2편-개발자 시각으로 본 푸시클릭율 2배로 만든 개인화/자동화 구축
안녕하세요! 창명님과 함께 푸시 자동화 사내 솔루션을 제작한 백엔드 개발자 이동규입니다. 저는 보다 기술적인 측면에서 푸시 자동화 솔루션을 어떻게 빠르고 효율적으로 구축했는지 기술 관점에서 설명드리고자 합니다.
PART2. 개발편
먼저 이 프로젝트 자체는 창명, 지영님을 중심으로 마케팅 조직내 의견을 수렴하면서부터 시작됐습니다. 프로젝트를 수행하신 창명님께서 평소 개발 분야에 대한 협업 경험이 많으시고 이해도가 높으셔서 개발자로서 큰 장애물 없이 수월하게 솔루션을 제작할 수 있었습니다. 이를 통해 빠르게 성과를 이룩해 좋은 프로젝트 경험으로 남아 있습니다.
프로젝트에 착수할 때 제가 생각한 솔루션의 중점은 크게 3가지였습니다.
- 마케터의 사용성 (Marketer Usability)
- 잦은 변경 가능성 (Frequent Changeability)
- 빠른 개발과 운영 효율성 (Rapid Development& Operational Efficiency)
아쉽게도, 스타트업 여건상 당시 개인화/자동화 푸시 프로젝트에 할당받은 사람은 저 혼자였습니다. 따라서 백엔드 개발자인 저에게 사용성을 보장할 수 있는 편한 UI를 빠르게 만드는 건 거의 불가능에 가까운 미션이었습니다.
하지만 이것을 가능케 하는 노코드 툴이 있었습니다. 바로 부디베이스(budibase)라고 하는데요. 이 툴은 비즈니스 애플리케이션을 구축하기 위한 오픈 소스 로우코드 플랫폼입니다.
이 툴은 스키마의 정의부터 해당 데이터의 추가 수정 삭제를 쉽게 해주며 웹페이지 구현까지 클릭 몇 번으로 제작해 줄 수 있게 도와줍니다. 심지어는 사용자가 정의한 스키마에 대한 RestAPI도 지원해주는 장점이 있습니다. 이를 통해 정말 빠르게 내가 원하는 데이터를 정의하고 구축하는 어플리케이션을 제작할 수 있습니다. (사내에서는 이렇게 만드는 API를 “3분 API만들기”라는 문서로 공유되고 있습니다)
그렇게 부디베이스로 제작하기로 한 뒤의 과정은 수월하였습니다. 먼저 제안서에 적혀있는 푸시들을 추상화해서 필요한 기능들을 정의하였습니다.
자동화된 푸시는 크게 일 단위, 주 단위, 월 단위, 그리고 유저의 행동에 기반한 이벤트성 푸시로 크게 4가지 종류로 나눌 수 있었고, 이벤트성 푸시를 제외한 각 푸시는 전송되는 정해진 시간이 있었으며 어떤 푸시는 특정 요일에 중지하거나 혹은 특정 요일에만 보내야 하는 조건이 존재했습니다.
어떤 것은 같은 속성의 푸시가 A/B 테스트를 위해 다른 제목과 내용으로 전송돼야 하는 등의 까다로운 조건들이 있었습니다. 이 밖에 이것을 담당하시는 마케터분이 효율 개선을 위해 내용을 변경, 수정하거나 때로는 작동까지 멈출 수 있어야 했습니다. 이런 간단한 작업을 할 때도 개발자의 도움이 필요하면 비효율적인 플랫폼이 되기 마련이니까요.
그렇게 창명님과 긴밀하게 회의하며 만들어낸 끝에 사용성이 확보된 화면과 푸시 관련 정보를 세팅하고 추가 수정 삭제할 수 있는 사내 플랫폼을 단시간에 구축하였습니다. 나머지 작업은 온전히 백엔드의 역할로서, 매 정해진 시간마다 발송돼야 할 푸시 메시지들을 읽어 요일과 시간 등을 검사한 뒤에 전송하는 것이었습니다.
그리고 무엇보다 중요한 건 통계 구축이었습니다. 각 푸시들은 종류별로 고유한 아이디가 있고, 이것을 날짜와 요소를 조합해 아이디만 봐도 언제 전송된 어떤 푸시인지 식별할 수 있게 하였습니다.
그리고 이것을 새벽마다 MongoDB에 적재한 뒤에 전송 횟수, 도달 횟수, 클릭 횟수, CTR 등등 마케터가 필요한 데이터를 실시간으로 확인할 수 있게 Redash(BI)라는 데이터셋 플랫폼을 통해 데이터를 제공하고 있습니다. 푸시 통계를 쌓는 부분 또한 필요한 통계를 직접 정의하셔서 작업이 굉장히 수월했던 기억이 있습니다.
이 작업을 하면서 자동화 푸시뿐만 아니라 홈쇼핑모아에서 전송하는 모든 광고성 푸시에 대한 통계도 볼 수 있게 작업하여 마케터분들의 수고를 많이 덜어드릴 수 있어서 뿌듯했습니다. 예전에는 마케터분들이 매일 엘라스틱서치(ElastickSearch), Kibana(키바나)에 들어가 전송된 푸시아이디를 쿼리를 입력해 전환율을 직접 하나하나 기록했다고 하셨습니다. 하지만, 작업 이후에는 이러한 업무 시간들을 줄이고 효율화하는데 기여할 수 있어 뿌듯하고 보람된 프로젝트였습니다. 지금까지 백엔드 개발자 이동규였습니다.
마무리하며
이번에 동규님과 마케팅 프로젝트 협업을 진행하면서 개인화 및 자동화 시스템을 구축하고, 1년 넘는 실험 과정을 거쳐 푸시 시나리오를 정립했습니다. 그 결과, 푸시 효율이 개선되어 클릭률이 2배 상승하고 전반적인 서비스 트래픽과 매출 증대로 이어지는 임팩트를 만들 수 있었습니다. 개인적으로는 적은 인원으로 다양한 마케팅을 자동화하고 개인화하여 효율성을 끌어올릴 수 있었던 점이 큰 성과이지 않았나 싶습니다.
아직 ‘개인화/초개인화’ 에 대한 길은 멀지만, 이번 프로젝트를 시작으로 ‘홈쇼핑모아’가 모바일 홈쇼핑 플랫폼으로서 고객들의 취향 저격하는 메시지와 유익한 정보를 제공하는 마케터/개발자로서 더욱 노력할 예정입니다. 저희들의 해당 ‘경험’과 ‘노하우’들이 어려운 환경에서 일하고 있는 모든 스타트업 유관자들에게 도움이 되길 바라며 ‘마케터의 비밀서재 인사이트 편’ 마무리하도록 하겠습니다.
장창명님이 브런치에 게재한 글을 편집한 뒤 모비인사이드에서 한 번 더 소개합니다.
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