[AI 임팩트]AI가 변화 시킬 마케팅 시장 그리고 마케터의 역할

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안녕하세요. 저희 AI 임팩트는 AI가 앞으로의 세상의 여러분야에서 어떻게 영향을 주어서 우리의 미래를 어떻게 변화시킬지에 대해 조사하고 있습니다.

저는 'AI가 변화 시킬 마케팅 시장 그리고 마케터의 역할'을 테마로 이야기를 진행해볼까 합니다. 작성한 초안을 바탕으로 앞으로 디벨롭시킬 예정입니다. 조금 부족한 부분이 있더라도 예쁘게 봐주시면 감사하겠습니다. 😀

들어가며

인공지능(AI) 기술의 발전은 소비자 마케팅 분야에서 전례 없는 혁신을 가져오고 있습니다.

AI 기술은 개별 기업들이 콘텐츠 디자인, 인사이트 생성 및 고객 타겟팅과 같은 마케팅 활동을 대규모로 개인화하고 자동화함으로써, 몇 달 걸리던 작업을 몇 주나 며칠 만에 완성할 수 있게 해줍니다. 이러한 변화는 효율성과 창의성 모두에서 경계를 넓히며, 웹사이트 개발과 고객 서비스와 같은 영역에서도 상당한 영향을 미치고 있습니다. 마케터들은 텍스트, 이미지, 비디오 데이터 등 다양한 유형의 데이터를 동시에 분석하고 해석하여 시장 내 혁신 기회를 보다 정확하게 포착할 수 있게 되었습니다.

AI 세대는 그 이전 세대가 경험하지 못한 방식으로 세분화된 개인화를 가능하게 함으로써 소비자 마케팅 분야에 큰 변화를 일으키고 있습니다. 이러한 진보는 기업들에게 전례 없는 마케팅 전략 실행 능력을 제공하며, 최적화된 사용자 경험 제공을 통해 고객 만족도를 극대화하는 새로운 길을 열어주고 있습니다.

AI가 변화시킬 마케팅 시장의 모습

1.생성형AI, 퍼포먼스 마케팅의 미래를 바꾸다.

최근 퍼포먼스 마케팅 분야에서는 광고 운영 방식이 크게 변화하고 있습니다. 네이버와 구글 같은 주요 광고 플랫폼들에서 사용되는 기존의 시스템 및 데이터 분석 방법에 생성형 AI 기술이 접목되면서, 마케터들의 업무 효율성이 대폭 개선될 것으로 보입니다.

중요한 이유 : 이러한 변화는 퍼포먼스 마케팅 분야에서 중대한 의미를 가집니다. 이전에는 각 광고 플랫폼마다 계정을 만들어 광고를 설정하고, 다양한 광고 소재를 활용해 A/B 테스트를 진행하는 등 많은 시간과 노력을 들여야만 했습니다. 또한, 수집된 데이터 분석을 위해 중요한 데이터를 식별하고 정리하는 작업도 상당한 시간을 요구했습니다. 하지만 조만간 이 모든 과정이 자동화되며, 데이터 분석과 성과가 좋은 광고 소재의 선별까지 빠르게 처리될 것으로 예상됩니다.
기억해 둘 것 : 생성형 AI의 등장과 함께 퍼포먼스 마케팅 분야에서 일하는 전문가들은 이제 데이터 수집부터 분석까지 모든 공정을 한결 간단하게 처리할 수 있습니다. 이것은 단지 작업 속도와 효율성만 개선하는 것이 아니라, 보다 정확하고 심도 있는 인사이트 제공으로 전략적 의사결정 과정에서도 큰 도움을 줍니다. 따라서, 앞으로 모든 데이터를 하나로 통합해주는 종합적인 AI 기반 플랫폼의 출현도 멀지 않았음을 암시합니다.
사례 :
구글의 반응형 검색 광고 및 반응형 디스플레이 광고 등의 광고 솔루션은 사람들이 심혈을 기울여 제작한 광고 애셋을 AI가 최적의 형태로 조합하여 최대의 광고 성과를 낼 수 있도록 합니다. AI는 또한 실적 최대화 캠페인(Performance Max), 앱 캠페인, 동영상 액션 캠페인 등의 솔루션을 통해서 다양한 채널에서 잠재 고객에게 가장 관련성 높은 광고를 보여줄 수 있도록 합니다.

2.생성형 AI로 진화하는 개인화 마케팅 전략 (초개인화)

최근 기술 발전으로 인해 생성형 인공지능(AI)을 활용한 고도의 개인화된 마케팅이 가능해지고 있습니다. 이를 통해 기업들은 고객 데이터를 수집하고 분석하여 맞춤형 커뮤니케이션을 제공할 수 있게 되었습니다.

중요한 이유 : 개인 의류 서비스인 Stitch Fix는 스타일리스트가 고객 피드백을 해석하고 제품을 추천하는 데 AI 세대를 활용하고 있습니다. Instacart는 고객에게 레시피와 식사 계획 아이디어를 제공하고 쇼핑 목록을 생성하는 데 AI 세대를 활용하고 있습니다.
유럽의 한 통신사가 150개 세그먼트를 대상으로 한 맞춤형 메시지 제공을 위해 세대별 인공지능(AI) 엔진을 개발했습니다. 이 엔진은 개인 정보 보호를 유지하면서도 사용자의 다양한 특성에 맞게 커뮤니케이션을 최적화합니다.
이 기술은 고객 데이터를 활용하여 각 타겟 그룹의 인구학적 특성, 지역적 요소, 방언 및 기타 속성을 반영한 맞춤형 메시징을 가능하게 합니다. GPT-4와 Dall-E와 같은 첨단 AI 도구들과 연동되어, 더욱 정교한 카피와 이미지 생성이 가능해져 마케팅 커뮤니케이션의 질과 관련성이 크게 향상됩니다. 이는 고객 경험을 극대화하고 브랜드 충성도를 높일 수 있는 잠재력을 가집니다. 구축된 시스템은 개인 식별이 불가능한 정보를 바탕으로 학습하여 각 세그먼트에 적합한 커뮤니케이션 전략을 수립합니다. 생성된 컨텐츠는 API를 통해 이메일 서비스 제공업체로 전송되어, 타겟 고객에게 배포됩니다. 추가적으로, 차선책 머신 러닝 모델은 각 고객에게 가장 적합한 제품 추천, 마케팅 채널 선택 및 최적의 소통 시기를 결정하는 역할을 하여 마케팅 전략의 효율성을 극대화합니다.

기억해 둘 것 : 생성형 AI의 활용은 마케팅 전략에서 혁신적 변화를 가져오고 있으며, 개별 고객에 대한 깊은 이해와 맞춤화된 커뮤니케이션 제공으로 기업들이 경쟁 우위를 확보할 수 있는 길을 열어주고 있습니다. 그러나 이러한 발전 속에서도 위험 관리와 윤리적 문제 해결에 주의를 기울여야 합니다.
사례:
1. 의류 구독 서비스인 Stitch Fix와 식료품 배달 서비스 Instacart는 이미 AI를 활용하여 고객 경험을 개선하고 있습니다.
2.유럽의 한 통신사가 150개 세그먼트를 대상으로 한 맞춤형 메시지 제공을 위해 세대별 인공지능(AI) 엔진을 개발했습니다. 이 엔진은 개인 정보 보호를 유지하면서도 사용자의 다양한 특성에 맞게 커뮤니케이션을 최적화합니다.

3.효율적인 시장 분석 및 아이디어 도출

최근, 마케터들이 경쟁사 분석, 소비자 정서 평가, 새로운 제품 기회 탐색에 인공지능(AI) 기술을 적극 활용하고 있습니다. 이를 통해 제품 컨셉 개발과 시장 출시 과정이 혁신적으로 변화하고 있음을 목격할 수 있습니다.

중요한 이유 : AI 기술의 도입은 마케팅 분야에서 경쟁력을 강화하는 핵심 요소로 자리 잡았습니다. 특히 Kellogg's와 로레알 같은 대기업부터 아시아 음료회사와 같은 중소기업까지 다양한 규모의 회사들이 AI를 활용하여 시장 조사 시간을 단축하고, 더 정확한 소비자 인사이트를 얻으며, 창의적인 제품 컨셉과 마케팅 전략을 신속하게 개발할 수 있는 가능성을 열어주고 있습니다. 이러한 접근 방식은 제품 개발 및 출시 과정의 효율성과 정확도를 높여줍니다.
기억해 둘 것 : AI 세대 도구의 활용은 마케터들에게 경쟁 우위를 제공합니다. 실제 사례에서 볼 수 있듯이, AI는 시장 조사부터 제품 디자인까지 다양한 단계에서 비용과 시간을 절감하며 창의력과 효율성을 극대화하는 역할을 합니다. 따라서 기업들은 이러한 혁신적 접근 방식을 통해 시장 변화에 신속하게 대응하고 지속 가능한 성장 동력을 확보할 수 있습니다.
사례:
1.Kellogg's는 인기 레시피 데이터를 분석하여 관련성 있는 소셜 캠페인을 진행함으로써 소비자와의 연결점을 찾아내고 있습니다.
2.로레알은 온라인 상에서 다양한 데이터를 분석하여 제품 혁신 기회를 발굴합니다.
3.한 아시아 음료회사는 ChatGPT 등 AI 도구를 사용해 유럽 시장에 대한 심도 있는 분석을 단 하루 만에 완료하는 등, 전통적인 조사 방법보다 월등히 빠른 결과를 얻어내고 있습니다.
1. Mattel은 Hot Wheels 제품 개발에 AI를 사용하여 이전보다 4배나 많은 제품 컨셉 이미지를 생성하여 새로운 기능과 디자인에 영감을 주고 있습니다.
이러한 사례들은 AI가 마케팅 전략 수립 및 실행에 어떻게 긍정적인 영향을 미치고 있는지 보여줍니다.

변화된 환경에서 마케터로써 살아남으려면

1.마케팅 본질에 집중

마케팅에서 가장 중요한 것은 제품과 서비스 판매를 넘어서, 해결해야 할 문제를 정확히 파악하고 이를 측정할 수 있는 데이터를 어떻게 활용할지에 대한 능력입니다.

중요한 이유 : 마케팅의 본질을 이해하는 것은 단순히 제품이나 서비스를 알리는 것을 넘어서는 것입니다. 이는 기업이 직면한 문제들을 명확하게 정의하고, 해당 문제들을 해결하기 위해 필요한 데이터를 분석 및 활용하는 능력에 기반합니다. 데이터 분석 능력만큼 중요한 것은 그 데이터가 나타내는 현상 뒤에 숨겨진 원인을 탐구하는 관점입니다. 이러한 접근 방식은 기업이 시장 내 경쟁자들과 차별화되는 고유의 전략을 세울 수 있도록 돕습니다. 마케팅 담당자는 회사의 내부 역량, 경쟁 상태, 그리고 고객의 요구 사항을 종합적으로 고려하여 효과적인 투자와 구축 계획을 수립해야 합니다. 이 과정에서 마케팅 리더들은 조직 내 다양한 사용 사례들 가운데 어느 것에 우선 순위를 두어야 할지 결정하고, 이러한 결정이 조직 전체에서 일관되게 실행될 수 있도록 지휘해야 합니다.
기억해 둘 것 : 마케팅 전략 개발에서 가장 중요한 요소는 제품 판매 자체가 아니라, 회사가 직면한 핵심 문제를 정확히 파악하고 이를 해결하기 위해 필요한 데이터를 어떻게 활용할지에 대한 깊은 이해입니다. 따라서, 마케팅 담당자와 리더 모두가 시장 동향과 고객 요구 사항을 면밀히 분석하여 효과적인 전략을 수립하는 것이 중요합니다.

2.크리에이티브 역량 강화 및 판단 능력

인공지능(AI)이 퍼포먼스 마케팅 영역에서 점점 중요한 역할을 차지하고 있음에도 불구하고, 크리에이티브와 컨텐츠 기획 등 인간만이 할 수 있는 분야에 대한 마케터들의 집중이 요구되고 있습니다.

중요한 이유 : AI가 마케팅 분야에서 높은 생산성과 효율성을 제공함으로써 많은 작업을 자동화할 수 있는 가능성을 보여주고 있습니다. 그러나 AI를 적용하는 과정에서 발생할 수 있는 환각, 편견, 데이터 프라이버시 및 저작권 침해와 같은 위험들을 관리하는 것은 여전히 인간의 몫입니다. 이는 결국 기획과 판단력이 필수적인 영역임을 시사합니다. AI 기술의 발전에 따라 마케터들은 새로운 도전과제에 직면하게 되었습니다. 중요한 의사결정, 규제 환경 처리, 대량 요청 및 수치 추론 등 AI가 아직 적합하지 않은 영역에서 인간의 개입이 필수적입니다. 이러한 상황에서 책임감 있는 리더십과 기술 감독 위원회 구성의 중요성이 부각되며, 모든 내용에 대한 사람의 검토와 AI 사용 범위 제한 등 추가적인 보호 조치가 필요함을 알 수 있습니다.
기억해 둘 것 : 비록 AI가 마케팅 분야에서 다양한 작업을 자동화하고 효율성을 개선할 잠재력을 가지고 있으나, 최종적으로 소비자와 깊게 연결되고 그들의 본성을 파악하여 성공적인 마케팅 전략을 구현하는 것은 인간만이 할 수 있습니다. 따라서 마케터는 브랜딩과 컨텐츠 기획에 필수적인 창조력과 스토리텔링 능력을 갖추어야 합니다.

3.생성형 AI 및 여러 툴들의 효율적인 활용이 관건

마케터들이 오랜 시간 동안 수행해온 업무를 생성형 인공지능(AI)을 활용하여 전에 없던 생산성과 효율성으로 처리할 수 있게 되었습니다.

중요한 이유 : 이러한 변화는 마케팅 분야에서 혁신적인 전환점을 의미합니다. 생성형 AI의 도입으로 마케팅 담당자들은 카피 작성, 리서치 등 거의 모든 업무를 더 빠르고 정확하게 처리할 수 있게 되었습니다. 이는 기업들이 시장에서 경쟁력을 갖추기 위해 필수적인 요소로 자리 잡고 있으며, 마케팅 전략과 실행 속도를 크게 향상시키고 있습니다. 예를 들어, 카피라이팅 작업에 있어서 AI가 제공하는 초안을 시작점으로 삼아 작업할 수 있는 것은 큰 변화입니다. 이전에는 한 명의 마케터가 오랜 시간동안 집중해야 했던 작업들이 AI의 도움으로 단시간 내에 해결될 수 있습니다. 또한, 리서치 과정에서도 AI는 다양한 정보원에서 데이터를 신속하게 수집하고 분석하여 마케터에게 제공함으로써 보다 정교한 시장 분석이 가능해집니다.
기억해 둘 것 : 생성형 AI 기술의 발전은 마케팅 역량을 한 차원 높은 수준으로 이끌고 있다는 점입니다. 이로 인해 기업들은 보다 효율적이고 생산적인 방식으로 마케팅 활동을 진행할 수 있으며, 결과적으로 시장에서의 성공 가능성을 크게 높일 수 있습니다.
사례
Google 마케팅 팀은 생산성과 창의성을 높이기 위해 아래와 같은 다양한 AI 도구를 실험해 보고 있습니다.
1. 새로운 아이디어 내기: Google이 개발 중인 대화형 AI 서비스 Bard를 활용하면 효율적인 방식으로 새로운 아이디어를 내거나 새로운 것을 익힐 수 있습니다.
2. 아이디어를 시각적으로 구현: 베타 버전인 Imagen, Phenaki과 같은 텍스트 이미지 변환 기술 및 동영상 도구를 활용하면 아이디어를 신속하게 시각화할 수 있어 콘셉트와 스토리보드를 만드는 데 도움이 됩니다.
3. 홍보 카피 제작: PaLM API를 이용하면 새로운 캠페인을 위한 맞춤 문구를 작성할 수 있습니다. 최근에 Google은 고객으로부터 예상되는 답변을 PaLM API에 학습시킨 후 이 애플리케이션에서 수백 건의 카피 제안을 얻었는데, 그중 일부는 놀라울 정도로 재치 있었습니다.
4. 생산성 극대화: Gmail과 Google Docs의 ’Help me write(작성 지원 기능)’를 활용하면 신속하게 개요를 잡고, 다양한 관점을 종합하고, 대략적인 스토리보드 및 스크립트를 작성할 수 있습니다. 또한 Google Workspace는 긴 이메일 체인을 요약하고 프레젠테이션 자료를 통째로 작성할 수 있으며, 캠페인 자료를 만들 수도 있습니다.

마치며

전 세계적으로 생성형 인공지능(AI)이 경제 시장에 뚜렷한 영향을 주기 시작했습니다. 최근 발표된 McKinsey의 연구 보고서는 이러한 AI 기술이 전 세계 생산성을 최대 4조 4천억 달러까지 증진시킬 수 있다고 예상합니다. 특히 마케팅의 분야에서는 생성형 AI도입으로 인한 생산성 향상만으로도 총 마케팅 지출의 5~15%, 연간 약 4,630억 달러의 가치가 증가 가능성이 있다고 합니다.

위에 서술한 바처럼 생성형 AI는 기존의 여러명의 마케터가 처리했던 업무들을 훨씬 효율적이고 혁신적으로 처리할 수 있습니다. 이에 따라 마케터들은 복잡하고 번거로운 작업을 AI에 위임하고, 대신 데이터를 깊이 있게 분석하여 회사의 역량, 시장 상황, 고객 요구 사항 및 추세 등을 종합적으로 평가하는 것이 중요해집니다.

간단히 말해서, 번거롭고 복잡한 업무는 ChatGPT와 같은 도구에 맡기고 전체적인 판단과 관리는 인간이 담당하는 시대가 도래하였습니다. 이러한 변화는 마케터들로 하여금 보다 전략적인 접근 방식을 취하도록 요구하며, 디지털 시대의 마케팅 환경에서 ‘마케터’의 역할이 재정립되어갈 것으로 보입니다.