안녕하세요. 저는 프로덕트 매니저 김지혜입니다. 오늘은 리디의 CRM(Customer Relationship Management: 고객 관계 관리)에 대해 이야기하고, 엔지니어 팀과 함께 제품에 도입한 CRM 캠페인 사례를 공유하고자 합니다.
CRM에 집중하게 된 배경
2022년 3월, 콘텐츠에 열정을 가진 PM 2명, 데이터 분석가 4명 그리고 마케터 1명이 모여 CRM 스쿼드를 구성하게 되었습니다.
유저 경험을 지속적으로 개선하고 가설을 신속하게 검증하는 목적으로, 효율적인 테스트 환경 구축을 위해 ‘브레이즈(Braze)’ 도구를 도입했습니다.
Braze를 통해 고객들을 다양한 특성에 따라 세분화하고, 맞춤형 메시지 캠페인을 진행하였습니다. 그리고 효과적인 캠페인은 내부 시스템을 통해 자동으로 운영되도록 개발하여 성과를 극대화하였습니다.
CRM 캠페인 Braze 테스트 사례
몇 가지 메시지 캠페인 테스트 사례를 소개합니다.
사례 #1. “아직 안 본 최신 회차가 있어요” – 최신 회차 리마인드 캠페인
재밌게 보던 웹툰도 어쩌다 최신 회차를 보지 못하면 작품에 대한 관심이 떨어지곤 하죠. 이러한 관심도 저하가 곧 작품 이탈로 연결된다는 점을 데이터로 확인했습니다.
‘유저가 놓친 회차에 대해 알려주는 푸시 메시지를 보내면 계속해서 웹툰 감상을 이어갈 것이다’라는 가설을 검증하고자 메시지 캠페인을 진행했습니다.
결과는 매우 긍정적이었습니다. 메시지를 수신한 Test 그룹의 작품의 감상 및 구매 전환율이 Control* 그룹에 비해 약 30% 증가하였고 유의미한 객단가 차이도 확인할 수 있었습니다.
*Control 그룹 : 실험을 진행하지 않은 메시지 비수신, 非 테스트 그룹
사례 #2. “내 서재 속 새로운 외전이 나왔어요” – 외전 e북 출간 알림 캠페인
‘외전 e북 출간 알림’은 제 개인적인 경험과 고객분들의 피드백을 통해 도출된 캠페인입니다. 리디에 입사하기 전부터 저는 장르 소설을 즐겨 읽었습니다. 회차별 연재되는 웹툰과 달리 웹소설 e북은 대부분 완결된 상태로 출간되는 경우가 많기 때문에 몇 달, 혹은 몇 년 후에 출간되는 외전의 소식은 트위터나 커뮤니티 등을 통해 우연히 알 수 밖에 없었습니다.
‘완결권까지 모두 소장하고 있는 고객들에게 신간 외전의 소식을 알리면 구매 전환을 일으킬 수 있을 것이다.’ 라는 가설을 토대로 테스트를 진행하였습니다.
메시지를 받은 테스트 그룹의 외전 구매율은 최대 2배 이상 증가하였고 지속적인 운영을 위해 자동화를 진행하게 되었습니다.
사례 #3. “후속권이 나왔어요!” – 만화 e북 후속권 출간 알림 캠페인
만화는 웹툰과 달리 연재 주기가 길고 불규칙하기 때문에 후속권이 출간되어도 놓치기가 쉽습니다. 만화 e북 후속권 출간 알림은 만화를 즐기고 계신 고객의 편의성 증가를 위해 고려하게 되었습니다.
캠페인을 진행할 때 가장 고민했던 부분은 어떤 고객을 대상으로 메시지를 보낼지였습니다. 후속권 출간 소식을 알렸을 때 유효하게 구매 전환이 될 것 같은 최신 후속권의 직전 권, 전전 권을 구매한 고객을 대상으로 하였습니다.
결과적으로 최신 출간권을 포함해 미구매한 구성 도서를 구매하는 계기를 만들어냈고, 컨트롤 그룹 대비 많게는 4배의 구매 전환을 기록하기도 했습니다.
위와 같은 성공 사례는 한 번에 만들어지지 않았습니다.
외전 출간 알림의 경우, 초기에는 BL 소설 e북 고객만을 대상으로 인기 상위 100개 작품의 외전 출간 알림을 발송했습니다. 인기작이 많이 포함된 만큼 실험 모수도 충분하고 효과도 클 것이라는 예상과 달리 구매 전환율은 저조했습니다.
실패 원인을 찾기 위해, 내부 TOC(Tears of Customer) 데이터 중 외전 관련 문의를 주었던 고객들의 구매 기록을 살펴보았습니다. 그 결과, ‘외전 출간 알림’이 BL 장르 외에도 장르소설 e북 전반에 걸친 니즈임을 알아냈습니다.
TOC 데이터 분석에 따라 타겟 세그먼트의 장르를 확대하고 최근 60일 이내 출간된 외전으로 테스트를 다시 실행한 결과, 성과가 크게 개선되었습니다.
첫 실험의 결과에 낙담하지 않고 지속적인 반복(iteration)을 통해 얻은 성과는 매우 값진 경험이었습니다.
CRM 자동화 개발과 도입 과정
Braze 수동 테스트를 통해 충분한 유의성 검증을 완료했다면 이제는 수동 작업의 시간과 노력을 줄이고, 제품에 상시 CRM을 도입하여 최대 효과를 달성하는 것이 중요합니다.
CRM 자동화 작업은 타겟 선정 및 분류를 위한 ‘세그멘테이션’ 과정에서 상당한 엔지니어링 작업과 시간이 필요합니다.
특히 자동화 개발 스펙에 대한 협의와 각 캠페인의 조건에 부합하는 사용자를 찾아내는 과정이 가장 많은 시간과 노력이 소요됩니다.
리디의 방대한 고객 데이터 중에서 모든 조건을 만족하는 사용자를 정확하게 식별하는 것은 겉으로 보기엔 간단해 보이지만, 실제로는 많은 고민과 노력이 요구되는 작업이었습니다.
개발 구현 과정에서 아래의 항목들을 필수적으로 고려했습니다.
첫번째, 데이터베이스(DB)에 필요한 데이터가 있는지 확인하기
리디는 Braze 도입 및 수동 테스트에도 리디 내부 데이터를 사용했기 때문에 부족한 점이 없었습니다. 하지만 수동 테스트와 달리 PM과 마케터가 특정 작품을 설정하는 것이 아니라 조건에 부합하는 모든 작품이 발송 대상이 되므로, 자동화 발송 기준을 정하기 위해 작품 및 도서 데이터를 확인하는 작업을 거쳤습니다.
두번째, 제품에 영향을 주지 않는 방대한 양의 데이터 조회
유저 데이터나 로그를 서비스 DB에서 직접 관리하고 조회하는 것은 서비스 안정성 측면에서 바람직하지 않습니다. 따라서 분석에 사용되는 데이터는 별도의 DB에 구축하는 것이 좋습니다.
리디는 방대한 양의 데이터를 분석 목적으로 AWS Athena와 같은 별도의 저장소에 적재하고 있습니다. 이를 통해 제품에 영향을 주지 않으면서도 데이터 조회 및 CRM 자동화를 원활하게 진행할 수 있었습니다.
세번째, CRM 자동화 및 메시지 발송을 위한 실시간성 확보
AWS Athena와 같은 별도의 저장소에 데이터를 적재하면 실시간성이 떨어질 수 있습니다. 이로 인해 짧게는 몇 분, 길게는 몇 시간 또는 몇 일이 걸리는 딜레이가 발생할 수 있습니다.
이러한 문제를 해결하기 위해, 동일한 목적의 데이터를 두 군데에서 조회하였습니다.
- Athena: 하루 이상의 과거 데이터
- Production replica DB: 당일 데이터
Athena는 대량 데이터 쿼리에 최적화된 특성을 활용하였고, 서비스용 데이터가 실시간으로 복제되는 replica DB에서는 Athena에 없는 최신 데이터를 조회하였습니다.
이러한 전략을 통해 알림 발송을 위한 실시간성을 확보할 수 있었습니다.
마지막으로 가장 중요한 과정은 고객 피로도 관리를 위한 내부 Frequency Capping(빈도 제한) 작업입니다. 한 명의 고객이 짧은 시간 동안 많은 도서 알림을 받게 되면 피로감을 느낄 수 있습니다. 따라서 알림을 합치거나 생략하는 처리가 필요했습니다.
수동 테스트에서는 외전 출간 알림을 1인 1개 한정으로 발송했으나, 자동화 이후 여러 작품의 중복 대상자가 발생할 경우, 푸시 알림은 단 1회만 발송하고 해당 고객에게 관련 작품 정보는 작품별 알림을 통해 안내하는 방식으로 정책을 수정했습니다.
자동화 이후에도 지속적인 성과 측정과 A/B 테스트를 위해 샘플링 단계를 함께 진행했습니다. 이러한 과정을 거친 후에는 Kafka를 이용하여 알림과 푸시 발송, 그리고 분석 데이터를 전송하게 되어 자동화 배치가 완료됩니다.
*(참고) 리디에서 Kafka를 사용하는 법
자동화 직후에는 전체 유저 대상으로 100% 배포하지 않고, 점진적이고 단계별로 배포를 진행하여 사이드 이펙트나 개발 이슈의 가능성을 라이브 모니터링합니다.
개발 관련 이슈가 없다고 판단되면 배포 비중을 늘려 안전성을 확보하는 데 최선을 다하고 있습니다.
마치며
지금까지 리디의 대표적인 CRM 캠페인을 살펴보는 시간을 가졌습니다.
앞서 공유드린 세 가지 캠페인은 도입 전과 비교하여 감상 및 유료 구매 수 증가라는 유의미한 매출 성과를 기록하고 있습니다.
작년 하반기 시작한 모든 실험이 자동화를 통해 결실을 맺고 있고 자동화 이후 꾸준히 포착되는 고객의 긍정적 동향에 뿌듯함을 느낍니다.
회차를 거듭하며 누적된 실험 데이터와 회고록, 구성원 모두가 오너십을 가지고 자유롭게 의견을 나누는 과정을 통해 좋은 결과를 확인할 수 있었습니다.
저희는 앞으로도 흥미롭고 보람찬 실험과 프로젝트를 통해 인사드릴 수 있도록 하겠습니다.
감사합니다.
RIDI CRM Squad
- Product Manager : 임선영, 김지혜
- Data Analyst : 이솔, 김주희, 박지혜
- Engineer : 민병윤, 피진욱
고객과 발맞춰 새로운 콘텐츠 경험을 선보이는
리디와 함께할 당신을 기다립니다.
