AI를 활용한 마케팅 ─ AI 마케팅 도입 효과와 사례

소비자의 기대가 높아짐에 따라 마케터는 고객과 보다 긴밀하고 개인화된 방식으로 상호작용해야 합니다. 하지만 고객이 진정으로 원하는 것이 무엇인지 파악하는 건 정말 어려운 일이죠.

Braze에서 18개국의 마케팅 리더 2,300명을 대상으로 설문조사를 실시한 결과, 79%의 마케팅 임원이 유저 선호도 파악에 어려움을 겪고 있으며, 32% 마케팅 임원이 테스트를 제대로 활용하고 있지 않다고 응답했습니다.

이렇게 마케팅 전략이 데이터보다 직관에 의존하게 된 것은 시간, 인력, 테스트 역량이 제한적이기 때문입니다.

하지만 AI를 활용한다면 이야기가 달라집니다. AI는 캠페인 테스트에서부터 메시지 최적화까지 마케팅 업무를 자동화하여 마케터가 더 많은 일을 수행할 수 있게 해줍니다. 동시에 고객 행동 및 감정에 대한 이해를 심화시키며, 더 나아가 고객 경험을 대규모로 개인화하여, 각 개인의 고유한 선호도와 요구에 부합하는 맞춤형 콘텐츠를 구현합니다.

이번 포스팅에서는 AI가 전 세계 마케팅의 전략을 어떻게 변화시키고 있는지 자세히 살펴보겠습니다.

AI 마케팅이란?

AI 마케팅(AI Marketing)이란, 인공지능(AI: Artificial Intelligence) 기술을 활용하여 마케팅 활동을 자동화하거나 최적화하고, 고객 경험을 향상시키며 성과를 극대화하는 마케팅 전략입니다. AI 마케팅은 사람의 개입 없이도 데이터 기반의 의사결정과 실시간 개인화를 가능하게 합니다.

과거의 마케팅이 마케터의 직감이나 경험에 의존하는 부분이 많았다면, AI 마케팅은 데이터를 기반으로 잠재 고객을 정확히 타겟팅하고, 각 고객의 특성과 관심사에 맞는 맞춤형 메시지를 전달하며, 캠페인의 성과를 예측하고 최적화하는 것을 가능하게 합니다.

AI 마케팅의 주요 분야는 다음과 같습니다.

• 데이터 기반 의사결정
• 자동화
• 개인화
• 실시간 반응
• 성과 최적화

AI 마케팅 글로벌 현황

AI 도구는 이미 마케팅 워크플로우에 깊이 스며들고 있습니다. 다음은 글로벌 마케터를 대상으로 조사한 AI 활용 현황입니다.

• 마케터의 39%가 AI 기반 분석을 사용하여 고객 데이터를 보다 고급 방식으로 분석하고 있습니다.
• 마케터의 38%는 고객의 마음을 이해하는 데 AI 기반 도구를 사용하고 있습니다.
• 마케터의 36%는 메시지를 최적화하는 데 AI를 활용하고 있습니다.

이 밖에도 생성 AI를 사용해 마케팅에 필요한 이미지를 신속하게 생성하거나, 캠페인 자료에 대한 품질 보증을 수행하거나, 실시간 사용자 행동을 기반으로 콘텐츠를 개인화하는 등 다양한 활용 사례가 있습니다.

전 세계적으로 AI 마케팅이 자리잡고 있다는 사실은 같지만, 국가별 지역별로 AI 마케팅 전략에 미묘한 차이가 있었습니다.

• 전 세계 마케터의 39%가 AI 기반 분석을 사용하고 있으며, 특히 북미와 남미 지역이 42%로 선도하고 있습니다.
• 전 세계 마케터의 38%가 고객의 마음을 이해하는 데 AI 기반 도구를 사용하고 있으며, 특히 유럽 및 아프리카 지역이 39%로 가장 높았고, 남미 지역이 37%로 가장 낮았습니다. 유럽 아프리카 지역은 비교적 경쟁적 환경으로 인해 정성적인 마케팅 전략이 활발한 반면, 남미 지역은 기술 인프라, 시장 성숙도, 자원 제약 등의 요인으로 도입이 더딘 것으로 추측됩니다.
• 전 세계 마케터의 36%가 메시지를 최적화하는 데 AI를 활용하고 있으나 남미 지역은 31%로 뒤처져 있습니다. 이는 다양하고 복잡한 언어·문화적 맥락에서 메시지를 맞추는 데 어려움이 있어서 일 것으로 추측됩니다.

AI 마케팅 도입 효과

AI 마케팅 도입의 효과는 다양한 글로벌 보고서와 실제 기업 사례에서 정량적 수치로 증명되고 있습니다. 아래는 대표적인 근거 및 수치입니다.

• AI를 활용한 마케팅 캠페인을 운영한 마케터의 44%가 캠페인 ROI가 크게 향상되었다고 응답했습니다.
• AI를 도입한 기업의 고객 전환율은 평균 10-25% 향상되었습니다.
• 고객 세분화 및 캠페인 최적화에 AI를 활용한 기업은 최대 20% 매출 증가를 경험했습니다.
• AI 기반 개인화 적용 시 고객 이탈률이 평균 30% 감소합니다.
• AI로 최적화된 광고 소재는 일반 소재 대비 클릭률(CTR) 2.5배 높습니다.
• AI는 A/B 테스트, 메시지 퍼스널라이제이션, 캠페인 최적화 등을 사람 대비 5~10배 빠르게 수행하고 있습니다.

AI 마케팅 도입 사례

다양한 글로벌 기업에서 AI 마케팅을 도입하고 있으며, 대표적으로 코카콜라, 나이키, 세포라 같은 기업이 있습니다.

코카콜라

코카콜라는 AI 마케팅에 누구보다 앞서고 있는 기업입니다. AI 붐 초창기부터, OpenAI와 전략적 파트너십을 체결하여, 다양한 방식으로 AI와 마케팅을 접목하고 있습니다. AI를 이용해 광고 영상 및 SNS 콘텐츠를 자동 생성하고, 소셜 미디어 데이터를 분석하여 소비자 감정을 실시간 추적하는 등 누구보다 AI 마케팅에 앞서가고 있습니다.

코카콜라의 AI 마케팅에 대한 더 자세한 AI 마케팅 사례는 맥사이트픽 vol.3에서 확인할 수 있습니다. (보러가기)

나이키

나이키는 AI를 활용해 고객의 구매 이력, 앱 사용 패턴, 운동 기록 등을 분석하여 초개인화 마케팅을 구현하고 있습니다.

대표적으로 Nike Training Club 앱과 연동된 데이터를 기반으로 사용자의 운동 습관에 맞춘 맞춤형 제품 추천과 이메일 콘텐츠를 제공합니다. 해당 캠페인으로 나이키는 이메일 클릭률이 40% 이상 상승하고, 앱 내 구매 전환율이 두 배 이상 증가하는 성과를 거두었습니다.

또한, AI 기반 고객 세분화를 통해 캠페인 성과를 실시간으로 분석하고 메시지를 최적화하여, 데이터 기반 브랜드 경험 강화를 통해 고객과의 장기적 관계 구축에 집중하고 있습니다.

세포라(Sephora)

글로벌 뷰티 리테일러 세포라는 AI를 활용해 피부 진단부터 제품 추천까지 자동화된 쇼핑 경험을 제공합니다. 고객은 ‘Virtual Artist’ 기능을 통해 자신의 얼굴을 스캔하고, 어울리는 립스틱이나 아이섀도를 실시간으로 시뮬레이션할 수 있습니다.

또한 AI 챗봇을 통해 24시간 제품 상담 및 뷰티 팁 제공이 가능해졌습니다. 이러한 AI 기술 도입 후 모바일 전환율이 약 11% 증가하며 사용자 만족도도 크게 향상되었습니다. 세포라는 기술 기반의 맞춤형 경험으로 고객 충성도를 높이는 데 집중하고 있습니다.

AI 마케팅 도입하기

ChatGPT같이 누구나 사용할 수 있는 기본적인 AI도구로 AI 마케팅을 도입하기엔 한계가 있습니다. 진정한 효과를 내려면 이를 뒷받침할 강력한 전략, 시스템, 소프트웨어가 필요합니다. 하지만 아직도 많은 기업이 AI 도구 및 실행 수준이 가장 기본적인 단계에 머물러 있었습니다.

필요한 마테크(Martech) 기반이 부족하면 데이터 완전성·신속성, 자동화 기회, 채널 간 일관성이 저해되어 시장 대응 속도, 관련성, 캠페인 성공율 모두 뒤처집니다.

종합적인 AI 마케팅 수준이 가장 높았던 북미는 응답자의 30%가 도구 성숙도에서 Ace 레벨을 받았고, 실행 성숙도에서 28%가 Ace 레벨을 받아 가장 높은 수준을 보였습니다.

시장에는 다양한 AI 마케팅 도구가 있습니다. 그 중 대표적인 솔루션인 Braze는 고객 개인화와 자동화된 메시지 발송에 특화되어있습니다. Braze에 대한 더 자세한 내용은 팀 맥소노미의 Braze 소개 페이지를 참고해주세요.

마무리: AI로 고객 인게이지먼트 확장하기

‘적은 자원으로 더 많은 성과를 창출해야 한다’는 요구는 마케터들이 지겹도록 들어온 말입니다. AI는 작업을 자동화해 시간을 절약할 뿐만 아니라, 수동으로 파악하기 어려운 인사이트를 발견합니다. 이러한 인사이트 덕분에 사람의 노력만으로는 달성하기 어려웠던 규모에서 고객 경험을 개인화하여 보다 효과적이고 타겟팅된 인게이지먼트를 가능하게 합니다.

• 운영 채널을 하나에서 세 개로 확장하기
• 광범위한 타겟을 더 세분화된 세그먼트로 나누고 캠페인 수 늘리기
• 수백만 명의 고객에게 도달 범위, 관련성, 전달력을 성장시키기

AI를 적극 도입한 브랜드들은 단순한 효율성 향상을 넘어 더 깊은 인사이트와 강력한 고객 연결을 이미 경험하고 있습니다. AI를 활용한 마케팅에 대해 더 깊이 이해하고 싶다면, AI로 설계하는 마케팅 자동화 가이드북을 참고해주세요.

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