생성형 AI, 마케팅 분야에서 ‘대박’… 다른 분야보다 9배 높은 성공률

Why Generative AI Exceeds Expectations in Marketing

마케팅, 생성형 AI 도입 성공률 27%로 최고 성과 기록

경영 전략 컨설팅 회사 베인앤컴퍼니(Bain & Company)의 조사에 따르면, 마케팅 분야가 생성형 AI 도입에서 가장 높은 성공률을 보이고 있다. 조사 결과 마케팅 사례의 27%에서 생성형 AI가 기대치를 초과하는 성과를 냈으며, 이는 다른 어떤 분야보다 높은 수치다. 전반적으로 기업들의 생성형 AI 도입 사례 중 15%만이 기대치를 초과했다는 점을 고려하면 마케팅 분야의 성공률은 매우 주목할 만하다.

이에 비해 인사(HR) 분야는 3%, 핵심 제품 개선 분야는 4%로 상대적으로 저조한 성공률을 보였다. 고객 서비스(8%), 자연어 인터페이스(16%), 영업 및 영업 운영(17%), 신제품 개발(19%) 등 다른 분야들도 마케팅만큼 높은 성공률을 보이지 못했다.

콘텐츠 생성부터 개인화까지, 마케팅 프로세스 혁신의 중심에 선 생성형 AI

생성형 AI가 마케팅 분야에서 특히 빛을 발하는 이유는 주요 마케팅 프로세스에 완벽하게 통합될 수 있기 때문이다. 콘텐츠 생성, 개인화, 테스트, 보고서 작성 및 인사이트 도출 등 마케팅의 핵심 영역에서 생성형 AI는 큰 효율성을 제공한다. 이를 통해 마케팅 담당자들은 더 나은 고객 경험과 비즈니스 성과를 창출할 수 있게 되었다. 특히 생성형 AI는 마케팅 프로세스를 재설계하는 데 있어 생산성 향상의 잠재력이 큰 것으로 나타났다.

생성형 AI의 마케팅 활용 사례: 브랜드 영향력 증폭부터 생산성 향상까지

생성형 AI의 마케팅 활용 사례는 크게 세 가지 핵심 영역으로 나뉜다.

첫째, 실시간 모니터링과 타겟 참여를 통한 브랜드 영향력 증폭이다. 소셜 미디어와 온라인 채널에서의 브랜드 언급을 실시간으로 분석하고 적절한 대응을 자동화함으로써 브랜드 이미지를 효과적으로 관리할 수 있다.

둘째, 개인화된 캠페인과 콘텐츠 생성, 테스트 자동화, 그리고 잠재 고객 검증이다. 생성형 AI는 다양한 고객 세그먼트에 맞춤화된 콘텐츠를 빠르게 생성하고, A/B 테스트를 자동화하여 가장 효과적인 마케팅 메시지를 식별할 수 있다.

셋째, 지식 관리와 성과 인사이트를 통한 마케팅 생산성 향상이다. 마케팅 팀은 생성형 AI를 통해 방대한 데이터에서 인사이트를 추출하고, 성과를 실시간으로 측정하며, 리소스 할당을 최적화할 수 있다.

생성형 AI의 잠재력 극대화를 위한 5가지 핵심 전략

생성형 AI의 잠재력을 완전히 발휘하기 위해서는 프로세스 개선과 기술 향상이 필요하다. 베인앤컴퍼니는 다음 다섯 가지 핵심 전략을 제시했다.

첫째, 워크플로우 간소화다. 다수의 검토와 반복 작업을 제거하여 효율성을 높여야 한다.

둘째, 모든 직원의 기술 향상이다. 팀원들을 교육하고, 실험을 장려하며, 성공 사례를 강조함으로써 조직 전체의 AI 역량을 키워야 한다.

셋째, 비즈니스가 AI를 주도하도록 해야 한다. AI가 측정 가능한 목표에 초점을 맞추도록 함으로써 실질적인 비즈니스 성과를 창출할 수 있다.

넷째, 분산된 소유권 문제 해결이다. 기업은 생성형 AI 이니셔티브를 얼마나 중앙화할 것인지 결정해야 한다.

마지막으로, 데이터 분산 관리다. 조직 전체에서 데이터를 통합함으로써 사일로(silo)를 피하고 생성형 AI의 효과를 극대화할 수 있다.

FAQ

Q: 생성형 AI가 마케팅 분야에서 가장 성공적인 이유는 무엇인가요?

A: 생성형 AI는 콘텐츠 생성, 개인화, 테스트, 데이터 분석 등 마케팅의 핵심 프로세스와 완벽하게 통합되기 때문입니다. 특히 창의적 콘텐츠 생성과 대규모 개인화가 필요한 마케팅 특성상 생성형 AI의 강점이 극대화됩니다.

Q: 기업이 마케팅에 생성형 AI를 도입할 때 가장 먼저 시작해야 할 영역은 무엇인가요?

A: 콘텐츠 생성과 개인화된 캠페인 개발이 가장 즉각적인 성과를 볼 수 있는 영역입니다. 이후 테스트 자동화와 데이터 분석으로 확장하면서 점진적으로 마케팅 전 영역에 생성형 AI를 통합하는 방식이 효과적입니다.

Q: 생성형 AI 도입 시 기업이 주의해야 할 가장 큰 도전과제는 무엇인가요?

A: 데이터 분산 관리와 분산된 소유권 문제가 가장 큰 도전과제입니다. 조직 전체에서 데이터를 통합하고, AI 이니셔티브의 중앙화 수준을 적절히 결정하며, 모든 직원의 AI 역량을 향상시키는 종합적인 접근이 필요합니다.

해당 기사에서 인용한 Bain & Company 조사 결과는 링크에서 확인할 수 있다.

이미지 출처: Bain & Company

기사는 클로드와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다.