AI 마케팅 시대, '데이터'를 어떻게 다뤄야 현명할까
데이터는 많아졌지만, 마케터는 더 혼란스러워졌습니다.
데이터 홍수 시대의 역설
요즘 마케터들이 자주 하는 말이 있어요.
"보고서는 많은데, 뭘 봐야 할지 모르겠어요."
"GA4, Pmax, CDP 다 써봤지만, 결국은 다 숫자일 뿐이에요."
아이러니하게도 데이터가 넘쳐나는 시대에 의사결정은 더 어려워졌어요. 정보가 많을수록 선택은 더 복잡해지더라고요.
이제 우리에게 필요한 건 '데이터를 잘 쓰는 법'이 아니라 '데이터와 현명하게 관계 맺는 법'인 것 같아요.
"AI 마케팅은 결국 데이터 싸움 아닌가요?"
많은 분들이 이렇게 질문해요. 하지만 제 대답은 달라요.
"데이터가 아니라, 해석력의 싸움입니다."
AI는 분석을 대신해줄 수 있어요. 하지만 어떤 데이터를 보고, 무엇을 문제로 정의하고, 어떤 시나리오를 도출할지는 여전히 마케터의 영역이더라고요.
AI 시대, 데이터를 '현명하게' 다루는 3가지 관점
1. 많은 데이터보다 '좋은 데이터'
"데이터를 많이 모은다고 AI가 똑똑해지지 않아요"
불필요한 이벤트, 잘못된 세그먼트, 중복된 로그는 오히려 AI 모델을 망쳐요. 마치 잡음이 많은 음악을 듣는 것과 비슷해요.
예를 들어 모든 페이지뷰를 분석하는 대신, '전환 직전 마지막 클릭 콘텐츠'만 추적하는 게 더 전략적이에요. 선택된 데이터, 목적 있는 데이터만이 진짜 마케팅 전략을 만들거든요.
2. 데이터를 '읽는 힘'이 진짜 경쟁력
"AI는 데이터를 '분석'하지만, 마케터는 데이터를 '이야기'로 전환해야 해요"
같은 숫자도 누가 해석하느냐에 따라 전략이 180도 달라져요.
예를 들어 "모바일 전환율 3%"라는 데이터가 있다면:
A 마케터: "모바일 최적화가 부족하다"
B 마케터: "모바일 사용자의 구매 패턴이 다르다"
어떤 해석을 하느냐에 따라 완전히 다른 전략이 나오죠.
3. 데이터는 '예측'이 아닌 '질문'으로 다뤄야 해요
많은 마케터가 데이터를 통해 정답을 찾으려 해요. 하지만 데이터는 정답보다 '질문'을 주는 도구예요.
"전환율이 낮다"는 데이터가 중요한 게 아니라, 그 데이터에서 이런 질문들을 뽑아내는 게 중요해요:
→ "왜 낮은가?"
→ "어떤 세그먼트에서?"
→ "그들에게 어떤 콘텐츠가 효과적이었는가?"
이런 질문을 만드는 힘이 마케터의 진짜 역량인 것 같아요.
데이터는 분석이 아니라 '해석'이다
Generative AI, GA4, CDP... 모든 툴이 점점 더 '분석'을 자동화하고 있어요.
하지만 그 결과를 가지고 "그래서 우리 브랜드는 어떻게 할 건데?"를 결정하는 건 여전히 인간의 몫이에요.
AI가 "이번 달 신규 고객 유입이 20% 증가했습니다"라고 알려줄 수는 있어도, "그럼 다음 달 예산을 어디에 더 투입해야 할까?"는 마케터가 판단해야 하거든요.
데이터에 끌려가지 말고, 대화하세요
"데이터는 숫자가 아니라, 고객의 감정이 남긴 흔적이다."
AI 마케팅 시대에 데이터는 넘쳐나고 보고서는 매일 쌓이지만, 현명한 마케터는 그 모든 숫자 안에서 질문을 찾아내요.
그리고 그 질문은 항상 이렇게 시작돼요:
"이 숫자 뒤에, 고객은 무슨 이야기를 하고 있는 걸까?"
데이터와 싸우지 말고, 대화하세요. 그 대화에서 진짜 인사이트가 나와요.
김민영 | AI 마케팅 전문가 『AI로 팔아라』 저자
문의: agnes.aimarketing@gmail.com
LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/%EB%AF%BC%EC%98%81-%EA%B9%80-8244a924/
