맥싸이트-픽
AI, 소비자 마케팅에 스며들다
Team MAXONOMY ・ 2025.05.23
지난 맥사이트픽 포스팅에서 글로벌 컨설팅 펌이 AI를 어떻게 바라보고 있는지 살펴보았죠. 이번 포스팅에서는 이에 이어, 마케팅 분야에서 AI가 불러오는 변화는 무엇이 있을지 그리고 실제 어떤 사례들이 마케팅 성과로 이어지고 있는지 다양한 브랜드를 통해 살펴보겠습니다.
먼저, 생성형 AI의 이미지 생성 기능을 이용하여 소비자들이 AI를 직접 체험하는 오프라인 마케팅 사례를 소개하겠습니다.
농심: 짜파게티 40주년 팝업스토어
이미지 출처: 농심 | 짜파게티 40주년 기념 AI 프로필
농심에서는 짜파게티 40주년 기념 오프라인 팝업스토어를 구성하고 해당 공간 안에 AI 포토부스를 설치했습니다. 팝업에 방문한 소비자들은 커스터마이징된 포토부스에서 농심 짜파게티가 처음 개발된 1984년을 체험해 볼 수 있었는데요. 여기에 생성형 AI 기술이 접목되어 생생한 짜파게티 탄생의 모습을 체험할 수 있었습니다.또한, 자신의 프로필 사진을 짜파게티와 합성하여, 새로운 프로필을 만드는 ‘AI 프로필’ 콘텐츠도 제공하였습니다. AI를 통해 브랜드와 고객의 추억이 연결될 수 있는 재밌는 놀이장치를 제공함으로써, 고객과 더욱 깊은 유대감을 형성하였습니다.
카타르항공: Start in your Own Adventure
이미지 출처: 카타르항공 | Start in your Own Adventure
카타르 항공은 ‘Start in your Own Adventure(당신만의 모험을 시작하라)’라는 슬로건의 캠페인을 기획하였는데요. 고객들이 자신의 사진을 업로드하면, AI가 해당 사진을 영화 속의 인물로 변환해주는 이벤트였습니다. 고객들은 단순히 흥미로운 이벤트를 체험하는 것을 넘어, 자신이 영화의 주인공처럼 특별하다는 감정을 전달받고 싶어하죠. 카타르항공은 이러한 특성을 잘 이해하고, 고객이 특별한 여행을 할 수 있도록 언제나 최선을 다하고 있다는 메시지를 전달하고 있습니다.
불교협회: AI 출가 체험
이미지 출처: 불교협회 | AI 출가 체험
이렇듯 생성형 AI를 통한 이미지 생성은 마케팅에 가장 대표적으로 사용하고 있으며, 심지어 종교분야에서도 적극 활용 중입니다. 최근 불교협회는 서울국제불교박람회에서 팝업스토어를 열고 큰 인기를 끌었습니다. 스님과 AI의 만남이 힙스터의 감성을 자극하게 될 것이라고는 사실 생각지 못했었는데요. 젊은 MZ소비자층을 겨냥한 마케팅을 통해 ‘요즘 불교’ 라는 새로운 면모를 보여주면서 종교의 영역을 넘어 대중들에게 많이 노출되었습니다.
이번 박람회에 가장 주목받은 공간 중 하나는 출가 체험을 콘셉트로 불교를 새롭게 해석한 AI 전시부스입니다. 부스에 방문한 소비자는 자신의 프로필 사진이 스님의 모습으로 바뀌는 결과를 직접 확인할 수 있었는데요. 한 번쯤 상상은 했지만 직접 확인할 수 없었던 출가한 자신의 모습이 AI를 통해 생생하게 구현되는 것을 보는 것만으로도 소비자들을 멈춰세우기는 충분했습니다.
코카콜라: 패키지 디자이너가 된 AI
이미지 출처: Coca-Cola | Y3000
기업이 아예 제품의 디자인을 AI에게 부탁한 사례도 있습니다. AI를 가장 잘 활용하는 브랜드중 하나인 코카콜라는 인공지능과의 공동 디자인으로 한정판 코카콜라 제품을 출시했습니다. AI와 협업하여 제작된 디자인에 사람이 메시지를 더 하고 해석하는 방식을 사용하였는데요. 이런 업무 방식을 선택한 것에는 인공지능이 고객의 공감을 불러오는데 충분한 역할을 할 수 있다는 믿음이 깔려있었다고 볼 수 있습니다.
코카콜라 컴퍼니의 글로벌 전략 담당 시니어 디렉터 오아나 블라드는 "코카콜라가 서기 3000년에도 오늘날처럼 여전히 의미 있고 상쾌한 존재감을 유지하기를 바랍니다. 그래서 미래의 코카콜라는 어떤 맛일지, 그리고 미래의 코카콜라는 어떤 경험을 선사할지에 대한 콘셉트를 탐구해 보았습니다."라고 말하며, 코카콜라가 미래에 가져올 긍정적인 모습을 표현해야 했기 때문에 AI를 의도적으로 결합했다고 전했습니다.
DELL: I WILL ALWAYS BE ME(나는 언제나 나일 거야)
이미지 출처: Campain of the World | I WILL ALWAYS BE ME
AI 마케팅은 다양한 비즈니스 버티컬에서 활용하고 있지만, 아무래도 놀거리, 즐길거리와 같이 캐쥬얼한 분야에서 많이 사용하는 경향이 있습니다. 그런 와중에 조금 더 진중한 영역에서 AI를 활용하는 기업이 있습니다. 바로 DELL입니다. 많은 신경질환(MND) 환자들이 치료 과정에서 목소리를 잃고 그로 인한 심리적 고통을 크게 경험하고 있는데요. DELL은 이런 신경 질환 환자들을 위해 목소리를 복원하는 캠페인을 기획하고, 관련 기술을 개발하였습니다. 환자의 목소리 톤과 억양을 학습해 이를 디지털 데이터로 보관하고 이를 바탕으로 환자는 AI가 생성한 목소리로 대화를 할 수 있게 되었습니다. AI 기술로 환자와 가족 모두에게 큰 감정적 위로를 전한 것이죠. 이러한 시도는 사회적인 공헌을 넘어 DELL이라는 브랜드에 대한 소비자의 인지도와 긍정적인 이미지에 크게 도움이 될 수 있었습니다.
두 국내외 보험사의 AI 캠페인
보험 분야에서도 국내외 할 것 없이 AI 마케팅 캠페인을 시도하고 있습니다. 먼저 생명보험 사회공헌 재단에서는 청소년 심리 치료를 목적으로 AI와 청소년들의 상호작용을 가능하게 하는 플랫폼을 개발하였고, 이 플랫폼 안에서 청소년 이용자들은 카드 게임과 같은 방식으로 AI와 대화를 수행했는데요. 다소 단순화된 감정 표현 수단을 사용했지만, 그만큼 AI가 사람의 감정을 정확하게 이해하게 되며, 심리적 위로와 공감을 높이도록 캠페인이 설계되었습니다. 또한 카드를 바탕으로 AI가 감정상태를 분석하고 단순한 정보 전달을 넘어서 개인에 맞춘 정서적 메시지를 제공한다고 평가받고 있습니다.
벨기에의 보험사 Helan 또한 심리 치료 목적의 AI 마케팅 캠페인을 기획했습니다. Helan의 AI는 고객의 목소리, 억양, 감정상태를 분석하고 이에 맞춤형 심리적 치료 방법들을 제시하는데요. 어린 시절 자신에게 편지를 써보는 심리 치료법에서부터 영감을 얻어 기획된 이번 캠페인은 사람들이 자신의 어린 시절을 직접 마주했을 때 얻게되는 경험에 초점을 맞추고 있습니다. 고객들이 AI기술을 통해 생성된 자신의 어린시절 아이를 직접 대면하는 환경을 구현한 것인데요. 캠페인에 참가했던 고객 중 Jelle는 과거 13살 때 부모의 이혼과 학교에서의 괴롭힘이 있었고 그로 인해 낮은 자존감과 우울증에 시달렸습니다. 주변 사람들의 지지와 정신과 치료를 통해 점차 회복했지만, 언제라도 정신적인 고통이 찾아올 수 있었습니다. 비록 AI를 통해 생성된 어릴 적 자신이지만, 그런 자신과의 진솔한 대화만으로도 많은 상처를 치료할 수 있었습니다.
맥소노미가 PICK한 이유!
처음엔 흥미를 끄는 정도로 활용되던 AI 마케팅은, 이제 삶에 실질적인 도움을 줄 수 있다는 인식을 자리잡게 만들 정도로 발전했습니다. 또한, AI는 이제 단순히 데이터를 분석하거나 이미지를 생성하는 단계를 넘어, 사람의 감정에 공감하고 정서적 연결을 강화하는 도구로 자리잡고 있습니다. 브랜드는 AI를 통해 소비자와의 감정적 교감을 실질적으로 실현하며, 긍정적 브랜드 경험과 충성도를 높이고 있습니다.
브랜드와 고객 사이에서 AI가 역할을 다하게 되었을 때, 소비자에 대한 이해와 개인화의 수준을 혁신적으로 높여줄 수 있을 것이란 기대를 갖게 됩니다. AI가 끊임없이 소비자 개인에 대한 분석을 멈추지 않고, 소비자들이 제공하는 데이터가 계속해 증가하는 지금. 방대한 데이터를 보다 빠르게 그리고 실시간으로 분석해 소비자의 감정 상태를 파악하게 되며, 궁극적으로는 고객이 실제로 브랜드로부터 진지한 이해를 받고 있다는 감정적 경험을 하게 만들 수 있을 것으로 기대됩니다.
그러므로, 마케터에게 새롭게 주어지는 과제는 ‘브랜드와 소비자 사이의 감정적 연결을 강화하기 위해 AI를 어떤 수단으로써 활용해볼 것인지’에 대한 물음입니다. AI의 등장으로 기존의 마케팅을 접근했던 방식과 방법들이 조금씩 달라지고 있습니다. 하지만 마케팅의 최종 목표가 고객의 만족이라는 점은 달라지지 않습니다. 고객을 만족시키기 위해 함께 고민하는 협업자로서 AI를 활용한다면, 소비자와의 감정적 유대를 강화하고 개인 맞춤형 경험 여정을 보다 쉽게 찾아낼 수 있을 것입니다.
팀맥소노미
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Amplitude Feature Experiment: 데이터 기반 실험의 시작
실험이 중요한 이유디지털 서비스를 운영하다 보면 다음과 같은 질문과 마주하게 됩니다. “이 버튼을 바꾸면 클릭률이 더 높아질까?” “새로운 기능을 모든 사용자에게 바로 공개해도 될까?” “프리미엄 사용자에게만 실험적으로 먼저 공개해보고 싶은데, 어떻게 관리하지?”대부분 경우 직감이나 내부 회의로 결정을 내리지만, 그 결과가 실제로 사용자 경험과 KPI에 긍정적인 영향을 주는지 알기 어렵습니다. 이로 인해 향후에 추가적인 실험 테스트를 수행하기 어려운 환경이 조성되어 버리기도 합니다.또한, 서비스를 운영하다보면, 서비스의 성장을 위해 여러 고민과 의사결정이 필요한 순간이 옵니다.✅ 새로운 기능을 모든 사용자에게 배포하기엔 위험할 때✅ 디자인이나 UI를 바꾸고 그 효과를 정확히 측정하고 싶을 때✅ 특정 사용자 그룹에게만 실험적으로 기능을 보여주고 싶을 때✅ 실험 결과를 클릭률, 전환율, 리텐션율 등의 지표로 분석하고 싶을 때따라서, 개발단의 리소스를 최소화하면서, 실제 사용자 데이터 기반의 결과 분석이 가능한 실험 체계를 도입할 필요가 있습니다. Amplitude Experiment는 고객에게 제공하는 기능 on/off 토글링부터 A/B 테스트, 점진적 릴리즈, 결과 분석까지 하나의 워크플로우 안에서 지원함으로써 "기능 실험 → 결과 측정 → 의사결정"을 오차없이 빠르게 수행할 수 있도록 도와줍니다.Amplitude Experiment에서는 다음 두 가지 방식으로 실험을 구성할 수 있습니다.Feature ExperimentWeb Experiment이름만 보아서는 비슷해 보이지만, 실제 사용 목적과 운영 방식에는 뚜렷한 차이가 있습니다. 이번 포스팅에서는 이중 Feature Experiment에 대해 집중적으로 알아보겠습니다.Feature Experiment: 기능 중심 실험Feature Experiment는 코드 기반으로 운영되는 실험 방식입니다. 개발자가 직접 고객에게 보여줄 화면을 만들거나 신규 기능을 구현한 후에 이것을 일부 고객들에게만 노출하고 원하는 효과를 보았는지 확인하고자 할 때 활용합니다.개발단에서는 변경된 화면이나 기능을 적용하고 예외 처리를 추가하여 특정 사용자에게만 노출될 수 있도록 구현하고, 실무자는 원하는 고객군과 모수 비율을 Amplitude 콘솔에서 언제든 수정하여 테스트를 수행 해 볼 수 있습니다.개발단 기능- 화면 구성- 조건 처리실무단 기능- 모수집단 선정, 비율 선택- 전환 목표 지정, 분석 방식 선정- 테스트 시작, 종료, 기간 선정- 실험 분석 결과 확인- Analytics로 추가 심화 분석 수행예시로 이해하는 Feature Experiment 활용1) 신규 기능 가설 세우기어느 날, 개발자가 추천 알고리즘 로직 개선 작업을 완료 하였습니다. 이 알고리즘을 서비스에 적용하면 굉장한 효과를 보여줄 것이라 기대하고 있지만, 바로 운영계에 적용하기에는 어떤 사이드 이펙트가 있을지 예상할 수 없었습니다. 가령 잘못된 상품 추천으로 고객에게 안 좋은 경험을 제공하면 이탈로 이어질 수 있죠.따라서, 전체 고객이 아닌, VIP 고객 중 10%에게만 새 알고리즘을 적용하고 클릭률, 구매율을 측정하기로 하였습니다. 결과 데이터가 나머지 고객들에 비해 5%이상 증가한다면 전체 사용자에게 확대 배포하는 거죠.2) 개발단 작업처음 실험을 진행하는 것이라면 Amplitude Experiment SDK를 적용하는 작업이 필요합니다. 신규 추천 알고리즘은 이미 개발 완료된 상황이고 SDK 적용은 큰 시간이 소모되지 않기 때문에 거의 바로 실험 진행이 가능합니다.(Amplitude Experiment SDK 라이브러리 탑재 및 초기화 후 고객마다 서로 다르게 제공하고자 하는 위치에서 조건문(if)을 구성)Android 적용법1. 라이브러리 추가 (build.gradle에 dependencies 추가)2. 초기화 (Application단에서 초기화)3. 현재 사용자의 experiment 관련 정보 수신4. 고객이 보유한 flag 값에 따라 제공 여부 결정( 새로운 추천 알고리즘이 제공될 10%의 VIP 고객은 "on"으로, 그 외 고객들은 모두 "off"로 적용)3) Amplitude 설정(Experiment UI 구성)3-1) Deployment 생성하기운영하는 서비스는 여러 환경으로 구분되어 있습니다.개발계(development) / 내부 QA 테스트 수행 환경(staging) / 운영 환경(production)Android, iOS, Web 등 제공 플랫폼 환경실험을 진행하고자 할 때, 특정한 환경에서만 진행하실 수도 있고, 여러 환경에서 동시에 진행해 보실 수도 있을 겁니다. 이 때, 어떤 환경에 실험을 배포할 것인지를 정의할 수 있도록 "Deployment"라는 작업이 필요합니다.하나의 프로젝트 내에서 배포할 환경마다 각각의 Deployment를 생성해주시면, 실험을 진행할 때, 이 실험을 어떤 환경에만 배포할지 지정할 수 있습니다.Experiment > Deployments 화면에서 제공하는 “Create Deployment”를 클릭하고 배포할 환경의 이름과 프로젝트를 선택하면 바로 Deployment 생성이 가능합니다.3-2) Experiment 생성하기이제 기본적인 세팅은 모두 완료 되었으니 실험을 만들어 볼 수 있습니다!Experiment > Experiments 메뉴에서 새로운 실험명과 사용할 키 값을 정하신 후 생성(Create)합니다.4) 실험 설계4-1) 목표 설정하기실험을 만들 때 가장 먼저 생각해야 할 부분은 "목표" 설정 입니다. 실험을 한다는 것은 결국, 무언가를 더 좋게 만들기 위해서이기 때문에, 반드시 “이 실험을 통해 무엇이 좋아지기를 기대하는가?”에 대한 기준이 필요하며, 그것이 바로 목표 설정입니다. 우리가 설정한 목표를 달성했는지 여부를 가지고 이번 실험의 성공 여부를 파악해 보실 수 있겠지요.목표는 기존에 만들어 두었던 지표를 선택하실 수도 있고, 원하는 목표를 새롭게 생성하실 수도 있습니다.Unique, Event Total, Conversion 등 분석에서 활용해 보셨던 다양한 지표 옵션을 기반으로 목표 설정이 가능한데, 이번 실험에서는 클릭율이 5% 이상 증가하는 것을 목표로 잡았기 때문에, "화면 진입 > 버튼 클릭"으로의 전환율이 5% 이상 상승하는 것을 목표로 설정했습니다.4-2) 대안(Variant) 등록하기비교 테스트를 진행할 때, 대안은 하나일 수 있지만 여러 개가 있을 수도 있습니다. "내가 테스트하고 싶은 기능의 버전은 몇 가지이며, 각각 어떤 차이가 있을까?" 테스트 하고자 하는 대안의 수 만큼 Add a Variant 옵션으로 추가하여 정의할 수 있습니다. (단, 너무 많은 Variant는 분석을 어렵게 하므로 2~4개 이내를 권장합니다.)각 Variant의 Value 값은 SDK에서 분기 처리에 사용(e.g. variant.value)되므로 개발단에서 미리 지정하신 값이 있을 경우, 해당 값으로 기입되어야 하며, 미리 정의되어 있지 않았다면 여기에서 정의하시는 값으로 개발단의 코드 작업이 수행되어야 합니다.※Value 값이 수정될 경우, 앱의 재배포가 필요하므로 처음 생성 시 Amplitude에서 허용하는 명명규칙(숫자, 영문, 언더스코어, 하이픈만 허용)을 참고하시어 향후 변경하지 않을 값으로 지정이 필요합니다.4-3) 고객 그룹(Targeting) 정의하기[Audience]실험에 활용할 대안을 등록했다면, 누구를 대상으로 실험을 진행할 것인지 모수 집단을 선택하실 수 있습니다. All Users를 선택하여 전체 고객을 모수 집단으로 선정할 수 있으며, Target Users를 선택하여 특정 모수집단을 Segment로 정의할 수 있습니다.[Distribution]선정한 모수 집단을 각 대안에 어느 정도 비율로 할당 할것인지 지정할 수 있습니다. 기본 옵션인 evenly distribute로 동일한 비율로 지정하는 것을 권장 드리며, 원하실 경우 Customize 옵션으로 수동 설정이 가능합니다.(control로 할당되는 고객들은 실험에 참여는 하지만 실제로는 변경된 대안 UI가 노출되지 않는 그룹으로써, 대조군의 역할을 수행합니다.)[Rollout]지정하신 모수 집단 전체를 대상으로 실험을 수행하실 수도 있으나 그 중 일부를 대상으로만 진행하는 것도 가능합니다. Rollout 설정을 통해 전체 모수 집단 중 몇 %에 해당하는 고객들을 대상으로 실험을 진행할 것인지 범위를 지정할 수 있습니다.(Control vs. Rollout: control에 포함된 고객은 실험에 포함되어 향후 결과 분석 시 대조군 역할을 하지만, Rollout에서 제외된 고객은 실험 자체에 포함되지 않으므로 결과 또한 추적되지 않습니다.)5) 전달 구성5-1) Flag & Evaluation 정의Flag는 실험을 식별하는 고유 식별자로써, 실험을 생성하시는 시점에 key 항목으로 기입한 정보를 확인하실 수 있으며, 실험 시작 전까지는 변경이 가능합니다. 이 값은 SDK에서 실험 정보 요청에 사용(e.g.FLAG_KEY) 되므로 개발단에서 미리 정하신 값이 있다면 그 값으로, 없다면 여기에서 정의된 값으로 개발단의 코드 작업이 수행되어야 합니다.Evaluation Mode는 고객이 어떤 대안에 해당 되는지를 어디에서 계산할 것인지 선택하는 항목입니다. 일반적으로는 Amplitude에 수집된 정보를 실시간으로 확인하여 결정되나, 실시간 검토 방식은 통신 상의 약간의 딜레이(0.1~1초)가 발생하므로, 고객에게 즉각적으로 노출되어야 하는 UI에 대해서는 로컬에서 계산하는 방식을 선택하실 수도 있습니다.5-2) 배포 환경(Deployment) 선택지금까지 작성한 실험을 어떤 환경에 배포 할 것인지를 선택합니다. 특정 플랫폼이나 개발환경에만 적용하고자 하실 경우, 해당하는 deployment만 선택하여 배포가 가능합니다.6) 실험 시작모든 세팅을 완료했다면, 우측 상단 버튼을 이용하여 각 플랫폼 별로 적용할 수 있는 샘플 코드를 확인할 수 있습니다. 개발 담당자에게 해당 정보를 전달하여 적용을 요청할 수 있습니다.실험을 고객들에게 배포하기 전, 미리 등록해 둔 테스터만을 대상으로 선행적으로 배포가 가능하며, 예약 실행이나 feature flag만 활성화하고 실험 분석은 수행하지 않는 등 여러 옵션을 정의해 보실 수 있습니다.모든 사항의 확인이 완료되었다면, 최종적으로 Start Experiment를 클릭하여 실험 시작이 가능합니다. 실험을 종료할 때에는 초기 버전으로 롤백을 할 것인지, 아니면 특정 대안( Variant )으로 적용할 것인지 선정하여 실험을 마칠 수 있습니다.실험이 진행되는 동안 발생한 실험 참여(Assigentment), 실험 노출(Expouse) 및 목표로 잡은 정보들은 모두 고객별 프로필에 저장되므로 이를 기반으로 심층 분석(Analytics)을 바로 수행해 볼 수 있습니다. 또한, 처음 목표로 잡았던 것 이외에도 각 그룹별로 어떠한 변화가 있었는지 수집된 데이터를 기반으로 분석이 가능합니다.실험과 분석을 하나의 플랫폼 안에서실험과 데이터 분석은 이제 더 이상 따로 작업할 필요가 없습니다. 기존 A/B 테스트 도구들이 단순히 실험을 “실행”하는 데 집중했다면, Amplitude Feature Experiment는 실험 설계부터 분석, 최종 반영까지 추가적인 개발단 작업없이 한 번에 처리할 수 있는 실험 플랫폼 체계를 제공합니다.CUPED, Sequential Testing, Bonferroni 등 실험의 정확도를 높이는 기능이 기본으로 탑재되어 있어, 적은 트래픽으로도 빠르게 유의미한 결론을 얻을 수 있으며, Amplitude Analytics와 완벽히 연결되어 언제든 전환율,리텐션, 코호트 분석 등 심층적인 결과 분석을 바로 이어나갈 수 있습니다.또한 클라이언트 배포 없이, 서버-사이드 실험 연동을 지원하므로 고객들에게 끊김없는 실험 환경 제공이 가능합니다. 제품의 성과를 빠르게 검증하고, 그 결과를 정확히 해석해 다음 의사결정으로 이어가고 싶다면, Amplitude Feature Experiment는 더없이 강력한 선택이 될 것입니다.Feature Experiment 활용에 도움이 필요하나요?팀 맥소노미 Amplitude 도입문의 바로가기