Grab의 CDP Scenario: 대규모 실시간 개인화를 구현하는 기술적 방법

섹션별 상세

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Grab의 기존 CDP는 1,000개 이상의 배치 속성을 관리하지만, 하루 한 번 업데이트되는 특성상 공항 도착이나 쇼핑몰 방문과 같은 즉각적인 대응이 필요한 상황에는 부적합했다.

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CDP Scenario는 Scribe를 통한 실시간 이벤트, 지오펜싱, CDP의 과거 프로필 데이터, 그리고 Catwalk 기반의 실시간 예측 모델을 결합하여 복합적인 사용자 컨텍스트를 생성한다.

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마케터는 엔지니어의 도움 없이 GUI를 통해 이벤트 트리거, 위치 조건, 과거 속성, 예측 모델을 직접 설정하고 가상 데이터로 검증할 수 있는 셀프 서비스 환경을 갖추고 있다.

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기술 아키텍처는 Apache Flink를 핵심 엔진으로 사용하며, StarRocks에서 과거 데이터를 조회하고 S3에 저장된 사전 학습 모델을 통해 실시간 추론을 수행한 뒤 결과를 Kafka나 Amphawa로 전송한다.

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실제 사례로 Grab Unlimited 가입을 시작했다가 중단한 사용자에게 15분 이내에 리마인드 알림을 보내는 시나리오를 적용한 결과, 기존 비실시간 캠페인 대비 전환율이 3% 이상 향상되었다.

고객 데이터 플랫폼(CDP): — 여러 채널에서 수집된 고객 데이터를 하나로 통합하여 관리하는 중앙 집중식 플랫폼이다. 실시간 및 과거 데이터를 결합해 개인화된 마케팅과 사용자 분석의 기반이 된다.
지오펜싱(Geo-fencing): — 지리적 경계 내에 가상의 울타리를 설정하여 사용자의 진입이나 이탈을 감지하는 기술이다. 특정 위치(공항, 쇼핑몰 등)에 있는 사용자에게 즉각적인 알림이나 혜택을 제공하는 데 필수적이다.
아파치 플링크(Apache Flink): — 대규모 데이터 스트림을 실시간으로 처리하기 위한 분산 처리 프레임워크이다. 매우 낮은 지연 시간으로 데이터를 처리할 수 있어 실시간 이벤트 기반 시스템 구축에 널리 사용된다.
스타록스(StarRocks): — 대규모 데이터 분석을 위한 고성능 OLAP 데이터베이스이다. 실시간 데이터 업데이트와 복잡한 쿼리를 빠르게 처리할 수 있어 CDP의 과거 속성 데이터를 즉시 조회하는 용도로 활용된다.
스크라이브(Scribe): — Grab 내부에서 사용하는 대규모 이벤트 수집 및 추적 플랫폼이다. 앱 내 사용자 행동(클릭, 페이지 뷰 등)을 실시간으로 수집하여 데이터 파이프라인으로 전달하는 역할을 한다.