맥싸이트-픽
AI 시대 속 개인정보 보호 - 1단계 인식변화
Team MAXONOMY ・ 2025.07.23
지난 맥사이트픽 포스팅 “여러분의 고객 데이터는 안전한가요? (feat. DX·AX)”에서는 고객 데이터를 관리하지 못하는 기업이 점차 늘어나고 그에 따라 여러 문제가 발생하고 있음을 짚어봤습니다.
각 기업마다 가지고 있는 문제와 고객 데이터를 관리하는 환경은 전부 제각각 일 것입니다. 그렇다면, 각 기업의 문제점을 하나하나 들여다보기보단, 잘하고 있는 기업 사례를 살펴보고 유사하게 적용하려는 시도가 더 나은 방법일 수 있습니다.
이번 포스팅에서는 디지털 전환(DX)과 AI 전환(AX)을 잘 대처하면서도 개인정보 보호에 앞장서는 글로벌 기업 사례들을 살펴보겠습니다.
소비자의 개인정보 인식 실태
맥사이트픽을 읽는 여러분이 떠올리는 고객정보는 무엇인가요? 물론 취미나 관심사같은 사소한 정보까지 고객정보에 포함될 수 있겠지만, *PII와 같은 개인정보로 구성되어있는 데이터를 보통 고객정보라 칭하고 있습니다.
*PII(Personally Identifiable Information): 개인 식별 정보. 이름, 주민등록번호, 생성월일, 전화번호, IP주소 등 개인을 식별하거나 연락할 수 있는 모든 정보를 의미.
사실 대부분의 소비자들은 평소에 “내 개인정보가 잘 보호받고 있는가’, ‘기업이 내 개인정보를 소중히 다루고 있는가’에 대해 크게 의문을 갖지 않습니다. 나의 개인정보가 얼마나 중요한지 잘 체감하지 못하기도 하고, 내가 구매하고, 이용 중인 브랜드가 신뢰를 먼저 주는 경우도 잘 없기 때문이죠. 이 때문에, 회원가입 또는 기업의 이벤트를 참여하기 위해 기업이 제시하는 개인정보 제공 동의에 아무런 거부를 가지지 않는 경우가 많습니다. 단 1초만에 개인정보제출 동의를 클릭하고 다음 페이지로 넘어가는 것이지요.
하지만 이번 소비자도 개인정보 이슈가 발생하면, 아주 빠르게 뒤돌아 설 것입니다. 어쩌면 소비자는 기업에게 보이지 않는 신뢰를 주고 있었는지도 모릅니다. 기업은 이에 마땅히 응해야 하겠죠.
마이크로소프트: Privacy Dashboard
이미지 출처: Microsoft | Privacy Dashboard
고객데이터라는 기본 개념에 대해 마이크로소프트는 다음과 같이 말합니다. “고객에게 데이터 주권을 돌려주자”
이러한 개념을 바탕으로 Microsoft는 사용자에게 Privacy Dashboard를 제공하고 있습니다. Privacy Dashboard는 Microsoft 서비스 사용자가 자신의 계정을 통해 어떠한 데이터들이 수집되고 또 삭제, 관리되는지 등을 손쉽게 확인하고 직접 관리할 수 있게 하는 서비스입니다. 개인별로 원하는 수준의 개인정보보호 범위를 지정 가능하다는 장점이 있으며, 유럽 외 GDPR 국가 기준의 데이터 보호조치를 글로벌 표준으로 확장시킨 주역이기도 합니다. 현재는 구글 크롬과 같은 브라우저도 이와 비슷한 개인정보 설정 페이지를 운영 중입니다.
에어비앤비, 세일즈포스: 익명 기반의 데이터 분리 설계
해외 공유 숙박 브랜드 에어비엔비의 정보보안 핵심전략은 익명을 기반으로하는 데이터 분리 설계 입니다. 에어비엔비는 내부 직원이더라도, 데이터 엔지니어링팀도 개인 식별 가능 데이터, PII에 접근할 수 없습니다. 특히, 2018년 GDPR 도입 초기 기준을 철저히 따르도록 자체 개인정보보호 관리팀을 구성하고, privacy by design 이라는 코드베이스를 내장해 AI 기술을 활용하고 있습니다.
이처럼 데이터를 안전하게 다루기 위해서는 이를 위한 기술 뿐만 아니라 데이터 보안을 위한 조직 구조가 체계적으로 구현되어야 하는 점을 엿볼 수 있습니다. 유사한 사례로 세일즈포스는 AI와 관련된 제품과 서비스를 직접 개발하고 있지만, 동시에 AI 학습데이터에 개인 식별 정보가 포함되어있으면, 학습을 거부하도록 추가적인 정보 보호 조치를 만들어 놓고 있습니다.
웰스파고: 표준화된 데이터 품질 관리 구축
미국의 웰스파고 은행에서는 단일 소스 형태로의 고객 데이터 통합을 준비했습니다. 이를 통해 표준화된 데이터 품질 관리 운영을 목표한다는 것인데요. 고객의 온오프라인 행동에 맞춰 언제 어디서라도 데이터는 생겨납니다. 다양한 접점에서 생성된 고객 정보와 금융 거래 데이터를 중앙 CDP로 통합시키고 관리한다는 것이 웰스파고의 보호 정책의 핵심이었습니다. 그 밖에 분석 솔루션을 통해 구축한 대시보드를 기준으로 데이터 품질과 오류 발생 등을 모니터링하였습니다. 통합된 데이터로 데이터 정합성을 높여 데이터 오분류 및 오용 리스크등을 사전 예방하겠다는 것입니다.
건강 데이터와 AI 익명 솔루션
해외에서는 개인정보 중에서도 환자의 건강 정보등을 매우 중요하게 보관, 관리하고 있습니다. 특히 전자의무기록(EHR)은 접근 권한을 엄격히 제어하여 관리 담당자가 아니라면 절대 이를 확인, 활용할 수 없도록 강력한 규제를 적용합니다. 모든 접근에 대한 감사로그 유지와 규제 준수를 위한 정기 관리 체계 등이 일반 기업의 개인정보 관리 체계와 비교해, 개인정보 보호관리가 가장 세분화된 분야일 것 입니다. 최근 국내 의료기관에서도 DX를 준비하고, 환자의 개인정보 보호를 위한 체계 마련에 서둘루고 있습니다. 환자의 정보는 일반인의 개인정보보다 더 민감한 정보들로 구성되기 때문에 법적, 윤리적 기준을 준수해야만 한다는 인식이 확고한 이유이기도 합니다.
북미 마이애미의 한 어린이 병원 Nicklaus Children's Hospital에서는 이러한 개인정보 보호 체계 위에 AI 기반 익명 솔루션을 도입시켜, 의료 영상과 문서, 진료 정보 등 PII를 자동 탐지하고 마스킹 처리가 가능하도록 구현하여 AI 도입으로 인해 예전보다 조금 더 빠른 개인정보 데이터 관리를 향상시키는 노력을 하고 있습니다.
개인정보 보호 모범기업의 공통점
지금까지의 기업 브랜드 예시를 살펴보면 공통점을 찾을 수 있습니다. 언급된 기업들 모두 단순히 자신들의 데이터를 기술 중심에서 활용하는 재료로만 취급하는 것이 아니라, 데이터 거버넌스, 데이터 보호 조직과 문화 그리고 표준화된 접근, 통제 방식 등을 구축하고 이를 실질적으로 구현하기위한 노력을 하고 있다는 것입니다. 여기에 투명한 감시체계를 결합하여 자신들이 고객정보 보호 체계에 조금의 문제라도 발생한다면 가장 빠르게 수습, 해결할 수 있는 프로세스까지 마련되어있죠. 소비자가 기업에게 개인정보 보호에 관련한 신뢰를 먼저 내어주었던 만큼, 기업은 그에 합당한 리소스를 투입해야하는 의무가 있습니다.
🚩맥소노미가 PICK한 이유
AI대전환을 맞이하고 있는 현재, 왜 AI에게 개인정보 보호를 전적으로 맡기지 못하느냐는 질문이 생길 수 있습니다. 분명 AI의 데이터 처리는 훨씬 더 빠르고 계산 및 학습 능력이 더 높아지는 것은 맞지만, 신뢰도가 같은 속도로 높아지고 있는지는 아직 의문입니다.
대표적으로 대중들이 현재 사용중인 LLM 기반 생성형 AI에는 과도한 데이터가 모이고 그 데이터 안에는 잘못된 데이터 비중이 높아지고 있습니다. 이 때문에 AI의 환각은 줄어들기는 커녕 오히려 가짜 정보를 진짜 정보인 것처럼 제공하는 경우가 더 흔해지고 있다는 시각이 있습니다.
이전 포스팅에서도 언급했지만 현재 변화하는 디지털 환경에서는 신뢰가 바탕이된 효율성이 필요합니다. 그런 의미로 다음 포스팅에서는 AI와 외부데이터를 연결시키는 표준 (MCP)에 대해 이야기하고, AI를 통해 데이터들이 처리되는 과정에 대해 이야기 해보겠습니다.
팀맥소노미
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[더맥소노미2024 세션 스케치Ⅲ] 방송 광고, 빅데이터기반의 디지털 AI 매체로 진화
더맥소노미2024 세션 스케치 세 번째 포스트입니다. 지난 포스트에서는 보닥과 인터파크트리플이 Braze를 활용하여 효과적으로 데이터를 수집하고 업무 방식을 고도화한 방법을 소개해드렸는데요.이번 더맥소노미 세션 스케치 포스트에서는 KT가 전통 매체인 TV에서 디지털 광고 기반을 형성한 방법을 소개합니다. The MAXONOMY 2024 는 지난 11월 28일, 롯데호텔월드 크리스탈볼룸에서 개최된, 데이터 마케팅 솔루션 전문가 팀 맥소노미가 주최하는 연례 마테크 컨퍼런스로, 국내외 마테크, 애드테크 솔루션사 및 국내 최정상 기업의 마케팅, 데이터 담당자 분들과 함께 데이터를 활용한 마케팅 성공 사례와 인사이트, 트렌드 등을 공유하는 자리입니다.금번 컨퍼런스에는 1천여 명의 마케터, 비즈니스 리더, 프로덕트 매니저 분들께서 참석해 주셨으며, 총 21명의 연사분들께서 'Further Steps of Data Marketing'을 주제로 생생한 데이터 활용 전략과 사례, 노하우를 공유해 주셨습니다. 방송 광고, 빅데이터기반의 디지털 AI 매체로 진화KT | 오세훈 사업팀장 TV라는 견고한 시장을 바꾸기 위하여기존 TV 광고의 한계우리가 알고 있는 TV광고는 어떻게 기획되고 어떻게 성과를 측정할까요? 놀랍게도 피플미터라는 1991년에 도입된 방식을 여전히 사용하고 있습니다. 피플미터란 약 4,000명의 패널(시청자)의 데이터를 기반으로 시청률을 추측하는 방법을 말합니다. TV 광고 시장은 이 피플미터 기반의 시청률을 가지고 광고별 적합한 채널이나 시간을 결정하고 광고 성과까지 측정하고 있습니다.이런 방식은 한계가 명확한데요. 첫 번째는 노출량으로만 광고 효과를 측정한다는 것입니다. '이번 광고 캠페인은 총 000명의 사람에게 노출되었다'는 식으로 말이죠. 광고를 통해 최종적으로 고객 전환이 얼마나 이뤄졌는지를 알 수 있어야하는데 이런 노출량만으로는 제대로 된 성과 측정이 불가능합니다. 게다가 이 노출량은 4,000명의 표본을 통해 추측한 결과이기 때문에 표본이 모집단을 제대로 대표하지 못한다면 통계에 오류가 발생할 수 있습니다.두 번째는 타겟팅의 한계입니다. 웹/앱 기반의 마케팅 분야에서 Braze 등의 솔루션을 통해 성별, 나이, 관심사, 구매이력, 취미, 구매력 등 다양한 데이터를 기반으로 세분화된 메시지를 전달하는 반면, TV광고는 성별, 나이 정도의 제한된 정보만 가지고 광고를 집행할 수 밖에 없습니다. 예를 들어, 아이들을 대상으로 장난감과 같은 제품을 애니메이션 채널에 광고하는 정도가 TV광고의 한계입니다.마지막으로 세 번째는 GRPs(Gross Rating Points)와 CPRP(Cost Per Rating Point)에 의존한 리포팅입니다. GRPs란 일정 기간 동안 광고 캠페인의 누적 시청률을 말하는데요. 예를 들어 채널1, 채널2, 채널3에 각각 광고를 집행하였고 각각의 광고 시청률이 3%, 5%, 8% 라면 3+5+8을 계산하여 GRPs는 16이 됩니다. CPRP는 이렇게 계산한 GRPs를 광고 비용에 나눈 결과인데요. 총 48억 원을 들여 GRPs16을 달성했다면, 48억/16을 계산하여 CPRP는 3억이됩니다. 즉, 1%의 시청자에게 광고가 노출되기 위해선 3억이 필요하다는 것입니다. 조금 복잡해보이지만, 핵심은 이렇게 측정한 결과가 모두 단순 노출정도에 기반하고 있다는 사실입니다. 그럼에도 TV는 매력적이런 한계에도 불과하고 오세훈 사업팀장님은 TV는 여전히 매력적인 매체라고 설명하셨는데요. 이유는 크게 3가지 입니다.첫 번째는 TV의 화면 크기에 있습니다. 미디어의 화면 크기가 클수록 시청자들의 광고 콘텐츠에 대한 긍정적인 태도와 호감도가 상승*한다고 합니다. 실제로, 같은 광고라도 영화관 스크린 같이 큰 화면을 통한 광고의 효과가 훨씬 크다고 합니다. 스마트폰이나 태블릿PC보다 훨씬 큰 TV가 광고 효과 역시 클 수 밖에 없는 것이죠.두 번째는 TV의 보급률입니다. 우리나라에 TV는 약 2,000만 가구(4,900만 명)에게 설치되어 96%의 보급률을 자랑합니다.세 번째는 신뢰도입니다. TV광고의 신뢰도는 약34%**로 SNS(6.5%), 유튜브(6%)에 비해 압도적으로 높습니다. 이는 방송법에서 TV광고 캠페인에 대한 가이드라인이 굉장히 많기 때문인데요. 그만큼 사람들이 TV광고를 볼때는 더 안심하고 신뢰할 수 있는 것입니다.*연세대학교 언론홍보영상학과, 박남기 '미디어 화면 크기가 구매에 미치는 영향'** 한국 리서치, 제품브랜드 신뢰도 영향 매체 조사(2021)기존의 TV를 넘어 Addresable TV로KT의 Addresable TVTV가 가진 강점을 유지하면서도 단점을 보완하는 방법은 무엇일까요? 이런 질문에서 출발한 것이 바로 Addresable TV입니다. 기존 TV가 일률적으로 똑같은 광고를 내보냈다면, Addresable TV는 각 가정에 설치된 셋톱박스를 통해 시청자에게 최적화된 광고를 송출합니다.KT에서는 TV 및 모바일 기반으로 수집된 데이터를 가지고 약 500개의 세그먼트를 만들었고 그 세그먼트별 특화된 광고를 송출하고 있다고 합니다. 게다가 이렇게 집행된 광고의 성과를 단순 노출도로만 측정하는 것이 아닌, 실제로 구매가 얼마나 이루어졌는지, 시청자의 행동이 어떻게 바뀌고 있는지 등 직접적인 효과 리포팅을 제공하고 있습니다. 이렇게 생성된 리포트를 바탕으로 광고 집행 성과를 분석하고 시청패턴의 추이를 분석하여 광고주를 위한 미디어 포트폴리오 컨설팅 서비스까지 제공된다고 하네요. 컨설팅 서비스를 제공하는 것은 방송 광고에서 KT가 최초라고 합니다. TV와 모바일의 시너지그렇지만 셋톱박스만으로 광고를 송출하는 것에는 한계가 있는데요. 바로 개인이 아닌 홈타겟이라는 점입니다. TV앞에 가족 구성원 중 누가 앉을지 모르기 때문에 완전한 개인화 광고가 불가능했습니다. 이를 해결하기 위해 KT는 모바일 빅데이터 플랫폼과의 파트너십을 체결하여 TV와 모바일의 데이터를 연동함으로써, TV 주변에 어떤 구성원이 앉아있는지 인식하고 더 정밀한 대상에게 광고를 송출할 수 있게 되었습니다. 광고주는 더 높은 광고 효과를 얻고 시청자는 본인이 관심없는 분야의 광고는 노출되지 않게 되었습니다.또한 광고에 노출된 대상이 최종 구매로 이어졌는지도 측정할 수 있게 되었습니다. 대부분의 사람들은 상품에 대해 추가로 정보를 찾아보거나 구매를 결심했을 때 모바일 기기를 이용하기 때문입니다. KT 외에 다른 플랫폼에서 집행한 광고도 성과 분석이 가능하고 더 효과적인 광고를 제안받을 수도 있다고 합니다.KT가 가진 거대한 빅데이터는 셋톱박스를 통해 개개인에게 활용되고, 이렇게 얻어진 새로운 데이터는 다시 KT의 빅데이터에 수집되어 활용됩니다. KT의 Addresable TV를 통해 광고를 집행한 한 가전사는 구매 전환율이 34%나 증가되었고, 한 자동차 브랜드는 시승 요청 문의가 12%나 증가했다고 합니다. 익숙함이 능률을 저하 시킨다전환율 34%증가, 시승문의 12% 증가 - 기존 TV 광고 방식에 머물렀으면 절대 기대할 수 없는 성과이죠. 오세훈 사업팀장님은 익숙함이 능률을 저하 시킨다며, '경로 의존성'을 경계할 것을 강조하셨습니다.말 두마리의 너비가 마차의 표준 너비가 되고, 마차의 너비가 철도의 너비를 결정하고, 이는 우주 왕복선 로켓의 크기를 결정하였습니다. QWERTY 자판 또한 빠른 타자를 위해 고안된 것이 아니고 더 효율적인 키보드가 생겼음에도 우리에게 익숙한 나머지 아직까지도 표준으로 사용되고 있습니다. 익숙함 때문에 비효율적인 방식을 계속 고수하고 있던 건 아닌지 돌아보게 되는 뜻 깊은 강연이었습니다. 📺 KT의 데이터 활용 전략 전체 영상 보러가기 팀 맥소노미와 글로벌 마테크 & 애드테크 솔루션사, 그리고 국내 최정상 기업이 함께했던 The MAXONOMY 2024의 모든 세션은 더맥소노미2024 다시보기에서 확인하실 수 있습니다. 더맥소노미2024를 통해 그동안의 고민이 조금은 가벼워지셨기를 바라며, 더맥소노미는 더욱 유익한 인사이트와 정보로 다시 찾아뵙겠습니다.
MCP: AI 사용자 경험을 확장시켜줄 핵심 연결고리
오늘날 마케팅의 본질은 단순히 제품을 알리는 데 그치지 않습니다. 소비자의 기대치는 그 어느 때보다 높아졌고, 기업은 “고객을 위한 경험”을 제공해야 한다는 압박을 받고 있습니다. 이런 변화 속에서 AI는 중요한 조력자로 부상했지만, 아직까지는 많은 한계가 있는 것이 사실입니다. 가장 큰 이유는 아직까지 AI기술이 일부 플랫폼 속에서 폐쇄적인 형태로 존재하기 때문입니다. 뛰어난 AI 기술을 여기저기서 활용하고 싶지만 그렇지 못한다는 것이죠.이 한계를 뛰어넘게 만들기 위해 AI업계에서는 MCP라는 기술을 적용시키고 있습니다. CDP도 아니고 MCP란 것은 또 무엇일까요? 왜 등장했을까요? 🤔 이번 맥사이트픽 포스팅에서는 MCP가 무엇이며, 마케터에게 MCP를 왜 주목해야 하는지 알아보도록 하겠습니다.MCP란?MCP는 Model Context Protocol의 약자로 AI가 외부의 다양한 도구와 데이터 소스에 표준화된 방식으로 연결되도록 설계된 프로토콜 기술인데요. 쉽게 말해, 모델이 단순히 텍스트만 처리하는 게 아니라 “컨텍스트”를 확장해서 다양한 애플리케이션·데이터 소스·플러그인과 소통할 수 있게 해주는 통신 규칙입니다. 이는 단순한 기술 혁신을 넘어 마케터가 소비자 경험을 설계하는 방식 자체를 변화시키는 AI 경험 확장의 첫 단계가 될 수 있습니다.흔히들 MCP를 다음과 같이 비유하고 있습니다. MCP는 AI와 외부 세계를 연결하는 ‘공용 어댑터 와 같다. 지금까지는 각 AI와 도구를 연결하기 위해 개별 API 연동을 해야 했습니다. 마케터 입장에서 이는 시간이 많이 들고, 통합 범위에도 한계가 있었습니다. 그러나 MCP는 이 과정을 표준화해 AI가 여러 도구에 동일한 형식으로 접근할 수 있도록 합니다. 그렇다면 이런 시도로 인해 사용자들의 AI 경험에 어떤 변화가 생기게 되는 것일까요. 크게 다음 3가지의 큰 변화를 경험할 수 있습니다. (1) 즉시성소비자는 기다림을 싫어합니다. MCP를 활용하면 AI는 고객 요청에 즉시 대응하며 대화 흐름을 끊지 않습니다. 예를 들어, 라이브 커머스 방송 중 소비자가 “이 제품 해외배송 가능한가요?”라고 물으면 AI는 판매 시스템에서 바로 정보를 가져와 답변합니다.(2) 연속성마케팅은 단발 이벤트로 끝나지 않습니다. MCP를 활용하면 AI가 고객과의 과거 대화를 기억하고, 다음 접점에서 이어서 대화를 진행합니다. 예를 들어, 지난주에 상품 상담을 했던 고객이 다시 채팅을 시작하면 AI가 “지난번 문의하신 블루 재킷, 오늘 재입고 되었습니다.”라고 답할 수 있게됩니다.(3) 몰입감소비자 경험이 끊김 없이 이어지고, 그 안에서 개인화된 정보가 활용되면 고객은 기업과의 상호작용에 더 깊이 몰입할 수 있게됩니다. MCP는 이러한 몰입형 브랜드 경험을 가능하게 하는 핵심 인프라입니다.MCP와 마케팅 혁신마케팅 측면에서 MCP는 다음 3가지 혁신을 기대할 수 있습니다.(1) 실시간 고객 응대의 혁신앞서 들었던 예시와 같이 MCP를 활용하면 고객이 “이 제품 지금 재고 있나요?”라고 묻는 순간, AI는 재고 관리 시스템에서 데이터를 바로 가져와 답변합니다. 더 이상 ‘추측성 응답’이 아닌 검증된 최신 데이터를 기반으로 한 응대가 가능합니다.(2) 개인화의 정교화마케팅의 핵심은 나만을 위한 메시지를 전달하는 것입니다. MCP는 AI가 고객의 과거 구매 이력, 웹사이트 행동 데이터, 실시간 위치 정보까지 통합해 맥락에 맞는 제안을 할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 고객이 특정 제품 페이지를 열람한 직후 AI가 “현재 이 제품에 대해 10% 할인 중이며, 오늘 주문 시 내일 배송 가능합니다.”라는 메시지를 전송합니다.(3) 캠페인 운영 자동화마케터는 MCP를 통해 광고 집행 툴, 이메일 마케팅 플랫폼, SNS 채널을 하나의 AI 대화 환경에 통합할 수 있습니다. 캠페인 데이터를 분석해 성과가 낮은 타겟군을 즉시 조정하거나, 성과가 좋은 광고 문안을 다른 채널로 확장하는 자동화도 가능합니다.AI, 도구에서 에이전트로2025년의 마케팅 환경은 과거와 비교할 수 없을 정도로 복잡하고 역동성이 더해지고 있습니다. AI 기술은 단순한 콘텐츠 생성 도구를 넘어, 고객 접점 전체를 통합 관리하는 에이전트 기반 생태계로 발전하고 있습니다.특히 MCP는 AI와 외부 데이터, 도구, 시스템을 하나의 언어로 연결하는 환경을 만드는 핵심 역할을 수행할 것입니다. 결과적으로는 AI 에이전트의 활성화를 이끌어낼 것이라 예상할 수 있습니다.MCP의 확산은 마케팅 생태계에 큰 변화를 가져올 것입니다. 앞으로의 AI 마케팅은 표준화 기반 생태계 → 도구·데이터 실시간 연동 → 자동화된 맞춤 경험 제공이라는 흐름으로 가속화될 것입니다. 마케터는 MCP 덕분에 기술 통합에 쓰던 시간을 절약하고, 전략과 창의성에 집중할 수 있습니다.MCP적용 시 주의점전적으로 AI로 인해 모든것이 자동화될 수록 주의사항은 더욱 명확합니다. 맥사이트픽으로 여러번 언급해드렸던 프라이버시와 보안 문제입니다. MCP로 연결되는 데이터는 실시간성이란 강한 무기를 가집니다. 그리고 그만큼 보안 위협을 수반합니다. AI가 민감한 데이터에 접근하는 만큼, 권한 제어와 감사 로그 관리가 필수이며 때로는 데이터 접근 권한을 최소화하고, 필요한 경우 고객 동의를 명확히 받아야 할 것입니다.또한 사용자 경험 관리 측면으로도 주의가 필요합니다. AI가 모든 요청을 자동 처리하더라도, 고객이 과도한 정보 제공을 요구받는다면 거부감을 느낄 수 있습니다. UX 설계 단계에서 고객 편의성을 최우선으로 고려해야 합니다. AI가 설계한 고객의 UX에 대해 고객이 100%만족할 것이라 기대에 의존하지 않는것이 좋습니다. AI 또한 잘못된 데이터를 기반으로 고객을 잘못 이해하거나 오해하는 경우가 생길 수도 있습니다. MCP의 구조와 설정 방식이 아직은 생소합니다. 이를 해결하기 위해 MCP 경험이 있는 파트너사와 협력하거나, 마케터, 개발자, 경영진이 모여 MCP의 가치와 역할에 대한 공감대 형성과 이해도를 맞추는 것이 첫번째 순서일 수 있습니다.마치며AX(AI 대전환)을 준비하는 기업과 브랜드에게 MCP는 실무에서 마케터가 직면하는 데이터 단절, 시스템 불일치, 운영 비효율 문제를 근본적으로 해결하고 여기에 고객 경험 강화, 영업 프로세스 최적화, 캠페인 자동화 등 다양한 영역에서 효과를 발휘기 위한 최고의 방안이 될 수 있습니다.마케터가 MCP를 성공적으로 활용하려면 우선순위 시스템 선정, 데이터 품질 관리, 보안 설계를 철저히 하기를 권해드립니다. 현시점부터 단계적으로 MCP를 도입하고 경험을 축적하는 기업이 향후 AI 마케팅을 리드하는 브랜드가 될 것임을 강조드리며, 이번 포스팅을 마치겠습니다.