1편- K-스타트업 마케터의 현실적인 개인화/자동화 마케팅 전략
K-스타트업 마케터의 현실적인 개인화/자동화 마케팅 전략 W.개발자/마케터
안녕하세요! 홈쇼핑모아 그로스마케터 장창명입니다. 오늘은 유료 솔루션 없이 푸시 클릭율 2배로 만든 개인화/자동화 푸시에 대해 알아보고자 합니다. 자동화푸시는 마케팅 자동화의 한 영역중에 하나인데요.
자세히 말씀드리면 마케팅 자동화(Marketing Automation)는 다양한 마케팅 채널(푸시), 프로세스를 자동으로 관리하는 기술입니다. 이를 통해 마케터는 수동 작업에서 벗어나 창의적인 작업이나 다른 마케팅 전략에 더 많은 시간을 할애할 수 있어 효과적이고 효율적인 마케팅 활동을 펼칠 수 있게 도와줍니다.
유료솔루션이 없다면, 각자의 푸시어드민(백오피스) 환경에 맞춰 고객에게 시간/타겟/ 등 정해진 기능 안에서 담당자들 관점에 따라 푸시를 전달하는 수준에 머무르고 있습니다. 기술의 발전으로 현재는 데이터 분석과 기술의 적용으로 고객 개인에게 맞춤형 메시지를 자동으로 보내는 것도 가능하게 되었습니다. 고객의 니즈와 행동에 맞춰 메시지를 전달하는 것은 마케팅 자동화의 궁극적인 목표로 이는 유저와 브랜드간의 관계를 긴밀하게 구축하고 실제 구매 전환율을 높이는 데 큰 도움이 됩니다.
특히 스타트업의 경우, 비싼 유료 마케팅 자동화 솔루션에 대한 접근성이 낮아 자체 개발력으로 마케팅 자동화 시스템을 구축해야 하는 어려움을 겪을 수 있는데요. 이는 시간과 비용 면에서 큰 부담이 될 수 있지만, 장기적인 관점에서 바라보고 효과적인 마케팅 전략을 기반으로 개인화/자동화 시스템을 구축한다면 장기적으로 큰 이익을 얻을 수 있습니다.
이밖에 마케터나 서비스 입장에서도 시간과 리소스를 절약하게 해주어 비즈니스 전략 구축과 발전에 집중할 수 있게 합니다. 이를 통해 매출과 ROI를 증대시키는 효과를 기대해 볼수 있습니다.
지금부터 모바일 홈쇼핑 플랫폼 ‘홈쇼핑모아’에서 자동화솔루션을 도입하도록 도움주신 개발자분과 어떻게 협업하였고, 어떻게 2배의 푸시클릭율을 만들었는지 구체적인 전략과 방법에 대해 톺아보는 시간을 가져보겠습니다.
PART 1에서는 마케터 관점에서 설명드리고, PART 2에서는 함께 작업한 개발자분의 기술적 측면에 대해 다뤄보는 시간을 가지도록 겠습니다.
개인화/자동화를 서비스의 사용자 시나리오를 바탕으로 Trigger 포인트를 찾고, 고객의 인게이지먼트를 높일 수 있는 지점의 콘텐츠 발굴해 푸시가 발송되도록 중점을 두었습니다. 이를 위해 총 6가지의 프로세스 단계로 개인화/자동화 푸시를 구축하고 진행하였습니다. 한가지 예로, 장바구니에 상품을 담고 1~2시간 내에 구매하지 않을 때 리마인드 푸시를 보내는 것을 예로 들어볼 수 있습니다. 푸시고도화와 자동화 푸시를 설계 하기위해 다음과 같이 전략과 마일스톤을 수립하여 진행했습니다.
데이터 수집: 고객의 행동 데이터, 구매 이력, 상호작용 로그 등을 수집
세분화 기준 설정: 연령, 성별, 구매 이력, 앱 방문 빈도 등 다양한 기준으로 고객을 세분화
코호트 분석: 특정 기간 동안 고객의 행동 패턴을 분석하여 유사한 행동을 보이는 그룹을 식별
LTV 설계 및 활용 : 서비스 내 LTV 설계를 위해 유저들의 행동패턴과 서비스 BM 에 맞춰 LTV 설계 및 구축 따라서, 어떤 유저가 실제로 우리 서비스내에서 소통하고 얼마나 많은 수익을 창출할 수 있는지를 예측하였습니다. 이를 통해 푸시의 타겟팅/CRM 전략을 수립하고 마케팅 예산을 효율적으로 배분하고 설계하였습니다.
사용자 시나리오 정의: 고객의 주요 행동 경로를 정의하고 트리거 포인트를 지정합니다. 예를 들어, 장바구니에 상품을 추가하고 일정 기간/시간 내 구매하지 않는 경우를 트리거로 설정하는 방식으로 진행
메시지 전략 개발: 각 트리거 포인트에 따른 개인화된 메시지를 설계 하고 테스트
콘텐츠 개발: 트리거에 맞는 매력적이고 설득력 있는 메시지 콘텐츠를 지속적으로 디벨롭
A/B 테스트: 두 가지 버전의 콘텐츠를 비교하여 어떤 버전이 더 나은 성과를 내는지 확인 어떤 메시지가 더 효과적인지 테스트 *목표설정→가설수립→변수선택→샘플 모수분할→테스트설계 →실험 → 데이터 분석→적용
앞서 말씀 드렸지만, 마케팅에는 정답이 없는것 같습니다. 모든 상황과 서비스에 따라 결과가 다르며, 한때 정답이라고 생각했던 크리에이티브가 더 이상 유효하지 않게 되는 경우도 많습니다. 따라서, 마케팅에서 A/B 테스트는 평생의 과제이자 마케터의 숙명이 아닐까 싶습니다. 하지만, 콘텐츠 및 메시지 제작을 위해 몇가지 적용했던 방법론(HOW TO)과 사례를 들고자 합니다. 위 예시 이미에 나와 있는 푸시 알림의 CTR(클릭률) 데이터를 분석한 결과, "쿠폰"이라는 단어 대신 "선물"을 사용한 메시지들이 상대적으로 높은 클릭률을 보이는 것을 확인할 수 있습니다. 해당 A/B테스트와 실험과 인사이트 기반으로 계속해서 {개인화}/[자동화] 포인트의 방향성을 잡고 디벨롭해 나갔습니다.
1) 개인화된 메시지 사용
고객의 이름이나 최근 구매 이력 등을 활용하여 개인화된 메시지를 보냅니다. 이는 고객에게 더 큰 관심을 받고 있다는 느낌을 줍니다.
예시: "{고객님 존함}, 감사의 마음을 담아 선물을 준비했어요."
2)감성적 요소 강화
"선물"이라는 단어는 "쿠폰"보다 감성적 연결을 강화 포인트로 잡았습니다. 이는 고객이 더 큰 감동을 느끼고 행동으로 이어질 가능성을 높여주었습니다.
예시: " 특별한 혜택이 담긴 선물을 지금 확인하세요!"
3) 긴급성과 한정성 부여
* 심리학적 손실 회피 (Loss Aversion) 손실 회피는 사람들은 얻는 것보다 잃는 것을 더 강하게 싫어하는 심리적 경향을 말합니다. 이는 마케팅에서 긴급성과 한정성을 강조하는 데 자주 사용됩니다.
"지금", "한정 수량", "오늘만" 등의 단어를 사용하여 긴급성을 강조하면 고객이 즉시 행동하도록 유도할 수 있습니다.
예시: " 지금 접속하고 특별한 선물을 받아가세요! {한정 수량}"
4) 명확한 행동 유도
고객이 해야 할 다음 행동을 명확히 지시합니다. 클릭, 앱 열기, 페이지 방문 등 구체적인 행동을 유도하는 문구를 사용합니다.
예시: "지금 바로 클릭하고 선물을 확인하세요!"
5) 심리학적 요인- 사회적 증거 (Social Proof)
사회적 증거는 사람들이 다른 사람들이 하는 행동을 보고 자신의 행동을 결정하는 심리적 현상입니다. 이는 특히 사람들이 불확실한 상황에서 올바른 행동 방침을 결정하려 할 때 더욱 강하게 작용합니다.
적용:
예) "무료 과일 {30,000}명이 받아갔어요!" *{무료과일 수확인원} 예) 모아농장 과일 키우기 서비스 라는 메시지는 많은 사람들이 이미 이 행동(참여)을 했다는 것을 보여줌에 따라 신뢰감을 줬습니다. 고객은 "다른 사람들도 무료로 받아갔으니 나도 참여해도 되겠구나"라고 생각하게 됩니다. *{수확명수} 개인화
6) 심리학적 요인- 동조 현상 (Herd Behavior)
동조 현상은 사람들이 다수가 하는 행동을 따라 하려는 경향을 말합니다. 다수가 하는 행동을 따르면 안전할 가능성이 높다고 판단하는 경향이 있습니다. 그래서 커머스에서는 우리가 구매를 할때 리뷰를 찾아보거나 신뢰가 가는 인플루언서의 제품추천과 후기를 찾아보는 이유도 여기에 있습니다. 특히 새로운 제품이나 서비스를 처음 접하는 사람들에게 효과적이며 소비자는 다수의 선택을 신뢰하고 그 행동을 따르려는 경향이 있는 심리학적 요인을 활용했습니다. 구매/행동 결정과 관련하여, 소비자들은 다른 사람들의 경험과 평가를 통해 제품이나 서비스의 가치를 판단하려는 경향이 크다고 합니다.
온라인 쇼핑에서 리뷰는 제품의 품질이나 서비스에 대한 사회적 증거를 확인하고 자신도 동일한 선택을 해도 되겠다는 안도감을 주게되죠. 따라서, 푸시 카피를 통해 긍정적인 다수의 의견을 보여준 후 이미 검증된 선택을 따를 수 있도록 적절한 후킹 메시지와 함께 푸시 메시지에 녹이는 방법도 활용했었습니다.
적용:
“벌써?! {60,000} 개가 무료로 수확했어요.” 라는 메시지는 다수가 이미 이 활동에 참여해 혜택을 받고 있음을 나타내어 참여하지 못한 다른 유저들이 이 대열에 합류하도록 유도하였습니다. *{작물수확수} 개인화
대략적으로 크게 6가지 방법과 그 외의 전략을 가지고 계속해서 콘텐츠 및 메시지를 제작하고 이러한 것들이 다크패턴이 되지 않도록 지속적으로 조율하며 부족한점은 개선해 나가고 있습니다.
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푸시 플랫폼 설정: 선택한 마케팅 자동화 도구(예: Braze, Salesforce Marketing Cloud 등)에 메시지와 트리거를 설정합니다. 따로 유료솔루션 도구가 없어 자체 개발 솔루션을 만들어 진행 예) 부디베이스
자동화/개인화 푸시 테스트 및 최적화: 소규모 그룹을 대상으로 초기 푸시를 실행하고 데이터를 분석하여 메시지와 시나리오를 조정하고 테스트
데이터 분석: 전환율, 반응률, 광고 수신 동의 거부율(철회율) 등을 마케팅 데이터 지표 분석
성능 평가: 설정한 KPI &가드레일 지표를 바탕으로 성과를 평가하고, 필요에 따라 푸시 개인화/자동화 조정
푸시노이즈 모니터링 : 홈쇼핑 고객은 평균 적게는 10개~20개 이상의 푸시 알림을 받습니다. 하지만, 푸시 알림의 클릭율은 평균적으로 2% 미만인 넘기지 못하는 경우가 대부분입니다. 예로 들자면 100명 중 오직 2명만이 푸시에 관심있어 유입된 유저이며, 나머지 클릭 하지 않은 98명에 유저분들은 해당 푸시가 노이즈임을 뜻할수 있습니다. 그런 유저들을 위해 조금 더 고객들의 LTV 기준 관심 있는 정보의 푸시를 전달하기 위해 계속해서 디벨롭을 진행하고 있습니다.
지속적인 A/B 테스트: 다양한 메시지와 콘텐츠/유저기반 지속적으로 테스트하며 최적의 방식을 찾기
학습 및 적용: 효과적인 전략과 덜 효과적인 전략을 분석하고, 새로운 데이터와 트렌드를 반영하여 지속적으로 개선 ~ing
6가지의 프로세스 완료 후, 현재는 푸시발송 후 전환율 등의 데이터를 지속적으로 확인하고 디벨롭 해나가고 있습니다. 데이터를 통해 자동화 푸시 메시지의 효율을 측정하고 조금씩 메시지 또는 Trigger 포인트를 바꿔가며 푸시메시지의 효율을 극대화할 수 있는 방식으로 개선해 나가고 있습니다.
푸시는 약간의 메시지 차이로도 효율이 많이 달라지기 때문에 섬세한 터치와 지속적 실험이 반드시 필요한 영역이라 생각되어집니다. 데이터 확인 시 놓치지 말아야 할 점은 푸시의 효율 뿐 아니라 이 메시지를 통해 광고 수신동의 Opt-out(거부) 유저가 얼마나 늘어나는지도 확인하고 있습니다. 고객에게 불필요한 메시지를 전달하게 되면 opt-out(거부)이 늘 수밖에 없기 때문에 가드레일 지표를 설정하고 결과를 모니터링 하는것도 CRM의 한 미션을 놓고 진행하고 있습니다.
앞서 말씀드린 바와 같이, 마케팅에는 절대적인 모범 정답은 없다고 생각합니다. 모든 상황과 조건에 따라 결과는 달라지며, 한때 최적의 해결책으로 여겨졌던 크리에이티브가 시간이 지나면서 효과를 잃는 경우도 빈번합니다. 이러한 이유로 마케팅에서 A/B 테스트는 평생의 과제이자, 마케터의 숙명이라 생각하고 계속해서 개선해나가고 있습니다.
2편에서는 마케팅 푸시 개인화/자동화 기획과 개발자 분과 어떤 기술적인 협업을 했는지 자세히 다뤄보도록 하겠습니다.
https://brunch.co.kr/@f1f75b7743d443a/72