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2026. 1. 29.
많은 브랜드가 여전히 광고 효율 개선을 위해 시간을 쏟아붓고 있죠. CPA를 낮추기 위해 소재를 바꾸고 예산을 조정하고 대시보드를 끊임없이 확인하는 일이 마케터의 일상이죠. 하지만 광고 성과가 개선될수록 한 가지 질문이 더 짙어지는데요.
“그래서, 우리에게 남는 고객은 얼마나 되지?”
광고는 고객을 유입시키는 데 효과적이지만, 유입 이후 여정—재방문, 재구매, 관계 형성을 제대로 설계하지 못하면 열심한 마케팅은 결국 일회성 성과에 그치게 되죠. 이때부터 브랜드는 더 많은 예산을 투입해야만 동일한 매출을 유지하는 구조에 들어가게 돼요.
문제는 많은 마케팅 조직이 고객 데이터를 충분히 보유하고 있음에도 불구하고 이를 지속적인 커뮤니케이션과 전환 전략으로 연결하지 못하고 있다는 점인데요. 고객이 누구인지, 어떤 행동을 했는지, 또 다음에 무엇을 기대하는지 알 수 있는지를 잘 모른다는 점이에요.
여기서 등장한 방법이 바로 마케팅 자동화예요. 마케팅 자동화는 단순히 메시지를 자동으로 보내는 도구가 아닌, 고객의 행동 데이터 기반으로 누구에게, 언제, 어떤 메시지를 보내야 하는지를 지속적으로 판단하고 실행하는 구조를 만드는 일이죠.
AI 기반 마케팅 자동화는 마케터가 반복적인 운영 업무에서 벗어나 고객 경험과 브랜드 성장에 집중할 수 있도록 도와주면서, 이러한 변화로 마케터의 역할 자체를 바꾸고 있어요. 이제 마케터는 광고를 운영하는 사람이 아닌, 고객 관계와 매출 구조를 설계하는 전략가로 역할이 바뀌고 있어요.
이 글에서는 AI 기반 마케팅 자동화가 왜 필요한지, 그리고 이를 통해 마케터의 역할이 어떻게 재정의되는지 살펴볼게요!
AI, 마케터의 손발이 되다 : 반복 업무로부터의 해방
AI 마케팅 자동화는 더 이상 거창한 미래 기술이 아니에요. 이미 많은 마케터의 곁에서 손과 발 역할을 하고 있는데요. AI가 가장 먼저 대체하는 영역은 창의적인 판단이 아니라, 마케터의 시간을 갉아먹고 있던 단순하고 반복적인 운영 업무예요. 표를 통해 한번 살펴볼까요?
AI 자동화 영역 | 기존 마케터 업무 | AI가 하는 일 | 마케터의 새로운 역할 |
데이터 분석 | 엑셀과 씨름하며 리포트 작성 | 수백만 개 데이터 실시간 분석, 패턴 발견, 성과 예측 | 데이터 기반의 가설 수립 및 전략적 의사결정 |
콘텐츠 개인화 | 고객 그룹별로 다른 이메일, SMS 발송 | 고객 1:1 맞춤형 상품 추천, 메시지 자동 생성 및 발송 | 고객 여정 설계 및 개인화 시나리오 기획 |
광고 최적화 | 키워드 입찰, 예산 분배 등 수동 운영 | 실시간으로 광고 성과 분석, 예산 자동 재분배, 타겟 최적화 | 광고 크리에이티브 전략 및 새로운 채널 발굴 |
이처럼 AI는 마케터가 매일같이 하던 데이터 정리, 세그먼트 분류, 메시지 발송, 광고 입찰 등의 업무를 대신 수행하게 되는데요. 이를 통해 마케터는 단순 반복 업무에서 벗어나 고객을 더 깊이 이해하고, 더 큰 그림을 그리는 ‘전략’에 집중할 수 있는 시간을 확보할 수 있어요. 이는 단순한 효율성 향상을 넘어, 마케터의 본질적인 역할이 변화하고 있음을 의미하고 있죠.
광고 운영 이후, 마케터가 집중해야 할 일들
AI가 반복적인 운영을 담당한다면 마케터는 무엇에 집중해야 할까요? 바로 브랜드의 성장 구조를 설계하는 역할이에요. 성장 설계자(Growth Architect)란 단기적인 광고 성과(CPA, ROAS)에만 집착하지 않고, 고객의 전체 생애 주기 관점에서 지속 가능한 매출 구조를 만드는 마케터를 의미하는데요.
이는 에이피크리에이티브가 추구하는 방향과도 맞닿아 있어요. 에이피크리에이티브는 광고 성과 자체를 목표로 하지 않고, 고객 생애 가치(LTV)가 설계된 브랜드를 만드는 것을 목표로 해요. 광고는 고객을 데려오는 출발점일 뿐이고, 진짜 성장은 그 이후의 고객 관계에서 만들어지기 때문이에요.
성장 설계자로서 마케터가 집중해야 할 핵심 전략은 크게 세 가지예요.
고객 여정 지도(Customer Journey Map) 설계
고객이 브랜드를 처음 인지하는 순간부터 구매, 재구매, 충성 고객이 되기까지의 흐름을 시각화하여 한눈에 정리할 수 있어야 해요. 각 단계에서 고객이 어떤 고민을 하는지, 어디서 이탈하는지, 어떤 정보가 부족한지를 명확히 정의하는 작업인데요. 이 과정이 정리되지 않으면 어떤 CRM이나 자동화도 효과를 내기 어렵죠.
데이터 기반의 가설 수립 및 검증
AI가 분석한 행동 데이터를 바탕으로 ‘A 고객 세그먼트에 A라는 메시지를 보내면 어떤 변화가 일어날까?’라는 구체적인 가설을 세워야 해요. 그리고 A/B 테스트를 통해 빠르게 검증하면서 재구매와 전환으로 이어지는 패턴을 찾아내는 게 중요해요. 자동화는 실행을 빠르게 만들지만, 무엇을 실험할지는 여전히 마케터의 판단이죠.
LTV 극대화를 위한 CRM 시나리오 기획
첫 구매 고객, 재구매 고객, 이탈 고객 등 고객 세그먼트별로 LTV를 극대화할 수 있는 맞춤형 커뮤니케이션 전략이 필요해요. 프로모션, 콘텐츠, 메시지 흐름을 하나의 시나리오로 설계하고, 이를 마케팅 자동화 툴에 구조적으로 적용하는 것이 중요해요.
결국 이런 구조를 실제로 설계하고 실행하는 일은 툴 하나 도입한다고 해결되지는 않죠. 고객 데이터를 어떻게 해석할지, 어디에서 자동화를 시작할지, 또 어떤 흐름이 실제 매출로 이어지는지는 브랜드마다 전혀 다르기 때문인데요.
에이피크리에이티브는 마케팅 자동화만 도입하는 것이 아닌, 브랜드에 맞는 성장 구조를 설계하는 일에 집중합니다. 광고 성과에 그치지 않고, 고객 생애 가치(LTV)가 자연스럽게 쌓이는 CRM 구조를 만들고, 그 구조가 실제 운영 단계에서 작동하도록 함께 설계해 드려요.
AI 자동화가 마케터의 전략 시간을 만든 사례
그렇다면 실제 국내 기업들은 AI 마케팅을 어떻게 활용하고 있을까요? 공통점은 하나예요. AI에게는 반복적인 분석과 실행을 맡기고, 마케터는 ‘무엇을 설계할 것인가’에 집중하고 있다는 점이에요.
배달의민족 - 개인화 추천으로 주문 경험을 설계
사진출처 : 우아한형제들 공식 홈페이지
배달의민족은 매일 발생하는 수백만 건의 주문 데이터를 AI가 분석하도록 설계했어요. 마케팅 팀은 데이터를 직접 처리하기보다, 어떤 고객에게 어떤 타이밍에 어떤 메시지를 전달할지에 집중했는데요.
AI는 고객의 주문 이력, 선호 카테고리, 주문 시간대, 결제 패턴 등을 종합해 각 고객이 관심 가질 가능성이 높은 음식점과 콘텐츠를 예측했어요. 예를 들어, 특정 요일과 시간대에 반복적으로 같은 메뉴를 주문하는 고객에게 해당 시간 직전에 관련 음식점이나 신규 매장을 자동으로 추천하는 방식이에요.
이런 개인화 추천 구조를 통해 주문 전환율과 재방문율이 함께 개선됐고, 마케팅 팀은 더 이상 전체 고객을 대상으로 한 일괄적인 메시지가 아닌, 세그먼트별 전략 설계에 집중할 수 있는 환경을 만들었죠.
리디(RIDI) - 취향 데이터를 전략으로 바꾸다
사진출처 : RIDI 공식 홈페이지
디지털 콘텐츠 플랫폼 리디는 사용자의 독서 행동 데이터를 AI로 분석해 개인별 취향에 맞는 콘텐츠를 추천하는 데 집중하고 있어요. 작품 조회 기록, 구매 이력, 완독률, 하차 지점 등 수십 가지 행동 데이터를 기반으로 다음 행동 가능성이 높은 콘텐츠를 예측하고, 개인화된 추천 피드를 구성하는데요.
이 구조 덕분에 마케터는 모든 사용자에게 동일한 신작을 홍보하는 방식에서 벗어나, 특정 키워드나 장르에 반응하는 핵심 독자층을 정의하고 해당 세그먼트에 맞는 프로모션과 콘텐츠 전략을 설계할 수 있게 되었어요. AI가 ‘누가 좋아할지’를 정리하면, 마케터는 ‘어떻게 관계를 확장할지’를 고민하는 역할로 바뀌게 된 거죠.
에이블리(ABLY) - 자동화로 초개인화 커머스를 만들다
사진출처 : 한국금융신문 "에이블리, 11월 앱 사용 시간 1위 달성…“패션 정보 공유·소통하며 구매도”
에이블리는 AI 기반 개인화 추천을 중심으로 ‘초개인화 스타일 커머스’라는 포지션을 구축했어요.
사용자가 조회하거나 찜한 상품, 선호하는 스타일과 색감, 브랜드 반응 데이터를 AI가 실시간으로 분석해 수백만 개의 상품 중 취향에 맞는 상품과 코디를 지속적으로 제안해요. 이로 인해 사용자는 AI가 개인 스타일리스트처럼 느껴지는 경험을 하게 되는데요.
이로 인해 에이블리 마케터는 개별 상품 노출을 위한 운영 업무에서 벗어나, 시즌별 스타일 흐름을 분석하고 인플루언서 협업이나 트렌드 기획처럼 더 상위 레벨의 브랜딩과 전략 설계에 집중할 수 있게 됐어요.
마케터가 집중해야 할 ‘전략’의 3가지 영역
사례에서 살펴본 것처럼 AI와 마케팅 자동화가 반복적인 운영 업무를 담당하면서 마케터의 역할은 점점 더 전략 중심으로 이동하고 있어요. 이제 중요한 건 ‘얼마나 많이 실행하느냐’가 아니라 무엇을 기준으로 설계하느냐예요.
자동화 이후에도 마케터가 반드시 책임져야 할 전략 영역은 크게 세 가지예요.
고객 인사이트 발굴: 데이터에서 ‘의미’를 읽는 일
AI는 방대한 데이터를 빠르게 정리하고 패턴을 찾아줘요. 하지만 그 데이터가 무엇을 의미하는지 해석하는 일은 여전히 마케터의 역할이에요.
앞서 살펴본 사례 중 하나였던 배달의민족은 AI 분석을 통해 ‘월요일 저녁 시간대에 중국 음식 주문이 집중된다’는 행동 패턴을 발견했어요. 하지만 여기서 중요한 건 숫자 자체가 아니라, 왜 그 시간에 그런 선택이 발생하는지를 해석하는 일이에요. 이 인사이트를 바탕으로 요일·시간대에 최적화된 프로모션과 메시지 전략을 설계할 수 있었어요.
결국 고객 인사이트란 데이터를 많이 보는 것이 아닌 고객의 선택 뒤에 있는 맥락을 이해하는 과정이에요.
브랜드 포지셔닝과 메시지 전략: 자동화의 방향을 정하다
AI는 고객을 세분화하고 개인화된 메시지를 자동으로 생성할 수 있어요. 하지만 그 메시지가 어떤 톤과 가치를 담아야 하는지는 실무진들이 명확히 인지하고 있어야돼요.
마케터는 “우리 브랜드는 어떤 문제를 해결해 주는가”, “고객에게 어떤 기준으로 기억되고 싶은가”를 정리하고, 그 방향을 AI에게 학습시키는 역할을 맡아야 해요.
이러한 기준이 없는 자동화는 메시지는 많지만 브랜드는 남지 않는 결과를 만들어요. 반대로, 포지셔닝이 명확한 브랜드는 자동화된 메시지 하나하나가 브랜드 경험으로 누적돼요.
새로운 마케팅 기회 발굴: 확보한 시간을 어디에 쓸 것인가
자동화의 가장 큰 가치는 ‘업무를 줄이는 것’이 아니라, 마케터가 더 중요한 고민을 할 수 있게 만드는 것이에요. 반복적인 운영과 실행이 자동화되면 마케터는 기존 방식의 효율 개선을 넘어서 새로운 마케팅 기회를 탐색할 여유를 확보하게 돼요.
에이블리는 AI 기반 추천과 운영 자동화를 통해 상품 노출과 개인화 영역의 부담을 줄였고, 그 결과 마케터는 ‘어떤 상품을 보여줄 것인가’보다 ‘어떤 스타일과 트렌드를 제안할 것인가’에 집중할 수 있게 됐어요.
이를 바탕으로 시즌별 스타일 큐레이션, 인플루언서 협업 콘텐츠, 사용자 취향을 반영한 테마 기획 등 브랜드 경험을 확장하는 전략을 적극적으로 시도하고 있어요. 이는 단기 전환을 넘어 에이블리만의 ‘스타일 감도’를 강화하는 방향의 마케팅이에요. 이처럼 마케터는 자동화를 통해 확보한 시간과 리소스를 다음 성장을 만드는 실험과 기획에 투자해야 해요.
에이피크리에이티브는 AI 마케팅 자동화를 단순한 기능 도입으로 보지 않아요. 브랜드의 현재 고객 흐름을 진단하고, 어디에서 관계가 끊기고 있는지부터 함께 정리합니다.
그 위에 고객 여정, 메시지 전략, CRM 시나리오를 연결해 광고 이후의 성장이 이어지는 구조를 설계해요. 자동화는 그 구조를 실행하기 위한 수단일 뿐이에요. 지금 필요한 건 AI 툴을 더 많이 쓰는 것이 아니라, 우리 브랜드에 맞는 자동화의 기준을 세우는 일이에요.
에이피크리에이티브는 그 기준을 함께 정의하고, 실제 매출과 LTV로 이어지도록 설계와 실행을 연결합니다.
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