이전 편에서는 애슬러 마케팅 스쿼드가 빠른 성장 속에서 마주한 세 가지 문제를 어떻게 데이터 환경 구축과 자동화로 해결했는지를 다뤘습니다.
이번 편에서는 그 환경 위에서 실제로 문제를 발견하고, 실험하고, 성과를 검증한 이야기입니다.
이탈하는 유저를 잡다
결제 퍼널에서 31.3%가 이탈하고 있었습니다
상편에서 다룬 것처럼, 애슬러의 메인 타겟인 40~50대 남성은 모바일 결제에 미숙한 경우가 많습니다. 카카오페이 같은 외부 결제 앱으로 이동한 뒤 결제가 완료된 줄 착각하고 이탈하는 사례가 빈번했는데, 실제 규모가 얼마나 되는지는 파악하지 못하고 있었습니다.
앰플리튜드(Amplitude)에서 결제 퍼널을 분석해 봤습니다. 결제 시작 후 완료율이 68.7%로, 일반적인 벤치마크인 70%에 미치지 못하고 있었습니다. 31.3%의 유저가 결제를 시작하고도 완료하지 못하고 있었던 것입니다.
가설은 단순했습니다. "결제를 시작했지만 완료하지 않은 유저에게 '아직 결제가 대기 중입니다'라고 알려주기만 해도 전환율이 올라갈 것이다."
브레이즈(Braze)로 결제 이탈 1시간 뒤 알림톡을 자동 발송하는 실험을 세팅했고, 결제 전환율이 12.1%에서 14.0%로 약 16% 상승했습니다. 단순히 상기시켜주는 것만으로도 이 정도 효과가 나온 것입니다.
이탈을 잡는 것에서, 구매를 만드는 것으로
결제 이탈 실험은 "놓치고 있던 유저를 되찾는" 작업이었습니다. 여기서 한 단계 더 나아가, "유저에게 맞는 상품을 먼저 제안하면 구매가 더 늘어나지 않을까?"라는 질문으로 이어졌습니다.
유저별 맞춤 상품을 자동으로 추천했습니다
쉽게 말하면, 유저가 최근에 어떤 상품을 봤는지를 기반으로 관심 가질 만한 상품을 뽑아 유저에게 보여주는 것입니다. 쇼핑몰에서 "이 상품을 본 고객이 함께 구매한 상품"을 보여주는 것과 비슷하지만, 이걸 CRM 채널(알림톡, 이메일, 인앱 메시지)을 통해 자동으로 발송하는 구조입니다.
AI 추천 모델로 유저별 구매 확률이 높은 상품을 뽑고, 이미지 프록시 서버가 채널 규격에 맞게 실시간 변환하여 유저별 맞춤 캐러셀로 송출합니다.
결과는 클릭률(CTR) 35% 개선, 구매전환율(CVR) 134% 향상. 기존의 일괄 발송 메시지와 비교하면, 유저별로 맞춤 상품을 보여줬을 때 반응이 완전히 달랐습니다. 한 번 파이프라인을 구축해두니 이메일, 인앱, 알림톡 등 채널 확장도 캠페인 셋업 수준으로 간단해졌습니다.
이 성과가 진짜 우리가 만든 걸까
결제 이탈 CRM으로 전환율이 올랐고, 개인화 추천으로 클릭률과 구매전환율이 올랐습니다. 숫자만 보면 성공적입니다.
그런데 여기서 한 가지 질문이 남습니다.
"이 유저들, 메시지 안 보냈어도 어차피 샀을 사람들 아닌가?"
이건 CRM을 운영하는 팀이라면 반드시 답해야 하는 질문입니다. 전환율이 높은 캠페인이라고 해서, 그게 전부 마케팅이 만들어낸 성과라고 볼 수는 없습니다. 원래 구매 의사가 있는 유저에게 쿠폰을 보냈다면, 마케팅 비용만 쓴 셈이 될 수도 있습니다.
iROAS — 마케팅의 순수 기여도를 측정하는 방법
이걸 검증하기 위해 iROAS(Incremental ROAS), 증분 광고 수익률이라는 지표를 도입했습니다.
원리는 이렇습니다.
동일한 조건의 유저를 무작위로 두 그룹으로 나눕니다.
실험군에만 메시지를 보내고, 대조군에는 아무 액션도 하지 않습니다.
일정 기간 후 두 그룹의 구매를 비교합니다.
실험군과 대조군의 매출 차이가 마케팅이 순수하게 만들어낸 증분입니다.
"안 보냈어도 샀을 고객"의 효과를 걷어내고, 진짜 기여도만 분리해서 보는 것입니다.
앰플리튜드와 브레이즈 MCP를 연동하면서, 이전에는 데이터 추출과 대조군 비교에 며칠이 걸리던 분석을 5분 내외의 리포트 확인으로 줄일 수 있게 되었습니다.
숨어 있던 고효율 캠페인을 찾아냈습니다
이 체계로 기존 캠페인들을 다시 분석하니, 재미있는 결과가 나왔습니다.
겉으로는 평범해 보이던 캠페인이 실제로는 iROAS 1,900%를 기록하고 있었습니다. 묻혀 있던 고효율 캠페인을 발굴한 것입니다.
반대로 전환율이 높아 보이던 캠페인 중 증분 효과가 거의 없는 것도 있었습니다. 원래 살 사람에게 메시지를 보내고 있었을 뿐이었습니다.
AI 개인화 메시지를 받은 그룹은 대조군 대비 순수 매출 증분 20%를 만들어냈습니다.
ROAS를 보는 것에서, "이 ROAS가 정말 우리가 만든 것인지"를 묻는 것으로. 질문이 달라지니 의사결정의 수준이 달라졌습니다.
이런 원칙으로 일하고 있습니다
바인드 마케팅 스쿼드는 몇 가지 원칙을 지키려고 노력합니다.
반복 업무는 자동화하고, 사람은 판단과 기획에 집중합니다. 소재 등록, 반려 확인, 성과 모니터링처럼 매일 반복되는 일에 마케터의 시간을 쓰지 않습니다.
의사결정에 필요한 환경은 빠르게 만듭니다. 에어브릿지로 데이터 파이프라인을, 앰플리튜드로 퍼널 분석을, 브레이즈로 CRM 자동화를 구축했습니다. 필요한 도구에는 투자를 아끼지 않고, 모르는 건 같이 배워갑니다. SQL을 다룰 줄 모르던 팀이 지금은 전원이 데이터를 직접 분석하고, 가설을 세우고, 실험하는 팀이 되었습니다.
문제를 발견하면 기다리지 않고 직접 해결합니다. 결제 이탈을 발견한 당일에 CRM 실험을 세팅하고, 소재 등록이 병목이면 API를 붙여 자동화하고, 개인화 추천이 필요하면 AI와 함께 하루 만에 파이프라인을 만듭니다.
함께 만들어갈 동료를 찾고 있습니다
지금 애슬러 마케팅 스쿼드는 이 환경에서 함께 일할 동료를 찾고 있습니다.
데이터로 문제를 찾고, 직접 해결하고, 그 결과를 숫자로 검증하는 과정을 즐기는 분. 빠르게 성장하는 비즈니스 안에서 어려운 문제를 풀어보고 싶은 분이라면, 이 팀과 잘 맞을 것입니다.
