[Braze] CRM 마케팅의 KPI 성과 모니터링 - MAU, 리텐션, LTV, 캠페인 성과 측정을 중심으로

CRM 성과를 측정하지 않는 캠페인은 방향 없이 달리는 것과 같다. 아무리 정교한 메시지를 보내도 성과 분석과 리포팅이 없다면 무엇이 효과적인지, 무엇을 개선해야 하는지 알 수 없기 때문이다. 브레이즈(Braze) 같은 CRM 플랫폼을 활용하면 다양한 KPI를 추적할 수 있지만, 핵심은 이를 체계적으로 정의하고 모니터링 시스템을 구축하는 것이다. 이번 글에서는 MAU, 리텐션, LTV, 캠페인 전환율 같은 대표 CRM KPI를 어떻게 측정하고 리포트할지 살펴보겠다.

 

첫 번째로 중요한 지표는 MAU(Monthly Active Users)다. MAU는 매월 앱에 접속하는 고유 사용자의 수를 의미한다. 월에 한 번이라도 서비스에 방문한 유저를 집계하는 것이다. MAU가 안정되면 WAU, DAU와 같이 주단위, 일단위로도 지표를 더 좁혀서 살펴볼 수 있다. CRM 캠페인이 효과적이라면 MAU가 안정적으로 유지되거나 성장해야 한다. 브레이즈에서는 이벤트 트래킹으로 ‘앱 오픈’ 데이터를 수집하고, 이를 기반으로 MAU 추이를 모니터링할 수 있다. 다만 단순 MAU만 보는 것보다는 신규 MAU(신규 유입 사용자)와 리턴 MAU(재방문 사용자)를 구분해 보는 것이 중요하다. 이를 통해 신규 확보와 기존 고객 유지 중 어떤 부분에 더 집중해야 할지 판단할 수 있다.

 

두 번째는 리텐션(Retention)이다. CRM의 가장 큰 목적은 결국 기존 고객을 잃지 않고 지속적인 관계로 끌여들여 유지시키는 것이다. 일반적으로 D+1(설치 다음 날), D+7(설치 후 7일), D+30(설치 후 30일) 리텐션을 분석해 사용자의 ‘잔존율’을 추적해야한다. 브레이즈에서는 캠페인별 리텐션 개선 효과를 손쉽게 비교할 수 있다. 예를 들어 웰컴 메시지 캠페인을 실행한 그룹과 실행하지 않은 그룹의 D+7 리텐션을 비교하면, 메시지가 실제 고객 유지에 기여했는지를 쉽게 알 수 있다. 

 

세 번째는 LTV(Lifetime Value)다. 특히 이 영역에서의 중요성은 나날이 커지고 있다. 결국 모든 활동은 수익으로 연결되기 때문이다. LTV는 고객이 브랜드와 관계를 유지하는 동안 창출하는 총 가치를 의미한다. LTV는 단순히 구매 금액뿐 아니라 광고 수익, 구독 수익 등을 포함해 계산할 수 있다. 브레이즈 자체 분석 기능만으로는 LTV를 깊이 파악하기 어려울 수 있다. 이는 상품의 단가 및 수량, 재구매 주기 등을 고려하여 Excel, Spread Sheet등에 스스로 계산해보는 것도 좋다. 또는 Snowflake 같은 데이터 웨어하우스와 연동해 장기 데이터를 분석하고, Looker나 Tableau 같은 BI 툴로 시각화해볼 수 있는 인프라가 마련되어 있다면, 이 또한 활용해보면 도움이 된다. 

 

네 번째는 CVR, 즉 캠페인 전환율(Conversion Rate)이다. CRM 메시지는 고객의 행동을 유도하기 위해 발송된다. 앱푸시 알림을 눌러 앱에 재방문했는지, 이메일 클릭 후 구매했는지, SMS 수신 후 구독을 연장했는지 등을 측정하고 기록해야한다. 브레이즈는 메시지별 클릭률(CTR)과 전환율을 추적할 수 있으며, 여러 캠페인을 비교해 어떤 카피, 채널, 타이밍이 가장 효과적인지 알 수 있다. 

 

성과 분석에서 중요한 것은 단순히 숫자를 보는 것이 아니라 액션으로 연결되는 리포팅이다. 매주, 매월 보고서를 작성할 때 ‘MAU가 늘었다/줄었다’에서 끝나는 것이 아니라, 왜 그런 변화가 생겼는지, 어떤 캠페인이 영향을 미쳤는지를 분석해야 한다. 그래야 이후에 어떤 액션을 설계할지 가늠할 수 있고, 전략과 전술을 실행할 수 있다.

 

또한 KPI 간의 연관성을 살펴보는 것도 중요하다. 예를 들어 특정 캠페인이 전환율은 높였지만 장기 리텐션에는 부정적 영향을 미쳤다면, 단기성과와 장기성과를 균형 있게 고려해야 한다. 결국 CRM KPI 모니터링은 지표 → 분석 → 인사이트 → 실행이라는 사이클을 돌리는 과정이다. 브레이즈와 BI 툴을 적절히 조합해 이 사이클을 자동화하면, 캠페인은 점점 더 정교해지고, 데이터 기반 의사결정은 CRM의 수준을 한 단계 끌어올린다. CRM활동의 성패는 결국 측정하고, 배우고, 개선하는 리포팅 체계를 통해 즉 지속적으로 개선되는 의사결정 과정체계를 만드는데 달려있다.