사용 사례: 더 스마트한 타겟팅으로 구독 업그레이드 예측

이 예시는 가상의 브랜드가 Braze Predictive Events를 활용하여 프로 멤버십으로의 업그레이드와 같이 비즈니스에 중요한 성과를 정의하고, 결과를 개선하는 타겟팅 전략을 구축하는 방법을 보여줍니다.

조던이 무료 및 유료 등급을 제공하는 건강 및 피트니스 앱인 Steppington의 라이프사이클 전략가라고 가정해 봅시다. 조던의 팀은 전체 무료 사용자 기반에 할인 메시지를 쏟아붓지 않으면서도 프로 플랜 업그레이드를 늘리는 목표를 가지고 있습니다. 현재, 무료 등급 사용자에게는 7일 후 “프로 버전 50% 할인 체험” 프로모션을 발송합니다. 일부 전환을 유도하지만(7일 기준 약 5%), 과도한 마케팅 활동으로 이어지기도 합니다—그중에는 원래 업그레이드할 가능성이 높았던 사용자들에게까지 할인 혜택을 제공하는 경우도 포함됩니다.

타겟팅을 개선하고 메시징 피로를 줄이기 위해 조던은 Predictive Events를 활용하여 사용자가 향후 7일 이내에 프로 버전으로 업그레이드할 가능성을 모델링합니다. 그는 커스텀 이벤트 upgraded_to_pro를 정의한 다음, 이를 활용하여 예측 모델을 훈련시키고 사용자를 스마트하고 실행 지향적인 그룹으로 세분화합니다.

이 튜토리얼은 조던이 어떻게 다음을 만들었는지 단계별로 안내합니다:

• 7일 이내 upgraded_to_pro 예측 모델
• 전송 메시지 총량을 줄이면서 전환율을 높이는 데 도움이 되는 Segments

1단계: 업그레이드를 위한 예측 모델 생성

Jordan은 업그레이드 전략에서 가장 중요한 결과를 정의하는 것으로 시작합니다: 사용자가 무료 티어에서 Pro로 전환하는 것입니다. “가입 후 경과 시간”과 같은 일반적인 트리거에 의존하는 대신, 실제로 전환할 가능성이 있는 사용자를 예측하고자 합니다. 이를 통해 팀은 단순한 가정이 아닌 실제 신호를 기반으로 행동할 수 있습니다.

1. Braze 대시보드에서 Jordan은 분석 > Predictive Events로 이동합니다.
2. 그는 새로운 이벤트 예측을 생성하고 이름을 “7일 내 Pro 업그레이드”로 지정합니다.
3. 타겟 이벤트로 커스텀 이벤트 upgraded_to_pro를 선택합니다.
4. Jordan은 예측 기간을 7일로 설정하고, 업데이트 스케줄을 설정한 다음 예측을 생성합니다.

2단계: 업그레이드 확률에 따라 사용자 세분화

교육이 완료되면 Braze는 자격이 있는 각 사용자에게 이벤트 가능성 점수(0-100)를 할당합니다. Jordan은 이 점수를 사용하여 실행 가능한 Segment를 만듭니다—할인이 필요하지 않을 수 있는 높은 의도의 사용자를 위한 Segment와, 지원 없이는 전환하지 않을 가능성이 높은 사용자를 위한 Segment입니다.

1. Jordan은 Braze에서 Segments로 이동합니다.
2. 그는 이벤트 가능성 점수 필터를 사용하여 두 개의 Segment를 만들고, 자신이 만든 예측을 선택합니다. 두 Segment는 다음과 같습니다:
   • 업그레이드 가능성 높음: 점수 70 초과
   • 업그레이드를 위해 넛지 필요: 점수 40 초과 70 미만

팁

예측 필터는 다른 사용자 속성이나 행동과 결합할 수 있습니다. Jordan은 사용자 관심사에 따라 이러한 Segment를 추가로 세분화할 계획입니다—예를 들어 피트니스 추적 기능을 자주 사용하는 사용자에게 우선순위를 부여합니다. 이를 통해 더 정밀하게 타겟팅할 수 있는 네 개의 하위 그룹이 생기며, 콘텐츠와 메시징을 각 사용자의 니즈에 맞출 수 있습니다.

3단계: 의도 수준에 따라 메시징 개인화

Jordan은 이제 명확한 업그레이드 의도 신호를 갖고 있으며, 사용자 행동을 기반으로 세분화된 하위 그룹도 확보했습니다. 이를 바탕으로 각 사용자가 필요로 하는 것에 맞춰 적응하는 메시징 전략을 구축합니다. 더 이상 획일적인 대량 발송은 없습니다.

그는 이 Campaign의 주요 채널로 이메일을 선택합니다. 왜일까요? Jordan은 높은 의도를 가진 사용자에게 Pro의 가치를 설명하고, 더 망설이는 사용자에게 설득력 있는 메시지를 전달하고 싶기 때문입니다. 두 경우 모두 충분한 공간, 비주얼, 그리고 강력한 CTA가 필요합니다. 이메일은 사용자에게 압박을 주지 않으면서 이를 효과적으로 수행할 수 있는 유연성을 제공하며, 클릭 행동을 통해 성능을 추적할 수 있게 해줍니다.

Jordan은 방금 만든 Segments를 기반으로 경험을 분할하는 Canvas를 생성합니다. 그는 오디언스 경로 단계를 추가하여 다음을 타겟팅합니다:

• 높은 의도, 피트니스 중심 사용자
• 높은 의도, 기타 사용자
• 낮은 의도, 피트니스 중심 사용자
• 낮은 의도, 기타 사용자

그는 또한 Canvas 전환 이벤트를 커스텀 이벤트 upgraded_to_pro로 설정하여, 사용자가 플로우를 진행하면서 Braze가 업그레이드 전환을 자동으로 추적하도록 합니다.

경로별 메시지 예시

• 높은 의도, 피트니스
• 높은 의도, 기타
• 낮은 의도, 피트니스
• 낮은 의도, 기타

4단계: 결과 측정 및 전략 최적화

Campaign이 실행된 후, Jordan은 Canvas 분석에서 성능을 검토하여 개인화된 경로가 얼마나 잘 수행되었는지, 그리고 예측 의도와 행동 신호를 결합한 것이 업그레이드율을 개선했는지 파악합니다.

경로별 이메일 성능:

• 높은 의도, 피트니스
  • 열람율: 34%
  • 클릭률: 20%
  • 전환율: 13%
  • 할인 미사용
• 높은 의도, 기타
  • 열람율: 30%
  • 클릭률: 17%
  • 전환율: 11%
  • 할인 미사용
• 낮은 의도, 피트니스
  • 열람율: 27%
  • 클릭률: 12%
  • 전환율: 8%
  • 50% 할인 오퍼 포함
• 낮은 의도, 기타
  • 열람율: 23%
  • 클릭률: 9%
  • 전환율: 6%
  • 50% 할인 오퍼 포함

팀의 이전 획일적인 Campaign(7일 후 일괄 할인을 제공하여 전환율이 5%에 불과하고 과도한 메시지를 발송했던 방식)과 비교했을 때, 타겟팅 접근 방식은 모든 그룹에서 의미 있는 상승을 보여주며 효율성이 개선되고 불필요한 할인이 줄어들었습니다.

퍼널 보고서에서도 주요 단계에서 이탈률이 뚜렷하게 감소한 것을 확인할 수 있으며, 특히 개인화된 메시지를 받은 낮은 의도 사용자에서 두드러집니다. 더 많은 사용자가 열람하고, 클릭하고, 업그레이드하고 있어—의도 기반 타겟팅의 가치가 입증되었습니다.

Jordan은 이러한 인사이트를 활용하여 다음을 수행합니다:

• 제목란과 CTA 문구에 대한 A/B 테스트 탐색
• 중간 의도 사용자에 대한 할인 임계값 재평가
• 콘텐츠 조회나 앱 기능 사용과 같은 추가 행동을 기반으로 Segments 지속 개선

Predictive Events와 레이어드 세분화를 통해, 그의 팀은 이제 사용자 의도와 행동에 따라 메시징을 조정하는 확장 가능한 전략을 갖추게 되었으며—브랜드 신뢰를 유지하면서 더 많은 업그레이드를 이끌어내고 있습니다.