쇼핑몰, 브랜드를 위한 초개인화 메세징을 보내는 방법

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개별 사용자의 행동, 관심사, 정보에 따라서 최적의 매세지를 최적의 시간에 보내는 방법

고객을 대상으로 하는 메세징 채널은 아래와 같습니다.

  • 이메일
  • 기기별(모바일앱, 웹) 푸시 메세지
  • 인앱(인 서비스) 메세지
  • 알림톡, 친구톡, 네이터톡톡 등
  • 문자
  • 그외 (상담 채팅창 등)

외부로 발송되는 메세지의 유형은 아래와 같습니다 .

  1. Transactional(거래성) messaging : 광고홍보성이 아닌 서비스 운영에 필수적인 메세지들
  • 환영, 온보딩 메세지
  • 인증, 보안 관련 메세지
  • 결제관련 메세지
  • 확인, 등록 메세지
  • 상태 변경, 업데이트 메세지
  • 고객 피드백 메세지 등
  1. 마케팅 (Promotional) 메세지 : 광고 홍보성 메세지로 다양합니다.

실제 운영 상에서 둘 간의 경계는 모호합니다. 예를 들어, 결제 메세지는 오픈율이 97%인데, 하단에 프로모션 내용이 붙일 수도 있습니다.

  • ** 스팸메세지는 광고홍보성 메세지인데 대상과 목적이 불분명하게 발송되는 메세지입니다. 일방적 메세지로 거부감이 매우 높습니다. 서비스를 운영하면서 프로모션 10개이나 전체 고객/사용자에게 단체 메세지 10번을 보낸다면 스팸으로 인식될 확률이 매우 높습니다.

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메세징의 기술적 분류

메세지는 기술적으로 2개로 분류됩니다.

  1. 데이터 메세징: 메세지에 데이터를 사용자별로 동적으로 실어서 보내거나, 데이터로 타겟팅하여 보내는 메세지. 초개인화된 메세지에는 필수입니다.
  2. 일반 메세지: 전체 공지성 메세지로 데이터를 동적으로 사용할 필요가 없음

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메세지를 보내는 수단

발송 비용 순으로 정리하면 아래와 같습니다.

  1. 이메일 : 발송건당 비용이 가장 낮음
  • 소량이거나 영업 등 회신이 필요한 메세지는 개인 이메일 사용(Gmail 등)
  • 직접 회신이 필요없는 메세지나 대량발송은 이메일 전문 서비스(AWS SES, 메일침프, 메일건, 샌드그리드, 등)을 주로 사용. 서비스에 따라서 월 무료 발송 가능한 발송량을 제공
  1. 푸시메세지: 무료 또는 유료
  • Firebase FCM: 모바일이나 PC서비스에 알림형태로 보여지는 형태로 사용자의 식별 토큰으로 특정기기에 발송. 또는 모바일앱을 사용중에 전면, 카루솔, 하단 등에 보여지는 메세지가 가능
  • OneSignal : Firebase 와 유사한 기능을 하나 대량 발송에 안정적이고 고급기능이 많음.
  • 둘다 무료티어나 무료 허용량이 있음
  • 서버 개발이 필요함.
  1. 톡: 오픈율이 높음
  • 주로 대행서비스가 존재
  • 관리자 화면에서 고객 파일 업로드 후 발송하거나 대행서비스에서 제공하는 API를 연동하여 자동 발송
  • 아웃코드는 솔라피 통해서 발송
  1. 문자: 비용이 높음
  • 주로 대행서비스가 존재
  • 관리자 화면에서 고객 파일 업로드 후 발송하거나 대행서비스에서 제공하는 API를 연동하여 자동 발송
  • 아웃코드는 솔라피 통해서 발송
  1. 그외
  • 고객상담 (채널톡 등)에 마케팅 메세지 등

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고객 데이터소스는 아래와 같음

고객 데이터소스

  1. 데이터베이스: PostgreSQL, MySQL, Mongo, Firebase Databse, SQL Server, Oracle Database, Redash
  2. 스프레드시트: Google Sheet, Excel
  3. 애플리케이션: 노션, 타입폼, 구글폼, 에어테이블 등
  4. 연동: API

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초 개인화된 메세지를 보내기 전 준비사항

사용자 데이터에 대한 준비와 이해가 필수입니다.

중요한 질문은 우리 서비스는 왠만한 쇼핑몰 수준으로 되어 있는데, 어떻게 충성도, 방문율, (재)구매율 등을 한차원 더 높일 수 있는가?

고객 또는 사용자의 여정 상에서 급락하는 지점 — GAP이나 Holes-을 찾아내는 생각이 필요합니다.
(총합적인 Chart나 Dashboard는 충분하지 않을 수도 있습니다.)

  1. 의사결정을 위한 충분한 정보 제공: 사용자가 스스로 알아서 찾지 않음. 선제적으로 즉시 또는 정확한 시점에 제공해야함
  • 이 상품이 자신에게 필요한지 잘 모름(불충분한 정보)
  • 다른 대체 상품이 궁금한 경우
  • 예상 질의(실제 최종 가격, 부가서비스, 사후 서비스, 보증, 할인 등)가 있는 경우

2. 처음 방문한 경우

  • 우리에게서 왜 구매해야 하는지 : 즉시 또는 그 다음날
  • 첫 방문자 프로모션 안내

3. 재 방문한 경우

  • 자주 방문하는 고객에 대한 혜택
  • 자주 결제한 고객에 대한 혜택

3. 구매 시그널: 구매 전환시키는 것이 중요

  • 특정 상품(군)을 찾는 경우
  • 특정 상품(군)이 좋아요, 장바구니 등에 등록된 경우
  • 장바구니에 담겨잇고, 아직 결제까지 이루어지지 않은 경우
  • 특정 상품은 결제했지만, 다른 상품이 담겨잇는 경우

3. Cross/Up-sell: LTV를 올리기

  1. 고객의 생애주기
  • 사용자와 구매자 구분
  • 사용자의 생애주기에 따른 추천 (예시)
  • 노트북을 구매한 사람은 모니터를 구매할 확율이 높다
  • 1살짜리 유아복을 구매한 사람은 얼마 후 2살짜리 옷을 구매할 확율이 높다

** 반드시 우리의 상품의 관점에서 바라볼 필요가 없고 최종 사용자의 니즈에서 바라봐야함.

4. 고객의 생애주기별 적한합 메세징

  • 상품 추천
  • 프로모션 등과 결합
  • 고객 관심사별
  • 번들링:A를 구매하면 B를 50% 할인해줄게

5. Win-Back(Re-engagement) :Lower CAC

  • 충성도가 높았는데 돌아오지 않는 경우
  • 고객 생애주기 상 이탈 사유
  • 이탈 고객에 대한 대응
  • 충성도가 낮은데 떠나는 이유

6. Transactional Message: MUST

반드시 개인화하여 데이터를 실어보내야하는 메세지

  • 구매 확인
  • 결제 완료
  • (반품) 접수
  • 클레임
  • 환불완료

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봐야하는 데이터 포인트들

충분한 데이터들을 운영/마케팅/사업개발에서 볼 수 있는가?

사용자 프로파일, 구매기록, 장바구니, 접속 기록 등은 기본입니다.

  1. 잘게 쪼갠 사용자 세그먼트(연령대, 구매/비구매, 멤버쉽/비멤버쉽, 유료/무료 등)별로 일별 접속 통계(1일부터 30일차까지)와 Retention rate를 매일 체크하고 있는가?
  2. 접속율이 언제 떨어지는가? (2일차? 3일차?)
  3. 구매율이 언제 떨어지는가?
  4. A라는 제품(군)을 구매한 고객이, 우리의 가정처럼, B라는 제품을 구매하는가?
  5. 왜 어떤 상품은 잘 팔리고, 다른 상품은 안팔리는가? 그럼 누가 언제 왜 구매하거나 하지 않는가?
  6. 사용자들은 우리 쇼핑몰, 서비스에서 어떤 행위를 하는가?
  7. 고객과 충분한 의사소통을 하고 있는가? 데이터에서 발견된 사실들을 해석할 수 있는가?
  • 이를 위해서는 평균 30~50개의 데이터 조회화면이 필요
  • 사용자가 우리 서비스에서 본질적으로 원하는 것이 무엇인가에 대한 정의 (가격, 다양한/특별한 상품구성, 특별한 혜택 등)

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발송을 위한 데이터 준비

  1. 고객 데이터는 어디에 저장되어 있고, 코호트별, 시나리오별로 편리하게 정리(필터링)
  2. 어떤 고객에게 어떤 메세지를, 언제 보낼 지에 대한 시나리오
  3. 노코드 자동화 툴을 이용하여 완성

  • 어떤 수단(채널)

  • 적합한 내용과 실어보낼 데이터

  • 즉시

  • 2시간 후

  • 다음날 아침

  • 7일 후

  • 30일 후

  • 주말제외/포함 등

  • 타겟팅 레벨 1: 유아용품에 관심있는 사용자

** 타겟팅 레벨 2: 유아용품 중에서 생후 6개월 내 상품에 관심있는 사용자

*** 타겟팅 레벨 3: 유아용품 중에서 생후 6개월 내 상품에 관심이 있으며, A라는 상품에 관심있는 사용자

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메세징 자동화를 위한 메인툴