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그로스 마케팅이란? 뜻, 성공 사례, 필수 전략 총정리
Team MAXONOMY ・ 2025.08.18

그로스 마케팅이란?
그로스 마케팅(Growth Marketing)은 데이터 기반 인사이트를 활용해 고객 획득, 리텐션, 충성도를 높이며 지속적인 장기 성장을 추진하고 유지하는 데 초점을 둔 마케팅 방식입니다.
그로스 마케팅은 다양한 메시징 방식을 활용하여, 기업이 고객을 더 잘 이해할 수 있도록 하고, 장기적인 관계를 구축할 수 있습니다.
그로스 마케팅을 도입했다는 것은 그로스 마인드셋*을 장착하고, 리스크 및 기회에 대한 체계적인 접근 방식을 채택했다는 것을 의미합니다. 이는 단순히 매출 증가나 신규 사용자 증가와 같은 지표뿐 아니라 지속 가능성과 효율성이라는 더 큰 목표를 중시한다는 의미입니다.
*그로스 마인드셋: 문제→가설→실험→학습→확장의 순환을 통해 지속 가능한 성장을 만들어내는 사고방식
그로스 마케팅 vs 전통적 마케팅
전통적인 마케팅은 주로 제품 판매나 브랜드 인지도 향상 등 정형화된 목표에 집중하는 경향이 있습니다.
반면, 그로스 마케팅은 철저히 데이터 기반이며, 실험과 최적화를 핵심 우선순위로 두어 기업이 진화하고 새로운 고객을 획득·참여·유지하는 방법을 지속적으로 탐색합니다. 그리고 그로스 마케팅은 비용 효율성과 ROI(투자 대비 수익) 향상에 대한 직접적인 고민이 포함됩니다. 이 과정에서 실제 고객 데이터와 검증된 통계를 활용해 더 효과적인 실행과 높은 가치를 창출할 수 있습니다.
반쪽짜리 그로스 마케팅 vs 진짜 그로스 마케팅
그로스 마케팅은 기업에 커다란 변화와 성과를 가져다 줄 수 있는 강력한 전략입니다. 하지만 많은 기업이 반쪽짜리 ‘그로스 전략’을 진짜 그로스 전략이라고 착각합니다. 이들이 그로스라고 부르는 것 중 상당수는 지속 불가능합니다. 진정한 접근법과 피상적인 모방을 구분하는 것이 중요합니다.
대표적인 반쪽짜리 그로스 마케팅으로는 다음과 같은 사례가 있습니다.
1. '가설과 학습'이 없는 무의미한 A/B 테스트 남발
가장 흔하게 발견되는 반쪽짜리 그로스 마케팅입니다. 그로스 마케팅의 상징처럼 여겨지는 A/B 테스트를 진행하지만, 그 목적과 과정이 잘못된 경우입니다. 가령, "버튼 색상을 빨간색에서 녹색으로 바꾸면 클릭률이 오를 거야" 와 같이 사소하고 지엽적인 요소에만 집착합니다. 고객 행동이나 심리에 대한 깊은 고민 없이, ‘테스트를 위한 테스트'를 반복하는 것이죠.
“고객문제→가설→사업 KPI”로 연결된 문제기반 실험으로 설계하는 것이 필요합니다.
2. 상시 쿠폰 의존
쿠폰을 발행하면 일시적으로 전환율과 매출이 상승하는 것을 발견하고, 이를 반복하다 결국 쿠폰을 마구 찍어내는 상태가 된 상태를 의미합니다. 무수한 쿠폰으로 고객은 혼란을 느끼고, 쿠폰이 없으면 전환율이 급락하며, 쿠폰 할인으로 마진율은 낮아지게 됩니다.
고객이 우리 제품/서비스를 왜 구매해야 하는가?*라는 근본적인 질문에 대한 답을 찾는 대신, '어떻게 이번 달 매출 목표를 맞출까?', ‘어떻게 이번 달 전환율 목표를 맞출까’와 같은 단기적인 처방에만 집중한 결과입니다. 단순히 데이터와 KPI 중심의 활동을 전개한다고 그로스 마케팅이라 할 수 없습니다.
3. 인사이트 없는 지표
'이번 주 조회수가 지난주보다 20% 늘었다'와 같은 표면적인 수치에만 기뻐합니다. 왜 늘었는지, 그 고객들이 어떤 행동을 하는지, 비즈니스에 실제적인 도움이 되는지는 알지 못합니다. 데이터는 그저 보고용 자료일 뿐, 의사결정의 근거로 활용되지 않습니다.
진정한 그로스 마케팅은 단순히 조회수, 클릭수, 좋아요 수 같은 허영 지표(Vanity Metrics)에 연연하지 않습니다. ‘리텐션율', '고객 생애 가치(LTV)', '고객 획득 비용(CAC)' 등 비즈니스의 성장과 직결되는 핵심 지표를 추적하고, 그 지표가 왜 그렇게 변했는지 깊이 있는 분석을 통해 인사이트를 얻어냅니다.
이 외에도 퍼널 상단에만 집중한(고객 획득에만 집중한) 캠페인, 무분별한 메시지 자동화, 데이터를 위한 데이터 수집 등 다양한 반쪽짜리 그로스 마케팅이 존재합니다.
건강한 그로스 마케팅 캠페인 설계 방법
건강한 그로스 마케팅 설계를 위해선 다음과 같은 요소를 검토해 보시길 바랍니다.
1. 명확한 목표 설정 및 핵심 지표(KPI) 정의
- SMART 원칙에 따라 명확한 목표를 설정합니다. (Specific 구체적인, Measurable 측정 가능한, Achievable 달성 가능한, Relevant 관련성 있는, Time-bound 기한이 정해진)
- 허영 지표가 아닌, 비즈니스 성장에 직접적인 영향을 미치는 핵심 지표(KPI)를 설정합니다. (ex. 신규 고객 수 → 30일 이내 재구매율)
2. 퍼널 전체를 고려한 전략 수립
- 고객 여정의 모든 단계(획득, 활성화, 리텐션, 수익화)를 분석하고, 각 단계별로 목표를 세웁니다.
- 퍼널 상단(획득)과 하단(수익화)이 균형 있게 연결되도록 캠페인을 설계합니다. (ex. 신규 고객 유입 후, 이들의 첫 구매를 유도하는 온보딩 캠페인 자동화)
3. 데이터 기반의 가설 설정 및 실험 설계
- 고객 데이터를 분석하여 문제점을 파악하고, 이를 해결할 수 있는 명확한 가설을 세웁니다.
- A/B 테스트나 실험을 통해 가설을 검증합니다.
4. 반복적인 실행, 측정, 학습
- 실험 결과를 측정하고 분석하여 성공/실패 여부를 판단합니다.
- 성공한 가설은 전체에 적용하고, 실패한 가설은 왜 실패했는지 원인을 분석하여 다음 실험에 반영합니다.
- 지속적으로 이 과정을 반복하며 캠페인을 개선합니다.
5. 팀 간의 긴밀한 협업
- 마케팅팀뿐만 아니라 제품팀, 개발팀, 디자인팀 등 모든 팀이 고객 문제 해결이라는 공동의 목표를 가지고 협업합니다.
- 마케팅팀은 고객의 목소리를 제품에 전달하고, 제품팀은 개선된 제품을 마케팅팀에 알려 시너지를 창출합니다.
6. 개인화 및 세분화 전략
- 획득한 고객 데이터를 기반으로 고객을 세분화합니다.
- 고객 그룹별 특성에 맞춰 개인화된 메시지나 콘텐츠를 제공하여 고객 참여를 극대화합니다. (ex. 첫 구매 고객에게는 특별 할인 쿠폰을, 장기 미접속 고객에게는 인기 상품 추천 알림을 보내는 등)
그로스 팀을 만들기 위해선
그로스 팀의 중요성은 갈 수록 커지 있습니다. 페이스북은 5천만 MAU에서 성장이 정체되자, 최초의 그로스 팀을 도입해 30억 MAU로 확장했습니다.
이러한 그로스 팀은 다양한 형태로 운영될 수 있는데요. 주로 제품 부서나 마케팅 부서 안에 속하며, 단독적인 조직으로 존재하는 경우도 있습니다. 핵심은 어디에 속하냐가 아닌 민첩한 팀 빌딩, 사일로 제거, 자율성 부여입니다.
특히 필요한 데이터를 필요한 시점·장소에서 활용해 전 채널에서 매끄러운 고객 경험을 만드는 역량이 중요합니다. 사일로를 제거하고, 부서 간 데이터 전략에 대한 공통 이해를 형성해야 합니다. 이를 위해선 올바른 데이터 인프라와 회사 전반의 데이터 문화 구축이 필수입니다. 현대적인 마케팅 테크 스택도 중요한 요소입니다. 데이터 수집·분석·활용을 원활히 통합하여, AI·자동화·개인화 기능을 포함해 채널 전반에서 대응할 수 있도록 설계되어야 합니다. 기술 한계나 데이터 지연은 성장의 주요 장애물이 될 수 있습니다.
실제 브랜드 사례
HBO: Braze 인앱 메시지 설문조사를 활용한 개인화 캠페인
문제
HBO Max는 구독 기반 비디오 서비스입니다. 이들은 라틴 아메리카의 각 사용자에게 개인화된 메시지를 전달할 수 있도록, 확장 가능하고 마케터 친화적인 고객 인게이지먼트 플랫폼을 원했습니다.
전략
Braze의 인앱 메시지(IAM) 설문조사와 후속 메시지를 활용하여, 세 가지 콘텐츠 분야에서 열정적인 팬층을 식별했습니다. 이를 통해 제로파티 데이터(zero-party data)를 수집하고 사용자들에게 보다 맞춤화된 경험을 제공했습니다.
결과
HBO Max는 해리포터, DC 코믹스, 챔피언스 리그 팬들 사이에서 35%~50%의 설문 참여율을 기록했습니다. Braze IAM을 데이터 기반 성장 전략에 활용한 결과, CRM 커뮤니케이션 성과가 40% 향상되었고, 전체적으로 참여도 및 이탈 방지에서 15% 개선 효과를 거두었습니다.
Payomatic: 데이터 기반 마케팅으로 모바일 앱 채택률과 LTV 향상
문제
금융 서비스 브랜드인 Payomatic은 디지털 전환을 추진하고, 오프라인 매장 기반의 사업을 모바일 앱으로 확장하고자 했습니다. 과거에는 주로 광고와 매장 내 판매에 의존해 성장을 이끌어 왔지만, Braze를 도입 후에는 고객에게 직접 도달하는 메시지를 전달할 수 있었습니다. 이를 통해 직접 입금 등록, 선불카드 충전, 가족과 친구에게 송금과 같은 고가치 활동을 장려했습니다.
전략
고객의 금융 여정을 직접 지원함으로써 Payomatic은 모바일 앱의 채택과 참여를 높이고 고객 생애 가치를 증대시켰습니다. 고객은 더 효과적으로 온보딩되고, 앱을 더 자주 사용하며, 더 많은 고가치 행동으로 전환되고 있습니다.
결과
Payomatic은 모바일 앱을 통한 직접 입금 등록이 32% 증가했고, 모바일 앱 참여도가 11% 상승했으며, 선불카드 보유자의 모바일 앱 활용율이 50%에 달했습니다.
결론
오늘날의 혼잡한 디지털 환경에서 그로스 마케팅 원칙을 세우고, 이를 채널·제품 등 유저 접점 전반에 적용하는 것은 필수가 되었습니다.
뿐만 아니라 오늘날의 성장 지향적인 기업은 고객 인게이지먼트를 일관성 있는 방식으로 접근하고 있습니다. 쉽게 말해 크로스채널 메시징과 같은 전략을 적극적으로 채택하고 있습니다. 이러한 전략은 기업의 생태계 전체에서 실행될 수 있고, 고객 개개인에 맞춰 개인화될 수 있습니다.
이를 통해 일관성 있고, 조율된, 개인화된 메시지 전략을 실행하는 브랜드만이 지속 가능한 성장을 만들어갈 수 있습니다.

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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.

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