브레이즈(Braze)를 활용한 푸시 & 인앱 메시지 분석 완벽 가이드
푸시와 인앱 메시지의 사용 목적과 타이밍
브레이즈(Braze)를 통해 제공하는 푸시 메시지와 인앱 메시지는 각각 사용자의 행동과 상황에 따라 적절하게 사용해야 최대의 효과를 얻을 수 있습니다.
1. 푸시 메시지 (Push Message)
- 언제 사용할까요?
- 앱을 실행하고 있지 않은 사용자의 즉각적인 주의를 끌고자 할 때
- 긴급한 공지나 제한된 시간 내에 참여가 필요한 프로모션에 적합
- 리텐션을 증가시키거나 휴면 사용자 재방문을 유도할 때 유용
- 최적의 활용 예시
- 기간 한정 이벤트나 할인 프로모션 안내
- 휴면 사용자의 재방문 유도 메시지
- 개인화된 추천 콘텐츠 전달
2. 인앱 메시지 (In-App Message)
- 언제 사용할까요?
- 사용자가 앱 내에 이미 접속해 있을 때, 경험을 방해하지 않고 자연스럽게 추가 정보를 전달할 때
- 사용자 경험(UX)을 풍성하게 만들기 위한 콘텐츠나 기능 안내에 효과적
- 최적의 활용 예시
- 신규 기능 또는 업데이트 알림
- 앱 사용성 개선을 위한 안내 (튜토리얼, 가이드)
- 사용자의 즉각적인 행동(가입, 리뷰 작성 등)을 유도할 때
메시지 발송 이후 운영 방법
푸시와 인앱 메시지 발송 이후에는 반드시 다음과 같은 운영 방식을 활용하여 효과를 높이는 것이 중요합니다.
1. 성과 측정 및 분석
- 메시지 별 발송(success), 수신(receipt), 클릭(open), 간접 오픈(indirect open) 비율을 모니터링
- 타겟 그룹 및 메시지 유형별 성과를 비교 분석하여 최적의 전략 수립
2. A/B 테스트
- 제목, 콘텐츠, 이미지, CTA 버튼 등 다양한 요소를 변경하여 지속적으로 테스트
- 가장 높은 성과를 기록한 메시지 형태를 선정하여 이후 캠페인에 적용
3. 개인화 고도화
- 사용자 행동 데이터 및 프로파일 기반 개인화 메시지 지속적으로 발전
- 유저 반응에 따라 콘텐츠 맞춤화를 더욱 세밀하게 진행
Braze Currents를 활용한 데이터 분석
Braze Currents를 통해 제공되는 실시간 이벤트 데이터로 다양한 분석이 가능합니다. Braze Currents 데이터를 활용한 대표적인 분석과 방법은 다음과 같습니다.
분석할 수 있는 주요 데이터
- 메시지 이벤트 데이터: 발송(send), 수신(receipt), 오픈(open), 클릭(click) 등
- 사용자 행동 데이터: 메시지 반응 후 앱에서의 사용자 행동(구매, 페이지뷰 등)
추천 분석 방법
- 퍼널 분석 (Funnel Analysis)
- 메시지 수신 → 오픈 → 클릭 → 행동(구매, 회원가입 등) 단계를 구성하여 각 단계의 전환율을 측정
- 이탈률이 높은 구간을 찾아 메시지의 효과성을 개선
- 코호트 분석 (Cohort Analysis)
- 메시지 반응 이후 장기적인 사용자 유지율(retention) 측정
- 푸시/인앱 메시지가 장기적인 사용자 리텐션에 미치는 영향 평가
- 세그먼트 분석 (Segment Analysis)
- 연령, 성별, 가입 시기, 이전 행동 기반 세분화된 그룹별 메시지 성과 측정
- 가장 효과적인 메시지 유형과 타겟 그룹 도출
- 개인화 성과 분석 (Personalization Impact)
- 개인화 수준(일반 메시지 vs 개인화된 메시지)에 따른 사용자 반응 차이 분석
- 메시지 개인화 수준을 높이기 위한 전략 수립
Braze Currents 데이터를 활용하면 푸시와 인앱 메시지의 효과를 더욱 구체적으로 이해하고, 메시지의 성과를 극대화할 수 있습니다.
이 내용을 바탕으로 여러분의 캠페인을 더욱 효율적으로 개선하고, 사용자와 더욱 효과적인 커뮤니케이션을 구축해 보시길 바랍니다.
답글 남기기