AI 마케팅의 숨겨진 비용

TCO 관점에서 본 진실

Aug 21. 2025

AI 마케팅, 이제 정말 선택이 아니라 필수가 되었잖아요. 그런데 많은 기업들이 툴 도입 비용만 보고 투자 결정을 내려야해요. 사실 눈에 보이지 않는 숨겨진 비용이 훨씬 더 크거든요. 이걸 모르고 덤볐다가는 기대했던 ROI는커녕 조직 전체가 혼란에 빠질 수 있어요. 그래서 오늘은 TCO(Total Cost of Ownership, 총소유비용) 관점에서 AI 마케팅의 진짜 비용을 파헤쳐보려고 해요.

1. "툴만 사면 끝"이라는 달콤한 착각

많은 기업들이 AI 마케팅 툴의 구독료나 초기 구축 비용만 보고 "어? 생각보다 저렴하네?"라고 생각해요. 하지만 이건 정말 빙산의 일각일 뿐이거든요. AI는 그냥 툴이 아니라 데이터, 인프라, 사람, 조직이 톱니바퀴처럼 맞물려야 돌아가는 거대한 시스템이에요.

유니레버가 AI 기반 "디지털 트윈" 기술로 제품 이미지 제작을 2배 빠르게, 50% 저렴하게 만들고 있다는 얘기 들어보셨나요? 멋지죠? 그런데 이 뒤에는 엄청난 이야기가 숨어있어요. 엔비디아의 Omniverse 플랫폼과 OpenUSD 프레임워크로 완전히 새로운 콘텐츠 제작 시스템을 구축해야 했거든요. 마케팅 팀 전체의 워크플로우를 처음부터 다시 설계하는 건 덤이구요. "그냥 툴 하나 더 쓰면 되는 거 아니야?"라고 생각했다면... 현실은 그렇지 않더라구요.

2. 데이터라는 이름의 보이지 않는 괴물

AI 마케팅의 성패는 데이터에 달려있어요. 그런데 현실 속 데이터는 정말 엉망진창이거든요. 불완전하고, 중복되고, 오류투성이에요. 고객 데이터를 통합하고 정제하고, 개인정보보호법 같은 규제에 맞춰 관리하는 건... 정말 끝이 없는 작업이에요.

넷플릭스 추천 알고리즘 얘기 많이 들어보셨죠? "어떻게 내 취향을 이렇게 잘 알지?" 하면서요. 그런데 2014년 기준으로 넷플릭스가 추천 시스템에 연간 1억 5천만 달러를 투자하고 300명의 전담 인력을 운영했다는 거 아세요? 매일 수 테라바이트의 행동 데이터를 처리하고, 사용자들이 언제 일시정지를 누르는지까지 분석하는 시스템을 만드는 게 얼마나 복잡한 일인지... 툴 구독료로는 상상도 할 수 없는 규모예요.

3. 인프라, 생각보다 돈 많이 드는 친구

"SaaS 구독하면 끝 아니야?"라고 생각하시나요? 예측 모델링, 개인화 추천, 실시간 캠페인 최적화... 이런 걸 제대로 하려면 안정적이고 빠른 인프라가 필수거든요.

스타벅스가 2019년에 "Deep Brew"라는 AI 추천 엔진을 만들었어요. 드라이브스루에서 날씨, 시간대, 구매 이력을 보고 실시간으로 맞춤 메뉴를 추천해주는 거죠. 결과는 어땠을까요? 고객 기반 1,800만명, 매출 6% 성장이라는 대박을 쳤어요. 하지만 이 뒤에는 전 세계 매장을 연결하는 통합 데이터 플랫폼과 클라우드 인프라를 구축하는 엄청난 작업이 있었거든요. 모바일 앱, POS 시스템, IoT 기기들을 실시간으로 연결하는 시스템... 생각만 해도 복잡해요.

4. 사람이 제일 어려워요

"AI 툴 도입하면 직원들이 바로 AI 마케터가 되겠지?" 아니에요. 전혀요.

새로운 툴 교육부터 시작해서, 때로는 조직 구조 자체를 바꿔야 할 때도 있어요.

코카콜라가 2023년 "Create Real Magic" 캠페인으로 생성형 AI를 본격 도입했을 때 얘기예요. 프라틱 타카르라는 분을 글로벌 생성형 AI 부사장으로 새로 임명하고 전담 조직을 만들었어요. 기존 크리에이티브 팀 워크플로우를 다시 설계하고, 법무·커뮤니케이션·기술팀이 함께 협업하는 완전히 새로운 구조를 만든 거죠.

단순히 "툴 사용법 교육 몇 번 하면 되겠네" 수준이 아니라, 조직 전체의 AI 거버넌스 체계를 새로 구축하는 대형 프로젝트였던 거예요.

ROI 말고 TCO를 보세요

AI 마케팅을 성공시키려면 "얼마나 벌 수 있을까?"보다 "얼마나 들까?"를 먼저 계산해야 해요.

넷플릭스는 추천 시스템으로 연간 10억 달러 이상의 고객 이탈 방지 효과를 얻었지만, 그 뒤에는 1.5억 달러 투자와 300명 전담 인력, 막대한 인프라가 있었어요. 스타벅스도 Deep Brew로 대성공을 거뒀지만, 전 세계 매장을 연결하는 시스템 구축에 엄청난 비용이 들었구요.