웹훅이란 무엇입니까?
게시 됨: 2018-06-23그것은 우리 모두에게 일어납니다. 회의 중에 누군가가 친숙하고 친숙하게 들리는 용어를 던집니다. 그러나 그 자리에 앉아 모든 동료들 앞에서 그것이 실제로 의미하는 바가 무엇인지 묻는다면, 당신은 혼란스러워하고 회의가 끝나거나 당황할 때까지 허우적거리다가 화재 경보기를 끄고 눈물을 흘리며 건물을 탈출하십시오.
마케팅 및 고객 참여가 점점 더 데이터 중심적이고 기술에 의존하여 잠재력을 최대한 발휘함에 따라 SDK, PII 및 API와 같은 용어가 점점 더 많아지는 것처럼 느낄 수 있습니다. 오늘 우리는 이러한 알아야 할 용어 중 가장 연상되는 것 중 하나인 겸손한 "웹훅(webhook)"에 대해 간단히 살펴보겠습니다.
웹훅이란 무엇입니까?
기본적으로 웹훅은 미리 선택된 이벤트에 따라 발생하는 한 애플리케이션 또는 서비스에서 다른 애플리케이션 또는 서비스로의 통신입니다. Webhook은 일종의 HTTP 콜백이며 "reverse API"라고도 하지만 Webhook이 무엇이고 어떻게 작동하는지 명확히 하지는 않습니다.
좋습니다. 하지만 webhook이 무엇이며 어떻게 작동하는지 설명해 주시겠습니까?
인터넷 시대에 어떤 디지털 시스템도 섬이 아닙니다. 단절된 시스템은 단절된 사용자 경험으로 이어지며, 고객과 지속 가능한 관계 구축에 관심이 있는 브랜드는 서로 다른 기술이 효과적으로 소통할 수 있는 방법이 필요합니다.
웹훅은 그러한 방법 중 하나입니다.
웹훅은 기본적으로 두 개의 개별 시스템이 실시간으로 전송되는 데이터를 기반으로 효과적인 조치를 취하는 이벤트 기반 방법입니다. 응용 프로그램 간의 메시지는 "sup"의 디지털 버전이 아니라 수신 시스템에 특정 작업을 언제 어떻게 수행해야 하는지에 대한 일련의 지침을 제공하는 데 필요한 중요한 정보의 전달입니다. 이 때문에 웹훅은 마케터에게 데이터 및 프로그래밍 방식 기능에 대한 보다 동적이고 유연한 액세스를 제공하고 프로세스를 간소화하는 트리거된 워크플로 및 고객 여정을 설정할 수 있는 권한을 부여합니다.
잠깐, 웹훅이 API와 다른 점은 무엇입니까?
API와 웹훅은 모두 별개의 디지털 시스템 간의 통신을 지원하는 데 사용되지만 이러한 통신이 수행되는 방식과 각각이 가장 적합한 상황은 약간 다른 경향이 있습니다.
API를 시스템 간 통신에 활용하면 호출 및 응답 작업인 경향이 있습니다. 초기 시스템은 수신 시스템의 API 끝점에 대한 API 호출을 만들고 응답(데이터, 이미지 또는 기타 디지털 자산). 웹훅을 사용하면 커뮤니케이션 기능이 지침 목록과 비슷합니다. 첫 번째 시스템은 두 번째 시스템에서 수행할 작업(예: 고객의 항공사 로열티 계정에 10개의 로열티 포인트 추가)과 정확히 언제 수행해야 하는지(예: 해당 고객이 다섯 번째 항공편 예약을 완료한 경우). Webhook의 "If This, Then That" 측면은 웹후크에게 엄청난 유연성을 제공하고 고객의 브랜드 경험의 격차를 메우기 위한 강력한 도구가 됩니다.
최선의 경우 웹훅은 자동화된 마케팅 관행을 지원하는 강력한 방법이 될 수 있습니다. 해당 이벤트에 대해 조치를 취할 수 있는 이벤트 및 서비스가 있는 한 마케터는 앱이 아닌 웹사이트가 아닌 이벤트를 사용하여 고객의 브랜드 경험을 주도하고 영향을 미칠 수 있습니다. Webhook은 종종 API 통합이 불가능하거나 비용이 많이 드는 상황에서 긴밀한 연결을 구축할 수 있으며, 마케팅에 가치 있는 기술이 가장 합리적인 시기와 장소에서 실제로 서로 동기화되도록 할 수 있습니다. .
음, 예를 들어볼까요?
Quizlet을 사용하면 학생이 플래시 카드, 테스트 및 게임을 통해 정보를 검토할 수 있습니다. 5가지 학습 모드를 통해 온라인 플랫폼은 사용자가 아직 사용하지 않는 다양한 모드와 게임을 확인하도록 유도하고 싶었습니다. 그러나 캠페인을 효과적으로 실행하는 데 필요한 매우 미묘한 데이터를 수집할 때 Quizlet은 정확성과 데이터 사용이라는 두 가지 문제에 직면했습니다. 그들은 모든 사용자의 모드 사용에 대한 전체 스펙트럼의 기록 데이터를 유지하고 새로운 정보를 효율적으로 수집하기를 원했지만 필요한 것보다 훨씬 더 많은 데이터를 수집하지 않고 데이터 정확성을 보장하는 데 어려움을 겪었습니다.