⊹ 비즈니스 목표에 기반한 핵심 이벤트 정의
⊹  고객 행동을 설명할 수 있는 데이터 구조 설계
⊹ Braze 내 고객 속성 및 이벤트 체계 정비
⊹ 데이터 누락, 중복, 비활성 이슈 진단 및 개선

이를 통해 활용하기 어려운 데이터를 의사결정이 가능한 데이터로 전환합니다.

⊹ 단순 조건 필터 기반 타겟팅에서 벗어나

⊹ 고객의 행동, 맥락, 상태를 반영한 세그먼트 설계

⊹ 실시간 변화에 대응 가능한 동적 세그멘테이션

⊹ 세그먼트별 명확한 목적과 KPI 정의

이를 통해 메시지 발송 기준이 아닌 고객 대응 기준을 수립합니다.

⊹ 유입, 활성화, 유지, 이탈 방지 단계별 여정 설계

⊹ 이벤트 기반 자동화 트리거 구성

⊹ 고객 반응에 따른 분기 처리 구조 설계

⊹ 반복 업무를 최소화하는 자동 운영 체계 구축

캠페인 중심 운영에서 고객 여정 중심 운영 구조로 전환합니다.

⊹ 고객 맥락에 맞는 메시지 시나리오 설계

⊹ 행동 및 속성 기반 콘텐츠 개인화

⊹ 채널별 역할에 맞는 메시지 전략 수립

⊹ 과도한 개인화로 인한 고객 피로도 관리

퍼스널라이제이션의 목적을 정교함이 아닌 의미있는 커뮤니케이션을 제공합니다.

⊹ 명확한 가설 기반 A/B 테스트 설계

⊹ 메시지, 타이밍, 채널별 성과 비교 분석

⊹ 단기 성과와 중장기 지표를 분리하여 관리

⊹ 실험 결과를 운영 개선으로 연결하는 체계 구축

Braze를 단순 실행 도구가 아닌 학습과 개선을 위한 플랫폼으로 활용합니다.

Acknowledge the obstacles your visitors may be facing. Show empathy to build trust and demonstrate that you're attuned to their concerns.

"Struggling to find the right solution in a sea of options? We know how overwhelming it can be."