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[세션스케치] AI와의 협업으로 변화하는 브랜드, 그리고 소비자들 with CJ제일제당

Team MAXONOMY 2025.09.23

[세션스케치] AI와의 협업으로 변화하는 브랜드, 그리고 소비자들 with CJ제일제당

AI와 협업하는 시대, 브랜드는 무엇을 준비해야 할까?


AI와의 협업으로 변화하는 브랜드, 그리고 소비자들


조현정 | 고객성공매니저(CSM), CJ올리브네트웍스 팀 맥소노미

하정헌 | DX Lab 서비스 개발 파트 리드, CJ제일제당






지난 9월 18일, 글로벌 리타게팅 솔루션 기업 리머지(Remerge)가 주최한 App Talk by Remerge in Seoul 2025가 열렸습니다. App Talk는 앱 마케터와 퍼블리셔들이 모여 글로벌 트렌드와 실제 현장의 경험을 공유하는 리머지의 연례 행사로, 업계 관계자들에게는 인사이트와 네트워킹을 동시에 얻을 수 있는 자리이기도 합니다.


이번 App Talk 2025에서는 프라이버시와 실질적인 앱 퍼포먼스 마케팅부터 Pinterest & X 마케팅, 그리고 AI가 미치는 영향까지 폭넓은 내용이 다뤄졌는데요. CJ올리브네트웍스와 CJ제일제당은 AI에 주목했습니다.


최근 들어 AI는 더 이상 단순한 실험적인 기술이 아니라 브랜드 전략과 소비자 경험을 설계하는 핵심 도구로 자리 잡고 있습니다. 생성형 AI가 만들어내는 데이터와 콘텐츠가 일상에 스며들면서, 브랜드는 소비자를 더 깊이 이해할 수 있는 기회를 얻는 동시에 “AI와 어디까지 협업할 수 있을까”라는 새로운 고민도 안게 되었죠.


CJ올리브네트웍스 팀 맥소노미의 조현정 CSM(고객 성공 매니저)과 CJ제일제당 DX Lab의 하정헌 리드도 이러한 변화에 주목하여 의미 있는 답을 찾고자 했습니다. 두 발표자는 그동안의 경험을 바탕으로 브랜드가 AI를 활용하며 어떻게 변화하고 있는지, 브랜드와 소비자와의 관계는 어떻게 달라지고 있는지를 이야기했습니다. 브랜드가 AI를 받아들이는 방식부터 구체적인 서비스 사례, 그리고 앞으로의 협업 모델까지 — AI가 브랜드와 소비자 모두에게 어떤 새로운 가능성을 열어줄 수 있을지 세션에서 솔직하게 나누어 주셨습니다.









브랜드가 AI를 받아들이는 방식



“AI를 무모하게 앞서 나가는 것은 전략이 아니고, 가만히 기다리는 것도 전략이 아니다.”


세션 시작에 앞서 조현정 CSM은 네덜란드의 한 디지털 에이전시가 강조한 이 문장을 인용하며 청중의 공감을 이끌었습니다. 실제로 많은 분들이 고개를 끄덕이며 공감의 뜻을 보여주셨는데요. 이어 “그렇다면 CJ제일제당은 어떤 관점으로 AI를 바라보고 있을까?”라는 질문으로 자연스럽게 하정헌 리드와 대화를 이어갔습니다.


하정헌 리드는 먼저 CJ제일제당 DX Lab을 소개했습니다. 2023년에 설립된 DX Lab은 제일제당의 디지털 전환(DX)을 가속하는 허브로, 지금까지 10개 이상의 서비스를 개발·운영해 왔습니다. 총 다섯 개 파트가 협업하는 가운데, 하정헌 리드가 이끄는 서비스 개발 파트는 현업에서 직접 활용할 수 있는 AI 기반 서비스를 만들어내는 핵심 축을 담당하고 있다고 합니다.


하정헌 리드는 DX Lab이 단순히 기술을 뒤따르는 데 그치지 않고, AI를 통해 브랜드가 어떻게 변화할 수 있을지에 초점을 맞추고 있다고 설명했습니다. 그리고 DX Lab이 직접 개발한 서비스 사례를 하나씩 소개하며 본격적인 이야기를 시작했습니다.







푸드360: 실시간으로 읽는 소비자 인사이트




푸드360(Food360)은 이름처럼 ‘360도 전방위로 소비자 반응을 살펴보자’는 취지를 담고 있다고 하는데요. SNS와 이커머스에 쌓이는 방대한 데이터를 AI로 수집·분석해 브랜드가 시장의 목소리를 더 빠르고 정확하게 이해할 수 있도록 돕는 AI 기반 식품 트렌드 분석 서비스입니다. 아직 오픈 전 단계이지만 이번 세션에서 영상을 통해 살짝 선공개해주셨습니다.


푸드360은 인스타그램, 틱톡, 유튜브 등에서 오가는 트렌드를 카드형으로 모아 보여주고, 구글 쇼핑 리뷰는 토픽 분류와 감성 분석을 거쳐 긍정·부정률까지 정리해줍니다. 특히 이미지 검색 기능은 텍스트에 ‘두부’라는 단어가 없어도 사진 속 두부를 인식해 결과를 보여주는 식으로 텍스트만으로는 놓칠 수 있는 소비자 반응까지 잡아냅니다.


이 과정에서 단순히 데이터를 모아 보여주는 데 그치지 않고 토픽 분류·감성 분석·이미지 캡셔닝 등을 거쳐 정제된 형태로 제공된다는 점도 특징입니다. 과거에는 데이터 수집과 분석이 수동으로 이뤄져 시간과 리소스가 많이 들었지만, 푸드360 이후에는 자동으로 최신 데이터를 확보하고 글로벌 트렌드를 한눈에 파악할 수 있게 되었습니다. 마케팅 부서는 트렌드를 빠르게 포착하고, 상품기획 부서는 경쟁사 모니터링이나 신제품 아이디어 발굴에 활용할 수 있게 된 것이죠. 하정헌 리드는 이를 두고 “AI가 현업의 일하는 방식을 실질적으로 바꾸고 있다”는 점을 강조했습니다.






▲ 조현정 고객성공매니저(CSM), 팀 맥소노미 | CJ올리브네트웍스






스냅AI: 일하는 방식을 바꾸는 사내 플랫폼


두 번째로 소개해주신 서비스는 CJ제일제당 임직원을 위한 사내용 생성형 AI 플랫폼, 스냅AI입니다. 친숙한 채팅 UI에 GPT, Claude, Gemini 등 다양한 모델을 상황에 맞게 선택할 수 있도록 구성되어 있어 임직원들이 업무에 AI를 자연스럽게 활용할 수 있도록 설계된 것이 특징입니다.


스냅AI에는 CJ제일제당만의 현업 맞춤형 기능도 녹아 있습니다. 사내 용어집을 반영한 번역 에이전트, 퍼플렉시티(Perplexity)를 벤치마킹한 웹 검색, 식품 수출입 규제 DB 등 실무자가 자주 부딪히는 문제를 바로 해결할 수 있는 기능들이 준비되어 있습니다. 또 AI 스튜디오를 통해 직원 스스로 에이전트(Agent)를 만들어 반복적인 작업을 자동화할 수도 있습니다.


하정헌 리드는 스냅AI 개발 과정에서 UI/UX 철학도 강조했습니다. “좋은 UI/UX란 굳이 설명이 필요 없는 화면”이라며, 기획 파트와 긴밀히 협업해 직원들이 익숙하게 사용할 수 있는 환경을 구현했다고 설명했습니다. 실제로 많은 임직원들이 ChatGPT에 이미 친숙해 있었기에, 스냅AI의 인터페이스 역시 자연스럽게 적응할 수 있도록 설계한 점이 큰 장점이 되었습니다.


성과는 수치로도 뚜렷합니다. 제일제당의 사무직 근로자 약 5,900명 중 MAU가 3,000명을 넘어섰고, DAU는 약 1,000명 수준에 달합니다. 출시 9개월 만에 사용자 수가 4배 이상 성장했습니다. 특히 새로운 기능이 추가될 때마다 발송되는 스냅레터(릴리즈 노트)가 실제로 사용률 상승을 이끌어내며 '기능 개발–공지–활용 확산'의 선순환을 만들어내고 있었습니다. DX Lab은 이러한 과정을 Amplitude를 활용한 행동 분석으로 정밀하게 추적하며 서비스 개선에 반영하고 있습니다.


하정헌 리드는 스냅AI의 성과를 소개하며 AI가 단순히 임직원의 편의를 돕는 수준을 넘어 “업무 방식 자체를 바꾸는 힘”이 되고 있다고 강조했습니다. 각 부서가 필요로 하는 기능을 빠르게 반영해 실험하고 직원들의 피드백을 즉시 개발에 녹여내는 과정에서 AI와 조직이 함께 학습하며 성장하는 경험을 하고 있다는 점이 인상적이었습니다.


<👀함께 읽기> 스냅AI가 Amplitude를 활용하는 방법 자세히 보기






▲ 하정헌 DX Lab 서비스 개발 파트 리드 | CJ제일제당






AI 시대의 균형 감각


그렇다면 AI를 도입하는 브랜드는 어떤 균형점을 찾아야 할까요? 오늘날의 데이터에는 이미 AI가 만든 콘텐츠가 섞여 있고, 어떤 소비자는 이를 거부하지만 또 다른 소비자는 자연스럽게 받아들입니다. 하정헌 리드는 DX Lab이 데이터를 수집하는 과정에서 이런 AI 생성 콘텐츠도 함께 들어왔고, 이 또한 결국 시장을 반영하는 신호라고 판단해 배제하지 않고 활용하고 있다고 설명했습니다. 브랜드는 소비자의 혼란을 감안하되 AI를 배제할 수 없으며, 그 변화 속에서 제품과 서비스를 만들어야 한다는 메시지였습니다.


그렇다면 브랜드는 어떤 균형점을 찾아야 할까? 하버드 연구팀이 제시한 두 가지 협업 모델을 소개했습니다.


  • 사이보그 모델: 인간과 AI가 서로의 능력을 보완하며 긴밀히 협업하는 방식으로, 브랜드가 AI를 공동의 파트너로 바라봐야 한다는 관점
  • 켄타우로스 모델: 특정 작업은 사람이, 다른 작업은 AI가 맡아 역할을 나누는 방식으로, 필요한 순간에 전략적으로 AI를 활용해야 한다는 관점


두 모델은 결국 같은 질문을 던집니다. 언제 인간 중심으로 갈지, 언제 AI 중심으로 갈지는 브랜드가 스스로 결정해야 한다는 것. 균형을 잃지 않고 현명하게 선택하는 태도야말로 AI 시대의 핵심 경쟁력임을 강조하셨습니다.










이번 세션은 단순한 서비스 소개가 아니라 브랜드와 소비자가 AI와 함께 어떻게 변해 가고 있는지를 구체적으로 보여주는 자리였습니다. 푸드360이 시장의 목소리를 더 넓고 빠르게 읽게 하고, 스냅AI가 임직원의 일하는 방식을 바꿔놓은 것처럼 AI는 이제 브랜드 경쟁력을 좌우하는 실질적인 요소가 되고 있습니다.


결국 중요한 것은 'AI를 얼마나 도입했는가'가 아니라, 'AI를 얼마나 잘 쓰고 있는가'였습니다. 이번 발표가 던진 메시지는 바로 그 지점이었습니다.


짧은 시간이었지만 이번 이야기를 통해 AI와 브랜드, 그리고 소비자와의 관계 변화를 함께 고민해볼 수 있는 기회가 되셨길 바랍니다. 발표 속 사례들이 현업에서 작은 영감이 되고, 또 유익한 시간이 되셨다면 좋겠습니다.


AI가 열어갈 가능성은 이제 막 시작일 뿐입니다. 현장에서 이 세션을 들어주셨던 분들, 그리고 이 글을 읽는 모든 분들께서 각자의 자리에서 그 변화를 주도하는 주인공이 되셨으면 좋겠습니다.


팀 맥소노미는 앞으로도 마케터 여러분과 함께 고민하고 답을 찾아가고자 합니다. 곧 또 다른 무대에서 새로운 인사이트로 다시 인사드리겠습니다. 감사합니다😊

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[더맥소노미2024 세션 스케치VII] 생성 AI 시대에 고객경험 제고를 위한 AI프로덕트 활용법 가이드

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더맥소노미2024 세션 스케치 일곱 번째 포스트입니다.&nbsp;이번 세션 스케치는&nbsp;배달의민족을 서비스하는 '우아한형제들'이 AI를 어떻게 활용해서 시스템에 녹이고 고객경험을&nbsp;개선하였는지&nbsp;자세히 알아보도록 하겠습니다.&nbsp;&nbsp;&nbsp;The MAXONOMY 2024&nbsp;는 지난 11월 28일, 롯데호텔월드 크리스탈볼룸에서 개최된, 데이터 마케팅 솔루션 전문가&nbsp;팀 맥소노미가 주최하는 연례 마테크 컨퍼런스로, 국내외 마테크, 애드테크 솔루션사 및 국내 최정상 기업의 마케팅, 데이터 담당자 분들과 함께&nbsp;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.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;생성&nbsp;AI&nbsp;시대에&nbsp;고객경험&nbsp;제고를&nbsp;위한&nbsp;AI프로덕트&nbsp;활용법&nbsp;가이드우아한형제들&nbsp;| 이봉호 데이터사이언티스트&nbsp;&nbsp;AI &amp; CX(Customer Experience)먼저, 이봉호님은 우아한형제들의 데이터 과학자로서 마케팅 성과분석, KPI 수립, 수요예측, 인과추론 등의 업무를 수행하고 있으십니다. 그리고 최근에는&nbsp;AI를 비즈니스에 적용하는 방법을 찾는 업무를 수행했다고 합니다. AI와 CX는 서로 뗄래야 뗄 수 없는 관계인데요.&nbsp;CX의 프레임워크에는 고객, 전략, 마케팅, 프로세스 등 여러가지 요소가 있고 그중 시스템은&nbsp;CX의 핵심 요소이자 AI와도 관련된 부분이기 때문입니다.&nbsp;&nbsp;Data Centric ApproachAI 트렌드최근 많은 빅테크 기업이 앞다투어 LLM(대규모 언어 모델)을 출시하고 데이터센터를 건설하는 등 AI 분야에 많은 투자를 하고 있습니다. 왜 많은 테크 기업이 AI에 투자하고 이에 유저들이 환호하고 있는 것일까요? 이봉호님께서는 '활용처를 고민할 필요가 없기 때문'이라고 말합니다. 다른 서비스와 다르게 LLM은 다양한 명령어를 통해 다양한 목적에 활용할 수 있기 때문인데요. 그렇다면 모든 회사는 경쟁력을 위해 생성형 AI를 만들어야할까라는 생각이 들 수도 있지만, 사실 쉽지 않은 일입니다. 우선 초기 훈련 비용만 100만달러, 한화 약 1,300억 원이 들어가며 이후 관리하고 개선하는데 훨씬 더 많은 비용이 발생합니다.그래서 많은 기업에서 산업별 특화된 AI를 개발하는 전략을 취하고 있습니다. 대형 모델을 개발하는 것보단 비용이 저렴하며, 특정 사용 목적에 훨씬 용의할 수 있기 때문이죠. 여기까지 듣다보면, 나도 앞으로 변화하는 AI시대에 적응하기 위해 AI 개발을 배워야하는 생각이 들 수도 있지만, 전혀 그럴 필요가 없습니다. 그 이유는 포스팅 끝 부분에서 확인할 수 있습니다!&nbsp;우리는 데이터를 제대로 활용하고 있는가우리는 BPS, 리텐션, 이탈률 등의 지표를 사용해서 마케팅 성과를 측정하고 있습니다. 이런 지표가 의미없는 것은 아니지만, 최근 연구에 의하면 이 보다 더 강력한 방법이 있습니다. 그것은&nbsp;바로 데이터를 여러 측면에서 반복해서 관찰하고 측정하는 것입니다. 이 방법을 사용하면 기존에 발견하지 못했던 개선점을 발견할 수 있을뿐만 아니라,&nbsp;심지어&nbsp;브랜딩 성과까지도 측정 가능하다고 합니다. 브랜딩은 성격상 그 성과를 측정할 수 없다는 것이 지금까지 마케팅에서의 통용되던 생각이었지만, 해당 브랜드가 온오프라인에 반복해서 관찰 가능한지 측정하여 그 성과를 측정할 수 있다고 합니다.KDD 2021 스포티파이 세션에서는 스포티파이가 고객 경험을 개선할 수 있었던 방법을 공유되었는데요. 여기서도 마찬가지로 고객이 반복적으로 보여주는 태도를 측정하고 고민하여 KPI를 찾고 그 KPI를 달성하니 고객 경험이 실제로 개선되었다고 설명합니다.&nbsp;Data Centric ApproachAI 컴포넌트는 크게 3가지로 나눌 수 있는데요. Data(데이터), Model(모델), Operation(오퍼레이션)입니다.&nbsp;데이터, 모델, 오퍼레이션의 각&nbsp;관점에서 고객경험을 어떻게 정의하고 어떻게 매칭 시키냐에 따라서 AI프로덕트를 활용한 고객 경험&nbsp;개선과&nbsp;변화 정도가 달라지는데요.&nbsp;사실 지금까지는 이 중 모델에 대한 투자가 활발했던 경향이 있습니다. 빅테크만큼 투자여력이 있다면 모델에 투자하는 것은 합리적일 수 있습니다. 투자한 만큼 성능을 보여주니까요. 하지만 시간이 지나면 개발에 필요한 시간이 기하급수적으로 증가하고 성능 개선에 한계가 발생합니다.그래서 이봉호님이 제안하는 것은&nbsp;데이터에 대한 투자입니다. 이를 두고 앤드류 응 고수는 'Data Centric Approach'라고 명명했는데요. 데이터를 중심으로 접근하는 것을 말합니다. 더 자세히는 데이터의 양과 질에 집중해서 문제를 개선하는 것을 말합니다. 많은 기업이 자사에는 많은 데이터가 있다고 자부하는 경향이 있는데요. 하지만 이는 보통 운영 데이터를 두고 말하는 경우가 많습니다. 운영데이터와 학습 데이터는 질적인 측면에서 다르다고 할 수 있습니다.&nbsp;같은 목적인 데이터끼리 묶어주거나 오답이 있는지 확인해보는 절차 즉, 관점이 포함되는지가 중요합니다. 물론 많은 비용을 들여서 데이터의 질을 무시하고 많은 양의 데이터를 중심으로 AI를 개발할 수도 있습니다. 하지만 그만큼 많은 비용이 들어갈 것이고, 그 비용대비 유의미한 효과를 거두는 것은 상당이 어려운 일입니다.&nbsp;마라순두부는 한식일까 중식일까배민 검색창 개선하기이봉호님은 어느날 배달의민족 검색 기능이 굉장히 약하다는 것을 인지하였다고 합니다. 예를들어 짜장면을 먹고 싶어서 검색창에 '짜장면'이라고 검색을 하였는데 짬짜면, 불타는 쫘장, 달달짭짤면 등과 같이 가게 사장님이 설정한 자유로운 명칭의 짜장면이 검색되지 않았던 것이죠. 이에 이봉호님은 배민에서 판매되는 모든 종류의 메뉴를 카테고라이징해보자고 제안하였습니다. 정말 특이한 음식을 제외한다면 어느 정도 큰 틀 안에서 분류가 가능할 것이고 검색기능 개선, 메뉴별 통계 등 여러가지 유의미한 성과를 달성할 수 있을 것이라고 생각했습니다.하지만 이 작업을 사람이 수동으로 한다고 계산하면 10명이서 2년 정도 걸리는 일이었다고 합니다. 시간과 비용이 엄청나게 소모되는 일이었는데요. 이에 NLP(Natural Language Processing)를 적용한 머신러닝 기술을 활용하여 카테고리 분류 작업을 하였고, 그 결과&nbsp;MM(Man Month) 기준으로 93.65% 나 절감할 수 있었다고 합니다.&nbsp;관점이 중요하다해당 프로젝트 초기에는&nbsp;고객에게 나가는 데이터인데 AI가 판단한 결과를 어떻게 믿고 사용하냐는 이야기를 많이 들었다고 합니다. 그래서 프로젝트&nbsp;초기에는 AI가 판단했을 떄 정답일 확률 99%인 것만 반영하고 나머지는 사람이 검사하는 방식으로 진행하였다고 합니다.&nbsp;이후 사람의 오류 확률과 AI의 오류 확률을 비교해서 설득력을 얻고&nbsp;자동화 레벨을 점차 올릴 수 있었고&nbsp;해당 성과를 만들 수 있었다고 합니다.물론 AI가 만능은 아닙니다. 돼지김치찌개를&nbsp;돼지고기랑 김치찌개&nbsp;중 어떤 것으로 분류할지에 대해 사람은 '둘다 하면되지'라고 쉽게 결론 지을 수 있지만 AI는 그렇지 않습니다. 여러가지 결론을 도출하라는&nbsp;관점을 주입받지 못했기 때문입니다.&nbsp;관점이라는 것은 AI를 통해 해결하고자하는 답의 방향을 말합니다.&nbsp;그 답은 경영에서 MECE의 조건을 갖추면서, 복잡하지 않아서 AI에게 쉽게 전달해줄 수 있어야 합니다.&nbsp;그런 관점을 명확하게 갖추면 AI 개발에 많은 돈을 투자할 필요가 없다고 합니다.실제로 검색창 개선을 프로젝트 시간의 70% 가량은 돼지김치찌개가 돼지고기인지 김치찌개인지 싸우는 것으로 보냈다고 합니다.&nbsp;모델 개발에 투자하는 것보다 이런 근본적인 데이터 관점을 먼저 해결하는 것이 효율적 일 수 있습니다.&nbsp;&nbsp;&nbsp;결국 인간이다Chat GPT의 오픈 AI가 캐냐의 노동자에게 2달러 미만의 시급을 주고 RLHF(Reinforcement Learning with Human Feedback)를 활용하고 있다는 기사를 보신 적 있나요? RLHF는 '인간 피드백을 통한 강화 학습'이라는 뜻으로 쉽게 말해 사람이 반복해서 AI 생성물에 피드백을 줌으로써 AI 성능을 개선하는 것을 말하는데요.윤리적 논란 등을 뒤로 하고 여기서 얻을 수 있는 사실은 오픈AI처럼 앞서나가는 AI기업에도&nbsp;결국 사람이 필요하다는 것입니다. 데이터를 가지고 어떤 답이 나오기를 바라고 어떤 비즈니스 임펙트를 만들고 싶은지 고민하고 데이터 거버넌스를 수립할 필요가 있습니다. 데이터를 생성하는 것도 소비하는 것도 활용하는 것도 인간이기 때문에 굳이 만능 AI를 사용하지 않고 최소한의 모델을 활용해서 문제를 해결할 수 있습니다. 고객으로부터 발생한 데이터를 통해 고객 경험을 개선하는 것도 마찬가지겠지요.&nbsp;&nbsp;📺 우아한형제들의 데이터 마케팅 이야기&nbsp;전체 영상 보러가기팀 맥소노미와 글로벌 마테크 &amp; 애드테크 솔루션사, 그리고 국내 최정상 기업이 함께했던 The MAXONOMY 2024의 모든 세션은&nbsp;더맥소노미2024 다시보기에서 확인하실 수 있습니다. 더맥소노미2024를 통해 그동안의 고민이 조금은 가벼워지셨기를 바라며, 더맥소노미는 더욱 유익한 인사이트와 정보로 다시 찾아뵙겠습니다.&nbsp;&nbsp;&nbsp;

[더맥소노미2024 세션 스케치IX] 센트비의 데이터 활용법: Amplitude를 활용하여 핵심 지표 발굴하기

[더맥소노미2024 세션 스케치IX] 센트비의 데이터 활용법: Amplitude를 활용하여 핵심 지표 발굴하기

더맥소노미2024 세션 스케치 9번째 포스트입니다.&nbsp;이번 세션 스케치는 패널세션으로 진행되었던,&nbsp;센트비가 Amplitude를 활용하여 어떻게 핵심 지표를 발굴했는지에 대한 인사이트를 정리해보고자 합니다. 팀맥소노미의 이종은 고객성공매니저님의 진행 하에&nbsp;센트비의 김성민 매니저님이 패널로 참여하여 상세한 사례와 노하우를 공유해주셨습니다.&nbsp;&nbsp;The MAXONOMY 2024&nbsp;는 지난 11월 28일, 롯데호텔월드 크리스탈볼룸에서 개최된, 데이터 마케팅 솔루션 전문가&nbsp;팀 맥소노미가 주최하는 연례 마테크 컨퍼런스로, 국내외 마테크, 애드테크 솔루션사 및 국내 최정상 기업의 마케팅, 데이터 담당자 분들과 함께&nbsp;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.&nbsp;센트비의&nbsp;데이터&nbsp;활용법:&nbsp;Amplitude를&nbsp;활용하여&nbsp;핵심&nbsp;지표&nbsp;발굴하기센트비&nbsp;| 김성민 매니저팀 맥소노미&nbsp;| 이종은 CSM&nbsp;김성민 매니저님은 센트비에서 그로스 프로덕트 매니저로서&nbsp;Amplitude를 활용하여 다양한 데이터에서 인사이트를 발견하는 업무를 하고 있으십니다. 센트비는 국경없는 외환 거래를 만들기 위한 글로벌 외환 거래 솔루션 전문 기업입니다. 기존 외화 송금 및 결제 서비스는 수수료가 높고 느리다는 치명적인 단점이 있는데요. 센트비는 이런 단점을 보완하는 서비스를 제공하고 있습니다. 현재 총 50여개 국가에 송금 서비스를 지원하고 있으며 개인은 센트비, 기업은 센트비즈라는 이름으로 서비스를 사용할 수 있습니다. 이렇게 글로벌한 서비스를 제공하는 기업인 만큼 다양한 데이터 인사이트가 기대가 되는데요! 지금부터 센트비가 데이터를 어떤식으로 활용하고 있는지 질의응답을 내용을 기반으로 알아보도록 하겠습니다.Q1. 2년 전 쯤 Amplitude를 처음 도입하셨는데, Amplitude를 어떻게 활용하는 중인가요?센트비가 처음 Amplitude를 도입했을 때는 기능과 서비스를 이해하는데만 많은 시간이 들었다고 합니다. 그리고 현재는 Amplitude에 대한 이해도가 많이 증가하였고, 주로 센트비의 문제점 발견을 위해 Amplitude를 활용하고 있다고 합니다. 센트비는 금융서비스인만큼 고객에게 복잡하게 보일 수 있고, 보안을 위한 여러가지 정보를 요구하거나 관련된 규정을 준수하기 위한 과정이 불가피합니다. 이러한 특성 탓에 서비스를 사용하다가 중간에 이탈하는 경우라던지, 설치 후 제대로 사용하지 않는 경우가 많습니다. 이런 부분을 Amplitude의 분석 기능을 통해 모니터링하고 개선점을 발견하고 있습니다. 특히 Amplitude같은 경우 서버 데이터뿐만 아니라,&nbsp;설치된 SDK를 통해 클라이언트 데이터까지 수집하고 시각화할 수 있어 다른 솔루션에 비해 유용하다고 말합니다.Q2. 센트비에서 특히나 유용하게 데이터를 활용한 사례를 공유해주실 수 있나요?센트비 전사적인 핵심 지표를 Amplitude를 통해서 설정하였다고 합니다. 그 과정을 처음부터 설명해주셨는데요. Amplitude 도입 이후 가장 첫 번째로 시작한 프로젝트는 제품의 고객 리텐션 주기를 찾고 그 베이스 라인을 측정하는 일이었다고 합니다. 현재 우리 고객이 우리 서비스를 어떤 주기로 사용하고, 리텐션 주기는 어떤지 확인할 필요가 있었고 Amplitude의 리텐션 차트를 통해서 이를 확인했습니다.&nbsp;사실 Amplitude를 도입하기 이전에는 SQL쿼리를 통해 리텐션 분석을 진행하곤 했다는데요. 쿼리를 통해 리텐션을 분석하는 일은 굉장히 비효율적이고 공수가 많이 듭니다. 하지만 Amplitude를 활용한 이후에는 클릭 한 번으로 간단하게 리텐션 분석을 할 수 있었고 코호트 또한 클릭 한번으로 설정하고 변경하여 조회 할 수 있었습니다.&nbsp;특히 무엇보다 사내에서 설정한 리텐션 프레임워크, 유저 액션 기준 등을 적용하고 활용할 수 있다는 점이 매력적이었다고 합니다. 이를 통해 센트비만의 리텐션 주기와 베이스 라인을 설정할 수 있었다고 합니다.Q3. 리텐션 주기와 베이스 라인을 측정한 이후에는 어떤 활동을 했나요?&nbsp;올바른 고객 리텐션이 정의되었다면, 리텐션이 높은 유저와 낮은 유저 간의 비교 분석이 가능해졌다는 이야기입니다. 즉, 리텐션이 높은 유저와 낮은 유저 각자의 코호트를 생성하고 높은 코호트가 낮은 코호트에 비해 어떤 데이터적인 특정을 가지고 있는지 분석할 수 있었죠. 예를 들어 높은 리테션을 가진 집단은 장바구니를 클릭하는 액션이 반드시 일어난다는 특징을 발견한다면, 장바구니를 클릭을 유도하여 장바구니 클릭율이 높아질 수록 리텐션 수치도 개선되지 않을까라는 기대를 해볼 수도 있을 것입니다.&nbsp;이런 과정을 가설 수립이라고 하는데요. 가설 수립 과정을 다시 요약하자면 리텐션이 높은 유저를 파악하고, 리텐션 높은 유저의 행동 특성을 파악한 뒤, 그 특정 행동을 유도했을 때 리텐션에 크게 기여했는지 실험하고 데이터로 검증하는 것입니다. 이후엔 동일하게&nbsp;가설 수립과 검증을 무한하게 반복한다고 하는데요. 전사적 핵심 지표 발굴 과정도 이와 같은 방식을 통해서 이루어졌다고 합니다.Q4. 기존 유저의 리텐션도 중요하지만 비즈니스 성장을 위해선 신규 유저도 중요한데 이를 어떻게 관리했나요?기존 유저를 리텐션 차트 위주로 관리하였다면, 신규 유저는 퍼널차트를 중심으로 관리하였다고 합니다. 관리하는 방식은 리텐션 차트와 동일한데요. 전환 주기를 정의하는 것이 첫 번째 단계였습니다. 전체의 80% 유저를 '대부분'의 유저로 정의하고 이들이 퍼널을 완료하는 지점을 올바른 전환주기로 설정하였습니다.&nbsp;&nbsp;주기 내에 고객이 처음 유입되는 수간부터 첫 송금까지 유의미한 퍼널을 정의하고 어떤 퍼널에서 많이 이탈하고 불편함을 겪는지를 발견했습니다. 이를 통해 문제가 되는 2-3개의 퍼널을 발견하였고, 해당 퍼널을 전환하는 유저와 그렇지 못하는 유저의 차이를 분석하였습니다. 여기서 얻은 인사이트를 기반으로 서비스를 개선하고 신규 유저가 중간에 이탈하는 문제를 해결할 수 있었습니다.Q5. 말씀 주신 것 외에 Amplitude로 인사이트를 얻었던 경험이 있으면 공유해주세요!&nbsp;Amplitude를 통해 다양한 인사이트를 얻을 수 있었고 여러 기능을 유용하게 활용하였다고 하는데요. 김성민 매니저님 개인적으로는 User Lookup 기능을 자주 활용한다고 합니다. User Lookup은 고객이 처음 서비스에 방문한 순간부터 첫 송금을 하고 그 이후로 제품에 Lock-in 하기 서비스 내에서 어떠한 여정을 거치는지 유저나 이벤트 로그 단위로 확인할 수 있는 기능입니다. 틈틈히 랜덤 유저 한 명 한 명의 여정을 살펴보고 이탈한 유저는 어떤 화면에서 이탈하였는지, 어떤 행동을 하는지 등을 알 수 있습니다. 김성민 매니저님은 마치 고객을 바로 옆에서 지켜보고 도와주는 기분으로 해당 기능을 활용했다고 하네요!!&nbsp;그 외에도 MAU 모니터링, Stickness 비교 같은 차트도 자주 활용한다고 합니다. 송금이 센트비의 핵심 기능이긴 하지만, 유저가 더 자주 접속하게 하기 위해선 송금 외의 부가적인 기능도 많이 사용할 필요가 있는데 그 현황을 파악하기 위해선 퍼널이나 리텐션 차트 외의 이런 차트를 확인하는 것이 필요하죠.&nbsp;김성민 매니저님은 마지막으로 데이터 분석에서 중요한 것은 고객과 도메인에 대한 이해라고 합니다. 이런 이해가 바탕이 되어야 검증 가능성이 높은 가설을 세우고 지속적인 개선(그로스)가 가능하다는 말씀을 하시며 세션을 마무리하였습니다. 데이터 분석에는 정답이 없고 각자의 제품, 각자의 고객을 깊이 이해하는 것이 필요하다는 말씀이 크게 와 닿았습니다.📺 센트비의 데이터 마케팅 이야기&nbsp;전체 영상 보러가기&nbsp;팀 맥소노미와 글로벌 마테크 &amp; 애드테크 솔루션사, 그리고 국내 최정상 기업이 함께했던 The MAXONOMY 2024의 모든 세션은&nbsp;더맥소노미2024 다시보기에서 확인하실 수 있습니다. 더맥소노미2024를 통해 그동안의 고민이 조금은 가벼워지셨기를 바라며, 더맥소노미는 더욱 유익한 인사이트와 정보로 2024년 10월에 다시 찾아뵙겠습니다.

AI와 협업하는 시대, 브랜드는 무엇을 준비해야 할까?


AI와의 협업으로 변화하는 브랜드, 그리고 소비자들


조현정 | 고객성공매니저(CSM), CJ올리브네트웍스 팀 맥소노미

하정헌 | DX Lab 서비스 개발 파트 리드, CJ제일제당






지난 9월 18일, 글로벌 리타게팅 솔루션 기업 리머지(Remerge)가 주최한 App Talk by Remerge in Seoul 2025가 열렸습니다. App Talk는 앱 마케터와 퍼블리셔들이 모여 글로벌 트렌드와 실제 현장의 경험을 공유하는 리머지의 연례 행사로, 업계 관계자들에게는 인사이트와 네트워킹을 동시에 얻을 수 있는 자리이기도 합니다.


이번 App Talk 2025에서는 프라이버시와 실질적인 앱 퍼포먼스 마케팅부터 Pinterest & X 마케팅, 그리고 AI가 미치는 영향까지 폭넓은 내용이 다뤄졌는데요. CJ올리브네트웍스와 CJ제일제당은 AI에 주목했습니다.


최근 들어 AI는 더 이상 단순한 실험적인 기술이 아니라 브랜드 전략과 소비자 경험을 설계하는 핵심 도구로 자리 잡고 있습니다. 생성형 AI가 만들어내는 데이터와 콘텐츠가 일상에 스며들면서, 브랜드는 소비자를 더 깊이 이해할 수 있는 기회를 얻는 동시에 “AI와 어디까지 협업할 수 있을까”라는 새로운 고민도 안게 되었죠.


CJ올리브네트웍스 팀 맥소노미의 조현정 CSM(고객 성공 매니저)과 CJ제일제당 DX Lab의 하정헌 리드도 이러한 변화에 주목하여 의미 있는 답을 찾고자 했습니다. 두 발표자는 그동안의 경험을 바탕으로 브랜드가 AI를 활용하며 어떻게 변화하고 있는지, 브랜드와 소비자와의 관계는 어떻게 달라지고 있는지를 이야기했습니다. 브랜드가 AI를 받아들이는 방식부터 구체적인 서비스 사례, 그리고 앞으로의 협업 모델까지 — AI가 브랜드와 소비자 모두에게 어떤 새로운 가능성을 열어줄 수 있을지 세션에서 솔직하게 나누어 주셨습니다.









브랜드가 AI를 받아들이는 방식



“AI를 무모하게 앞서 나가는 것은 전략이 아니고, 가만히 기다리는 것도 전략이 아니다.”


세션 시작에 앞서 조현정 CSM은 네덜란드의 한 디지털 에이전시가 강조한 이 문장을 인용하며 청중의 공감을 이끌었습니다. 실제로 많은 분들이 고개를 끄덕이며 공감의 뜻을 보여주셨는데요. 이어 “그렇다면 CJ제일제당은 어떤 관점으로 AI를 바라보고 있을까?”라는 질문으로 자연스럽게 하정헌 리드와 대화를 이어갔습니다.


하정헌 리드는 먼저 CJ제일제당 DX Lab을 소개했습니다. 2023년에 설립된 DX Lab은 제일제당의 디지털 전환(DX)을 가속하는 허브로, 지금까지 10개 이상의 서비스를 개발·운영해 왔습니다. 총 다섯 개 파트가 협업하는 가운데, 하정헌 리드가 이끄는 서비스 개발 파트는 현업에서 직접 활용할 수 있는 AI 기반 서비스를 만들어내는 핵심 축을 담당하고 있다고 합니다.


하정헌 리드는 DX Lab이 단순히 기술을 뒤따르는 데 그치지 않고, AI를 통해 브랜드가 어떻게 변화할 수 있을지에 초점을 맞추고 있다고 설명했습니다. 그리고 DX Lab이 직접 개발한 서비스 사례를 하나씩 소개하며 본격적인 이야기를 시작했습니다.







푸드360: 실시간으로 읽는 소비자 인사이트




푸드360(Food360)은 이름처럼 ‘360도 전방위로 소비자 반응을 살펴보자’는 취지를 담고 있다고 하는데요. SNS와 이커머스에 쌓이는 방대한 데이터를 AI로 수집·분석해 브랜드가 시장의 목소리를 더 빠르고 정확하게 이해할 수 있도록 돕는 AI 기반 식품 트렌드 분석 서비스입니다. 아직 오픈 전 단계이지만 이번 세션에서 영상을 통해 살짝 선공개해주셨습니다.


푸드360은 인스타그램, 틱톡, 유튜브 등에서 오가는 트렌드를 카드형으로 모아 보여주고, 구글 쇼핑 리뷰는 토픽 분류와 감성 분석을 거쳐 긍정·부정률까지 정리해줍니다. 특히 이미지 검색 기능은 텍스트에 ‘두부’라는 단어가 없어도 사진 속 두부를 인식해 결과를 보여주는 식으로 텍스트만으로는 놓칠 수 있는 소비자 반응까지 잡아냅니다.


이 과정에서 단순히 데이터를 모아 보여주는 데 그치지 않고 토픽 분류·감성 분석·이미지 캡셔닝 등을 거쳐 정제된 형태로 제공된다는 점도 특징입니다. 과거에는 데이터 수집과 분석이 수동으로 이뤄져 시간과 리소스가 많이 들었지만, 푸드360 이후에는 자동으로 최신 데이터를 확보하고 글로벌 트렌드를 한눈에 파악할 수 있게 되었습니다. 마케팅 부서는 트렌드를 빠르게 포착하고, 상품기획 부서는 경쟁사 모니터링이나 신제품 아이디어 발굴에 활용할 수 있게 된 것이죠. 하정헌 리드는 이를 두고 “AI가 현업의 일하는 방식을 실질적으로 바꾸고 있다”는 점을 강조했습니다.






▲ 조현정 고객성공매니저(CSM), 팀 맥소노미 | CJ올리브네트웍스






스냅AI: 일하는 방식을 바꾸는 사내 플랫폼


두 번째로 소개해주신 서비스는 CJ제일제당 임직원을 위한 사내용 생성형 AI 플랫폼, 스냅AI입니다. 친숙한 채팅 UI에 GPT, Claude, Gemini 등 다양한 모델을 상황에 맞게 선택할 수 있도록 구성되어 있어 임직원들이 업무에 AI를 자연스럽게 활용할 수 있도록 설계된 것이 특징입니다.


스냅AI에는 CJ제일제당만의 현업 맞춤형 기능도 녹아 있습니다. 사내 용어집을 반영한 번역 에이전트, 퍼플렉시티(Perplexity)를 벤치마킹한 웹 검색, 식품 수출입 규제 DB 등 실무자가 자주 부딪히는 문제를 바로 해결할 수 있는 기능들이 준비되어 있습니다. 또 AI 스튜디오를 통해 직원 스스로 에이전트(Agent)를 만들어 반복적인 작업을 자동화할 수도 있습니다.


하정헌 리드는 스냅AI 개발 과정에서 UI/UX 철학도 강조했습니다. “좋은 UI/UX란 굳이 설명이 필요 없는 화면”이라며, 기획 파트와 긴밀히 협업해 직원들이 익숙하게 사용할 수 있는 환경을 구현했다고 설명했습니다. 실제로 많은 임직원들이 ChatGPT에 이미 친숙해 있었기에, 스냅AI의 인터페이스 역시 자연스럽게 적응할 수 있도록 설계한 점이 큰 장점이 되었습니다.


성과는 수치로도 뚜렷합니다. 제일제당의 사무직 근로자 약 5,900명 중 MAU가 3,000명을 넘어섰고, DAU는 약 1,000명 수준에 달합니다. 출시 9개월 만에 사용자 수가 4배 이상 성장했습니다. 특히 새로운 기능이 추가될 때마다 발송되는 스냅레터(릴리즈 노트)가 실제로 사용률 상승을 이끌어내며 '기능 개발–공지–활용 확산'의 선순환을 만들어내고 있었습니다. DX Lab은 이러한 과정을 Amplitude를 활용한 행동 분석으로 정밀하게 추적하며 서비스 개선에 반영하고 있습니다.


하정헌 리드는 스냅AI의 성과를 소개하며 AI가 단순히 임직원의 편의를 돕는 수준을 넘어 “업무 방식 자체를 바꾸는 힘”이 되고 있다고 강조했습니다. 각 부서가 필요로 하는 기능을 빠르게 반영해 실험하고 직원들의 피드백을 즉시 개발에 녹여내는 과정에서 AI와 조직이 함께 학습하며 성장하는 경험을 하고 있다는 점이 인상적이었습니다.


<👀함께 읽기> 스냅AI가 Amplitude를 활용하는 방법 자세히 보기






▲ 하정헌 DX Lab 서비스 개발 파트 리드 | CJ제일제당






AI 시대의 균형 감각


그렇다면 AI를 도입하는 브랜드는 어떤 균형점을 찾아야 할까요? 오늘날의 데이터에는 이미 AI가 만든 콘텐츠가 섞여 있고, 어떤 소비자는 이를 거부하지만 또 다른 소비자는 자연스럽게 받아들입니다. 하정헌 리드는 DX Lab이 데이터를 수집하는 과정에서 이런 AI 생성 콘텐츠도 함께 들어왔고, 이 또한 결국 시장을 반영하는 신호라고 판단해 배제하지 않고 활용하고 있다고 설명했습니다. 브랜드는 소비자의 혼란을 감안하되 AI를 배제할 수 없으며, 그 변화 속에서 제품과 서비스를 만들어야 한다는 메시지였습니다.


그렇다면 브랜드는 어떤 균형점을 찾아야 할까? 하버드 연구팀이 제시한 두 가지 협업 모델을 소개했습니다.



두 모델은 결국 같은 질문을 던집니다. 언제 인간 중심으로 갈지, 언제 AI 중심으로 갈지는 브랜드가 스스로 결정해야 한다는 것. 균형을 잃지 않고 현명하게 선택하는 태도야말로 AI 시대의 핵심 경쟁력임을 강조하셨습니다.










이번 세션은 단순한 서비스 소개가 아니라 브랜드와 소비자가 AI와 함께 어떻게 변해 가고 있는지를 구체적으로 보여주는 자리였습니다. 푸드360이 시장의 목소리를 더 넓고 빠르게 읽게 하고, 스냅AI가 임직원의 일하는 방식을 바꿔놓은 것처럼 AI는 이제 브랜드 경쟁력을 좌우하는 실질적인 요소가 되고 있습니다.


결국 중요한 것은 'AI를 얼마나 도입했는가'가 아니라, 'AI를 얼마나 잘 쓰고 있는가'였습니다. 이번 발표가 던진 메시지는 바로 그 지점이었습니다.


짧은 시간이었지만 이번 이야기를 통해 AI와 브랜드, 그리고 소비자와의 관계 변화를 함께 고민해볼 수 있는 기회가 되셨길 바랍니다. 발표 속 사례들이 현업에서 작은 영감이 되고, 또 유익한 시간이 되셨다면 좋겠습니다.


AI가 열어갈 가능성은 이제 막 시작일 뿐입니다. 현장에서 이 세션을 들어주셨던 분들, 그리고 이 글을 읽는 모든 분들께서 각자의 자리에서 그 변화를 주도하는 주인공이 되셨으면 좋겠습니다.


팀 맥소노미는 앞으로도 마케터 여러분과 함께 고민하고 답을 찾아가고자 합니다. 곧 또 다른 무대에서 새로운 인사이트로 다시 인사드리겠습니다. 감사합니다😊

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