법을 사용해 특정 메시지 빈도에서 고객 이탈률(수신 거부율)이 급증하는 지점을 분석
✔️ Cox 비례위험 모델을 활용하여 메시지 발송 빈도가 고객 이탈(구독 해지, 수신 거부) 확률에 미치는 영향을 정량적으로 평가
✔️ 이벤트 발생률 예측: 특정 발송 빈도가 고객의 구매 전환율에 미치는 영향을 분석하여, 최적의 메시지량을 도출
예: "하루에 3번 이상 메시지를 보내면 수신 거부율이 20% 증가" 같은 인사이트 도출
강화학습(Reinforcement Learning, RL) 기반 최적화
메시지 발송을 최적의 타이밍과 빈도로 조정하기 위해 강화학습(RL)을 활용할 수도 있습니다.
✔️ Markov Decision Process (MDP)를 정의하여 고객의 반응(클릭, 구매, 거부 등)에 따라 발송 전략을 조정
✔️ Q-Learning, Deep Q-Network (DQN) 등 활용하여 장기적인 수익 극대화
✔️ Reward Function: 고객 유지율, 매출, 수신 거부율을 반영한 보상 설계
예: 고객의 과거 반응 패턴을 학습하여 "이 고객에게는 3일마다 메시지를 보내는 것이 최적" 같은 맞춤형 발송 전략 도출 가능
베이지안 최적화(Bayesian Optimization) 활용
A/B 테스트를 여러 번 반복하는 대신, 베이지안 최적화를 활용하면 적은 실험 횟수로 최적의 메시지 빈도를 도출할 수 있습니다.
✔️ 메시지 발송 빈도를 연속적인 변수로 설정하여, Gaussian Process 기반으로 최적의 값을 찾음
✔️ 기존 A/B 테스트보다 빠르게 최적점을 찾을 수 있어 비용 절감 가능
예: 메시지를 1~7일 간격으로 발송하면서, 고객 반응 데이터를 바탕으로 가장 효과적인 발송 빈도를 자동으로 찾음
위 내용을 표로 아래와 같이 간단히 정리해 볼 수 있습니다.
최적 제어 이론(Optimal Control Theory) 기반 메시지 발송 최적화
앞에서 살펴본 다양한 데이터 분석 방법 중 최적 제어 이론(Optimal Control Theory) 은 장기적인 고객 가치를 고려하면서 메시지 발송 빈도를 최적화하는 강력한 기법입니다. 이번에는 최적 제어 이론이 무엇인지, 그리고 이를 CRM 마케팅에 어떻게 적용할 수 있는지 구체적으로 알아보도록 하겠습니다.
최적 제어 이론이란?
최적 제어 이론(Optimal Control Theory) 은 시간에 따라 변화하는 시스템에서 최적의 의사결정을 내리는 기법입니다. CRM 마케팅에서 최적 제어 이론을 활용하면, 고객의 행동이 시간에 따라 변화하는 점을 고려하여, 가장 적절한 시점과 빈도로 메시지를 자동 조정할 수 있습니다.
기존 A/B 테스트는 "이 메시지를 3일마다 보내는 것이 나을까, 5일마다 보내는 것이 나을까?"처럼 정적인(Static) 실험 방식으로 최적 빈도를 찾습니다. 반면, 최적 제어 이론은 고객 개개인의 반응 데이터를 실시간으로 분석하여, "이 고객은 3일마다 메시지를 보내는 것이 최적이지만, 저 고객은 5일마다 보내는 것이 최적"처럼 동적(Dynamic)으로 조정합니다.
즉, A/B 테스트가 하나의 최적 해를 찾는 방식이라면, 최적 제어 이론은 고객별로 최적의 맞춤형 해를 지속적으로 업데이트하는 방식입니다.
CRM 마케팅에서 최적 제어 이론 적용 방법
CRM 마케팅에서 최적 제어 이론을 적용하려면, 다음과 같은 요소를 정의해야 합니다.
✅ (1) 고객 상태(State) 정의
고객의 상태를 다음과 같이 정의할 수 있습니다.
S0 (반응 없음)
S1 (클릭)
S2 (구매)
S3 (수신 거부)
각 고객은 메시지를 받을 때마다 다음 상태로 이동할 확률이 다릅니다. 예를 들어, 메시지를 보낸 후 60%의 확률로 클릭하고(S1), 10%의 확률로 구매(S2), 5%의 확률로 수신 거부(S3) 할 수 있습니다.
✅ (2) 행동(Action) 정의
각 고객 상태에서 선택할 수 있는 행동(액션)은 다음과 같습니다.
A0: 메시지 발송 안 함
A1: 1회 메시지 발송
A2: 2회 메시지 발송
어떤 행동을 선택하느냐에 따라 고객의 상태 변화 확률이 달라집니다.
예를 들어,
A1 (1회 발송) 시 클릭할 확률: 30%, 구매 확률: 10%, 수신 거부 확률: 5%
A2 (2회 발송) 시 클릭할 확률: 40%, 구매 확률: 15%, 수신 거부 확률: 10%
메시지를 너무 자주 보내면 고객 피로도가 증가하여 수신 거부율이 높아질 가능성이 있습니다.
✅ (3) 보상(Reward) 설정
각 행동에 대한 보상 값을 설정해야 합니다.
클릭(S1)하면 +5점
구매(S2)하면 +10점
수신 거부(S3)되면 -20점 (큰 손실)
이렇게 설정하면, 메시지를 너무 자주 보내서 고객이 수신 거부하는 것은 큰 손실로 반영됩니다.
✅ (4) 최적 정책 도출 (벨만 방정식 적용)
벨만 방정식(Bellman Equation)을 활용하여 장기적으로 가장 높은 보상을 주는 메시지 발송 전략을 찾습니다.
벨만 방정식을 적용한 Python 코드도 함께 소개하면 다음과 같습니다.
위 코드를 통해 도출된 최적 메시지 발송 정책은 아래와 같습니다.
가상의 예시이긴 하지만, 위 정책을 해석하여 실무에 적용한다면 아래의 사항을 고려해 볼 수 있습니다.
(1) 반응 없는 고객(0) → 1회 메시지 발송
✔️ 무반응 고객에게 너무 많은 메시지를 보내지 않고, 1회 정도 추가 발송하여 관심을 유도
(2) 클릭한 고객(1) → 2회 메시지 발송
✔️ 이미 관심을 보인 고객이므로 구매 유도를 위한 추가 메시지 2회 발송
(3) 구매한 고객(2) → 1회 메시지 발송
✔️ 구매한 고객에게는 재구매 또는 크로스셀링(연관 상품 추천) 메시지 1회 발송
✔️ 불필요한 피로도를 줄이기 위해 1회만 발송하고, 이후 자동 중단
(4) 수신 거부한 고객(3) → 메시지 발송 안 함
✔️ 추가 메시지 발송 금지 (해당 채널로 메시지 발송 불가, 대신 다른 채널 활용)
최적 제어 이론 적용 방식
Step 1: 특정 기간(예: 최근 7일) 동안의 고객 반응 데이터를 수집
✔️ 고객이 최근 7일 동안 보인 행동 데이터(클릭, 구매, 수신 거부 등)를 기반으로 고객 상태(State)를 정의
State 0: 메시지 클릭 없음
State 1: 메시지 클릭
State 2: 구매
State 3: 수신 거부
Step 2: 벨만 방정식을 활용해 최적 메시지 발송 정책 생성
✔️ 특정 기간 동안의 데이터 기반으로 벨만 방정식을 적용하여 최적 메시지 발송 정책을 계산
✔️ 즉, 각 상태(State)에서 특정 행동(Action, 메시지 발송 횟수)에 대한 최적 보상(Reward)을 동적으로 업데이트
✔️ 새로운 고객 데이터가 들어오면, 정책을 다시 최적화하여 최신 상태 반영
Step 3: 고객별 상태(State)에 따라 메시지 발송량 차등 적용
✔️ 벨만 방정식으로 계산된 최적 정책을 바탕으로 각 고객 상태(State)에 맞는 최적 메시지 발송 횟수를 적용
예제 결과:
State 0 (반응 없음) → 1회 메시지 발송
State 1 (클릭) → 2회 메시지 발송
State 2 (구매) → 1회 메시지 발송
State 3 (수신 거부) → 0회 발송 (발송 중단)
Step 4: 새로운 데이터가 쌓이면 정책 업데이트 (Dynamic Optimization)
✔️ 특정 주기마다(예: 매주, 매월) 새로운 고객 행동 데이터를 반영하여 벨만 방정식을 다시 계산
✔️ 최적 정책이 자동으로 업데이트되므로, 고객 반응이 변하면 메시지 발송 전략도 동적으로 변경됨
✔️ 이 과정이 반복되면서 고객 반응을 최대한 고려한 최적 메시지 발송 전략이 유지됨
오늘 소개한 최적 제어 이론의 핵심 개념은 아래와 같이 다시 정리할 수 있습니다.
1. 정책(Policy)은 고정적이지 않고, 특정 기간마다 벨만 방정식을 통해 최적화하여 갱신
2. 고객별 상태(State) 값에 따라 동적으로 메시지 발송량을 조정
3. 이 과정을 반복하면서 실시간으로 최적 메시지 발송 정책을 지속적으로 개선
4. 즉, 최적 제어 이론(Optimal Control Theory)을 적용하여 CRM 마케팅 메시지를 동적으로 운영
CRM 마케팅에서 최적 제어 이론을 활용하면, 고객 반응을 실시간으로 반영하여 메시지 발송 정책을 자동 최적화할 수 있습니다. 기존의 정적인 A/B 테스트 방식과 비교하면, 최적 제어 이론은 실시간 데이터 기반의 동적 최적화가 가능하며, 고객별 맞춤형 메시지 발송 전략을 구현할 수 있다는 강점이 있습니다.
다음 글에서는 Multi-Armed Bandit (MAB) 알고리즘을 활용하여, 실시간 데이터 학습을 통해 메시지 발송 빈도를 최적화하는 방법을 알아보겠습니다
