AI를 썼는데 왜 바뀌지 않을까? ‘AI 정체’ 탈출 가이드

From Local Presence to Consumer Preference:
How AI Is Changing Multi-Location Marketing

AI 도입만으로는 부족하다: ‘AI 정체(Plateau)’에 머무르는 기업들

오늘날 다중 지점(multi-location) 마케팅에서 AI는 선택이 아니라 필수다. 그러나 많은 기업들이 AI를 채택했음에도 불구하고 실질적인 실행력 향상에는 실패하고 있다. 단순한 도입으로는 AI의 잠재력을 발휘할 수 없으며, 조직이 ‘AI 정체(Plateau)’ 단계에 머무를 위험이 있다​. 특히, AI가 수작업을 줄이지 못하거나 단순 제안만 하고 직접 실행하지 못할 경우, 조직은 여전히 과거 방식에 묶여 있게 된다. AI 기반 마케팅 자동화 플랫폼 SOCi.ai 가 공개한 보고서에 따르면, AI를 통해 검색 순위, 참여율, 전환율, 고객 만족도(CSAT) 등의 핵심 KPI 개선을 이뤄야만 진정한 효과를 볼 수 있다.

2/3의 지점이 검색에 노출되지 않는 현실: 다중 지점 브랜드의 실행 격차

다중 지점 브랜드는 로컬 시장에서 선택받기 위해 고객 참여를 극대화해야 한다. 하지만 현실은 녹록지 않다. 현재 전체 지점 중 약 3분의 2는 로컬 검색 결과에조차 나타나지 않고 있으며, 고객 상호작용의 90%가 응답되지 않은 채 방치되고 있다. 또한, 전체 고객 중 47%는 영업시간이나 주소와 같은 기본 정보가 틀려 있으면 경쟁사를 선택하는 것으로 나타났다​. 소셜 미디어 상호작용 또한 문제다. 82%의 고객이 댓글이나 질문을 남기지만, 실제 답변을 받는 비율은 57%에 불과해 고객 신뢰도에 악영향을 주고 있다. 이 같은 실행 격차는 단순한 비효율을 넘어, 브랜드가 직접적으로 매출을 놓치는 원인이 되고 있다.

AI로 극복하는 인력 부족: Liberty Tax, 7명이 2,200개 지점을 관리한 비결

SOCi의 AI 솔루션을 도입한 Liberty Tax는 단 7명의 팀원으로 2,200개 지점의 마케팅을 통합 관리하는 혁신을 이뤄냈다​. 이들은 수천 개에 달하는 지점의 리스트 정보를 중앙 집중화하여 일관성을 확보했으며, 고객 리뷰에 대한 응답을 자동화함으로써 고객과의 접점을 크게 강화했다. 리뷰에 적극적으로 응답한 결과, 더 많은 전화 문의와 리드 생성이 이어졌고, 이는 실제 매출 상승으로 연결됐다. Liberty Tax의 CMO, Kyle Sawai는 “리뷰에 대응하는 것만으로도 전화와 리드가 눈에 띄게 증가했다”고 밝혔다.

단순, 보조, 자율 AI: 브랜드에 맞는 AI 수준 선택이 성패를 가른다

AI를 무조건 첨단화하는 것이 성공을 보장하지는 않는다. 브랜드는 자신들의 현재 마케팅 능력과 목표에 맞춰 AI 수준을 선택해야 한다​. 가장 기초적인 형태인 ‘Simple AI’는 콘텐츠 추천이나 키워드 연구처럼 특정 작업을 자동화하지만, 여전히 수작업이 필요한 구조다. ‘Assisted AI’는 광고 최적화나 평판 관리처럼 추천을 제공하고 일부 워크플로를 자동화하지만, 여전히 인간의 최종 확인이 필요한 단계다. 반면, ‘Autonomous AI’는 리뷰에 직접 응답하고, 로컬 광고를 실시간으로 관리하는 등 최소한의 인간 개입만으로 실행까지 스스로 완수한다. 효과적인 AI 전략은 단순히 많은 기술을 도입하는 것이 아니라, 적절한 수준의 AI를 선택해 실행 효율을 극대화하는 데 달려 있다.

성공 사례: CKE 레스토랑과 샌드허스트가 증명한 AI 실행 효과

AI를 통한 성공 사례도 명확히 드러나고 있다. Carl’s Jr.와 Hardee’s를 운영하는 CKE 레스토랑은 3,800개 이상의 매장을 관리하면서도 지역별 검색 정확성을 높이고, 고객 참여를 강화하는 데 성공했다​. 한편, 샌드허스트 아파트먼트 매니지먼트(Sandhurst Apartment Management)는 AI 기반 리뷰 관리 시스템을 도입한 후 긍정적인 리뷰 비율을 8% 증가시켰으며, 97%에 이르는 리뷰 응답률을 기록했다​. 이 결과는 고객 신뢰를 강화하고, 검색 가시성을 향상시키는 데 큰 기여를 했다.

FAQ

Q. AI를 도입했는데도 업무 효율이 나아지지 않는 이유는 무엇인가요?

A.AI가 단순히 추천만 하고 실행까지 이어지지 않기 때문입니다. 실행력이 없는 AI는 오히려 업무 복잡도를 높일 수 있습니다. 진정한 효과를 위해서는 AI가 실제 업무를 자동화하고 실행해야 합니다.

Q. 우리 조직에 맞는 AI 수준(Simple, Assisted, Autonomous)은 어떻게 결정하나요?

A.팀이 가장 많은 시간을 소모하는 작업을 분석하고, 그 작업을 자동화할 수 있는 AI 수준을 선택해야 합니다. 현재 리소스와 기술 성숙도를 고려해 적합한 단계를 정하는 것이 핵심입니다.

Q. AI 도입 효과를 제대로 측정하려면 무엇을 봐야 하나요?

A.AI 도입 전후의 검색 순위, 고객 응대 시간, 광고 전환율 같은 KPI를 비교해야 합니다. 단순 사용량이 아니라 실제 비즈니스 성과 개선 여부를 중심으로 평가해야 합니다.

해당 기사에서 인용한 리포트 원문은 링크에서 확인할 수 있다.

이미지 출처: SOCi.ai

기사는 클로드와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다.