CRM 캠페인, 할인 이벤트 vs 자동 캠페인 무엇부터 돌릴까

CRM 캠페인은 날짜에 맞춰 보내는 할인 이벤트와 고객 행동에 맞춰 도는 자동 캠페인으로 나뉩니다. 한 달 운영표에 들어갈 자동 캠페인 다섯 가지와, 대조군으로 캠페인 성과를 읽는 순서를 할인 메일 무작위 실험 70건 연구와 함께 정리했습니다.

김필준

Oct 22, 2026

이번 달 CRM 캠페인 계획표에 할인 이벤트 날짜만 적혀 있지 않으신가요? CRM 캠페인은 날짜를 정해 여러 고객에게 한꺼번에 보내는 할인 이벤트와, 고객 행동이 조건에 맞는 날 그 사람에게만 나가는 자동 캠페인으로 나뉩니다. 쇼핑몰은 자동 캠페인 다섯 가지(웰컴·첫 구매 후·재구매 주기·휴면 직전·VIP)를 먼저 깔고, 할인 이벤트는 그 위에 얹는 순서가 맞습니다.

이 글은 두 방식이 무엇이 다른지, 할인 이벤트만 도는 몰에서 생기는 일, 한 달 운영표에 들어갈 자동 캠페인 다섯 가지, 그리고 캠페인 성과를 읽는 순서를 차례로 다룹니다. 끝에는 할인 메일 70건을 무작위 실험으로 잰 연구와 이번 주에 지시할 일을 정리했습니다.

CRM 캠페인, 할인 이벤트와 자동 캠페인은 무엇이 다른가

둘 다 고객에게 메시지를 보내는 일이지만, 언제 누구에게 무엇을 보내는지가 다릅니다. 그래서 성과를 재는 방법도 달라야 합니다.

기준	할인 이벤트 발송	자동 캠페인
언제 나가나	우리가 정한 날짜(시즌, 신상품, 재고 정리)	고객 행동이 조건에 맞는 날(가입 후 72시간, 첫 구매 후 30일 등)
누구에게	수신 동의 고객 전체 또는 큰 묶음	그 조건에 맞는 사람만
무엇을 말하나	할인율, 기간	그 단계에서 고객이 막힌 이유 하나
쌓이는가	매번 새로 기획	한 번 켜 두면 매일 돈다
흔한 위험	할인을 기다리는 고객, 수신거부	캠페인이 겹쳐 한 사람이 하루 여러 통
성과를 재는 법	발송일 전후 매출만 보기 쉬움	단계별 전환율, 안 받은 고객과의 차이

할인 이벤트가 나쁜 것은 아닙니다. 시즌 매출을 당기고 재고를 정리하는 데는 필요합니다. 문제는 할인 이벤트만 있고 자동 캠페인이 없을 때입니다.

할인 이벤트는 정한 날짜에 전체에게 한 번 나가고, 자동 캠페인은 고객 행동이 조건에 맞는 날 그 사람에게만 매일 나간다는 비교 도해

할인 이벤트만 도는 몰에서 생기는 일

한 달에 두세 번 할인 메시지를 보내는 몰에서는 비슷한 장면이 반복됩니다.

받는 사람 대부분에게 시점이 맞지 않습니다. 어제 산 고객, 아직 첫 구매도 안 한 가입자, 석 달째 안 들어온 고객이 같은 날 같은 문장을 받습니다. 어제 산 고객에게 오늘 할인 문자는 손해 본 기분을 남깁니다.

고객이 할인을 기다리는 법을 배웁니다. 정가로 살 이유를 주는 메시지가 없으니, 다음 할인 문자가 올 때까지 장바구니에 넣어 두고 기다립니다.

성과가 실제보다 크게 보입니다. 발송일 매출에는 메시지가 없었어도 샀을 고객의 주문이 섞여 있습니다. 그런데 비교할 대상이 없으니 「이번 이벤트 매출」로 전부 잡힙니다. 그래서 다음 달에도 같은 할인을 반복하게 됩니다.

리토스 메시지 원본에 적어 둔 현장 관찰도 같습니다. 가입 환영, 장바구니 리마인드, 생일 쿠폰, 재구매 알림처럼 캠페인 여덟 개쯤 세팅해 두고 「CRM 구축했다」고 말하는 회사가 많지만, 대부분 거기서 멈춥니다. 자동 캠페인이 몇 개 있어도 손보지 않으면 결국 할인 이벤트에 기대게 됩니다.

해결에 필요한 두 가지, 운영표와 성과를 읽는 기준

이 문제를 풀려면 두 가지가 필요합니다.

첫째, 고객 단계별로 상시 도는 자동 캠페인 운영표입니다. 가입부터 VIP까지 고객이 지나가는 단계마다 어떤 조건에서 무엇을 보낼지 정해 둔 표입니다. 이 표가 있어야 할인 이벤트가 그 위에 얹히고, 한 사람이 받는 양도 조절할 수 있습니다.

둘째, 캠페인 성과를 읽는 순서와 기준입니다. 오픈율과 발송일 매출이 아니라, 메시지를 받은 고객과 받지 않은 고객의 차이, 그리고 그 고객 묶음이 몇 달 뒤 얼마를 남겼는지로 봅니다.

왜 이 두 가지인지는 리인벤팅이 성장을 보는 식에서 보입니다. LTV = 구매자 전환율 × 객단가 × 구매빈도 × 생애주기입니다. 웰컴 캠페인은 구매자 전환율을, 첫 구매 후와 재구매 주기 캠페인은 구매빈도를, 휴면 직전과 VIP 캠페인은 생애주기를 맡습니다. 그리고 CC = 신규 유입 수 ÷ 이탈률이라, 휴면 직전 캠페인으로 이탈률을 낮추면 같은 광고비로도 고객 수의 천장이 올라갑니다. 성장판 ≈ CC × LTV의 두 축을 매일 건드리는 것이 자동 캠페인입니다.

첫째, 한 달 운영표에 들어갈 CRM 캠페인 다섯 가지

자동 캠페인은 고객 단계마다 하나씩, 다섯 개로 뼈대를 잡습니다. 아래 조건은 리토스의 대표 시나리오에서 가져왔고, 기간은 상품의 구매 주기에 맞춰 바꿉니다.

캠페인	대상 조건(예)	보낼 말	먼저 볼 숫자
① 웰컴	가입 후 72시간 안에 구매 없음	첫 구매를 망설이게 하는 이유 하나(배송, 사이즈, 후기)	가입 → 첫 구매 전환율
② 첫 구매 후	첫 구매 후 30일 동안 재방문 없음	사용법 한 가지, 함께 쓰면 좋은 상품	90일 안 두 번째 구매율
③ 재구매 주기	소모품 마지막 구매 후 40일	다 쓸 때쯤 다시 사기 안내(정가)	주기 안 재구매율
④ 휴면 직전	평소 구매 간격을 넘기도록 구매·방문 없음	그사이 바뀐 것, 새로 나온 상품	안 받은 고객 대비 복귀율
⑤ VIP	VIP 등급인데 최근 14일 방문 0	먼저 알려 주는 소식, 전용 안내	VIP 재방문율

가입부터 VIP까지 고객 단계마다 웰컴, 첫 구매 후, 재구매 주기, 휴면 직전, VIP 캠페인 다섯 개가 각각 구매자 전환율, 구매빈도, 생애주기를 맡는 한 달 운영표 도해

다섯 개는 뼈대일 뿐입니다. 같은 행동이라도 원인이 여러 개라서, 실제 운영에서는 하나가 여러 개로 갈라집니다. 예를 들어 장바구니에 담고 사지 않은 이유가 무료배송 기준 미달이면 무료배송 안내를, 금액 부담이면 다른 혜택을, 재고가 적으면 품절 임박 안내를 보냅니다. 리토스 메시지 원본에서는 이렇게 핵심 트리거를 원인별로 쪼개 캠페인 30개 이상이 자동으로 돌 때부터 CRM 성과가 제대로 나기 시작한다고 봅니다. 트리거 단위로 나눈 예시는 CRM 트리거 예시 10개에 정리했습니다.

할인 이벤트는 그 위에 얹습니다. 자동 캠페인이 깔린 상태에서 할인 이벤트를 보낼 때는 두 가지를 지킵니다. 최근 7일 안에 산 고객과 자동 캠페인을 막 받은 고객은 빼고, 한 사람이 받는 메시지 수에 상한을 둡니다. 상한을 어디에 둘지는 CRM 발송 빈도, 더 보낼수록 매출이 줄어드는 구간 찾기에서 다뤘습니다. 첫 구매 할인을 어디까지 줄지는 첫구매 쿠폰, 할인 상한은 어떻게 정해야 할까?를 참고하세요.

둘째, CRM 캠페인 성과는 이 순서로 읽습니다

캠페인 성과표는 보통 발송 수, 오픈율, 클릭률, 캠페인 매출 순으로 나옵니다. 이 순서대로 읽으면 대표가 내릴 결정이 잘 안 나옵니다. 아래 네 단계로 읽습니다.

닿았는가 — 발송 수 대비 실제 도달, 수신거부와 채널 차단 수. 수신거부는 되돌릴 수 없는 손실이라 가장 먼저 봅니다
움직였는가 — 받은 고객의 클릭과 구매 전환율. 캠페인끼리, 소재끼리 비교하는 숫자입니다
더 만들었는가 — 받은 고객과 일부러 보내지 않은 고객(대조군)의 구매율 차이. 메시지가 없었어도 샀을 주문을 빼는 단계입니다
남았는가 — 캠페인을 받은 고객 묶음의 몇 달 뒤 누적 매출, 즉 코호트 LTV. 할인으로 당겨 온 매출인지, 고객이 남은 매출인지 갈립니다

CRM 캠페인 성과를 닿았는가, 움직였는가, 더 만들었는가, 남았는가의 네 단계로 읽고 단계마다 수신거부, 구매 전환율, 대조군과의 차이, 코호트 LTV를 보는 순서 도해

세 번째 단계가 빠지면 숫자가 어떻게 달라지는지 보겠습니다. 아래는 설명을 위한 예시 숫자입니다.

항목	값	계산
휴면 직전 대상	10,000명	발송 9,000명 + 대조군 1,000명(무작위)
30일 구매율	받은 그룹 4.0% / 대조군 3.0%	—
성과표의 캠페인 구매	360명, 1,800만 원	9,000 × 4.0%, 객단가 5만 원
메시지가 없었어도 샀을 구매	270명, 1,350만 원	9,000 × 3.0%
캠페인이 더 만든 구매	90명, 450만 원	9,000 × (4.0% − 3.0%)

예시 숫자로 본 휴면 직전 캠페인 성과 그래프 — 성과표에는 1,800만 원으로 잡히지만 대조군 구매율 3.0%를 빼면 캠페인이 더 만든 매출은 450만 원

성과표에는 1,800만 원이 캠페인 매출로 잡히지만, 캠페인이 더 만든 몫은 450만 원입니다. 이 차이를 모르면 할인율을 올리거나 발송을 늘리는 쪽으로 판단이 기웁니다. 반대로 450만 원이 할인 비용과 발송비보다 크다면 이 캠페인은 계속 돌릴 이유가 분명합니다.

대조군은 작게 둬도 됩니다. 캠페인마다 대상의 5~10%를 무작위로 빼 두고 한 달씩 모으면 됩니다. 다만 대조군이 너무 작으면 차이가 우연인지 가리기 어려우니, 대상이 적은 캠페인은 두세 달을 모아서 봅니다. 네 번째 단계인 코호트 LTV를 보는 법은 코호트 분석으로 LTV 보는 법에 정리했습니다.

사례 — 할인 메일은 광고처럼 작동했고, 고를 대상은 따로 있었습니다

캠페인을 대조군과 비교해서 읽어야 하는 이유는 무작위 실험 연구에서 잘 보입니다.

나브딥 사니(Navdeep Sahni), 단 저우(Dan Zou), 프라딥 친타군타(Pradeep Chintagunta)는 대형 온라인 티켓 재판매 플랫폼이 회원에게 보낸 할인 메일을 무작위 실험 70건으로 분석해 Management Science에 실었습니다. 논문 초록에 따르면 할인 메일을 받은 고객은 받지 않은 고객보다 프로모션 기간 평균 지출이 3.03달러, 37.2% 많았습니다. 그런데 늘어난 지출의 90%는 할인을 쓰지 않은 구매에서 나왔고, 할인이 끝난 다음 주에도 지출이 1.55달러 더 많았습니다. 할인이 적용되지 않는 장르에서도 지출이 늘었고, 지난 1년 동안 거래가 없던 고객에게서 효과가 더 컸습니다.

스탠퍼드 경영대학원의 2015년 1월 21일 연구 소개 기사는 같은 연구의 초기 원고를 다루며, 회사가 할인으로 쓴 비용은 1,178달러로 추정된 반면 늘어난 고객 지출은 185,972달러로 추정됐다고 전했습니다.

할인 메일 무작위 실험 70건 연구 결과 그래프 — 받은 고객 평균 지출 37.2% 증가, 증가분의 90%는 할인을 쓰지 않은 구매, 할인 종료 다음 주에도 1.55달러 더 지출

에바 아스카르사(Eva Ascarza)의 연구는 반대 방향의 함정을 보여 줍니다. 2018년 Journal of Marketing Research에 실린 이 연구는 무선통신사와 회원제 단체의 현장 데이터로, 떠날 위험이 가장 높은 고객을 고르는 방식보다 캠페인에 반응할 가능성이 높은 고객을 고르는 방식이 이탈을 더 줄인다는 결과를 보였습니다. A/B 테스트로 타기팅을 고치는 방법도 함께 제안했고, 미국마케팅학회(AMA)는 2019년 4월 이 연구에 Paul E. Green 상을 줬습니다.

원문 숫자와 해석을 나눠 둡니다. 두 연구는 티켓 플랫폼과 통신사·회원제 단체의 결과이고, 쇼핑몰 CRM을 직접 잰 연구가 아닙니다. 다만 쇼핑몰 대표가 가져갈 구조는 분명합니다.

쿠폰 사용 수만 세면 캠페인을 작게 봅니다. 메시지는 할인을 쓰지 않은 구매까지 끌어냈습니다. 쿠폰 코드가 찍힌 주문만 세면 이 몫이 빠집니다
캠페인 기간 매출을 다 세면 크게 봅니다. 그래서 연구도 받은 그룹과 안 받은 그룹을 무작위로 나눠 비교했습니다. 우리 성과표에도 대조군 한 줄이 있어야 합니다
휴면 고객에게 보내는 캠페인은 고를 대상이 따로 있습니다. 오래 거래가 없던 고객의 반응이 컸지만, 떠날 위험이 높다고 다 반응하지는 않습니다. 휴면 직전 캠페인도 대조군과 비교해 반응하는 묶음을 찾아 좁혀 갑니다

리인벤팅은 이렇게 해결합니다

카페24·아임웹 자사몰에서 회원이 쌓였다면, 자동 캠페인 운영표는 AI 그로스 CRM, 리토스가 맡습니다. 리토스는 캠페인 30개 이상과 콘텐츠 70개 이상을 미리 세팅한 상태에서 시작하고, 프리셋 타게팅 조건 50개 이상으로 「신규 가입 후 72시간 내 미구매」「첫 구매 후 30일 재방문 없음」「소모품 재구매 주기 도래」「VIP 최근 14일 방문 0」 같은 조건을 개발팀 없이 고릅니다. 위 다섯 가지 뼈대를 처음부터 설계하지 않아도 되는 이유입니다.

운영표는 저니 매트릭스 보드에 놓입니다. 퍼널을 한 축으로, 캠페인을 다른 축으로 세운 판이고, 발송 대상은 매일 다시 계산됩니다. 고객은 자기 퍼널이 메인 타겟인 캠페인 가운데 보드에서 가장 위에 있는 것부터 받기 때문에, 보드의 세로 순서가 곧 발송 우선순위입니다. 성과가 좋은 캠페인을 위로 올리는 순서 조정은 지금은 사람이 직접 합니다. 할인 이벤트를 얹어도 한 사람은 한 퍼널에만, 1인당 하루 1통 상한, 한 달 안 같은 소재 중복 차단의 발송 제어 3층이 기본값이라 고객이 받는 양은 통제됩니다. 알림톡·브랜드메시지·문자로 나갑니다.

리토스 퍼널 분석 화면(예시 데이터) — 날짜별로 온보딩, 탐색, 고려, 구매, 재구매, 초기 이탈, 장기 이탈 퍼널의 회원 수를 보여 주고 발송 수, 오픈 전환율, 구매 전환율, CRM 매출 탭으로 바꿔 보는 표

리토스 화면(예시 데이터)입니다. 성과를 읽는 네 단계 가운데 두 번째와 네 번째는 리토스 안에서 봅니다. 퍼널 분석에서 퍼널별 회원 수와 발송 수, 오픈 전환율, 구매 전환율, CRM 매출을 보고, LTV 분석에서 캠페인별 기여 LTV를 봅니다. 소재는 캠페인마다 3개를 등록하면 자동 A/B 테스트가 성과 좋은 소재로 발송을 몰아줍니다. 다만 이것은 소재끼리의 우열을 가리는 것이고, 리토스는 보냈을 때와 안 보냈을 때의 차이(증분)를 재는 대조군 기능을 제공하지 않습니다. 세 번째 단계는 대상의 일부를 따로 빼 두고 비교하는 방식으로 별도로 챙겨야 합니다.

캠페인보다 먼저 「어느 단계가 막혔는지」를 모르겠다면 플라이휠 그로스 컨설팅이 먼저입니다. 그로스 진단에서 신규 유입과 이탈, 단계별 전환을 나눠 보고, 자동 캠페인을 어느 단계부터 켤지와 대조군을 어떻게 둘지 순서를 정합니다. 회원 1만 명 미만이거나 오픈 3개월 미만인 몰, 플랫폼 입점만 하고 자사몰이 없는 몰은 리토스로는 아직 이릅니다. 이때는 운영표를 엑셀로 먼저 만들어 보는 것이 맞습니다.