Braze 발신 평판 저하(하드바운스)를 줄이기 위해 미리캔버스·비즈하우스 활성 유저 이메일을 EmailListVerify로 주기 검증하고, 검증 실패 이메일의 custom attribute(email_valid)를 갱신하는 절차
목적
Braze 이메일 IP Warming 시 평판이 계속 떨어지는 문제의 주 원인은 존재하지 않거나 유효하지 않은 이메일에 반복적으로 메일을 보내 하드바운스가 발생하는 것으로 추정된다. 유효하지 않은 이메일은 아래와 같은 경우에 생긴다.
- 미리캔버스 가입 시 인증된 메일이 DB에 저장됐지만 이후 삭제된 경우 (예: 회사 이메일 사용 중 퇴사로 이메일이 삭제된 경우)
- 메일 서비스 가입 후 탈퇴한 경우
- 메일 서비스 가입 후 이메일을 변경한 경우
이런 이메일에 메일을 보내는 경우를 줄이기 위해 서드파티 도구 EmailListVerify로 이메일 검증을 주기적으로(월 단위) 수행하고, 유효하지 않은 것으로 확인된 이메일을 걸러낸다.
사전 조건
- EmailListVerify 계정 정보 — 이정윤님 또는
#도구_브레이즈_마이메일러슬랙 채널에 문의 - Braze 대시보드 접근 권한 (세그먼트 생성, Export User Data 실행)
- Databricks 접근 권한 (워크플로 실행, 볼륨 업로드)
- EmailListVerify 웹 계정 (https://emaillistverify.com/)
수행 방법
1. 검증 대상 추출 기준
기본 대상 : 이메일 수신 동의 YES, 유저 상태 ACTIVE
- miricanvas :
status = 'ACTIVE' AND email_reception = 'YES' - bizhows :
ACTIVE = 'Y' AND RCV_MAIL = 'Y'
제외 대상 :
- 마이메일러 미리캔버스 하드바운스 이메일
- 브레이즈 하드바운스 이메일
- 브레이즈 소프트바운스 이메일
- AWS SES 하드바운스 이메일
2. Braze에서 hard/soft bounce 유저 추출
- Braze에서 테스트 세그먼트를 생성하고 위 기준의 필터 조건을 넣어 Export User Data를 실행한다.
- miricanvas_kr 세그먼트: hard_soft_bounce_for_email_validation
- bizhows 세그먼트: hard_soft_bounce_for_email_validation
- Export User Data를 클릭하면 몇 분 후 결과 csv 파일이 이메일로 전송된다.
- 다운로드가 완료되면 Databricks gold.braze_user_attributes.braze_export_bounce에 업로드한다.
- 파일명 규칙:
braze_{workspace}_hard_soft_bounce_email_list_{yearmonth}- 예:
braze_miricanvas_kr_hard_soft_bounce_email_list_202512 - 예:
braze_bizhows_hard_soft_bounce_email_list_202512
- 예:
- 파일명 규칙:
3. Databricks에서 최종 검증 대상 리스트 추출 및 저장
- 워크플로 [Braze] Braze Email Validation 대상 추출을 실행한다. Job parameter
validation_year_month를yearmonth(예:202512) 형태로 지정한다. - 실행이 완료되면 gold.braze_user_attributes.braze_email_validation
/validation_{yearmonth}폴더에 각 csv가 저장된다.- EmailListVerify는 파일당 최대 100만 row까지만 업로드할 수 있어, 90만개 정도씩 나뉘어 저장된다.
- 파일명:
temp.braze.email_validation_users_miricanvas_{validation_year_month}_{number}_to_{number}.csv - 파일명:
temp.braze.email_validation_users_bizhows_{validation_year_month}_{number}_to_{number}.csv
4. EmailListVerify에서 이메일 검증
EmailListVerify는 web UI에서 직접 파일을 올려 검증하는 방식과 API를 활용하는 방식을 지원한다. API 방식은 속도가 굉장히 느려 몇백~천만 건을 단시간에 처리하기 무리가 있어 UI 업로드 방식으로 진행한다. 파일 제한은 최대 이메일 100만개다.
- https://emaillistverify.com/ 상단 Upload 창에, 2단계에서 저장한
gold.braze_user_attributes.braze_email_validation/validation_{yearmonth}폴더 하위email_validation_users_{workspace}_{validation_year_month}_{number}_to_{number}.csv파일을 업로드한다. - 완료되면 하단 리스트에서 다운로드할 수 있다. All emails를 체크하여 완료된 CSV를 다운로드한다.
- 다운로드한 결과 CSV를 동일하게
gold.braze_user_attributes.braze_email_validation/validation_{yearmonth}폴더에 업로드한다.- 파일명 예:
braze_email_validation_miricanvas_202512_0to900000_result.csv
- 파일명 예:
- 여기까지 완료되면 담당자 또는
#데이터플랫폼_이슈채널에 노티한다.
5. 검증 완료 후 custom attributes 업데이트
검증 완료된 데이터를 취합하고 이메일 검증에 실패한 이메일을 추출해서 custom attribute email_valid를 false로 업데이트한다. DP를 아끼기 위해 검증 실패한 데이터만 업데이트한다.
업데이트 순서:
user_attributes_{workspace_name}에 Appenduser_sync_{workspace_name}에 Append- Braze CDI Trigger
이 append → append → trigger 순서는 기존 Braze 사용자 데이터 업데이트 파이프라인(braze-user-data-update-pipeline-spec.md)의 메커니즘을 그대로 따른다.
참고 노트북:
- /Workspace/de/Braze Email Validation/2025-10 이메일 검증 custom attributes 추가
- /Workspace/de/Braze Email Validation/2025-10 이메일 검증 update_braze_user_sync
관련 문서
- 기존 append/append/trigger 파이프라인 구조 — braze-user-data-update-pipeline-spec.md
- 원문이 참고자료로 안내하는 Confluence 문서 「email validation 을 위한 third party tool 검토」(space: cp) — 이번 실행에서는 열지 않았다.
- 관련 슬랙 스레드 (2025-10) — https://miridih.slack.com/archives/C05172RRM55/p1759366952569619
- 관련 슬랙 스레드 (2025-08) — https://miridih.slack.com/archives/C05172RRM55/p1754629246611909?thread_ts=1754567102.344809&cid=C05172RRM55