캠페인 예측과 최적화 활용 확대
사람 중심 판단 구조 여전히 중요
생성형 AI의 확산으로 마케팅 현장에서도 인공지능 활용이 일상화되고 있다. 다만 AI는 단순 자동화 도구를 넘어, 전략 수립을 보조하는 동반자로 역할이 재정의되고 있다.
최근 마케팅 환경에서는 콘텐츠 제작, 광고 운영, 고객 분석 전반에 AI 기능이 기본 탑재되는 흐름이 뚜렷하다. 글로벌 플랫폼과 마케팅 SaaS 기업들은 AI 기반 분석과 추천 기능을 앞다퉈 도입하고 있으며, 활용 수준에 따라 성과 격차도 확대되고 있다.
AI 활용의 핵심은 자동화 그 자체보다 의사결정 지원에 있다. 고객 행동 데이터를 기반으로 한 세분화 분석, 캠페인 성과 예측, 예산 배분 시뮬레이션 등 고급 영역에서 AI의 역할이 커지고 있다. 이를 통해 마케터는 반복 업무에서 벗어나 전략 설계에 집중할 수 있다.
이커머스 업계에서는 AI 추천 알고리즘을 통해 객단가와 재구매율을 개선하는 사례가 늘고 있다. B2B 마케팅 분야에서는 리드 스코어링 자동화를 통해 영업 전환 효율을 높이고 있다. 중소기업 역시 광고 소재 A/B 테스트와 성과 분석에 AI를 활용하며 비용 부담을 줄이는 추세다.
다만 AI 성과는 데이터 품질에 크게 의존한다. 불완전하거나 편향된 데이터는 오히려 의사결정을 왜곡할 수 있다. 이에 따라 AI 도입 이전에 데이터 정합성을 확보하고, AI가 개입하는 영역과 사람이 판단해야 할 영역을 명확히 구분하는 구조 설계가 필요하다는 지적이 나온다.
전문가들은 AI를 전략적 동반자로 활용하기 위해 단계적 접근을 제안한다. 초기에는 데이터 관리 체계를 정비하고, 이후 분석·예측 영역에 AI를 적용한다. 최종 판단은 사람이 수행하는 구조를 유지하면서, 성과 지표 역시 AI 활용에 맞게 재정의해야 한다는 설명이다.
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