이커머스 마케터가 자연어 프롬프트로 복잡한 고객 세그먼트를 생성하는 Klaviyo Segments AI 활용 가이드

현대 이커머스 라이프사이클 마케팅에서 고객 세그먼테이션(Customer Segmentation)은 전환율을 높이고 고객 생애 가치(LTV)를 극대화하는 핵심 원동력입니다. 전체 고객을 대상으로 무차별 발송하는 일괄 발송(Batch-and-blast) 방식에서 벗어나, 고객의 실제 행동 데이터에 기반한 정밀 타깃팅을 실행하면 오픈율과 클릭률이 비약적으로 상승하고 수신 거부율 및 발신 도메인 평판 저하를 방지할 수 있습니다. 그러나 기존 세그먼트 빌더는 수많은 드롭다운 메뉴를 일일이 클릭하고, 복잡한 불리언 논리(AND 및 OR 조건)를 직접 조합해야 하며, 기간 설정과 값의 임계치를 수동으로 검증해야 해 많은 시간과 인적 오류 위험이 뒤따랐습니다.

이러한 운영상의 병목 현상을 해소하기 위해 Klaviyo는 생성형 AI 기반의 'Segments AI(Define with AI)' 기능을 도입했습니다. 자연어 처리(NLP) 기술을 통해 일상적인 언어로 타깃 고객을 설명하기만 하면 시스템이 이를 즉시 기술적인 세그먼트 필터링 조건으로 자동 변환해 줍니다. 본 가이드에서는 Segments AI의 작동 원리, 고효율 프롬프트 작성 공식, 주요 이커머스 전략별 프롬프트 예시, 그리고 실무 검증 모범 사례를 상세히 안내합니다.

Klaviyo Segments AI란 무엇인가?

Segments AI는 Klaviyo의 세그먼트 빌더와 캠페인 생성 마법사에 직접 내장된 어시스턴트 기능입니다. 마케터가 여러 조건 필터를 수동으로 하나씩 조립할 필요 없이, 간단한 문장이나 설명 문구를 텍스트 입력창에 작성하면 AI가 수 초 만에 일치하는 세그먼트 조건 로직을 완성합니다.

Klaviyo의 AI 엔진은 플랫폼에 연동된 자사 퍼스트 파티 데이터를 정확히 해석합니다:

• 행동 이벤트 지표(Metrics): Shopify, WooCommerce, BigCommerce 등에서 수집되는 구매(Placed Order), 상품 조회(Viewed Product), 결제 시작(Started Checkout) 등의 이벤트.
• 프로필 속성(Profile Properties): 거주 지역, 고객 등급, 태그, 커스텀 폼 응답 데이터 등.
• 예측 분석 지표(Predictive Analytics): 머신러닝 알고리즘이 도출한 예상 LTV(CLV), 이탈 위험도(Churn Risk), 다음 주문 예상일(Expected Date of Next Order) 등.
• 옴니채널 참여 이력: 이메일 오픈 및 클릭, SMS 상호작용, 구독 시점 등.

Segments AI로 생성된 타깃 그룹은 고정된 정적 명단(Lists)이 아닌, 실시간으로 갱신되는 **동적 세그먼트(Dynamic Segments)**입니다. 고객의 행동 변화와 프로필 업데이트에 맞춰 해당 세그먼트에 자동으로 진입하거나 이탈합니다. 또한 AI로 생성된 모든 세그먼트에는 klaviyo-ai 태그가 자동으로 부여되어 계정 내에서 손쉽게 검색하고 관리할 수 있습니다.

Klaviyo에서 'Define with AI'를 실행하는 방법

Klaviyo 유료 플랜 사용자는 다음 두 가지 경로를 통해 Segments AI를 활용할 수 있습니다:

1. 'Lists & segments' 메뉴에서 생성

1. Klaviyo 관리자 대시보드 좌측 메뉴에서 Audience > Lists & segments로 이동합니다.
2. 우측 상단의 Create New를 클릭하고 Create segment를 선택합니다.
3. 세그먼트 이름을 입력합니다.
4. 조건 설정 영역 상단에 위치한 별 모양 아이콘의 Define with AI 버튼을 클릭합니다.
5. 입력창에 타깃 대상을 설명하는 자연어 프롬프트를 입력하고 Enter 키를 누르거나 제안 문구를 클릭합니다.
6. 생성된 조건 미리보기를 확인하고, 필요 시 Open in builder를 클릭해 세부 설정을 수동으로 보완한 뒤 Create segment를 클릭하여 저장합니다.

필수 유의 사항: Segments AI는 오직 '새로운 세그먼트를 처음 생성할 때'만 지원됩니다. 기존 세그먼트를 수정할 때는 나타나지 않으며, 에디터에 이미 수동으로 입력해 둔 조건이 있는 상태에서 AI를 실행하면 기존 조건이 모두 덮어쓰기(Overwrite)되므로 항상 작업의 첫 단계로 실행해야 합니다.

2. 캠페인 생성 마법사(Campaign Wizard)에서 생성

정기 이메일이나 SMS 캠페인을 준비하는 도중 페이지를 벗어나지 않고도 즉시 세그먼트를 구축할 수 있습니다:

1. 캠페인 설정 과정 중 Recipients(수신자 설정) 단계로 이동합니다.
2. Send to(발송 대상) 또는 Don't send to(제외 대상) 입력창을 클릭합니다.
3. 기존 리스트를 고르는 대신 원하는 대상의 특성을 설명하는 문장을 직접 입력합니다.
4. 드롭다운 하단에 나타나는 Generate new segment를 클릭합니다.
5. 생성된 규칙을 확인한 후 적용하면 새 세그먼트가 즉시 계정에 생성되고 해당 캠페인 발송 대상에 연결됩니다.

높은 전환을 유도하는 세그먼트 프롬프트 구성 4요소

*"past 30 days engaged"*와 같은 단순한 단어로도 동작하지만, 매출을 실질적으로 견인하는 정밀 세그먼트를 얻으려면 다음 4가지 핵심 요소를 프롬프트에 포함해야 합니다:

가장 중요한 수칙: 프롬프트에 반드시 '마케팅 수신 동의'를 명시할 것

생성형 AI는 기본적으로 법적 수신 동의 조건을 자동으로 추가하지 않습니다. 예를 들어 *"지난 30일 동안 신발을 구매한 고객"*이라고만 입력하면 주문 이력만으로 조건을 구성합니다. 이 경우 비회원으로 구매해 광고 수신에 동의하지 않았거나 이전에 마케팅 수신을 거부한 고객까지 포함될 위험이 있습니다. 발송 성공률을 유지하고 스팸 방지 법규를 준수하려면 반드시 프롬프트 내에 *"profiles consented to receive email marketing"*이나 *"consented to SMS marketing"*을 직접 명시해야 합니다.

자연어 프롬프트로 구축하는 4가지 고도화 이커머스 세그먼트

1. 구매 의도가 높은 상품 조회 이탈자 (Browse Abandonment)

• 마케팅 목적: 최근 여러 차례 상품을 조회했으나 주문하지 않은 잠재 고객을 재타깃팅하여 추천 상품이나 첫 구매 혜택을 제공.
• 영어 프롬프트: Profiles consented to receive email marketing who have viewed a product at least 2 times in the last 14 days, have not placed an order in the last 30 days, and have not started checkout in the last 7 days.
• 변환된 시스템 로직:
  • Can receive email marketing = True (이메일 수신 동의)
  • AND Metric: Viewed Product >= 2회 (최근 14일 이내)
  • AND Metric: Placed Order = 0회 (최근 30일 이내)
  • AND Metric: Started Checkout = 0회 (최근 7일 이내)

2. 고가치 충성 VIP 고객 (High-LTV Retention)

• 마케팅 목적: 구매 빈도와 객단가가 높은 최상위 고객을 추출해 신제품 우선 구매권이나 VIP 전용 혜택을 제공하여 락인(Lock-in) 효과 강화.
• 영어 프롬프트: Profiles consented to email marketing who have placed an order 3 or more times over all time, with total order value greater than $300, and have opened an email in the last 45 days.
• 변환된 시스템 로직:
  • Can receive email marketing = True
  • AND Metric: Placed Order >= 3회 (전체 기간 누적)
  • AND Metric: Placed Order 총 주문 금액 > 300달러 (전체 기간 누적)
  • AND Metric: Opened Email >= 1회 (최근 45일 이내)

3. 이탈 위험 고객 복귀 (Win-Back)

• 마케팅 목적: 일반적인 재구매 주기를 초과하여 영구 이탈 위험이 있는 과거 구매 고객을 감지하고 복귀 할인 혜택을 제공.
• 영어 프롬프트: Customers who placed an order between 60 and 180 days ago, have not placed an order in the last 60 days, and are consented to receive email marketing.
• 변환된 시스템 로직:
  • Can receive email marketing = True
  • AND Metric: Placed Order >= 1회 (60일 전부터 180일 전 사이)
  • AND Metric: Placed Order = 0회 (최근 60일 이내)

4. 이메일 및 SMS 동시 활성 크로스채널 VIP (Cross-Channel)

• 마케팅 목적: 두 채널 모두에서 반응도가 높은 핵심 고객에게 대형 프로모션 기간 동안 채널 연계 메시지를 발송하여 도달률 극대화.
• 영어 프롬프트: Profiles consented to email and consented to SMS who have opened an email or clicked an SMS in the last 30 days and have purchased at least once in the last 90 days.
• 변환된 시스템 로직:
  • Can receive email marketing = True
  • AND Can receive SMS marketing = True
  • AND (Opened Email >= 1회 (최근 30일) OR Clicked SMS >= 1회 (최근 30일))
  • AND Metric: Placed Order >= 1회 (최근 90일 이내)

검증 및 최적화 모범 사례

AI는 조건 조립 시간을 획기적으로 줄여주지만, 최종적인 정합성 검토는 담당 마케터의 몫입니다:

1. 불리언 연산자(AND vs OR) 결합 검증: 비주얼 에디터에서 조건 카드가 올바르게 묶였는지 확인하십시오. 특히 다채널 수신 동의는 AND로, 활동 이력(이메일 오픈 또는 SMS 클릭)은 OR 그룹으로 묶여야 모수가 0명으로 떨어지는 오류를 방지할 수 있습니다.
2. 쇼핑몰 커스텀 이벤트 명칭 대조: 헤드리스 환경이나 자체 개발 결제 앱을 사용하는 경우 기본 이벤트 명칭과 다를 수 있습니다. AI가 올바른 쇼핑몰 이벤트 지표를 선택했는지 반드시 확인하십시오.
3. 예측 머신러닝 지표(Predictive AI) 수동 결합: 프롬프트로 기본 뼈대를 완성한 뒤 Open in builder를 클릭하여 'Predicted Churn Risk is High(예측 이탈 위험도 높음)'나 'Expected Date of Next Order(다음 주문 예상일)' 등의 고급 예측 지표를 수동으로 덧붙여 정교한 재구매 알림 플로우를 구축할 수 있습니다.
4. 자동화 플로우(Flows) 트리거로 연결: 생성된 세그먼트는 일회성 캠페인뿐만 아니라, 특정 조건 진입 시 자동으로 동작하는 자동화 플로우의 트리거(Trigger) 또는 조건 분기(Conditional Split) 필터로 즉시 활용할 수 있습니다.

자연어 프롬프트의 신속성과 전문 마케터의 꼼꼼한 검토를 결합하면 복잡한 설정 작업의 부담을 완전히 덜어내고, 창의적인 콘텐츠와 마케팅 전략에 집중하여 지속 가능한 매출 성장을 이룰 수 있습니다.

참고 자료

• Customer Segmentation Tools for Smarter Audience Building - Klaviyo
• AI Workflow Automation Tools for Better Marketing & Customer Service - Klaviyo
• How to define segments with AI | Klaviyo Help Center
• Advanced segmentation reference | Klaviyo Help Center
• Define segments with AI | Klaviyo Academy
• Segments AI - Klaviyo