디파이너리(Dfinery)가 좋은 솔루션이라는 건 알겠는데, 우리 브랜드에 맞을지 확신이 안 서시나요?
두 솔루션이 잘 맞는 환경은 의외로 많이 다릅니다. 도입 후에 "기능은 많은데 우리가 쓸 건 없다"는 결론이 나오기 전에, 짚어야 할 차이 9가지를 정리했어요.
한 줄 포지셔닝부터 다른 출발점
디파이너리(Dfinery) — 통합 ID 기반 CDP 위에 CRM 캠페인과 AI 분석가·AI 오디언스를 얹은 앱·엔터프라이즈 중심 플랫폼
블럭스(Blux) — 자연어 한 줄로 분석부터 메시지 발송까지 자동화하는 AI Agent 기반 솔루션
디파이너리는 SDK·서버 API로 모은 데이터를 통합 ID로 묶고, 그 위에서 오디언스를 만들어 앱 푸시·알림톡·문자·RCS·인앱 메시지를 보내는 CDP·CRM 플랫폼이에요. AI는 데이터 분석가 클레어와 오디언스 담당 이안, 둘로 나뉘어 있어요.
블럭스는 AI Agent에게 자연어 한 줄로 요청하면 캠페인·시나리오·인앱 메시지가 분석부터 발송까지 한 흐름으로 자동 설계되는 솔루션이에요.
9가지 기능 비교
기능 | 블럭스 | 디파이너리 |
|---|---|---|
AI 에이전트 | Blux Agent (자연어 챗, 분석부터 발송까지) | AI 크루 (분석 에이전트 클레어·오디언스 에이전트 이안이 분리, 캠페인 설계·발송은 콘솔에서) |
캠페인 (일회성·주기성·API 트리거) | 모두 지원 | 한 번 발송(예약)·트리거 발송 (공개 자료 기준 주기 반복 발송 미확인) |
사용자 행동 기반 시나리오 | 드래그앤드롭 캔버스 UI, 실시간 성과 | 캠페인 여정 — 지연·A/B·조건 분기 (Standard 플랜부터, 노드 최대 20개) |
발송 타게팅 (오디언스) | 3가지 방식 (AI/룰/CSV 파일 업로드) | 룰 기반 + AI 자연어 생성(이안) (공개 자료 기준 CSV 업로드 미확인, 활성 오디언스 50개 한도) |
인앱 메시지 | 5종(모달·바텀시트·슬라이드·배너·HTML), Android·iOS·웹 4개 플랫폼 | 2종(모달·바텀시트), Android·iOS·웹 (서비스당 50개 운영 한도, 서버 API 이벤트는 트리거 불가) |
발송 빈도 제한 | 채널별 일 N회 | 채널별 기간(1~14일)당 N회, 인앱은 별도 노출 제한 |
메시지 채널 수 | 8종 (+ RCS) | 6종 (앱 푸시·인앱·알림톡·브랜드 메시지·문자·RCS) — 이메일·웹훅은 공개 문서 미확인 |
이커머스 플랫폼 연동 | 카페24·고도몰·Shopby·아임웹·자체구축 | 카페24·자체구축 |
AI 상품 추천 | ML 기반 추천 엔진, 메시지·시나리오 개인화 변수로 그대로 활용 | 공개 자료 기준 상품 추천 엔진·메시지 삽입 미확인 (개인화 변수는 프로필·이벤트 속성) |
결정적 차이 3가지
1. AI 에이전트 — 반쪽짜리 에이전트 vs 단일 자연어 동료
디파이너리의 AI는 데이터 분석을 맡는 클레어와 오디언스를 만드는 이안으로 나뉘어 있고, 캠페인 설계와 발송은 다시 콘솔 메뉴에서 마케터가 직접 해요. 클레어는 질문마다 독립적으로 분석해 이전 대화를 기억하지 않아요. 분석 → 타깃 → 실행을 세 지면에서 나눠 하는 동안 맥락은 매번 끊기고, 마케터가 그때마다 다시 설명해야 해요. 분석과 타깃까지만 맡는 반쪽짜리 에이전트인 셈이에요.
Blux Agent는 분석 → 기획 → 발송까지를 단일 대화창에서 받아내는 한 명의 동료예요. 직전 분석 결과가 다음 기획에, 그 기획이 실행 단계에 그대로 이어져요. 실제로 마케터가 한 줄로 던지는 요청은 이런 모습이에요.
캠페인을 생성했어요. 캠페인 목록에서 확인할 수 있어요.
검토했어요. 딜레이 24시간은 적절하고, 클릭률 기준으로는 앱푸시보다 알림톡을 추천해요.
"지난 7일 vs 이전 7일 채널별 전환율 변화 중 의미 있는 변화만 골라줘"
"30일 내 특정 카테고리 관심 유저 중 재구매 결정이 느린 고객 아이디 추출해서 XLSX로 전달해줘"
"첫 구매 유저 대상 재구매 시퀀스 전략 짜주고 카피·이미지 시안까지 같이 만들어줘"
"함께 구매 추천 시나리오 활성화 전에 검토해줘 — 앱푸시가 나을지 알림톡이 나을지, 딜레이 시간은 적정한지, 카피·노드 설정 빠진 게 있는지"
분석·세그먼트 추출·전략 제안·소재 생성·시나리오 리뷰까지 한 명에게 한 줄로 던질 수 있다는 게 본질적 차이예요.
2. AI 상품 추천 — 프로필 속성 치환 vs 메시지 채널 어디서나
디파이너리의 개인화 변수는 유저 프로필 속성과 이벤트 속성이에요. 사용자 행동을 학습하는 상품 추천 엔진이나 추천 결과를 알림톡·문자에 변수로 꽂는 기능은 공개 문서 기준 확인되지 않아요.
블럭스는 ML 기반 상품 추천 엔진이 행동을 실시간 학습해 개인별 적합도를 만들고, 추천 결과가 알림톡·SMS·이메일·인앱 메시지의 개인화 변수로 그대로 꽂혀요. "민지님께 추천 — [추천 1번 상품]" 같은 동적 메시지를 시나리오 안에서 자동 발송할 수 있어요.
3. 인앱 메시지 — 모달·바텀시트 2종 vs 5종 + 커스텀 HTML
디파이너리의 인앱 메시지는 모달·바텀시트 2종 레이아웃이고 서비스당 50개까지 운영할 수 있어요. 서버 API로 넣은 이벤트는 인앱 트리거로 쓸 수 없어, 앱·웹 SDK 이벤트로만 띄울 수 있어요.
블럭스는 모달·바텀시트·슬라이드·배너·커스텀 HTML 5종을 Android·iOS·웹에서 같은 캔버스로 만들어요. 인앱 메시지가 시나리오의 한 노드라서 "알림톡 → 안 열면 SMS → 그래도 반응 없으면 인앱 모달"처럼 발송 채널과 한 여정으로 이어 붙일 수 있어요.
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✕이런 팀이라면 디파이너리
앱이 주 채널이고, SDK 연동과 이벤트 택소노미 설계를 맡을 개발 리소스가 있는 엔터프라이즈 팀
온·오프라인(POS) 데이터를 통합 ID로 묶어야 하고, ISO 27001·CSA STAR 같은 보안 인증이 도입 조건인 팀
이런 팀이라면 블럭스
고도화 니즈는 있는데 마케팅 리소스는 부족한 팀 — AI Agent가 분석가·기획자 역할의 일부를 대신해줘요
분석·타깃·발송을 도구 사이를 옮겨 다니지 않고 한 대화에서 끝내고 싶은 팀
ML 기반 상품 추천을 알림톡·SMS·이메일·인앱 메시지 안에 개인화 변수로 꽂아 매출로 바로 연결하고 싶은 팀
FAQ
Q. 가장 큰 차이가 뭐예요?
가장 큰 차이는 AI Agent의 형태예요. 디파이너리는 분석은 클레어, 오디언스는 이안, 캠페인 설계·발송은 콘솔 메뉴로 나뉘어 있어 작업마다 마케터가 맥락을 다시 설명해야 해요. Blux Agent는 단일 대화창에서 한 동료가 분석·기획·실행을 한 흐름으로 받아내요. 그 다음으로 메시지 안에 꽂히는 ML 기반 상품 추천과 인앱 메시지 폭(5종 레이아웃·커스텀 HTML)이 결정적이에요.
Q. 도입 후 지원은 어떤 식으로 받나요?
블럭스는 Enterprise 플랜부터 전담 PM이 배치되어 캠페인 설계·운영을 함께 해드려요. 또한 Blux Support Agent 봇을 통해 슬랙으로 질문을 던지면 운영 중 막히는 지점을 즉시 풀어볼 수 있어요.
Q. 마이그레이션은 어떻게 진행해요?
복잡한 이전 작업을 크게 줄일 수 있어요. Blux Agent에게 [디파이너리에서 굴리던 캠페인·여정 설명, 또는 대시보드 스크린샷]을 던지면 오디언스·캠페인·시나리오 초안이 한 번에 세팅됩니다. 카페24·고도몰 같은 웹 호스팅사 데이터 연동도 블럭스 데이터 연동 앱 설치만으로 별도 마이그레이션 작업 없이 사용할 수 있어요.
