맥싸이트-픽
수능이 변하지 않는 이유: 기술을 보는 인간의 마음
Team MAXONOMY ・ 2025.11.17
지난 2025년 11월 13일 전국 대학수학능력시험이 치뤄졌습니다. 맥사이트픽을 통해 전국의 수험생 여러분들에게 수고했다는 말을 전합니다. 정말 고생하셨습니다! 원하는 결과 있기를 바랍니다.😀
고3 수험생들을 포함해 수능시험 응시자들은 매년 11월 만반의 준비를 마치고 수험장으로 향합니다. 짧게는 몇 개월부터 길게는 수여년 간 한 시험을 준비하기 위해 노력을 들입니다. 그렇다보니 수능은 그 노력이 결실을 맺는 마치 유년시절의 종지부처럼 느껴지기까지 합니다.
진화하지 않는 수능
수능 시험에 응시하기 위한 준비물은 거의 초창기 수능과 비교해보아도 변함이 없습니다. 종이 시험지에 쓸 필기구들, 점심 식사 그리고 시험장 반입이 가능한 아날로그 수능 시계 정도를 준비해야 하죠. 시험을 응시하는 시간 동안에 통신이 가능한 전자기기를 소지하는 것만으로도 부정행위로 간주됩니다. 그렇게 한국의 학생들은 교실에 앉아 필기구를 이용해 직접 손으로 문제를 풀고 종이 시험지를 넘겨왔습니다. 그리고 앞으로도 이러한 방식이 변화할지는 아직 미지수 입니다. AI 시대가 도래했고, 코딩 교육 확대와 디지털 디바이스의 활용 등 공공 교육환경이 혁신을 계속 시도하고 있는 지금도 말입니다.
수능은 연 중 단 한 번, 아날로그 방식으로만 응시 가능합니다. 오래 전부터 토익과 토플 등 응시자 규모가 큰 시험은 컴퓨터 기반 시험, CBT(Computer Based Testing) 방식으로 바뀌었고, 응시 장소에 감독관이 없어도 온라인 감독을 가능하게 하는 AI proctoring와 같은 기능이 도입되고 있죠. 이는 현재 수능 시험 방식과 확연히 비교되는 부분입니다. 그렇다면 무엇이 한국의 수능 시험 방식이 바꾸는것을 막고 있을까요?
디지털 수능, AI 수능 도입? 글쎄…
여전히 종이로 된 수능시험을 치뤄야 하는 이유는 다름 아닌 ‘심리적 속도’ 때문으로 보입니다. 다시 말해, 대중은 갑자기 컴퓨터를 통해 수능시험 응시를 한다는 것 자체를 받아들일 준비가 안되어 있는 것입니다. 새로운 기술이 더 나은 환경과 더 공정한 시험을 제공하고, 시험장에서 발생하는 수 많은 변수를 적절히 대응할 수 있는지 의구심을 떨칠 수 없다는 것이죠. 시험을 치러야 하는 응시자는 컴퓨터가 아닌 사람이니까요.
1년에 단 한 번뿐인 시험이기 때문에 단 하나의 구멍도 용납되지 않습니다. 당장 디지털 수능이나 AI 수능을 도입한다고 하였을 때, 생각해야 할 문제가 한 두개가 아니죠. 동시간대에 수 십만명의 시험 응시자들의 부정행위를 실시간 정확히 감시하는게 가능한지, 시험 응시자 중 부정 응시자는 없는지, 컴퓨터를 통해 제출하는 응시자들의 답이 정상적으로 기록되는지 등 문제가 없을 것이란 확신을 주지 못합니다. 또한 AI의 눈을 속여, 부정행위를 가능하게 하는 방법들 또한 분명 발견될 수 밖에 없을 것이구요.
하지만 감독관의 실수, 부정 논란 또한 매년 일어나고 있는 문제입니다. 중요한 시험일 수록 사람보다는 시스템과 도구에 의존하는 것이 공평한 시험을 만드는 길입니다. 앞으로 태어날 디지털, AI 세대들에게 종이와 펜은 구시대적 산물로 여겨질지도 모르는 일입니다. 쉽지 않은 여정이 되겠지만, 디지털 수능 혹은 AI 수능 도입은 장기적으로 우리가 가야 될 방향임은 확실해보입니다.
필적 확인 문구와 AI 시대의 따뜻함
수능 시험은 대리 응시를 방지하기 위한 수단으로 답안지에 필적 확인 문구를 작성하고 있습니다. 필적 확인 문구는 2005학년도 수능에서 수험생 약 300명의 대규모 부정행위가 전국에서 적발됨에따라 2006학년도 6월 모의 평가로 도입된 이후 꾸준히 운영되고 있는데요. 필적 확인 문구는 응시자의 필적이 잘 확인될 수 있는 문장으로 매년 수능출제위원들에 의해 정해집니다. 또한 단순히 필적 구분에만 용이한 문장을 선택하는 것이 아닌, 수험생에게 긍정적인 메시지를 담아 신중히 살펴 출제하는 것이 일종의 관례가 되었습니다.
AI를 통해 시험 응시 방식이 바뀐다면, 더 이상 이런 필적 확인 문구를 통한 응시자 확인은 필요하지 않을 것입니다. 어떻게 보면 불필요한 시험 절차를 간소화한 것이라 볼 수 있지만, 한편으로는 수험생을 위한 따뜻한 한마디가 사라지는 것일지도 모릅니다.
AI가 모든 것을 대체하는 지금, 따뜻한 인간성은 어디서 찾아야 할까요? AI가 인간의 따뜻함 마저 그대로 재현해낸다고 한들 그것이 진정한 따뜻함일까요? 직접 만든 쿠키가 비록 공장 쿠키와 맛이 크게 다르지 않아도 우리는 감동을 느낍니다. ‘사람이 직접 만들었다’는 사실을 알고 먹으니까요. 아무리 발달한 AI라도 ‘AI가 만들었다’라는 사실 자체는 바꿀 수 없습니다. 거기서 오는 공허함을 우리는 어떻게 달래야 할까요. 혹은 굳이 달랠 필요가 없을까요?
수능을 보며, 우리의 마케팅이 배울 것은
마찬가지로 디지털 마케팅은 이러한 현상과 교차점이 있습니다. 새로운 트렌드와 콘셉트를 고객에게 전달할 때 중요한 것은, 단순 “빠름”이 전부가 아니라는 것인데요. 요소를 소비자가 마음 편히 받아들일 수 있는가를 따져보아야 합니다.
기술이 빨라지면 마케팅도 빨라져야 한다고 생각하기 쉽지만, 실제로 기술을 받아들이는 소비자의 마음은 기술보다 조금 느리게 움직이는게 사실입니다. 새로운 기술과 문화에 관심이 많은 얼리어답터 소비자들이 증가하고 있긴 하지만 이들 역시 무조건적으로 새로운 기술을 지지하지는 않습니다.
기술 변화 속도를 따라가는 데 분주한 브랜드는 이렇게 소비자가 변화를 받아들일 수 있는가를 놓쳐버리기가 쉽습니다. 또 한편으로는 소비자들에게 이전까지 쌓아온 익숙함을 빼앗는 것은 아닌지를 생각해 볼 수도 있어야 합니다. 그래서 마케팅에서 최우선적으로 다루어야 하는 영역은 '고객이 브랜드에 대한 심리적 안정감을 느끼고 있는가' 입니다. 마케팅은 고객을 바라보는 시각이자 브랜드가 소비자를 이해하는 사고방식입니다. 기술은 그러한 고객을 더 잘 이해하기 위한 각자의 브랜드가 가지는 무기이자 디지털 비법이라 생각해봐도 좋겠습니다.
마치며
이번 2026년도 대학수학능력시험 문제를 풀어본 AI도 틀린 문제가 있습니다. 2018년만 해도 AI는 외국어 영역 12점, 수리영역 16점을 받았다고 합니다. 그뒤로 오픈AI의 GPT-5 모델은 2025학년도 수능에서 국어 95점, 수학 82점, 영어 92점의 점수를 받았습니다. 대학 입학은 엄두도 내지 못하던 AI가 명문대를 넘볼 수준이 된 것이죠. (한편으로는 AI 역시 만점을 받을 수 없는 시험이 한국의 수능이라는 사실이 다시한번 놀랍습니다.)
오는 11월 30일은 ChatGPT가 세상에 나온지 3번째 생일을 맞는 날입니다. 그저 신기한 도구에서 이제는 생활이나 업무에 없어서는 안될 서비스가 되었습니다. 3년 전에 비해 성능이나 정확도는 비교도 안되게 좋아졌구요. 언젠가는 AI가 수능시험을 단 몇 초만에 풀어내고 아주 쉽게 만점을 받아내는 시대가 올 수 있습니다. 아니 당장 내년부터 이렇게 될 가능성이 높습니다. 어쩌면 수능은 더 이상 무의미한 시험이 되어버릴지도 모르겠습니다. 이런 변화 속에서 우리가 잡아야 할 본질적인 가치에 대해 한 번 생각해볼 수 있으면 좋겠습니다.
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지난 3월, 콘레드 서울에서 Grow with Braze Seoul(GWB)이 개최되었습니다. 해당 컨퍼런스에는 팀 맥소노미의 고객사인 노랑풍선도 참여하여 세션을 진행하였는데요.팀 맥소노미의 박주희 고객 성공 매니저님의 진행 하에 노랑풍선 마케팅부 CRM팀의 김은성님과, 같은 팀의 리더를 맡고 있는 김현주님이 소중한 사례와 인사이트를 공유해주셨습니다.Braze를 통해 비로소 초 개인화 된 추천 알고리즘노랑풍선 | 김현주 CRM 리더노랑풍선 | 김은성 매니저팀 맥소노미 | 박주희 고객 성공 매니저노랑풍선은 국내 1위의 직접 판매 전문 여행사로서, 고객과 직접 소통하는 B2C 온드 채널 중심의 종합 여행사입니다. 고객의 의견을 상품에 즉각 반영할 수 있는 직접 판매 비즈니스 모델을 운영하며, 빠르게 변화하는 고객의 니즈에 대응하고 있습니다. 여행 업계에서도 역시나 마케팅 자동화는 중요한 과제인데요. 노랑풍선 CRM팀에서는 고객의 Activation 강화, Retention 하락 방어, LTV 향상을 위해 초개인화 마케팅 전략을 적극 활용하여 고객의 몰입도와 충성도를 높이는 데 주력하고 있습니다. 또한 고객과 관련된 다양한 데이터를 입체적으로 분석하고, 마케팅 실행이 필요한 병목 현상이나 페인 포인트를 발굴하여 Braze를 통해 개인화 마케팅을 설계하고 최적화하는 업무를 수행하고 있죠.노랑풍선의 자체 추천 알고리즘 세 가지노랑풍선에서는 사용자 DB와 상품 DB에서 수집한 데이터를 바탕으로 사용자 행동 패턴, 선호 경향, RFM 및 LTV 등을 분석하여 개인화된 추천 알고리즘을 개발했습니다. 이를 기반으로 크게 세 가지 추천 알고리즘을 활용하고 있다고 합니다.첫째는 검색어 기반 상품 추천입니다. 고객이 입력한 검색어를 상품의 메타 DB와 매칭 가능한 코드로 변환한 뒤, 웹로그 데이터와 예약 데이터를 결합해 추천 스코어링을 산출하고 있습니다. 이 스코어링을 바탕으로 검색어와 적합도가 높은 상품을 추천합니다.둘째는 유사 상품 추천입니다. 상품 클러스터링과 상품 간 유사성을 계산하는 자카드 거리(Jaccard distance)를 활용하여 특정 상품을 조회 후 이탈하거나 예약 후 취소한 고객에게 비슷한 다른 상품을 제안하는 데 활용하고 있습니다.셋째는 토픽 모델링 기반의 장바구니 상품 추천입니다. 장바구니에 담긴 상품의 텍스트 데이터를 활용한 텍스트마이닝 기법으로 상품의 주요 키워드를 토픽으로 도출한 뒤, 유사한 토픽을 지닌 상품을 스코어링하여 높은 점수순으로 추천하는 방식입니다.이러한 추천 알고리즘을 통해 노랑풍선은 Braze 플랫폼과 연계하여 개인화된 캠페인을 효과적으로 실행하고 있습니다.검색어 기반 상품 추천 알고리즘노랑풍선은 고객의 검색어 데이터를 활용한 개인화 추천 캠페인을 Braze의 다양한 기능과 결합하여 효과적으로 실행했습니다.우선, 사용자가 입력한 검색어 데이터를 추천 알고리즘을 통해 분석하고, 초기 단계에서는 앱 사용자 대상의 모달 형태 인앱 메시지 캠페인으로 베타 테스트를 진행하여 알고리즘의 성과와 효과성을 검증하였습니다. 테스트 이후, 추천 서비스를 자사 메인 페이지 프론트에 API 형태로 임베드하여 본격적으로 운영하기 시작했습니다.이후 기존 인앱 메시지 캠페인을 앱푸시로 채널 전환하여 고객 리타겟팅을 지속적으로 수행하며 이탈 방어 전략을 강화하였습니다. 이 과정에서 Braze의 다음과 같은 기능들을 적극 활용했습니다.Custom HTML 기능으로 여러 추천 상품을 동시에 보여주는 맞춤형 캐러셀 모달을 구현하고, JavaScript를 통해 슬라이드 버튼 클릭률을 측정해 추천 상품의 반응과 구매 전환 성과를 분석Connected Content 기능을 통해 실시간으로 자체 개발한 추천 알고리즘 API에서 추천 상품 데이터를 불러왔으며, 호출된 상세 정보(최저가, 항공, 출발요일, 옵션 포함 여부 등)를 Liquid 문법을 사용하여 고객에게 보다 매력적인 형태로 제공이러한 Braze 기능의 활용으로 개인화 캠페인의 타겟팅 및 메시지 구현 프로세스를 자동화할 수 있었으며, 결과적으로 마케터들이 캠페인 분석과 최적화를 위한 A/B 테스트에 더욱 집중할 수 있는 환경을 구축할 수 있었다고 합니다.토픽 모델링 기반 장바구니 상품 추천노랑풍선은 장바구니 담기를 사용자의 구매 의향이 가장 강력하게 나타나는 행동으로 인식하고, 이를 중심으로 다단계 개인화 캠페인을 체계적으로 운영하고 있습니다. 현재 장바구니를 소재로 총 네 가지 단계의 시나리오 캠페인이 Braze를 통해 진행 중이라고 합니다.첫째, 사용자가 여행 일정표 페이지에 진입하면, Braze 이벤트로 이를 트리거하여 장바구니 담기 행동을 유도하는 슬라이드 타입의 인앱 메시지를 노출합니다.둘째, 장바구니에 담긴 상품이 일정 시간 내 구매로 전환되지 않은 사용자에게는 앱푸시 메시지를 통해 찜한 상품의 마감 임박을 안내하며 재유입을 유도합니다.셋째, 2차 리타겟팅 단계에서는 사용자가 장바구니에 담은 상품과 유사한 상품을 추천 알고리즘을 활용하여 개인화된 상품 추천 메시지를 앱푸시로 전달합니다.넷째, 3차 리타겟팅으로는 다른 사용자들이 가장 많이 장바구니에 담은 인기 상품을 제안하는 앱푸시를 추가로 전달하며, 현재는 이를 EDM(이메일) 채널까지 확장하여 웹훅을 통한 채널 간 연계 테스트도 진행 중입니다.이러한 단계적 캠페인 접근을 통해 장바구니 데이터가 일평균 34.8% 증가하는 등 개인화 캠페인의 성과를 높이는 데 큰 기여를 하고 있으며, 노랑풍선 내에서 진행하는 약 50여 개의 개인화 캠페인 중 가장 높은 퍼포먼스를 나타내고 있습니다.이미 예약을 취소한 고객을 어떻게 불러올까?노랑풍선은 여행업의 특성상 예약과 실제 출발 사이의 리드타임이 긴 점을 고려해, 이미 예약을 취소한 고객을 대상으로도 맞춤형 캠페인을 진행하고 있습니다. 고객이 예약을 취소하면 단순히 이탈 고객으로 간주하지 않고, 고객이 기존에 관심을 보였던 상품과 유사한 여행 상품을 실시간으로 추천하는 알고리즘을 적용하여 다시 예약으로 연결하는 전략을 펼치고 있습니다.예약 취소는 온라인뿐 아니라 오프라인에서도 발생하기 때문에, Braze의 이벤트 수집 방식만으로는 완벽한 타겟팅이 어렵습니다. 따라서 노랑풍선은 별도의 데이터베이스에서 취소 고객 데이터를 API로 실시간 호출하여 Braze와 연동해 활용하고 있으며, 추천된 상품을 앱이 없는 사용자에게도 LMS 채널로 전달하기 위해 Braze의 웹훅(webhook) 기능으로 기존 메시징 솔루션과 연계하여 채널을 확장했습니다.이러한 캠페인을 통해 기존의 매스성 LMS 캠페인 대비 클릭률이 6.8배 증가했고, ROAS 또한 유료 광고 채널 대비 매우 높은 수준으로 나타나 마케팅 비용이 투입되는 채널 중 가장 효과적인 캠페인으로 자리 잡았습니다. 이 캠페인의 더 큰 의미는 고객에게 맞춤형 대안을 제안하여 브랜드 신뢰를 형성했다는 점이며, 단순히 이탈 고객이 아니라 다시 구매로 연결할 수 있는 중요한 접점으로 활용하고 있습니다.동일한 페이지에서 고객별로 다른 경험 제공하기노랑풍선은 Braze의 이벤트 프로퍼티를 활용하여 고객의 상태와 행동 데이터를 수집하고, 동일한 페이지에서도 고객마다 개인화된 경험을 제공합니다. 예약 완료 페이지를 예로 들면, 고객의 상태에 따라 서로 다른 인앱 메시지를 제공하고 있습니다.앱이 설치되지 않은 고객에게는 앱 설치를 유도하는 메시지를 노출예약을 완료했지만 로그인 상태가 아닌 고객에게는 회원 혜택을 안내하며 로그인을 유도광고성 앱푸시 수신에 동의하지 않은 고객에게는 알림 허용을 요청하는 메시지를 보내 앱푸시 채널 모수를 확장이미 기본 정보를 충분히 제공한 고객에게는 추가 정보를 얻기 위한 서베이 인앱 메시지를 띄워 제로파티 데이터를 수집. 이 데이터를 활용해 더욱 세밀한 맞춤형 추천 상품을 제공이처럼 고객별 상태에 따라 차별화된 메시지를 전달하여 참여율과 전환율을 높이고, 궁극적으로 고객 경험의 질을 향상시키며 노랑풍선만의 경쟁력을 강화하고 있습니다.개인화 전략의 미래와 새로운 Braze 활용 방안노랑풍선은 앞으로 개인화 전략을 더욱 발전시키기 위해 먼저 Braze의 Current 기능과 최근 도입한 Amplitude의 Cohort Sync 기능을 결합하여 더욱 다이내믹한 여정별 개인화 캠페인을 구축하는 방안을 테스트 중이라고 합니다. 또한 고객이 메시지를 클릭한 이후에도 일관된 개인화 경험을 제공할 수 있도록 맞춤형 랜딩 페이지를 준비하고 있습니다.현재는 마케터가 직접 메시지 내용과 발송 타이밍, 채널을 설정하고 있지만, 앞으로는 Braze의 AI 기반 최적화 기능을 활용하여 고객별로 최적의 메시지 발송 시간과 채널을 자동으로 결정하고 최적화할 계획도 가지고 있습니다. 초 개인화 된 추천 알고리즘을 넘어 완전 자동화된 추천 알고리즘을 향해 나아가는 것이죠.마지막으로, 현재 활용 중인 인앱 메시지, 앱푸시, LMS 외에도 EDM과 카카오 친구톡 채널까지 확장하여 사용자가 가장 선호하는 채널로 양방향 소통을 이끌어내고, 여러 채널을 동시에 운영하며 고객 맞춤형 멀티채널 전략을 더욱 강화할 예정이라고 합니다.마치며지금까지 노랑풍선의 개인화 마케팅 전략과 Braze 플랫폼 활용 사례를 살펴보았습니다. 고객의 검색어 데이터, 장바구니 행동, 예약 취소 등 다양한 고객 접점을 초개인화된 맞춤형 캠페인으로 전환시켜 고객 경험과 매출 성과를 동시에 높이고 있었습니다. 앞으로 Braze의 AI 기반 최적화 기능과 멀티 채널 전략을 통해 더욱 진화한 개인화 마케팅을 펼쳐 나갈 노랑풍선의 지속적인 성과가 기대됩니다. 유익한 사례를 공유해주신 노랑풍선 김현주님과 김은성님께 다시 한번 감사드립니다.
Braze(브레이즈) 프로모션 코드로 고객 구매 유도하기
지난 1년 동안, 집에 머무는 시간이 늘어나면서 온라인에서 물건을 구매하는 경우가 많아졌습니다. 저의 경우 립글로즈와 편한 운동복이 많았는데요. 어느 순간 좁아져 버린 화장대와 터질 것 같은 옷장을 확인하고는 이제 그만 소비를 줄여야겠다고 다짐했습니다. 하지만 할인 쿠폰과 프로모션 알림을 받게 되면, 어느새 ‘장바구니에 담기’를 클릭하는 제 자신을 발견하게 됩니다. 여전히 죄책감은 느끼지만 평소보다는 가벼운 죄책감으로 구매를 하게 되죠. 이처럼 쿠폰과 특별 할인으로 구매를 하게 되는 비슷한 경험이 한번쯤은 있으실 텐데요. 바로 이것이 프로모션 코드가 필요한 이유입니다.프로모션 코드를 사용하는 이유는 다양합니다. 조심스럽게 제품을 탐색만 하는 유저를 구매자로 전환하고, 잃었던 고객을 되찾고, 팟캐스트나 지하철 광고에 관심을 갖게 하고, 생일을 중요하게 생각하는 구매자들에게 보상을 해주는 것, 이외에도 이유는 정말 다양합니다. 프로모션 코드 활용 사례는 이처럼 매우 다양하지만, 코드의 종류는 ‘일반 코드’와 ‘고유 코드’ 단 두 가지로 나뉩니다. 짐작하셨겠지만, 일반 코드는 MOTHERSDAY, WELCOMEBACK20와 같이 누구나 사용할 수 있는 코드입니다. 쉽게 구매를 유도할 수 있는 경향이 있지만 특정한 타겟을 대상으로 구매를 유도하는 것은 불가능하며 남용될 가능성도 있습니다. 반면 Braze(브레이즈) 프로모션 코드에서 지원하는 것과 같은 고유 코드는 개인별로 프로모션 코드를 맞춤 설정할 수 있어 오남용을 줄이고, 타겟 고객에 대한 할인 혜택을 맞춤화하며 추적도 가능합니다.Braze(브레이즈) 프로모션 코드는 기업에서 주요 고객 행동이 발생하거나 기타 중요한 이벤트 순간에 맞춰 이메일, 푸시 알람, 콘텐츠 카드, 그리고 다양한 방법을 활용하여 고객에게 보상과 인센티브를 제공할 수 있도록 합니다. 이 기능은 대규모 오케스트레이션 및 구성 기능에 직접 내장되어 있으며, 기업에서 맞춤화한 고유의 프로모션 코드의 영향을 쉽게 테스트할 수 있도록 하여 보다 효과적인 고객 참여를 지원합니다. Braze(브레이즈) 프로모션 코드 시작하기Braze(브레이즈) 프로모션 코드는 프로모션 코드와 해당 코드가 포함된 메시지 간의 원활한 연결을 지원하기 때문에, 고객 경험이 일관적이고 효과적인지 확인할 수 있습니다. 이 기능은 Braze(브레이즈) 플랫폼의 포괄적인 오케스트레이션 계층에 원활하게 적용되기 때문에, 리텐션과 수익률을 높일 수 있습니다. Braze(브레이즈) 프로모션 코드의 기능, 설정 및 몇 가지 사용 사례를 살펴 보겠습니다.본 기능을 활용하여 가능한 작업은 다음과 같습니다.1. 고유 프로모션 코드 업로드2. 원하는 채널을 통해 고유 코드 배포3. 임계값 및 만료일을 관리하여 코드를 활성화하고 일관성 있게 유지1. 고유 코드 생성 및 업로드Braze(브레이즈)의 프로모션 코드 기능은 신규 프로모션 코드 리스트를 생성할 때 최대 2,000만 개의 고유 코드가 포함된 CSV를 쉽게 수집할 수 있도록 구축되었습니다. 조금 더 구체적으로 설명하자면, 각 리스트에는 2,000만 개의 활성 코드가 포함될 수 있지만, 기업에서 Braze(브레이즈)를 통해 사용할 수 있는 프로모션 코드 리스트의 총 개수에는 제한이 없습니다. 따라서 휴일, 라이프사이클 단계, 회원 등급 등 여러 기준에 따라 다양한 리스트를 작성할 수 있습니다.다음의 간단한 4단계 과정을 통해 CSV 파일을 업로드할 수 있습니다.1. 우선, 프로모션 코드 리스트의 이름을 정하고 설명을 기입합니다. 이는 한 조직에 여러 명의 Braze(브레이즈) 사용자가 있을 경우, 리스트의 목적과 거래, 대상자, 만료일과 관련된 중요한 정보를 서로 이해할 수 있도록 도와줄 수 있습니다.2. “Code Snippet(코드 조각)”을 생성합니다. 이것은 프로모션 내용을 고객에게 공유할 준비가 되었을 때 메시지 본문에 삽입하는 메타데이터 코드입니다(개인화 태그와 유사합니다). 고유한 이름이어야 하며, 알아보기 쉬워야 합니다. 만약, 어머니의 날을 테마로 주제를 만든다면 ‘mothersday_2021_US’와 같은 이름을 정할 수 있습니다.Code Snippet (코드 조각) 3. 이제 CSV 파일을 업로드합니다. Braze(브레이즈)를 통해 수집하는 코드는 이미 여러분 혹은 여러분의 팀원에 의해 생성되어 있을 것입니다. Braze(브레이즈)를 오케스트레이션 레이어로 생각하되, 실제 코드의 생성과 사용은 자체 백엔드 시스템에서 처리합니다.Import Promotion Codes (프로모션 코드 가져오기) 4. 리스트 업로드가 완료되면 “Save(저장)”을 클릭합니다. 이제 ‘Import History(가져오기 내역)’에서 새 행을 확인하실 수 있습니다. 프로모션 라이프 사이클 동안 리스트에 여러 개의 CSV 파일을 업로드 추가할 수 있으므로, 언제, 누가 업로드 했는지 추적할 수 있어 조직에서 이 기능을 어떻게 사용하는지 보다 투명하게 이해하는데 도움이 됩니다.Import History (가져오기 내역) 2. 원하는 채널을 통해 고유 코드 배포이제 고유 코드를 업로드 했으므로, 메시지를 통해 코드를 배포하는 방법과 Braze(브레이즈)에서 코드를 "전송됨"으로 표시하는 방법을 살펴보도록 하겠습니다. 매우 간단한 과정이지만 단계별로 차근차근 살펴보겠습니다.1. 프로모션 코드 리스트를 처음 생성할 때 작성한 Code Snippet을 복사합니다.Code Snippet 복사하기 2. 그 다음, 고객에게 이 프로모션 내용을 발송하기 위해 구축 중인 캠페인 또는 캔버스로 이동하세요. 어머니의 날을 테마로 하는 경우, 설문조사 등을 통해 본인이 ‘어머니’임을 확인해 준 대상 고객에게 이메일과 푸시 알림을 보낸다고 가정해 보겠습니다. 이 설문조사 결과는 Braze(브레이즈)로 전달되어, ‘어머니’라는 상태가 플랫폼의 사용자 지정 특성으로 저장되었습니다. 타겟 고객을 확보했으니, 이제 메시지를 작성해봅시다. 고유 코드가 메시지 내에 표시되도록 원하는 위치에 붙여넣기만 하면 됩니다. 구성 화면과 전달 화면은 아래와 같습니다.좌 Code Snippet 구성 화면, 우 실제 발송 화면3. 푸시 알림을 위해 위 단계를 반복합니다. 크로스 채널 캠페인 또는 캔버스 단계에서 Code Snippet이 사용되는 경우, 모든 채널에서 고객을 기준으로 동일한 고유 코드를 발송할 수 있습니다. 즉, 타겟 고객인 “어머니A”가 이메일과 푸시 알림을 받는다면, “어머니A”에게 발송된 이메일과 푸시 알림에는 동일한 고유 코드가 포함되어 있습니다.프로모션 Code Snippet이 포함된 메시지가 수신자에게 전송되면, 고유 코드가 백엔드에서 “전송됨”으로 표시되어 한 개의 코드가 여러 수신자에게 발송되지 않도록 합니다. 즉, 만약 100만개의 코드를 업로드하고 크로스 채널 캠페인을 통해 20만 명의 개별 수신자에게 발송되도록 한다면, 리스트에는 20만개의 고유 코드가 “전송됨”으로 표시되고 나머지 80만개의 코드는 사용할 수 있게 됩니다. Braze(브레이즈)의 대시보드에서 프로모션 코드 리스트 중 사용 가능한 활성 코드 수를 확인할 수 있습니다.프로모션 코드 리스트 현황 확인 3. 임계값 및 만료일 관리만료일이 없이 계속 진행되는 프로모션은 거의 없습니다. 대상자가 충분히 많은 경우 단기 프로모션 행사도 할당된 코드를 이용하여 실행할 수 있습니다. Braze(브레이즈)는 사용자가 캠페인 기간을 관리 할 수 있도록, 프로모션 코드의 임계값과 만료일을 쉽게 관리 할 수 있는 몇 가지 기본 옵션을 제공합니다. 1) 만료일: 프로모션 코드 만료일과 시간을 설정합니다. 필요에 따라 반복적으로 수정할 수 있습니다. 각 프로모션 코드 리스트 생성시 만료일과 시간을 지정하도록 되어있습니다. 이 만료일은 리스트에 추가된 모든 코드에 적용됩니다. 만료 시, 코드는 Braze(브레이즈) 시스템에서 삭제되고 리스트의 Code Snippet을 호출하는 메시지는 더 이상 전송되지 않습니다.만료일 설정 2) 임계값 경고: 리스트에 사용 가능한 프로모션 코드 수가 부족하거나 리스트가 만료일에 가까워졌을 때 캠페인이 문제없이 유지될 수 있도록 임계값 경고를 사용자 지정으로 설정할 수 있습니다. 실제로 임계값 경고는 어떻게 작동할까요? 2주 이상 웹사이트 방문하지 않았거나 앱을 실행하지 않은 고객을 대상으로 윈백 캠페인을 1개월 주기로 진행한다고 가정해봅시다. 이 윈백 캠페인은 사용자가 생성한 2,000만개의 고유 코드가 포함된 프로모션 코드 리스트를 사용하여 진행됩니다. 캠페인은 1년 이상 지속될 수 있으므로 100만 개의 코드를 기준으로 임계값 경고를 설정합니다. 이 코드 리스트의 활성 코드 수가 100만개 아래로 떨어지는 즉시 이메일을 받게 됩니다. 경고 알람을 통해 내용을 확인하고 필요하다면 더 많은 코드를 업로드 하는 등 조치를 취할 수 있습니다.임계값 경고 설정만약 리스트에 남은 활성 코드 수가 부족하거나 만료일이 지났다면 해당 프로모션 코드 리스트와 관련된 모든 메시지 전송이 중지됩니다. 즉, 사용할 수 있는 코드가 없어, Code Snippet이 표시되는 어색한 메시지를 보낼 위험이 사라지게 됩니다.Braze(브레이즈) 프로모션 코드 활용 사례프로모션 코드는 비즈니스 성공과 고객 만족에 중요한 행동에 대해 보상을 해줄 수 있는 좋은 방법입니다. 그리고 이 프로모션 코드 기능은 마케터와 고객 모두에게 더 좋은 방안을 제시할 수 있도록 도와줍니다.샐러드와 곡물 그릇으로 유명한 패스트 캐주얼 레스토랑 체인 sweetgreen은, 고객이 타사 배달 서비스 대신 sweetgreen의 앱을 통해 음식 배달을 주문하도록 유도하고자 했습니다. sweetgreen은 SMS를 통해 고유한 주문 할인 코드를 쉽게 전달하기 위해 Braze(브레이즈)의 프로모션 코드 기능을 사용했습니다. 그 결과 10,000명 이상의 신규 가입자를 유치했으며, 약 10%의 구매 전환율을 달성할 수 있었습니다.
모바일 게임 리텐션(Retention) 바로알기 🎮
모바일 게임의 성과를 측정할 때 가장 중요한 지표는 아마 리텐션일 것입니다. 리텐션을 측정하는 기본적인 방식은 어느 서비스나 동일하지만, 서비스나 산업에 따라 그 특성에 맞는 상세한 리텐션 설정 기준과 측정 방법이 존재합니다. 모바일 게임 서비스도 마찬가지로 게임이라는 특성에 맞는 적합한 리텐션율 측정법이 있습니다.리텐션율은 크게 'N-day 리텐션율', 'Unbounded 리텐션율', 'Bracketed 리텐션율' 3가지로 나뉩니다. 이중 모바일 게임에 가장 많이 적용하는 지표는 N-day 리텐션율입니다. 이유가 무엇일까요? 이번 포스트에서는 모바일 게임에 적합한 리텐션 설정 방법과 그 이유에 대해서 알아보겠습니다.N-day 리텐션 vs Unbounded 리텐션N-day 리텐션은 사용자가 처음 앱을 사용한 이후, 지정된 날에 앱으로 돌아오는 비율을 말합니다. 예를 들어, 2일차 N-day 리텐션율이 50%라면, 새로운 유저의 50%가 2일차에도 앱을 실행했다는 것을 의미합니다. 반면, Unbounded 리텐션은 특정한 날짜에 앱으로 돌아오는 사용자의 비율이나 이후의 임의의 날짜를 측정합니다. 만약 2일차 Unbounded 리텐션율이 50%라면, 새로운 사용자의 50%가 2일차를 포함한 그 이후에 한번이라도 앱을 사용했다는 것을 뜻합니다.아래는 동일한 모바일 애플리케이션에 대한 N-day 리텐션과 Unbounded 리텐션(Rolling Retention)을 비교한 그래프입니다.그래프를 보시면 알겠지만, 두 지표 간의 차이는 상당히 큽니다. 이 사실을 모른채로 아무 리텐션 지표를 모니터링한다면, 중요한 비즈니스 의사결정에 큰 오류가 생길 수 있겠죠.Day 1을 기준으로 보면 N-day 리텐션은 43%로, 신규 유저 중 43%가 앱을 처음 사용한 후 첫 번째 날에 앱을 실행했다는 것을 의미합니다. 반면, Unbouded 리텐션은 59%로, 이는 새로운 사용자 중 59%가 Day1을 포함하여 그 이후의 어느 날이든 한번 이상 앱을 실행했다는 것을 의미합니다.N-day 리텐션을 사용하면, 앱을 가장 처음 실행한 이후 N일이 지난 시점까지 앱으로 얼마나 많은 사용자가 돌아오는지 정확한 비율을 알 수 있습니다. 따라서 모바일 게임같이 유저가 매일 플레이하는 것이 목표인 애플리케이션은 N-day 리텐션이 적합하다고 할 수 있죠.물론 N-day 리텐션이 항상 정답은 아닙니다. 어떤 케이스에서는 매일은 아니더라도 조금 긴 텀을 가지고 사용자가 돌아오는 것이 유의미할 수 있습니다. 대표적으로 모바일 임대료 결제 앱이라면, 사용자가 매월 한 번씩만 앱을 사용하여 결제를 하는 것이 앱 성공의 기준이 될 수 있겠죠. 이 경우에는 N-day 리텐션보다는 Unbouded 리텐션을 측정하는 것이 유용할 것입니다. 흔한 케이스는 아니겠지만, 특정 게임도 Unbouded 리텐션을 사용하는 것이 적합할 수 있습니다. 예를 들어 '텐텐 오락실'이라는 앱은 술자리나 많은 사람들이 모인 자리에서 다 함께 플레이하는 모바일 게임입니다. 이런 류의 게임의 경우, 유저가 매일 습관적으로 접속하길 기대하지 않겠죠.시간 기준 리텐션 VS 날짜 기준 리텐션N-day 리텐션과 Unbounded 리텐션 차이 외에도, 시간 기준과 날짜 기준으로 리텐션 계산 방법을 나눌 수도 있습습니다. 시간 기준으로 계산한다면, 각 사용자별 접속 시간을 기준으로 날짜를 구별합니다. 즉, Day 0는 사용자가 앱을 최초로 실행시킨 시간부터 24시간이 지난 시간인 0 ~ 24시간 사이를 의미하고, Day 1은 24시간부터 48시간 사이를 의미합니다. Day 1 리텐션율이 10%라고 가정해본다면, 1,000명의 사용자 중에서 100명이 각각의 처음으로 앱을 실행한 이후 24시간에서 48시간 사이에 앱을 한번 이상 더 실행했다는 것을 뜻합니다. 만약 사용자 X가 화요일 오후 4시에 처음으로 앱을 실행했다면, 수요일 오후 4시와 목요일 오후 4시 사이에 앱을 다시 열었다는 뜻입니다.반면, 날짜를 기준으로 계산할 때, 리텐션 차트는 그저 달력상의 날짜를 기준으로 측정됩니다. 만약 어떤 사용자가 10월 1일 오후 11시에 처음으로 앱을 실행했다면, 이 사람의 Day 0는 10월1일, Day 1는 10월 2일이 될 것입니다.아래 그래프는 앞서 살펴본 동일한 앱에 대한 시간 기준 리텐션과 날짜 기준 리텐션 수치입니다.처음 며칠 동안에 가장 뚜렷한 차이가 나타난다는 것을 알 수 있습니다. 날짜 기준 Day 1 리텐션은 43%인 반면, 시간 기준 Day 1 리텐션은 32%에 불과합니다. 하지만 시간이 흐름에 따라, 두 그래프 간의 차이는 줄어들고 이 둘을 구별하는 의미는 많이 사라진다고 볼 수 있습니다.시간 기준과 날짜 기준을 구별하는 이유시간이 흐름에 따라 구별 의미가 줄어들면 굳이 이 두 지표를 나누는 이유가 있나 궁금해질 겁니다. 하지만 우리가 리텐션 지표를 평가할 때는 보통 앱 출시 초기에 다른 앱의 리텐션 지표와 비교하는 식으로 많이 진행합니다. 이 때, 다른 기준의 리텐션 지표를 비교하면 분명 큰 오류가 생기겠죠. 빠르게 시장 반응을 살피고 대응해야하는 앱 출시 초기에는 이 오류가 치명적으로 작동할 수 있습니다.예를 들어, 모바일 게임 초기 버전을 런칭한 후 Day 1 리텐션율이 32%라고 가정해봅시다. 이것만으로는 리텐션이 잘 이루어지고 있는지 판달할 수 없겠죠. 최대한 유사한 게임과 리텐션율을 비교해보아야합니다. 만약 이 때, 시간 기준과 날짜 기준 리테션 지표를 잘못 비교한다면, 제대로된 벤치마크가 되지 않겠죠.결국 어떤 지표로 모바일 게임을 측정해야하나요?리텐션 지표에 정해진 정답은 없습니다. 그렇지만 일반적인 경우에는 날짜 기준 리텐션보다는 시간 기준 리텐션이 더 정확한 현황을 보여준다고 할 수 있습니다. 하지만 시간 기준 리텐션은 정확한 데이터를 얻는데 하루 더 걸린다는 단점이 있습니다. 앱 출시 초기라면 하루 일찍 대응하는 것의 차이가 큰 결과 차이를 만들 수 있죠.정리하자면, "일반적인 모바일 게임이라면 N-day 리텐션을 측정하는 것이 좋지만, 간혹 매일 들어오는 것을 원하지 않는 게임일 경우 Unbounded 리텐션 지표를 사용하는 것이 좋을 수 있으며, 또 기본적으로 시간 기준 리텐션을 측정하는 것이 정확하나, 데이터를 더 빨리 얻어야 할 때는 날짜 기준 리텐션을 먼저 살펴보는 것이 좋다." 정도가 될 것 같습니다.다시 한번 말하지만 리텐션에 정해진 정답은 없으며, 각 지표가 정확히 무엇을 측정하는 것인지 알고 있다면, 어떤 상황에서든 데이터 기반의 유의미한 인사이트를 도출할 수 있을 것입니다.콘텐츠 더 읽어보기고객 리텐션 마스터 가이드북리텐션(Retention) 의미와 측정 방법🔍리텐션 캠페인 효과를 최대화하는 8가지 방법
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