[세션스케치 | CJ ENM] AI로 압축하는 Growth Loop: 고객 행동 분석에서 캠페인 실행∙리뷰까지

트렌드가 급변하는 커머스 생태계, 마케터의 물리적 한계를 넘어 비즈니스 성장 속도를 압축한 AI 실전기

AI로 압축하는 Growth Loop: 고객 행동 분석에서 캠페인 실행∙리뷰까지

최시현 | 그로스마케팅팀 대리, CJ ENM

The MAXONOMY는 CJ올리브네트웍스 팀 맥소노미가 주최하는 연례 컨퍼런스로, 마케팅과 테크의 경계를 넘어 데이터와 AI가 이끄는 비즈니스 혁신(AX)의 전략과 실행을 조명하는 자리입니다.

지난 6월 23일과 24일, 양일간 열린 The MAXONOMY 2026에는 1천 여 명이 참석해, ‘Connect the Data, Accelerate the Work’를 주제로 데이터의 연결부터 업무 생산성의 가속화까지 실무적인 인사이트를 깊이 있게 논의했습니다. 1일차 'Marketing Intelligence Flow'에서는 데이터를 실질적인 성과로 연결하는 고도화된 고객 경험 전략을 다루었고, 2일차 'Business Agility Core'에서는 일의 방식을 근본적으로 바꾸는 AI 기반의 기술과 조직의 변화를 집중적으로 파헤쳤습니다.

마케터, 기획자, 개발자, 그리고 변화를 주도하는 비즈니스 리더들까지, AI와 데이터가 만들어갈 내일의 비즈니스를 준비하는 뜨거운 현장 ─ 글로벌 리더들과 현업의 최전선에서 혁신을 증명해 내고 있는 실무 담당자들이 전한 생생한 이야기를 세션 스케치로 하나씩 따라가봅니다.

“AI가 마케팅의 모든 것을 바꿔줄 거라는데, 왜 내 퇴근 시간은 그대로일까?”

요즘 마케터들이 모이면 심심치 않게 나누는 이야기입니다. 쏟아지는 AI 트렌드 앞에서도 모니터 앞의 현실은 여전히 녹록지 않습니다. 고객 데이터 하나를 확인하기 위해 복잡한 쿼리창과 씨름해야 하고, 캠페인 타겟팅을 위해 매일 엑셀 파일을 수동으로 업로드하다 보면, 정작 가장 중요한 '진짜 기획'은 시작조차 해보지 못한 채 하루가 저물곤 하니까요.

대한민국 라이프스타일 쇼핑 트렌드를 선도하는 플랫폼, CJ ENM의 온스타일(OnStyle) 마케터들 역시 이러한 현실의 벽 앞에서 깊이 고민했습니다. 트렌드의 최전선에서 수많은 고객의 취향에 즉각적으로 반응해야 하는 만큼, 데이터 분석부터 실행에 이르는 업무의 병목을 없애고 속도를 높이는 것이 무엇보다 절실했기 때문입니다.

이들은 기존의 관성적인 업무 방식에 머무르지 않았습니다. 멀게만 느껴지던 'AI'를 실무라는 치열한 현장 속으로 완벽하게 끌어들여, 고질적이고 무거웠던 마케팅 업무 사이클을 혁신적으로 압축하는 돌파구를 마련했는데요.

이번 The MAXONOMY 2026에서는 온스타일 그로스마케팅팀 최시현 대리님이 연사로 나서, 마케터의 금쪽같은 리소스를 소모하던 과정들을 AI로 어떻게 타파했는지 아낌없이 공유해 주셨습니다. 막막했던 실무의 굴레를 벗어나 새로운 ‘그로스 루프(Growth Loop)’의 기준을 제시한 온스타일의 AI 실전 사례를 지금부터 자세히 살펴봅니다.

마케터와 AI: 두려움에서 무한한 기회로

최시현 대리님은 처음 ChatGPT가 등장했던 2022년을 회상하며 이야기를 시작했습니다.

초기에는 번역기를 돌려가며 질문해도 중간에 답변이 끊기거나 알맹이가 없는 결과를 보며 “이걸로 대체 무엇을 할 수 있지?”라는 의구심이 들었다고 합니다.

하지만 지금은 어떨까요?

실제로 대리님의 발표 자료는 일반적인 PPT가 아닌, 직접 HTML로 제작한 인터랙티브한 결과물이었는데요. AI 씬의 트렌드를 접하고 직접 HTML 발표 자료를 구현해 냈을 정도로 이제는 “AI로 뭐든 할 수 있겠다”라는 무한한 기회와 가능성을 확신하게 되었다고 합니다.

그리고 이러한 생각의 변화는 곧바로 실무의 혁신으로 이어졌습니다. 코딩의 장벽이나 데이터 활용의 한계 때문에 마케터들이 번번이 부딪혀야 했던 실무적 제약들을 AI를 통해 어떻게 하나씩 허물어 나갔는지, 그 생생한 혁신의 과정을 5단계의 그로스 루프에 맞춰 본격적으로 소개해주셨습니다.

AI로 압축하는 Growth Loop 5단계 "분석-가설-기획-실행-리뷰"

최시현 대리님은 그로스 마케팅의 핵심 사이클을 분석 ➔ 가설 ➔ 기획 ➔ 실행 ➔ 리뷰의 5단계로 정의하고, 각 단계마다 AI(Codex, Braze, Amplitude)를 어떻게 결합하여 사용해왔는지 상세히 공유해 주셨습니다.

1. 분석 (Analysis): 코딩을 모르는 마케터도 SQL 마스터처럼

마케터에게 데이터 분석은 숙명과도 같습니다. 기존에 사내에 구축된 태블로(Tableau) 같은 BI 툴이 있더라도, 연령이나 트래픽 등 거시적인 지표 외에 "특정 기획전에 방문한 고객의 다음 행동은?" 같은 한 뎁스(Depth) 깊은 캠페인 단위의 분석을 즉각적으로 해내기에는 한계가 따릅니다.

결국 원하는 데이터를 정밀하게 확인하기 위해 마케터가 직접 SQL 쿼리와 씨름해야 하는데, 온스타일의 경우 단 하나의 프로젝트를 분석하는 데 무려 1,700줄에 달하는 방대한 쿼리를 다뤄야만 했습니다. 코딩 전문가가 아닌 실무자가 감당하기에는 시작부터 많은 시간이 소요되는 가혹한 현실이었죠.

그렇다면 온스타일은 이 막막한 분석의 장벽을 어떻게 허물었을까요?

➕ AI

AI 에이전트 툴인 '코덱스(Codex)'를 도입했습니다. “SELECT”로 쿼리를 직접 짜기 시작하는 대신, “뷰티 구매 고객 분석을 위한 지표를 정리해 주고 쿼리 초안을 작성해 줘”라고 자연어로 목적을 먼저 지시했습니다.

🟰 성과

코덱스는 단순한 코드 생성을 넘어 사내 DW(Data Warehouse) 테이블의 연결 구조와 마케터의 기존 쿼리 스타일까지 문맥을 읽어냈습니다. 알아서 구매 요약, 재구매 확장 등 기준을 설정하고, 순식간에 75개에 달하는 방대한 뷰티 카테고리 데이터 세트를 추출해 냈습니다. 심지어 작성된 쿼리를 보며 "이건 왜 이렇게 한 거야?"라고 묻는 마케터에게 더 효율적인 문법을 설명해 주는 등, 데이터 검증과 학습까지 돕는 역할을 톡톡히 해냈습니다.

2. 가설 (Hypothesis): 한계 없는 데이터로 정교한 시뮬레이션

기존에는 데이터를 추출하는 과정 자체가 너무 험난해 가설 수립에도 제약이 많았습니다.

일례로 온스타일의 유아동 타겟 라이브 방송인 '만만한' 캠페인을 분석할 때도, 리소스의 한계 탓에 단 1개월 치의 데이터만 확인할 수밖에 없었습니다. 비용을 시뮬레이션할 때도 타겟 고객군을 좁히지 못해 전사 기준으로 뭉뚱그려 계산하는 등 정확도가 떨어졌습니다.

➕ AI

코덱스를 활용해 기획 및 시뮬레이션을 위한 종합 대시보드를 새롭게 구축했습니다.

🟰 성과

단편적인 데이터만 보던 과거에서 벗어나, 카테고리별 고객 추이, 전년/전전년 대비 등급별 실적 차이, 스킨케어와 메이크업 등 세부 카테고리 간의 리텐션율과 돌아오는 시점(Return)까지 한눈에 볼 수 있게 되었습니다. 나아가 유관 부서와 협의할 때 대시보드의 레버를 직접 조작하며 목표 혜택에 따른 비용 발생을 실시간으로 시뮬레이션할 수 있어, 이전과는 비교할 수 없을 만큼 넓고 정교한 가설 수립이 가능해졌습니다.

3. 기획 (Planning): 피그마 연동으로 1분 만에 기획서 완성

기획 파트에서는 늘 시간 부족이 문제였습니다. 앞선 데이터 분석에서 이미 너무 많은 시간을 지연해 버린 탓에, 프로모션 부서에 넘겨야 할 기획서 전달이 늦어져 "죄송하다"는 말을 달고 살아야 했던 슬픈 과거가 있었다고 하는데요.

➕ AI

MCP를 활용해 코덱스를 디자인 툴 피그마(Figma)와 연동하여 기획 자동화를 시도했습니다.

🟰 성과

비즈니스 맥락을 완벽히 이해하고 있는 코덱스가 별도의 피그마 구독 없이 연동되어, 실제 프로모션 페이지의 와이어프레임을 직접 그려내는 놀라운 프로세스를 구축했습니다. 사람이 했다면 한참 걸렸을 기획서 작성 작업이 1분도 안 되는 짧은 시간 안에 눈앞에서 실시간으로 완성되었습니다. 덕분에 더 이상 일정 지연을 이유로 사과해야하는 일이 사라졌고, 속도감 있는 기획 실행이 가능해졌습니다.

4. 실행 (Execution): 브레이즈(Braze) 개인화 메시지 고도화 및 자동화

마케팅 자동화 솔루션 브레이즈(Braze)는 강력하지만, 매일 타겟 세그먼트나 속성값을 수동으로 업데이트해야 하는 번거로움이 있었습니다. 인앱 설문조사 캠페인을 할 때도 기본 기능에 '기타' 항목이 없어 스크롤이 끝없이 길어졌고, 타사 대비 메시지 UI 디자인에 한계가 있다는 점도 아쉬움이었습니다.

➕ AI

프론트엔드 개발자의 도움 없이 AI와 대화하며 복잡한 HTML 메시지 및 자동화 코드를 직접 생성했습니다.

🟰 성과

• 디자인 고도화: '베이비키즈 쇼핑패스' 쿠폰 메시지를 띄울 때, 타겟 상품 진입 시 기존 가격을 삭선 처리하고 6,000원 할인가를 돋보이게 하는 동적인 HTML 메시지를 AI로 구현했습니다. 그 결과 클릭률은 2배, 전환율은 1.5배 상승했습니다.
• 기능 확장: 스크롤 없이도 고객이 '기타' 항목을 선택할 수 있는 HTML 기반의 깔끔하고 직관적인 커스텀 설문조사 폼을 제작했습니다.
• 업무 자동화: 매일 수동으로 업로드해야 했던 데이터를 AI가 짜준 배치 코드를 통해 해결했습니다. 사내 DW에 접속해 자동으로 브레이즈 스케줄에 맞춰 업로드하고, 슬랙으로 현황까지 확인하는 자동화 프로세스를 개발자 개입 없이 마케터 주도하에 완성했습니다.

5. 리뷰 (Review): 앰플리튜드(Amplitude) AI로 데이터 인사이트 도출

앰플리튜드(Amplitude)를 도입한 초기에는 쌓여가는 수많은 택소노미(Taxonomy) 속에서 이벤트를 일일이 찾아가며 차트를 구성하는 과정 자체가 매우 큰 진입 장벽이었습니다.

➕ AI

앰플리튜드에 탑재된 AI 기능을 적극적으로 활용하여 데이터 분석의 허들을 낮췄습니다.

🟰 성과

마케터가 앰플리튜드 AI에게 "우리가 고객에게 이런 혜택을 주고 있는데, 어떤 차이가 있는지 분석해 줘"라고 자연어로 요구하면, AI가 데이터 맥락을 파악해 알아서 필요한 차트들을 세팅해 줍니다. 직접 차트를 그리지 않아도 심층적인 인사이트를 얻을 수 있게 된 것입니다. 나아가 특정 데이터가 비정상적으로 반복해서 찍히는 정합성 문제까지도 AI와 대화하며 빠르고 정확하게 검증할 수 있어 리뷰 단계의 질과 속도가 비약적으로 상승했습니다.

툴(Tool)의 차이보다 '맥락(Context)'을 유지하는 방식이 결과를 가른다

최시현 대리님은 세션을 마무리하며 매우 중요한 결론을 강조했습니다.

분석, 가설, 기획, 실행, 리뷰로 이어지는 마케팅의 본질적인 '그로스 루프(Growth Loop)' 자체는 과거와 다르지 않다고 합니다. 하지만 AI의 도움을 적극적으로 수용함으로써 분석은 훨씬 원활하고 빨라졌으며, 이를 기반으로 더 정확도 높은 가설을 세우고 완성도 높은 기획을 실행하며 리뷰할 수 있게 된 것이라고 하는데요. 즉, AI가 이 루프를 틈 없이 밀도 있게 압축하여, 더 빠르고 강력하게 성장할 수 있는 최적의 환경을 만들어 준 것입니다.

나아가 대리님은 "툴(Tool)의 차이보다 '맥락(Context)'을 유지하는 방식이 결과를 가른다"는 묵직한 메시지를 던졌습니다. 최근 메모리, 스킬, AI 에이전트 등 수많은 기능과 툴이 쏟아져 나오고 있지만, 사실 이 모든 기술이 발전하는 궁극적인 배경은 '어떻게 하면 AI가 우리 비즈니스와 프로젝트의 맥락을 끊기지 않고 이어서 작업하게 만들 것인가'를 돕기 위함이라는 것이죠.

결국 ChatGPT, Codex, Braze, Amplitude와 같은 강력한 솔루션들을 100% 활용하기 위한 핵심 열쇠는 마케터 자신에게 있습니다. 단순히 툴의 기능적 우수성에만 기대는 것을 넘어, 우리 비즈니스와 프로젝트의 맥락을 가장 깊이 이해하고 있는 실무 담당자가 최적의 툴에 그 맥락을 얼마나 매끄럽게 전달하고 연결하느냐가 최종 결과물의 퀄리티를 좌우한다고 덧붙이셨습니다.

CJ온스타일의 이야기는 AI 도입이 단순히 ‘코드 작성을 피하는 일’에 그치지 않음을 보여줍니다.

코덱스로 방대한 데이터를 추출해 정교한 가설을 세우고, 피그마와 연동하여 신속하게 기획서를 그리며, 브레이즈와 앰플리튜드의 AI 기능으로 실행과 리뷰의 밀도를 높인 과정 ─ 그 일련의 여정 자체가 미래 마케터가 일하는 방식이라는 것을 증명해 냈습니다. 기술은 든든한 도구였고, 이를 작동시키는 진정한 힘은 마케터가 쥐고 있는 비즈니스의 '맥락(Context)'이었습니다.

이제는 마케터가 끝없는 쿼리와 단순 반복 수작업에 얽매이는 시대가 아닙니다. 파편화된 여러 솔루션 사이에서 우리 브랜드의 목표를 정확히 꿰뚫고, AI에게 올바른 방향을 지시하여 캠페인의 퀄리티를 극대화하는 ‘전략적 지휘자’로서의 역할이 마케터의 진짜 경쟁력이 되는 시대입니다.

최시현 대리님의 세션은 이처럼 낯설게만 느껴지던 AI 기술이 어떻게 실무자의 책상 위에서 살아 움직이고 조직의 성장을 이끄는 동력으로 안착하고 있는지 여실히 보여주는 시간이었습니다. The MAXONOMY 2026, 다음 세션 스케치에서 이어갈 또 다른 비즈니스 혁신 여정에도 계속해서 많은 기대 부탁드립니다.

📺 반복되는 수작업에서 벗어나 '진짜 마케팅'에 집중하게 된 마케터의 AI 실전기,

CJ ENM | 온스타일의 이야기 영상으로 다시보기

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The MAXONOMY 컨퍼런스는 2027년에 다시 돌아옵니다.

The MAXONOMY 2027에서 만나요!🤗