글로벌 식음료 브랜드 국내 법인 · 2023~2026
도입 전 과제 웹과 앱에 쌓이는 행동 데이터를 광고 타겟팅에 쓰지 못하고 있었습니다.
도입 결과 마케팅 담당자가 개발 요청 없이 직접 세그먼트를 만들고 매체로 내보낼 수 있게 되었습니다.
Google Analytics와 웹 행동 데이터를 기반으로, BigQuery 등 업계 표준 클라우드 데이터 환경에서 고객 데이터 연동과 세그먼트를 처리하는 개방형 마케팅 자동화 플랫폼입니다. 사용 중인 마케팅 도구와 연동하므로 추가 라이선스와 신규 시스템 도입을 최소화하며, 특정 공급사에 종속되지 않아 ChatGPT·Claude 등 범용 AI 커넥터로 바로 분석하고 운용하실 수 있습니다.
2023 대한민국 디지털 광고 대상 애드테크 부문 수상 AI·데이터 바우처 공식 공급기업 2002년 설립 행동 데이터 분석 전문 기업
고객 데이터 플랫폼을 별도로 도입할 필요가 없습니다. GA4와 GTM, 광고 매체 계정, 주문 데이터와 연동하면 아래 네 단계의 업무가 하나의 플랫폼에서 연속적으로 처리됩니다. 표준 도구를 기반으로 구축하므로, 다른 솔루션으로 전환하더라도 구축한 수집 환경과 데이터를 그대로 활용하실 수 있습니다. 데이터 반출이 제한되는 기업은 고객사 내부망에 온프레미스로 구축해, 고객 데이터와 개인정보를 외부로 내보내지 않고 운영하실 수 있습니다.
1 조건 충족
장바구니 이탈 고객
2 자동 발송
카카오 메시지 발송
심야 발송 제한 · 중복 발송 방지 적용
3 성과 집계
캠페인별 매출 기여
반응이 낮은 추천 상품 자동 제외
GA4와 GTM, 광고 매체, 주문·회원 데이터와 연동해 방문·클릭·구매 데이터를 수집합니다. 고객 데이터를 외부 저장소로 이관하지 않습니다.
적용 예시 광고로 유입된 방문자의 상품 조회 이력과 다음 날의 주문 내역이 동일한 고객 기록에 함께 저장됩니다.
채널별로 분산된 데이터를 고객 단위로 통합하고, 행동과 구매 이력을 조건으로 세그먼트를 생성합니다. 이탈 가능성과 구매 확률은 AI 모델이 점수로 산출합니다.
적용 예시 '장바구니 담기 후 미구매 고객', '구매 주기가 지난 재구매 고객' 등의 세그먼트가 조건에 따라 자동으로 갱신됩니다.
고객이 설정된 조건을 충족하면 카카오·문자·이메일·온사이트 배너로 메시지를 발송하고, 상품 상세와 장바구니 화면에 고객별 추천 상품을 노출합니다. 같은 세그먼트를 광고 매체로 전송할 수도 있습니다.
적용 예시 장바구니 이탈 10분 후 리마인드 메시지가 발송되고, 재방문한 고객에게는 조회 이력을 기준으로 선정한 추천 상품이 노출됩니다.
시나리오와 메시지별 매출 기여도를 집계하고, 반응률이 낮은 추천 상품은 노출 대상에서 자동으로 제외합니다.
적용 예시 주간 자동 캠페인의 매출 기여도와 문안별 반응률을 하나의 화면에서 비교하고, 그 결과를 다음 캠페인의 대상 선정에 반영합니다.
네 단계는 일회성으로 끝나지 않습니다. 성과 측정 결과가 다음 캠페인의 대상과 메시지 설정에 반영되며, 데이터가 누적될수록 추천과 예측의 정확도가 높아집니다.
담당자가 시나리오를 한 번 설정하면, 이후 과정은 다음 순서로 자동 처리됩니다.
수집 태그가 해당 행동을 고객 기록에 저장하고, 이 고객을 '장바구니 이탈' 세그먼트에 포함합니다.
담당자가 사전에 설정한 조건과 AI가 생성한 문안으로 구성된 시나리오입니다. 오후 9시 이후에는 심야 발송 제한 규칙에 따라 다음 날 오전으로 발송이 연기됩니다.
상품 상세 화면의 추천 영역에 해당 고객의 조회 상품을 기준으로 선정한 '함께 본 상품'과 '유사 스타일 상품'이 노출됩니다.
구매가 기록되면 이 고객은 장바구니 이탈 세그먼트에서 제외되며, 같은 시나리오의 후속 메시지는 발송되지 않습니다.
'장바구니 리마인드' 시나리오의 발송·클릭·전환 건수와 매출 기여도가 집계되어 있으며, 반응률이 낮은 추천 상품은 노출 대상에서 제외되어 있습니다.
이 기간에 담당자가 수행한 작업은 성과 확인뿐입니다. 고객 행동 감지, 메시지 발송, 상품 추천, 성과 집계는 플랫폼이 자동으로 처리했습니다.
위 예시의 시나리오 설정, 상품 추천 적용, 성과 분석을 수행하는 실제 제품 화면입니다.




기대 효과. 채널별로 반복하던 설정 작업이 줄고, 이탈·재구매 시점에 맞추어 메시지를 발송할 수 있습니다.

기대 효과. 담당자가 상품을 일일이 선정하지 않아도 개인화 추천 결과가 지속적으로 갱신됩니다.

기대 효과. 캠페인 성과를 하나의 화면에서 비교해 저성과 캠페인을 조기에 판별할 수 있습니다.
식음료, 통신, 금융 업종에서 Growth Platform 도입 후 달라진 마케팅 업무와 성과입니다.
글로벌 식음료 브랜드 국내 법인 · 2023~2026
도입 전 과제 웹과 앱에 쌓이는 행동 데이터를 광고 타겟팅에 쓰지 못하고 있었습니다.
도입 결과 마케팅 담당자가 개발 요청 없이 직접 세그먼트를 만들고 매체로 내보낼 수 있게 되었습니다.
국내 통신사 · 2023~2026
도입 전 과제 개인화 캠페인을 집행하고 있었으나 캠페인이 실제로 성과에 얼마나 기여했는지 판단할 기준이 없었습니다.
도입 결과 캠페인별 기여도를 같은 기준으로 비교할 수 있게 되어, 다음 캠페인의 대상과 예산을 데이터로 정할 수 있게 되었습니다.
카드사 멤버십 앱 · 2023
도입 전 과제 쿠키 제약이 강해지면서 기존 방식으로는 앱 사용자에게 맞는 광고를 고를 수 없었습니다.
도입 결과 국내 대표 금융사와 통신사 멤버십 앱이 매체로 참여하는 광고 플랫폼으로 자리 잡았습니다. 광고를 받는 쪽에서는 소비 시점에 맞는 혜택으로 제시되어 피로도가 낮았고, 앱을 운영하는 쪽에서는 월간 순사용자 수와 광고 수익이 함께 올랐습니다.
별도 시스템을 새로 구축하거나 데이터를 이관하지 않고, 현재 사용 중인 도구와의 연동으로 도입을 시작합니다.
GA4와 GTM, 광고 매체 계정, 발송 채널의 접근 권한을 받아 현재 환경에 연동합니다. 데이터베이스를 새로 구축하거나 고객 데이터를 이관하지 않습니다.
수집 태그의 데이터가 실제 주문·방문 기록과 일치하는지 검수한 뒤 자동화를 적용해, 잘못된 대상에게 메시지가 발송되는 오류를 방지합니다.
장바구니 이탈처럼 효과를 빠르게 확인할 수 있는 시나리오부터 적용하고, 대시보드의 매출 기여도를 확인하며 재구매·휴면 고객 시나리오로 확대합니다.
업종과 과제별 적용 방식, 상세 구성, 연계 솔루션을 각 카드에서 확인하실 수 있습니다.





