당신의 AI 에이전트 활용법은? 세일즈포스가 밝힌 소비자 유형 4가지

These Are the 4 Personas Shaping Consumer Demand
for Agentic AI, According to Salesforce Research

AI 에이전트, 일상생활 단순화를 향한 소비자 니즈 확인

세일즈포스(Salesforce)가 유고브(YouGov)와 협력하여 2025년 4월 3일부터 7일까지 미국 성인 2,552명을 대상으로 실시한 최신 조사 결과에 따르면, AI 에이전트가 업무 방식을 빠르게 변화시키는 동시에 소비자들은 일상생활을 단순화하기 위해 에이전트형 AI를 활용하고자 하는 것으로 나타났다. 이번 연구에서는 AI 에이전트에 관심을 보이는 네 가지 뚜렷한 성격 유형이 확인됐다: 스마티 팬츠(The Smarty Pants), 미니멀리스트(The Minimalist), 라이프해커(The Life-Hacker), 테이스트메이커(The Tastemaker) 등이다.

세일즈포스의 발라 아프샤르(Vala Afshar) 최고 디지털 전도사는 “우리의 연구 결과는 소비자 페르소나가 그들에게 서비스를 제공하는 AI 에이전트만큼이나 다양하다는 것을 보여준다”며 “개인의 특성에 따라 서비스를 맞춤화하는 에이전트의 능력은 이 기술이 계속 확장됨에 따라 브랜드와 소비자 모두에게 놀라운 기회를 열어줄 것”이라고 말했다.

기업들이 AI 에이전트가 가져올 효율성에 초점을 맞추는 반면, 이번 연구에서는 대부분의 소비자들이 더 나은 결정을 내리고, 정보 과부하를 관리하며, 삶을 더 쉽게 만드는 데 도움이 되는 AI 에이전트와 같은 도구를 선호하는 것으로 나타났다. 이 연구는 또한 네 가지 주요 페르소나를 통해 AI 에이전트에 대한 풍부한 기회의 풍경을 보여준다. 소비자들은 회사가 제공하는 경험이 제품이나 서비스만큼 중요하다고 말하고 있으며, 에이전트형 AI는 개인화되고, 선제적이며, 대화형 경험을 새로운 표준으로 만들어 고객 기대치를 더욱 높일 것으로 예상된다.

소비자 페르소나 4유형별 특성과 니즈

스마티 팬츠(The Smarty Pants)는 전체 응답자의 43%를 차지하며 정보에 기반한 의사결정을 중요시한다. 이 유형의 소비자들은 AI 에이전트가 복잡한 정보를 이해하기 쉽게 분석해주길 원한다. 53%는 AI 에이전트가 복잡한 정보를 자신이 이해할 수 있는 방식으로 분석해주기를 원하며, 52%는 필요할 때 멀티태스킹이 가능하지만 일반적으로 전략적인 접근을 선호한다. 54%는 유용한 도구를 찾는 것을 좋아하지만 항상 모든 옵션을 연구하여 정보에 기반한 결정을 내린다. 57%는 결정을 내리기 전에 모든 옵션을 분석하는 것을 선호한다. 이 소비자들은 새 기기를 도입할 때 많은 연구를 통해 사용하기 전에 최대한 많이 배우는 경향이 있다. 그룹 내에서는 모든 것에 대해 알아야 하는 ‘연구 보조원’ 역할을 하며, 꿈꾸는 에이전트 활용 사례로는 자동차 구매 조건을 명확히 설명해주는 AI 에이전트가 있다.

미니멀리스트(The Minimalist)는 응답자의 22%를 차지하며 주로 X세대와 베이비붐 세대로 구성되어 있다. AI에 상대적으로 덜 편안함을 느끼는 이 유형은 에이전트가 의사결정을 단순화하고 일을 처리해 주길 원하며, 삶에 대한 간소화되고 스트레스가 적은 접근 방식을 선호한다. 37% 이상이 AI 에이전트가 의사결정을 단순화하고 자신의 일을 덜어주는 일을 해주길 원한다. 64%가 X세대 또는 베이비붐 세대이며, 58%는 AI 도구 사용에 편안함을 느끼지 못한다. 42%는 가능한 한 생활 방식을 단순화하는 방법을 선호한다. 그룹 내에서는 스스로 하지 않고도 일이 완료되도록 하는 ‘코디네이터’ 역할을 하며, 자신을 대신하여 자동차 관리국(DMV) 또는 서비스 약속을 자동으로 예약하는 AI 에이전트가 꿈꾸는 활용 사례이다. 새 가젯을 사용할 때 71%는 복잡한 기능을 무시하고 기본 기능에 초점을 맞춘다.

라이프해커(The Life-Hacker)는 응답자의 16%를 차지하며 기술에 능숙하고 AI 도구 사용에 편안함을 느낀다. 이들은 에이전트가 효율성을 극대화하고, 멀티태스킹을 지원하며, 개인 프로젝트 매니저 역할을 통해 일을 더 빠르게 처리해주길 원한다. 52%는 더 빠르게 일을 처리하고 효율성을 극대화하는 데 도움이 되는 AI 에이전트를 원한다. 56%는 AI 도구 사용에 편안함을 느끼며, 55%는 항상 더 적은 시간에 더 많은 일을 처리하는 방법을 찾고 있다. 57%는 멀티태스킹을 좋아하며 항상 작업을 결합하고 시간을 절약하는 방법을 찾는다. 의사결정 시 가능한 한 가장 스마트하고 효율적인 결정을 내리고자 한다. 그룹 내에서는 일을 체계적으로 유지하고 추적하는 ‘프로젝트 관리자’ 역할을 하며, 로열티 포인트를 최적화하는 AI 에이전트가 꿈꾸는 활용 사례이다.

테이스트메이커(The Tastemaker)는 응답자의 15%를 차지하며 주로 Z세대와 밀레니얼 세대로 구성되어 있다. 이들은 AI 에이전트가 자신의 고유한 취향과 선호도에 맞는 방송 프로그램, 레스토랑, 제품 등에 대한 맞춤형 추천을 제공해주길 원한다. 40%는 AI 에이전트가 자신에게 맞춤화된 최고의 방송, 레스토랑 또는 제품을 추천해주기를 원한다. 54%는 Z세대 또는 밀레니얼 세대이며, 51%는 일반적인 팁보다 사려 깊고 맞춤화된 제안을 선호한다. 새 기기를 사용할 때는 자신의 고유한 요구에 맞게 모든 설정을 맞춤화하는 편이다. 그룹 내에서는 재미있는 아이디어를 제안하는 ‘창의적 리더’ 역할을 하며, 과거 구매와 일치하는 보완 품목을 찾는 AI 에이전트가 꿈꾸는 활용 사례이다.

에이전트형 AI, 비즈니스 경쟁력의 새로운 열쇠

소비자들은 회사가 제공하는 경험이 제품이나 서비스만큼 중요하다고 말한다. 에이전트형 AI는 개인화되고, 선제적이며, 대화형 경험을 새로운 표준으로 만들어 고객 기대치를 더욱 높일 것으로 예상된다. 기업들은 이러한 새로운 서비스 표준을 제공해야 하는 압박을 받고 있으며, 소비자들의 동기를 이해하는 것이 그들이 기대하는 프리미엄 에이전트 경험을 제공하는 데 필수적이다.

세일즈포스의 아프샤르는 “이번 연구는 소비자들이 AI 에이전트를 활용하여 일상적인 작업을 처리하거나 더 정보에 근거한 의사결정을 내릴 수 있는 새롭고 다양한 방법을 강조한다”며 “기업들은 이러한 페르소나를 로드맵으로 활용하여 고객이 원하는 것을 이해하고 에이전트 개발을 이러한 실제 소비자 요구와 일치시키는 것이 현명할 것”이라고 말했다.

같은 연구에서 세일즈포스는 금융 서비스 분야에서 AI 에이전트가 경쟁 우위를 확보하는 핵심이 될 것이라고 강조했다. 또한 세일즈포스의 다른 연구에 따르면 미국 운전자들은 자동차 구매 및 소유 경험을 개선하기 위해 AI 에이전트에 기대를 걸고 있는 것으로 나타났다. 이는 굿이어가 에이전트포스를 통해 운전자들의 타이어 선택 의사결정을 돕는 서비스와 연결된다.

AI 에이전트 활용 기업 사례와 산업별 적용

각 페르소나에 맞는 기업 활용 사례도 제시됐다. 스마티 팬츠를 위해 굿이어(Goodyear)는 에이전트포스(Agentforce)를 사용하여 운전자들이 적합한 타이어를 찾을 수 있도록 의사결정을 지원한다. 미니멀리스트를 위해서는 히스로우(Heathrow) 공항이 에이전트포스를 사용하여 여행 경험을 단순화한다. 라이프해커를 위해서는 샤크닌자(SharkNinja)가 음식 레시피와 팁을 위해 에이전트포스를 활용할 예정이다. 테이스트메이커를 위해서는 시크릿 이스케이프(Secret Escapes)가 고객 선호도에 따라 맞춤형 서비스 경험을 제공한다.

세일즈포스는 산업별 AI 에이전트 활용에 대한 추가 연구도 진행하고 있다. 특히 자동차 산업에서는 2025년 통계를 기반으로 한 연구를 통해 미국 운전자들이 자동차 구매와 소유 경험을 개선하기 위해 AI 에이전트에 기대를 걸고 있음을 확인했다. 또한 중소기업(SMB)을 위한 연구에서는 AI 에이전트가 중소기업에게 새로운 경쟁 우위를 제공한다고 강조했다.

정부 분야에서도 에이전트형 AI는 ‘자신의 디지털 버전과 같다’는 평가를 받으며, 과부하된 정부 직원들을 지원할 것으로 기대된다. 세일즈포스 임원진은 에이전트형 AI가 압박받는 정부 근로자들에게 도움이 될 것이라고 언급했다. 고객 지원 분야에서는 50만 건의 에이전트포스 고객 대화를 분석한 결과, AI가 공감과 효율성을 동시에 향상시키는 것으로 나타났다. 또한 ‘코드 라인 이상: 에이전트형 AI 시대의 개발자 생산성과 목적 재정의’라는 연구를 통해 개발자 생산성에 미치는 영향도 확인했다.

한편, 데이터 클라우드와 AI 관련 연간 반복 수익이 2025 회계연도에 9억 달러 이정표에 도달하여 기록적인 성장을 이루었다. 이는 데이터 클라우드가 기업 AI를 위한 지능형 활성화 계층으로서의 역할을 입증하고 있음을 보여준다. 팬츠’, 생활 단순화를 원한다면 ‘미니멀리스트’, 효율성을 추구한다면 ‘라이프해커’, 맞춤형 추천을 선호한다면 ‘테이스트메이커’에 가까울 수 있습니다. 세일즈포스는 이를 확인할 수 있는 퀴즈도 제공하고 있습니다.

FAQ

Q: AI 에이전트란 정확히 무엇인가요?

A: AI 에이전트는 특정 작업을 자동화하고 사용자를 대신하여 결정을 내리거나 추천을 제공할 수 있는 인공지능 기반 소프트웨어입니다. 일상 업무를 단순화하고, 정보를 분석하며, 맞춤형 추천을 제공하는 등 다양한 방식으로 사용자를 지원합니다.

Q: 내가 어떤 소비자 페르소나 유형에 속하는지 어떻게 알 수 있나요?

A: 자신의 AI 사용 습관과 선호도를 살펴보세요. 정보에 기반한 결정을 중요시한다면 ‘스마티 팬츠’, 생활 단순화를 원한다면 ‘미니멀리스트’, 효율성을 추구한다면 ‘라이프해커’, 맞춤형 추천을 선호한다면 ‘테이스트메이커’에 가까울 수 있습니다. 세일즈포스는 이를 확인할 수 있는 퀴즈도 제공하고 있습니다.

Q: 기업은 이러한 소비자 페르소나 정보를 어떻게 활용할 수 있나요?

A: 기업은 이 페르소나 정보를 통해 고객이 원하는 AI 에이전트의 유형을 이해하고, 그에 맞는 서비스를 개발할 수 있습니다. 예를 들어 ‘스마티 팬츠’ 고객이 많다면 정보 분석 기능을, ‘미니멀리스트’ 고객이 많다면 단순화된 의사결정 지원 기능을 강화하는 방식으로 서비스를 최적화할 수 있습니다.

해당 기사에서 인용한 리포트 원문은 링크에서 확인할 수 있다.

이미지 출처: 세일즈포스

기사는 클로드와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다.