[리얼 캠페인 탐구] 쉐이크쉑이 레딧 대화를 AI로 분석한 이유? ‘진짜 타깃팅’으로 매출 31% 끌어올리기

“일요일에 뭐 먹지?” 레딧 커뮤니티에서 오가는 평범한 대화 속에서, 쉐이크쉑은 놀라운 마케팅 기회를 발견했습니다. 나이와 성별만으로는 알 수 없는 소비자들의 진짜 니즈를 파악하기 위해, AI를 동원해 8만 개 이상의 서브레딧을 샅샅이 분석한 것입니다. 그 결과 ‘치킨 쉑 선데이즈’ 프로모션은 기존 광고 대비 31%나 높은 클릭률을 기록하며, 일요일 매출까지 예상치를 뛰어넘었습니다. 과연 어떤 마법이 숨어있었을까요?

기존 타깃팅의 한계 “나이, 성별만으론 부족해”

지금까지 대부분의 마케터들은 ’25-35세 남성’, ‘중산층 여성’ 같은 인구통계학적 기준으로 광고 타깃을 정해왔습니다. 하지만 같은 나이, 같은 성별이라도 개인의 취향과 구매 동기는 천차만별이죠. 쉐이크쉑 마케팅팀 역시 이런 한계를 절감했습니다. “일요일 $10 이상 구매 시 무료 치킨 샌드위치를 제공하는 ‘치킨 쉑 선데이즈’ 프로모션을 누구에게 보여줘야 할까?” 단순한 연령대나 소득 수준만으로는 답을 찾기 어려웠습니다. 그래서 그들이 주목한 건 사람들의 ‘진짜 대화’였습니다.

AI 탐정 ‘빅 렛봇스키’ 투입 “8만 개 커뮤니티를 뒤져라”

쉐이크쉑이 투입한 비밀 무기는 ‘빅 렛봇스키(The Big Letbotski)’라는 생성형 AI 챗봇이었습니다. 이 AI는 레딧의 8만 개 이상 서브레딧에서 치킨 샌드위치와 관련된 모든 대화를 분석하기 시작했습니다. “일요일에 먹을 수 있는 건강한 점심이 뭐가 있지?”, “고급스러운 패스트푸드 추천해줘”, “햄버거 말고 건강한 대체제 없을까?” 같은 대화들을 찾아내며, 단순히 ‘치킨’이라는 단어만 검색하는 게 아니라 문맥과 의도까지 파악했습니다.

AI는 대화 속에서 ‘건강한’, ‘빠른’, ‘고품질의’, ‘맛있는’ 등의 키워드를 발견할 때마다 점수를 매겼습니다. 문맥상 쉐이크쉑의 치킨 샌드위치와 연관성이 높을수록 높은 점수를 받았죠. 이런 방식으로 500개의 핵심 문구를 추려낸 뒤, 최종적으로 캠페인에 가장 적합한 30개 서브레딧을 선정했습니다. 결과적으로 지난 4월 진행된 ‘치킨 쉑 선데이즈’ 광고는 이 30개 커뮤니티를 중심으로 집행되었습니다.

문맥을 읽는 AI vs 단어만 찾는 검색엔진

이번 캠페인의 핵심은 바로 ‘문맥적 이해’에 있었습니다. 기존의 키워드 매칭은 특정 단어가 정확히 일치하는 정보만 찾아냅니다. 하지만 AI 기반 대형 언어 모델은 다릅니다. 단어가 어떤 의미로 사용됐는지, 어떤 상황에서 언급됐는지까지 종합적으로 고려합니다. 예를 들어 “주말에 뭔가 특별한 걸 먹고 싶어”라는 대화에서, 기존 방식이라면 ‘치킨’이나 ‘샌드위치’라는 단어가 없으면 놓쳤을 겁니다. 하지만 AI는 이 문장 속에 숨은 ‘프리미엄 패스트푸드에 대한 니즈’를 읽어낼 수 있었죠.

결과는? 클릭률 31% 상승, 일요일 매출 목표 초과 달성

10일간의 캠페인 결과는 놀라웠습니다. 1만 3,000회 이상의 클릭을 기록하며, 레딧 플랫폼 평균 광고 클릭률을 31%나 웃돌았습니다. 쉐이크쉑 브랜드 마케팅 부사장 마이크 맥개리는 “전반적으로 일요일 매출이 예상치를 초과했다”고 밝혔습니다. 단순히 ‘젊은 남성’에게 보냈다면 얻기 어려웠을 성과였죠. 진짜 치킨 샌드위치를 원하는 사람들을 AI가 정확히 찾아낸 덕분이었습니다.

AI를 쇼가 아닌 수익 창출 도구로 활용한 쉐이크쉑

많은 기업들이 AI를 마케팅에 활용하고 있지만, 대부분은 ‘우리도 AI 쓴다’는 것을 보여주는 데 그치는 경우가 많습니다. 새로운 기술을 구현하고 혁신적인 기능을 과시하는 데 치중하죠. 하지만 쉐이크쉑은 달랐습니다. AI의 화려한 기능보다는 소비자 대화 속 진짜 의도를 파악하는 실용적 도구로 활용했습니다. 그 결과 단순히 ‘기술적으로 멋진 캠페인’이 아닌, ‘실제 매출을 올리는 캠페인’을 만들어낼 수 있었습니다.

이번 사례는 AI가 마케팅 업계에서 더 이상 새로운 기술 트렌드가 아님을 보여줍니다. 이제는 실질적인 비즈니스 가치를 창출하는 필수 도구로 자리잡고 있는 것이죠. 쉐이크쉑이 증명한 것처럼, 중요한 건 AI를 얼마나 화려하게 쓰느냐가 아니라 얼마나 ‘똑똑하게’ 쓰느냐입니다.