MGS 2025 현장 스케치: Growth Hall
안녕하세요, 유아이볼입니다. 어제 저희는 MGS 2025에 다녀왔습니다. Growth Hall에서는 현업에 종사하는 실무진이 성공 사례 중심 마케팅 전략을 공유하고 AI 시대 모바일 마케팅에 대한 이야기를 나누었는데요. 그날의 생생한 인사이트를 한 편의 아티클로 정리했습니다.
AI 마케팅: 추상적 비전에서 구체적 성과 창출로
조경상, NNT CEO
빠르게 변화하는 디지털 시대, AI는 이제 마케팅의 핵심 플레이어로 자리 잡고 있습니다. 조경상 강연자의 세션에서는 마케팅 패러다임의 변화와 그 속에서 AI가 어떤 역할을 하고 있는지에 대한 통찰을 들을 수 있었습니다.
AI 시대, 마케팅은 어떻게 달라지고 있을까요?
과거의 마케팅은 브랜드를 구축하고 고객과의 신뢰를 쌓는 데 집중했다면, 현재는 퍼포먼스 마케팅이 중심이 되고 있습니다. 실제 조사에 따르면, 소비자의 63%는 어떤 것에 흥미를 느끼면 곧바로 구매로 이어지길 기대한다고 합니다. 이처럼 ‘흥미 → 구매’로의 전환 속도가 빨라지면서, 많은 기업들이 장기적인 브랜딩보다는 단기적인 성과를 내는 퍼포먼스 마케팅에 집중하고 있습니다. 그리고 그 중심에는 바로 AI가 있습니다.
AI는 어디까지 마케팅을 바꾸고 있을까요?
이제 AI는 단순한 도구를 넘어, 마케팅 전반을 설계하는 역할까지 수행하고 있습니다. 대표적으로 다음과 같은 영역에서 AI가 활발히 활용되고 있습니다.
CRM 메시지 자동화 : 브랜드 페르소나를 기반으로 메시지를 자동 생성하여, 고객에게 일관된 톤과 경험을 제공합니다.
광고 최적화 : 광고 대상에 따라 썸네일과 제품 타이틀을 자동으로 조정하여 클릭률을 향상시킵니다.
SEO 콘텐츠 개선 : 단순한 키워드 나열을 넘어서, 콘텐츠의 맥락과 깊이를 고려하는 방식으로 발전하고 있습니다. 과거에는 SEO가 선형 구조였다면, 이제는 AI를 통해 순환형 SEO로 변화하고 있습니다.
SEO의 변화: AEO + GEO + 쇼핑 SEO
AI의 자연어 처리 능력이 고도화되면서, SEO의 접근 방식도 바뀌고 있습니다. 이제는 AEO, GEO, 쇼핑 SEO가 통합된 방식으로 접근해야 합니다. 이 과정에서 중요한 질문은 다음과 같습니다. “우리가 만든 콘텐츠가 실제로 인용(citation)되고 있는가?” 단순히 결과 수치를 보는 것이 아니라, 콘텐츠가 실제로 어떻게 작용하고 있는지를 파악하는 것이 중요합니다.
브랜드 페르소나 구축이 중요한 이유
AI를 활용한 마케팅에서 브랜드 페르소나의 중요성도 강조되었습니다. 브랜드가 고객과 진정성 있는 연결을 만들기 위해서는 일관된 정체성과 톤이 필요합니다. 조경상 강연자는 AI를 활용해 브랜드 페르소나를 구축하기 위한 다음과 같은 5단계 접근법을 소개했습니다:
1) 타겟 유저 심층 분석 : 인구통계, 심리, 행동 데이터 및 니즈를 파악합니다.
2) 핵심 브랜드 가치 정의 : 브랜드의 신념, 약속, 차별점을 명확히 설정합니다.
3) 브랜드 페르소나 구체화 : 가상의 인물을 설정하여 스토리텔링 기반을 마련합니다.
4) 일관된 브랜드 톤 설정 : 언어 스타일과 감정적 어조를 정의합니다.
5) 브랜드 아이덴티티 개발 : 로고, 색상, 폰트 등 디자인 요소를 통해 브랜드 정체성을 전달합니다.
이렇게 구축된 페르소나는 푸시 알림, 광고 문구, 이메일 등 다양한 채널에서 AI를 통해 자동으로 브랜드 일관성을 유지하는 핵심 도구로 활용됩니다.
AI 시대, 마케터의 역할은 무엇일까요?
AI가 많은 부분을 자동화해 주는 시대이지만, 인간만이 할 수 있는 역할은 여전히 존재합니다. 강연자는 다음의 세 가지 사고 축을 마케터의 핵심 역량으로 강조했습니다:
추상적 사고
의도적 사고
실험적 사고
이러한 사고방식은 AI와 협업하면서도 인간 고유의 직관과 창의성을 유지할 수 있게 합니다. 이제는 마케터도 AI 도구를 활용해 직접 시뮬레이션을 설계하고 전략을 수립할 수 있는 시대입니다. 따라서 더 인간적으로 사고하는 역량이 AI 시대의 마케터에게 더욱 중요해지고 있습니다.
찐 유저, 어떻게 잡냐고요?
이동훈, 알미디아 지사장
갈수록 유저 확보(User Acquisition, 이하 UA)가 어려워지는 지금, 기존 방식만으로는 더 이상 성과를 내기 어려운 시대에 접어들었습니다. 이동훈 연사는 이번 강연을 통해 ‘찐 유저’를 확보하기 위한 새로운 해법으로 보상형 UA 전략을 제시하며, 그 실전 인사이트를 공유했습니다.
지금, UA가 어려운 이유
500명 이상의 게임 개발자를 대상으로 한 설문조사에서 무려 64% 이상이 UA 환경을 "도전적이고 어렵다"고 평가했습니다. 광고 단가는 상승하고, 타겟팅은 정교하게 하기 어려워졌으며, 유저의 체류 시간도 점점 짧아지고 있는 상황입니다. 이동훈 연사는 이러한 구조적인 문제 속에서 UA 방식을 근본적으로 재설계할 필요가 있다고 강조했습니다.
보상형 UA가 주목받는 이유
보상형 UA는 단순히 보상을 제공하는 것이 아니라, 유저의 자발적인 참여와 전환 행동을 유도하는 정교한 설계 전략입니다. 특히 앱 설치 이후의 유저 행동, 즉 리텐션과 수익화까지 연결된다는 점에서 큰 강점을 갖고 있습니다.
보상형 UA가 효과적인 이유는 다음과 같습니다.
유저는 보상을 원하고, 광고주는 성과를 원하기 때문에 윈윈 구조가 형성됩니다. 보상을 제공받은 유저는 체류 시간과 사용 지속성이 높은 경향을 보입니다. 실물 보상, 캐시백, 앱 내 보상 등 보상의 형태를 다양하게 커스터마이징할 수 있습니다. 내부 조사에 따르면 95%의 광고주는 보상형 UA가 실질적인 효과가 있었다고 응답했고, 89%의 유저는 보상이 있을 경우 더 오래 앱을 사용한다고 밝혔습니다. 또한 85% 이상의 유저는 보상을 받은 이후에도 앱을 지속적으로 이용하고 있다고 응답했습니다.
어떻게 실행해야 할까?
이동훈 연사는 보상형 UA를 실행하기 위한 세 가지 핵심 공식을 제시했습니다.
실물 보상 경험 제공 – 기프티콘처럼 유저가 실제로 체감할 수 있는 보상을 설계합니다.
앱 설치에 대한 명확한 기대감 전달 – 유저가 어떤 혜택을 얻게 될지를 선명하게 전달합니다.
보상 내용의 명시 – 유저가 납득할 수 있는 수준으로 보상 조건을 명확하게 안내합니다.
또한 UA 성과를 극대화하려면 유저의 흥미를 끌 수 있는 이벤트 구조를 설계하고, 리워드 가치의 정교한 조정과 함께 구체적인 성과 지표를 설정하는 것이 필수라고 강조했습니다.
대표 사례: 알미디어 & FREECASH
보상형 UA 전략의 대표 사례로 알미디어의 프리캐시(FREECASH)가 소개되었습니다. 프리캐시는 전 세계 광고주와 유저 모두에게 높은 만족도를 얻고 있으며, 앱 설치, 게임 플레이, 설문 참여 등 다양한 행동 기반 리워드를 제공하고 있습니다. 이처럼 보상형 UA는 단순한 유입을 넘어, 지속적인 유저 확보와 핵심 유저 리텐션까지 연결되는 전략으로 기능하고 있습니다.
보상형 UA, 지금이 시작할 타이밍
보상형 UA는 이제 선택이 아닌 필수 전략으로 자리잡고 있습니다. 아직 시작하지 않았다면 지금이 가장 좋은 시점이라고 이동훈 연사는 말합니다. 성과 중심의 UA로 전환을 고민하고 있다면, 바로 이 순간이 진짜 유저와 만날 기회가 될 수 있습니다. 이동훈 연사의 강연은 UA의 변화 흐름을 정확하게 짚어내며, 보상형 전략이 왜 지금 시장에서 가장 실용적인 무기인지를 데이터와 함께 설득력 있게 보여주었습니다. UA에 대한 고민이 있다면 반드시 되새겨볼 만한 강연이었습니다.
모바일 광고의 새로운 표준, AdCreative.ai와 함께하는 AI 크리에이티브 혁신
이보혁, 애피어 애드 솔루션 세일즈 총괄
이커머스에서 가장 강력한 광고는 무엇일까요?
디지털 마케팅이 아무리 자동화되었다 해도, 여전히 ‘광고 소재 디자인’만큼은 마케터의 손길이 많이 필요했습니다. 하지만 이 영역에서도 AI가 빠르게 진입하고 있습니다. AdCreative.ai는 이제 광고 소재 제작의 패러다임을 바꾸고 있어요.
가장 높은 성과를 보이는 광고는 다이내믹 프로덕트 광고(DPA)입니다. 특히 영상 콘텐츠의 성과가 매우 우수하게 나타났으며, 대표적으로 커머셜 비디오, 애니메이티드 비디오, 사용자 제작 콘텐츠(UGC) 비디오, 다이내믹 프로덕트 광고 등이 활용되고 있습니다. 이제는 이러한 모든 유형의 광고 영상을 AI를 통해 6시간 이내에 제작할 수 있게 되었습니다. 브랜드 아이덴티티와 제품 일관성 또한 파인튜닝(Fine-tuning)을 통해 충분히 보완할 수 있으며, 평균적으로 9배 이상의 제작 리소스를 절감하는 효과를 볼 수 있습니다. 이로 인해 광고 소재 제작은 단순 반복 작업에서 벗어나 전략적 ‘광고 실험’ 중심의 환경으로 바뀌고 있습니다.
AI 기반 개인화 광고는 얼마나 정교해졌을까요?
기존의 DPA가 주로 배너 형태의 카탈로그 광고에 그쳤다면, 이제는 개인화된 상품 단위의 자동 노출이 중심이 되었습니다. AdCreative.ai는 자체 개발한 추천 모델 로직을 기반으로 다음과 같은 과정을 통해 광고를 자동 구성합니다: 유저 페르소나 정의 → 상품 우선순위 설정 → 개인 맞춤형 제품 추천. 또한, 카카오 비즈보드 등에서 활용되는 생성형 AI 기반 타이틀 자동화 기술도 눈에 띕니다. 예를 들어 기존 타이틀이 “가비진 여성용 쫀쫀 스판으로 신축성 좋은 연청 데님 롱기장 부츠컷 팬츠 청바지”였다면, AI는 이를 “신축성 좋은 부츠컷 청바지”로 간결하게 재구성합니다. 이제 광고 문구 역시 사람이 일일이 수정하지 않아도 되는 시대가 도래한 것입니다.
플레이어블 광고, 이제는 선택이 아닌 필수입니다
글로벌 시장에서는 플레이어블 광고가 새로운 기준으로 자리잡고 있습니다. 해당 포맷은 기존 영상/배너 광고 대비 +32% 높은 브랜드 기억률, 3배 이상의 전환 성과, +47% 더 긴 주의 집중 시간을 확보하는 등 우수한 성과를 보여주고 있습니다. 놀라운 점은 이러한 광고도 이제 3~4시간 이내 제작이 가능하다는 것입니다. AdCreative.ai를 활용하면, 마케터는 다음과 같은 순서로 손쉽게 광고를 제작할 수 있습니다: 게임플레이 영상 업로드 → 미니 게임 템플릿 선택 → AI 기반 에셋 자동 수정 → 사운드 및 엔드카드 커스터마이징 → HTML 다운로드 혹은 DSP 업로드. 경우에 따라 1시간 내 제작도 가능합니다.
게이미피케이션, 이커머스에도 적용되고 있습니다
플레이어블 광고는 게임 카테고리에만 국한되지 않습니다. 이커머스에서는 ‘작물 키우기’, ‘미션 달성’ 등과 같은 게임적 요소를 통해 유저 인게이지먼트를 효과적으로 높이고 있습니다.
마케터는 앱 내에서 간단한 영상 촬영만으로도 다양한 인앱 인터랙션 광고를 생성할 수 있으며, 이는 곧 자사 제품을 기반으로 직접적인 플레이어블 광고 제작이 가능하다는 것을 의미합니다.
광고 시장은 단순한 자동화를 넘어, AI를 통한 창의성 확장의 시대로 진입하고 있습니다. AdCreative.ai는 광고 제작 시간을 혁신적으로 줄이는 동시에, 실험의 자유도와 성과를 모두 높일 수 있는 도구로 진화하고 있습니다. 앞으로의 마케터는 단순한 콘텐츠 소비자가 아니라, 콘텐츠 제작자이자 실험 설계자가 되어야 하며, 그 중심에는 AI가 함께하게 될 것입니다.
CRM 마케팅 실무에 AI를 더하다: 실행력과 성과로 증명한 사례
백재현, 스푼랩스 CRM 마케터
CRM의 미래, 어떻게 바뀌고 있을까요?
스푼(Spoon)은 CRM을 단순한 메시지 운영 도구가 아닌, AI 기반 마케팅 실험의 허브로 전환하며 업무 문화를 혁신하고 있습니다. 반복적인 작업을 넘어 정교한 개인화와 실험 중심의 일하는 방식으로 전환한 스푼의 여정을 소개합니다.
기존 CRM 운영의 한계
개인화 구현의 한계
브레이즈(Braze)에 의존한 반복적 기능 운영
정형화된 템플릿 중심 커뮤니케이션
이러한 한계를 극복하기 위해, 스푼 팀은 AI 도입을 주요 해법으로 설정하였습니다.
AI 도입 이후, 실무 방식의 세 가지 변화
속도와 정확도의 확보: 타겟 추출과 성과 분석 속도가 향상되며 실험 효율이 크게 증가하였습니다.
적용 범위의 확장: 아이디어 구체화, 코드 보조, 콘텐츠 설계 등 다양한 업무에 AI가 접목되었습니다.
일하는 방식의 전환: GPT를 활용한 러닝 공유와 실험 중심의 업무 문화가 정착되었습니다.
AI 실무 적용 사례 4가지
1) 타겟 추출 및 실험 설계 자동화
과제: 무과금 유저의 첫 결제를 유도하는 실험 과정에서 반복적인 병목 발생
해결: ChatGPT로 SQL 쿼리를 자동 생성하고, GPTs를 활용해 실험 가설을 도출 및 검증
성과: 실험 반복 주기가 50% 단축되었고, RFM 및 LTV 기반 정밀 타겟팅이 가능해졌습니다.
2) Custom HTML 고도화
과제: 템플릿 기반 메시지로는 브랜드 톤 및 콘텐츠 다양성 구현에 한계
해결: Cursor를 통해 HTML 코드를 자동 생성하고, 타로·복권 등 인터랙티브 콘텐츠를 랜덤 구현
성과: 신규 D1 리텐션이 20% 개선되었고, 기존 인앱 대비 CTR이 200% 증가하였습니다.
3) Liquid 고도화를 통한 개인화 수준 향상
과제: Liquid 문법 숙련도 부족
해결: ChatGPT로 개인화 로직 구현, Braze의 Connected Content + Catalogs 연동을 통해 유저별 크리에이터 정보를 자동 삽입
성과: 복귀 유저 앱 재방문율 11% 증가, 청취 전환율 9% 상승
4) 결과 분석 및 인사이트 도출 자동화
과제: 분석 인력 의존도 및 처리 속도 문제
해결: GPT로 파이썬 코드를 생성해 p-value를 자동 계산하고, 분석 결과 요약 및 통계 해석 자동화
성과: 전체 실험 속도는 2~3배 향상되었으며, 인사이트 품질도 개선되고 데이터팀의 리소스가 절감되었습니다.
AI 도입 이후의 변화, 정량 지표로 확인하기
개인화 메시지 구현 : Liquid + GPT 조합을 통한 구현 자유도 상승
실험 실행력 : 개발 의존 없이도 다양한 실험이 가능해짐
정량 지표 : CTR 200% 증가, D1 리텐션 20% 향상
AI 실무 내재화를 위한 노력
내부 지식 공유: Braze 스터디를 통해 프롬프트 가이드와 HTML 템플릿을 공유하며, 조직 차원의 AI 실무 기반을 마련하였습니다.
도구 목적별 분리 사용: ChatGPT는 가설 수립, 쿼리 작성, 통계 분석에 활용, Cursor는 CSS/HTML 코드 수정 및 고도화에 활용
마인드셋 전환: ‘템플릿 중심 사고’에서 ‘실험 중심 사고’로 전환되었으며, AI 기반 코드 생성을 통해 실행력이 획기적으로 향상되었습니다.
스푼의 사례는 단순히 AI를 도입하는 수준을 넘어, 업무 방식 자체를 재설계한 변화의 사례로 평가할 수 있습니다. 메시지는 더욱 정교해졌으며, 실험은 빠르고 다양해졌고, 마케터는 단순한 기획자에서 전략적 실행자로 성장하고 있습니다. AI가 실무 전반에 내재화되는 과정에서 스푼이 보여준 접근법은, 많은 디지털 마케팅 팀에게 실질적인 참고 모델이 될 수 있을 것입니다.
AI 진화의 흐름 속, 마케터는 무엇을 설계해야 하는가?
허정용, 몰로코 부장
1. From Tech to Trigger
AI는 단순한 기술력이 아니라, 인간 행동을 변화시키는 영향력입니다. 대표적인 변화는 다음과 같습니다.
1) 사용자 행동의 변화
질문하고 요약받는 행동이 일상화되었으며, AI 기반 추천이 구매로 이어지고 있습니다.
검색 → 클릭 → 이해의 단계는 줄어들고 있으며, **SEO는 AEO(Answer Engine Optimization)**로 진화하고 있습니다.
클릭률(CTR)보다 콘텐츠의 **가시성과 파급력(Visibility Impact)**이 더 중요해졌습니다.
2) 쇼핑 행동의 변화
사용자는 더 이상 검색하지 않고, 보이는 것을 고릅니다.
AI가 추천하는 피드를 통해 ‘보이는 것’을 소비하는 피드형 쇼핑이 일상화되었습니다.
3) 커머스 미디어의 성장
커머스 미디어는 소프트웨어 3.0 시대의 대표 주자로, 가장 빠르게 성장하는 광고 채널입니다.
2027년 미국의 커머스 미디어 광고 비중은 21.8%로 예측되며, 한국에서도 5년 내 500% 성장이 예상됩니다.
아마존 광고 매출은 구글과 메타를 추월하며 성장하고 있습니다.
4) AI와 콘텐츠 제작의 선순환 구조
AI 도구 보편화로 콘텐츠 제작이 대중화되었고,
생성된 콘텐츠는 다시 광고로 활용되어 쇼핑으로 연결되는 선순환 구조가 형성되고 있습니다.
5)광고 성과 비교 (ROAS 기준)
소셜 미디어 광고 < 검색 광고 < 커머스 미디어 광고
이를 통해 정확한 AI 타겟팅, 데이터 품질, 매끄러운 경험 설계가 중요해졌습니다.
2. Stochastic Mindset: 확률적 사고와 독립 광고 생태계
AI 시대에는 더 많은 데이터, 다양한 시나리오, 넓은 가능성이 마케터의 경쟁력이 됩니다.
Walled Garden (메타, 구글) 중심의 광고 시장은 전체 모바일 유저 시간의 32%를 차지하지만, 광고 예산은 과도하게 몰리는 경향이 있습니다.
반면, 독립 생태계는 새로운 기회로 주목받고 있으며, 카테고리에 따라 광고 효율이 현저히 다르게 나타납니다. 전체 평균 대비: 소비재 116%, 쇼핑 214% 수준의 광고 효율
3. Real Multitasking Era: AI 인프라 시대의 전략적 접근
이제는 AI가 무한 자원처럼 활용될 수 있는 시대입니다. 따라서 "아껴 쓸 이유가 없는" 인프라 활용 전략이 중요해졌습니다.
캠페인 단계별 시나리오에 따라 AI 기반 멀티태스킹을 활용해 브랜드 퍼포먼스를 극대화할 수 있습니다.
마케터는 단일 작업자가 아닌, 기획자이자 실험 설계자로서의 역량을 요구받고 있습니다.
요약: 마케팅 전략의 진화
기술 패러다임 : Rule-based → Learn by example → Learn by language
전략 방식 : Planning → Growth hacking → Parallelizing
역할 변화 : 분업형 팀 → 한 명의 AI 활용 그로스 매니저로도 충분
AI의 발전은 기술 이상의 의미를 가집니다. 그것은 사용자 행동을 변화시키고, 콘텐츠의 소비 구조를 재편하며, 마케터의 사고방식과 업무 역량 자체를 변화시키는 핵심 동력이 되고 있습니다. 이제 마케터는 단순히 데이터를 분석하는 사람이 아닌, AI를 통해 전략을 설계하고 기회를 창출하는 플레이어로 거듭나야 합니다.
AI가 놓친 사람의 마음, 토스 데이터가 읽는다
Genie Kim, 토스 데이터 분석가
숫자 속 맥락을 읽는 힘 – 토스의 데이터 서사 전략
결제 데이터는 단순한 숫자가 아닙니다. ‘누가, 언제, 어디서, 무엇을, 어떻게’ 행동했는지를 담고 있는 사람의 이야기입니다. 토스는 이처럼 흩어진 수많은 숫자와 로그 속에서 ‘맥락’을 읽는 데이터 전략을 공유했습니다.
데이터의 중심은 결국 사람
토스는 결제, 송금, 투자, 보험 등 다양한 서비스를 통해 방대한 퍼스트 파티 및 서드 파티 데이터를 보유하고 있습니다. 여기에 유저의 동의 기반으로 축적되는 데이터를 ‘human-party data’라 부르며, 사람 중심의 데이터 해석이 중요하다고 강조했습니다.
동일한 맥주 소비라도, 구매한 시간, 장소, 방식에 따라 전혀 다른 페르소나가 나타납니다. 디지털에 익숙한 MZ 남성, 프리미엄을 추구하는 여성, 모임이 많은 20대 남성 등..
실제로 하이네켄은 이러한 페르소나 기반 분석을 통해 ‘세련되면서도 스포티한 도시 직장인’ 타깃을 구체화했습니다.
맥락을 연결해 가치를 만드는 ‘서사형 데이터’
토스는 다양한 유저 행동 데이터를 하나의 맥락으로 연결하여 full value conversion attribution을 실현하고자 합니다. 이는 단순 클릭이나 노출 데이터에 그치지 않고, 다음과 같은 요소들을 유기적으로 통합합니다.
광고 노출 및 클릭 기록
앱 내 서비스 이용 패턴
리워드 수령 빈도
투자 성향과 자산 규모 등
예를 들어, 같은 금액을 투자하더라도 유저의 자산 수준, 대출 여부, 소비 습관에 따라 완전히 다른 맥락이 존재합니다. 토스는 이를 통해 더 정교한 개인화와 인사이트 추출이 가능하다고 강조했습니다.
데이터는 단순한 숫자가 아니라, 사람의 행동과 맥락이 담긴 이야기입니다. 토스는 다양한 서비스를 통해 모은 데이터를 연결하고 해석함으로써, 유저 중심의 서사를 만들어내고, 이를 기반으로 더욱 정교한 마케팅 전략을 수립하고 있습니다.
데이터로 읽는 AI 트렌드: 생산성 그 너머의 기회
임채민, 센서타워 한국 및 INSEA/ANZ 지사장
1. 거대 시장을 형성한 생성형 AI 앱 마켓 트렌드
2025년 상반기 기준, 생성형 AI 앱은 전 세계에서 17억 회 이상 다운로드되며 앱 카테고리 7위를 기록했습니다. 이는 교통, 엔터테인먼트 등 전통 인기 카테고리를 뛰어넘는 수치로, 생성형 AI 앱이 빠르게 대중화되고 있는 시장임을 보여줍니다. 앱 하위 카테고리별 수익 순위를 살펴보면, Generative AI 앱의 성장세는 특히 가파르게 상승하고 있으며, 더 이상 틈새 시장이 아닌 메인스트림으로 진입하고 있음을 시사합니다.
2. ChatGPT, AI 앱 시장의 절대 강자
ChatGPT는 전 세계 생성형 AI 앱 중 다운로드 비중의 26%, 수익의 56%를 차지하며 시장을 주도하고 있습니다. 출시 5개월 만에 5,000만 MAU(월간 활성 사용자)를 달성했으며, 이는 테무, 유튜브 뮤직, 디즈니 플러스보다 빠른 속도입니다. 또한 ChatGPT의 사용 증가는 기존 검색 엔진에 영향을 미치고 있습니다.
주요 브라우저와 검색 엔진의 사용자당 평균 세션 수는 지속 감소한 반면,
ChatGPT는 2025년 상반기에만 세션 수가 38% 증가하며 브라우저 및 검색엔진을 추월했습니다.
전통 검색 엔진 사용자 중 약 1/3이 ChatGPT를 함께 사용하고 있는 것으로 나타났습니다.
대한민국에서도 강세를 보이고 있습니다.
다운로드당 매출은 세계 2위($3.8)이며,
전체 매출 기준으로는 4위(SoV 4.7%)를 기록했습니다.
3. AI 활용, 생산성을 넘어 라이프스타일까지 확장
ChatGPT 사용 패턴을 보면, 전체 입력 문구 중 1/3 이상이 라이프스타일 및 엔터테인먼트 관련입니다.
업무/학업 중심 사용에서 일상·여가 중심 사용으로 이동하는 흐름이 뚜렷합니다.
관련 입력 비중은 2024년 2분기 22%에서 2025년 2분기 약 35%까지 증가했습니다.
AI 앱 수익 상위 20위 중
12개는 AI 챗봇,
5개는 AI 기반 사진·영상 편집,
2개는 AI 음악,
1개는 AI 음성 앱이 차지하며 콘텐츠 중심 AI 앱의 영향력이 커지고 있음을 보여줍니다.
예시로는 ‘Lovey Dovey’와 같은 AI 기반 엔터테인먼트 앱이 수익 상위권에 지속적으로 진입하고 있습니다.
또한 ‘AI’ 키워드 추가 여부에 따라 앱 다운로드 트렌드가 달라지는 현상도 관찰되고 있으며, 앱스토어가 구글플레이보다 AI 키워드의 수요 반응이 더 민감하게 나타나는 특징도 확인되었습니다.
4. 데이터가 보여주는 AI 앱의 미래
현재 AI 앱 시장은 ‘생산성’ 카테고리를 넘어, 사용자 일상 속 다양한 앱 경험에 통합되는 방향으로 진화하고 있습니다. 이는 단기 트렌드가 아닌, 생활 속에 깊이 파고드는 구조적 변화로 볼 수 있으며, 향후 다양한 앱과 서비스에서 AI와의 융합 기회가 더욱 확대될 것으로 전망됩니다.
사용자 맥락 타겟팅: 데이터 파이프라인부터 액션까지
김경환, 콘텐츠퍼스트 데이터 과학자
이재우, 콘텐츠퍼스트 데이터 분석가
1. 웹툰의 생애 주기에서 출발한 개인화 기획
Tappytoon은 **웹툰의 생애 주기(연재 시작 – 시즌 완결 – 신규 시즌 시작 – 최종 완결)**를 기준으로 유저 접점을 재정의하고, 각 터치포인트에 맞춘 개인화 메시지 전략을 설계하고 있습니다.
이를 통해:
명확한 커뮤니케이션 로드맵을 구축하고
기존의 빈 공백을 데이터 기반으로 채우며
서비스 성장을 유도하는 선순환 구조를 만들고자 했습니다.
기획의 시작점은 User Journey Map. 그리고 이 여정을 완성하기 위한 핵심은 ‘자동화’입니다.
2. 기존 방식의 한계: 수동 설정의 비효율
기존에는 한 작품의 캠페인을 위해 Braze에서 이벤트별로 수작업 설정이 필요했습니다. 캠페인 수가 많아질수록 실수 가능성은 커지고, 운영자의 리소스도 급증했죠.
3. 자동화를 위한 CRM 시스템의 진화
Tappytoon은 다음과 같은 데이터 파이프라인과 자동화 시스템을 구축했습니다.
오늘의 작전 지도: 자동화 구조, Google Sheets + Data Warehouse → 오늘 어떤 작품이 어떤 메시지를 보낼지 운영자가 쉽게 확인 가능한 "작전 지도"를 구성합니다.
Braze Catalog로 정보 중앙화→ 작품의 이미지, 딥링크, UTM 파라미터, 주요 소식을 구조화된 형태로 저장합니다.
Liquid 활용 자동화 → 사용자 감상 기록, 작품 우선순위, 최신 업데이트 등을 기반으로 메시지를 자동 구성하는 ‘두뇌’ 역할을 수행합니다.
디자인 자동화 → 비주얼 콘텐츠도 자동으로 구성해, 디자이너의 반복 업무도 최소화했습니다.
4. 자동화를 통해 기대하는 효과
운영 효율성 향상 : 반복 업무 감소, 오류 예방, 운영 속도 향상
사용자 피로도 감소 : 관심 작품만 정밀 타겟팅되어 전달되므로, 스팸성 메시지에 대한 거부감 최소화
Heuristic 중심 운영 : 캠페인 설정 시 Braze UI를 일일이 점검하지 않아도, 우선순위만 설정하면 자동으로 흐름이 완성됩니다.
5. 개인화를 위한 데이터 파이프라인 구축
Braze의 개인화 기능을 제대로 활용하려면, 정제된 유저-작품 간 데이터가 필요합니다.
왜 파이프라인이 필요한가?
어떤 작품을 유저에게 보낼 것인가? → 인기/완결 여부/세일 여부 등 작품 기준 필터 필요
어떤 유저를 타겟팅할 것인가? → 선호 장르, 가입 시점, 감상 패턴 등 유저 기준 필터 필요
데이터 처리 방식
단위 집계: 작품별 랭킹 산출 (조회수, 구매율, 세일 등)
유저 단위 집계: 유저별 감상 랭킹 생성
작품-유저 매칭: 유사 관심도 기반 추천
6. 캠페인 효과 분석을 위한 연결
왜 Amplitude와 연결했는가?
성과 추적 용이성: Braze 캠페인 이후 사용자 행동을 Amplitude에서 시각화
코호트 분석: 메시지를 받은 유저 그룹과 받지 않은 그룹 간의 리텐션 차이를 확인
실제 플랫폼 내 유입, 구매로 이어지는지 추적 가능
7. 개인화 기반 추천 로직 방향
Tappytoon은 단순한 메시지 전달을 넘어서, 유저의 맥락과 취향을 반영한 큐레이션 전략을 추구합니다.
프리미엄 콘텐츠 중심, 신뢰 기반의 private한 경험, 맥락에 기반한 콘텐츠 연결
이를 위해 아래와 같은 자동 추천 로직을 설계하고 있습니다:
유저별 추천 로직
유사 작품 추출 로직
흥미 유도 콘텐츠 추천 로직
8. Braze에서 외부 데이터를 참조하는 방법
Braze Catalog API: 작품 정보를 Braze 내부에서 바로 활용 가능
Braze Connected Content + AWS DynamoDB: 유저 데이터 및 메시지 내용을 외부 DB에서 실시간 참조하여 메시지를 동적으로 구성
Tappytoon의 개인화 캠페인은 단순히 메시지를 자동화하는 것을 넘어서, 정교한 데이터 파이프라인과 콘텐츠 큐레이션 로직을 통해, 유저의 맥락에 맞춘 경험을 설계하고 있습니다. 운영 효율성, 사용자 만족도, 서비스 성장이라는 세 마리 토끼를 동시에 잡기 위한 전략적 CRM 여정은 지금도 계속 진화 중입니다. 원하시면 이 내용을 요약한 카드형 콘텐츠, 브런치용 문체, 슬라이드 형태 등으로도 가공해 드릴 수 있습니다.
Live AI Insights: Mine Reviews and Beat Rivals
Rik Haandrikman , 레비뉴캣 VP Growth
전통적인 경쟁사 분석은 시간도 오래 걸리고, 반복 업무가 많습니다. 하지만 이제는 AI 툴 하나로 수백 개의 앱스토어 리뷰, 유저 피드백, 기능 호감도까지 자동으로 추출하고 분석할 수 있습니다. 실제로 Mannus, Perplexity, ChatGPT 등 다양한 생성형 AI 도구를 통해 경쟁사 리서치를 진행한 사례를 소개합니다.
1. 어떤 도구를 사용했을까?
ChatGPT: 질문-응답 중심의 아이디어 정리에 강점
Perplexity: 다양한 레퍼런스를 기반으로 팩트 확인에 유용
Mannus: 마크다운, CSV, 이미지 등 다채로운 형식으로 결과 출력 가능
이 중 발표자는 Mannus를 사용하여 경쟁사 분석을 진행했습니다. 이 도구의 특징은 한 번의 프롬프트로 전체 보고서를 완성할 수 있다는 점입니다.
2. 워크플로우: AI가 대신하는 경쟁사 분석
1) 경쟁사 찾기
AI에게 유사 서비스나 경쟁 앱을 찾게 합니다. 이때 시장 데이터 없이도 앱스토어, Reddit, Facebook 등에서 자동으로 데이터를 수집합니다.
→ 예시: 일본의 사진 기반 칼로리 카운팅 앱 ‘Kalsey’가 분석 대상일 경우, AI는 Asken, Calomeal, MyFitnessPal 같은 주요 경쟁사를 자동으로 도출합니다.
2) 리뷰 수집 및 분석
앱스토어 리뷰를 기반으로 반복되는 호감/불만 키워드를 추출합니다.
→ 예시 : Asken은 “실제 감량 효과 있음”, “푸드 데이터베이스 풍부”라는 호평과 함께 “운동 연동 미흡”, “복잡한 UX”에 대한 불만이 반복적으로 나타났습니다.
3) 인사이트 도출
AI는 반복적으로 나타나는 유저 피드백을 기반으로 제품 개선/차별화 전략을 제안합니다.
→ 예시: Kalsey에게는 ‘칼로리 정확도 강조’, ‘일본 음식 인식 정확도 개선’, ‘간편한 사진 UX’ 등을 핵심 개선 포인트로 제시했습니다.
3. 제품/마케팅/ASO 전략으로 구체화
AI는 분석 결과를 바탕으로 다음과 같이 구체적인 행동 지침까지 제공합니다.
1) 제품(Product)
AI 기반 칼로리 정확도 검증 기능 도입
운동 연동 후 칼로리 자동 조정 로직 추가
일본 음식 특화 데이터베이스 강화
사용자 수준에 따라 변화하는 ‘점진적 UX 설계’ 구현
2) 마케팅(Marketing)
“틀린 칼로리 계산에 지쳤다면?” 메시지로 정확도 강조
경쟁 앱의 단점(233kcal 오차 등)을 타겟팅한 유저 리타게팅
바쁜 직장인을 위한 ‘사진 한 장만으로’ UX 강조
3) 앱 스토어 최적화(ASO)
스크린샷에 ‘1초 인식 UI’, ‘일본 음식 인식 AI’ 강조
키워드 전략에 “Asken 대체 앱” 포함
운동 연동 기능 출시 시점에 ‘운동 연동’ 키워드로 전면 교체
4. 핵심 인사이트 정리
앱스토어/포럼 리뷰는 가장 생생한 경쟁사 데이터
AI 툴을 활용하면 1~2주 걸리는 리서치를 하루 만에 완료 가능
제품 전략, 콘텐츠 메시지, 캠페인 전략까지 연결되는 자동화
모든 구성원(기획자/마케터/디자이너/대표)이 스스로 실행 가능
5. 실제 적용 팁
매주 혹은 매달 자동으로 경쟁사 분석 리포트를 생성하도록 설정
리포트는 마크다운, 대시보드, CSV 등으로 저장해 공유 가능
“이걸 혼자 다 한 거냐?”라는 말 듣고 싶다면, AI 도구 사용 사실은 비밀로!
비즈니스 프로필 기반의 신개념 마케팅
이승욱, 리멤버 본부장
B2B 마케터들의 공통 페인포인트: 낮은 효율
많은 B2B 마케터들이 낮은 전환율과 모호한 타겟팅으로 어려움을 겪고 있습니다. 리멤버는 이 문제의 해법으로 ABM(계정 기반 마케팅)을 제시합니다. ABM은 단순한 고객 획득 전략이 아닌, 가치 높은 고객군을 식별하고, 구매 결정권자에 맞춘 콘텐츠와 커뮤니케이션으로 전환을 이끌어내는 방식입니다.
ABM의 3단계 전략
고가치 고객 정의 & 구매 의사결정권자 식별
맞춤 콘텐츠 전략 수립 및 커뮤니케이션 실행
리드 전환 & 컨버전 확보
이 전략은 매우 높은 ROI로 이어지며, 특히 북미 시장에서 활발히 사용되고 있습니다.
해외는 ABM을 넘어 CLM(Contact-Level Marketing)으로 해외에서는 ABM보다 더 정밀한 Contact-Level Targeting이 부상 중입니다. “ABM은 구식”이라는 말이 나올 정도로, 개별 실무 담당자 레벨의 타겟팅이 새로운 표준으로 자리 잡고 있습니다.
북미는 국내보다 ABM 활용률이 4~8배 높습니다.
반면, 국내에서는 아직 도입 초기 단계입니다.
이 차이는 국내 환경에 맞는 솔루션과 방법론 부족에서 기인합니다.
리멤버의 강점: ‘비즈니스 프로필’ 기반의 타겟 식별
리멤버는 국내에서 실시간으로 현직자를 식별할 수 있는 유일한 플랫폼입니다.
명함 교환, 프로필 등록 등으로 항상 최신의 B2B 데이터 확보
산업, 업종, 직무, 직급 등 다층 필터링 가능한 타겟팅 구조
서베이, 인터뷰, 타깃 광고 등 다양한 마케팅 수단과 연계
ABM 실제 사례: 효율이 10배 높아진 이유는?
세무 플랫폼 사례
대상: 법인 환급금 수요가 있는 기업
실행: 대상 기업에 맞는 메시지 커스터마이징
결과: 일반 광고 대비 10배 이상의 효율
핵심은?
타겟 기업 정확도
구매 결정권자(Buying Committee)의 명확한 식별
시장 변화에 대한 인사이트 도출 사례
산업용 로봇 제조사
리멤버를 통해 자동차 부품사의 투자 축소, FMCG 공장의 투자 증가 확인
타겟 산업을 유연하게 변경해 마케팅 전략 전환
리멤버는 단순한 타겟 제공을 넘어, 시장 변화까지 파악할 수 있는 인사이트 솔루션을 제공합니다.
사례 1. 모빌리티 플랫폼 A사
목표: 물류 담당자 타겟 리서치
진행: 1년간 4회 이상 리서치 진행
결과: 신사업 방향성 수립 및 사전 시행착오 방지
사례 2. 대기업 식자재 B사
문제: 타겟 설정이 어려움
실행: 현장 피드백 기반 상품 개발 → 복지몰 제휴까지 확대
리드 획득과 타겟팅 콘텐츠 전략
사례 3. CAD 솔루션 기업
과제: ABM 타겟 확장 한계
해결: 현장 VOC 반영 → 메시지 리프레시 + 신규 리드 확보
사례 4. MRI AI 소프트웨어 기업
과제: 고정 타겟 외 대안 채널 부족
해결: 리멤버 기반 신규 영업 채널 발굴 → 높은 만족도
사례 5. 사무실 임대/매매 기업
타겟: 서울 소재, 업력 3년 이상, 50인 이상 기업
결과: ROAS 2,000% 달성
핵심: 맞춤형 조건 기반 리드 확보
리멤버가 가능했던 이유는?
초정밀 타겟 광고 노출 → 신청한 비즈니스 조건에 맞는 지면, 지점, 콘텐츠에서만 노출
리드젠 서베이 솔루션 → 타겟이 명확한 경우, 설문 기반 리드 수집(CPL 방식)
리드젠 서베이 적합 기업 유형
계약 단가가 높은 B2B 서비스
타겟이 한정적이거나 구체적인 기업
세일즈 조직이 존재하며, 마케팅-영업 간 연결이 잘 된 곳
리텐션이 중요한 비즈니스
B2B 마케팅의 핵심은 ‘정확한 타겟팅’
정확하게 타겟팅하면: 정확한 니즈 파악 가능합니다. 그로 인해 니즈에 맞춘 콘텐츠/메시지 소구 가능하며 그 결과, 높은 효율과 전환율 확보할 수 있습니다. 리멤버는 이러한 정밀 타겟팅 기반 B2B 마케팅을 위한 완성형 솔루션입니다.
데이터 쌓기 말고 활용하기: 글로벌 마케팅 퍼포먼스를 성장시키는 전략법
오현진, 알레프 이사
1. 데이터를 얼마나 활용하고 있나요?
많은 기업이 데이터를 수집하고 있지만, 정작 실무에서는 제대로 활용되지 않는 경우가 많습니다. 단순히 저장하는 것을 넘어, 전략적으로 연결하고 실험하며 전환으로 이어지게 만드는 것, 그게 진짜 ‘데이터 기반 마케팅’입니다.
2. 데이터 활용을 위한 실전 접근법
1) 타겟 오디언스 이해부터 시작하기
가장 먼저 해야 할 일은 ‘누구에게’ 말할지를 명확히 아는 것입니다.
마케팅 참여 이력(Marketing Engagement)
세일즈 접촉 이력(Sales Engagement)
유사 고객 그룹(Lookalike) 을 바탕으로 실제 고객 페르소나를 정의해야 합니다.
2) 소비자 행동을 데이터로 연결하기
고객 행동을 분석하기 위해 다양한 채널에서 데이터를 수집합니다.
UTM 파라미터
광고 플랫폼 픽셀 설치
웹/앱 데이터 통합
외부 CRM 및 데이터 웨어하우스 연동
→ 이 모든 작업이 ‘데이터 흐름을 하나로 잇는 인프라’입니다.
3) 퍼널에서의 강점과 약점 파악하기
마케팅 퍼널의 어느 단계에서 전환이 막히는지 파악해야 합니다. (예: 브랜드 인지도는 높지만 클릭률이 낮은가?, 장바구니는 많지만 구매 전환은 낮은가?) 상단 퍼널 캠페인을 집중 강화하면 더 많은 사용자를 유입시켜 하위 퍼널 전환을 끌어올릴 수 있습니다.
4) 정교한 채널 기여도 평가하기
캠페인을 34일만 실행하고 효과가 없다고 판단하는 것은 섣부른 결정일 수 있습니다. 최소 1014일의 데이터 축적 기간을 통해 유의미한 결과를 평가하는 것이 중요합니다. 또한, Today Conversion보다 Attribution Allocation(간접 기여 포함)이 더 정확한 성과 평가 기준이 됩니다.
채널 기여도 분석을 위한 대표 접근 방식:
Attribution Modeling
Market Mix Modeling
→ 캠페인의 총효과, 파급효과, 간접기여까지 분석할 수 있습니다.
5) A/B 테스트로 다양한 시도 반복하기
“무엇이 소비자의 반응을 이끌어내는가?” 정답은 없고, 테스트만이 답입니다.
테스트 항목 예시:
메시지 구성 방식
광고 소재 스타일
게재 위치 (앱, 웹, 피드, 검색 등)
타겟 그룹 세분화
입찰 전략(Bid Strategy)
데이터 기반 A/B 테스트를 반복하면, 가장 효율적인 조합을 빠르게 찾을 수 있습니다.
3. 스냅챗은 어떻게 기여할 수 있을까?
Snapchat은 단순한 콘텐츠 플랫폼이 아닙니다. 데이터 기반 광고 플랫폼으로서, 각 단계별 캠페인 성과를 분석하고 최적화할 수 있는 다양한 툴을 제공합니다.
실시간 타겟팅
커스텀 오디언스 설정
오프라인 행동 데이터 연동
채널별 광고 성과 비교 대시보드 제공
소비자 행동을 이해하고, 그 흐름에 맞춰 메시지를 최적화하는 과정에서 Snapchat은 하나의 강력한 마케팅 도구가 될 수 있습니다.
감이 아닌 데이터로 콘텐츠 성과 높이기: 뉴닉의 콘텐츠 분석 노하우와 앰플리튜드 활용법
김나영, 뉴닉 그로스 마케터
박주렬, 에이비일팔공 고객 성공 매니저
정운채, 에이비일팔공 고객 성공 매니저
콘텐츠 기업에게 데이터는 실질적인 도구가 될 수 있을까?
‘우리가 시간이 없지, 세상이 안 궁금하냐’는 슬로건으로 시작한 뉴스 플랫폼 뉴닉은 정성 중심 콘텐츠 전략에서 데이터 기반 운영 체계로 전환하고자 노력해왔습니다. 이번 웨비나에서는 마케터 김나영, AD 박주열, 온고잉 CS 매니저 정민채가 함께 뉴닉의 사례를 소개하며, 콘텐츠 중심 조직이 어떻게 데이터 분석 문화를 내재화했는지에 대해 이야기했습니다.
콘텐츠는 ‘정성’이라는 인식을 넘어
김나영 마케터는 콘텐츠 업계의 고유한 문화에 대해 이렇게 설명합니다.
“아이디어와 기획이 곧 경쟁력이라는 인식이 강하다 보니, 수치를 기반으로 성과를 말하는 것이 익숙하지 않았습니다.”
사용자마다 콘텐츠를 소비하는 이유가 다르고, 이를 명확히 수치화하기 어렵다는 점에서 데이터 기반 접근에 대한 회의도 있었습니다. 그러나 뉴닉은 콘텐츠 역시 하나의 비즈니스라는 관점에서, 지속 가능한 성장 전략의 일환으로 **앰플리튜드(Amplitude)**를 도입해 데이터 기반 운영을 시작했습니다.
데이터로 재설계한 뉴스레터 구조
기존 뉴스레터는 ‘메인 뉴스 → 서브 뉴스 → 기타 뉴스’ 순서로 구성되어 있었습니다. 하지만 데이터를 분석해보니 가장 전환율이 높은 구간은 가장 하단의 기타 뉴스였고, 오히려 중간의 서브 뉴스 구간에서 이탈률이 높게 나타났습니다. 이에 따라 다음과 같은 구조로 A/B 테스트를 진행했습니다.
짧고 시각적인 ‘1분 뉴스’를 상단에 배치합니다.
서브 뉴스에는 이미지 요소를 추가합니다.
메인 뉴스는 하단으로 내립니다.
그 결과, 뉴스레터의 전환율은 약 2.4배 상승했으며, 이후에도 지속적인 상승 추세를 기록하고 있습니다.
채널에 맞춘 콘텐츠 최적화 전략
뉴닉은 웹사이트, 앱, 뉴스레터 등 다양한 채널로 확장하며 채널 특성에 맞는 콘텐츠 전략을 수립했습니다.
웹: 체류 시간이 긴 채널 특성을 활용해 메타데이터 중심 콘텐츠를 구성합니다. (‘총정리’, ‘팩트체크’ 등 키워드를 반복적으로 사용)
뉴스레터: 요약 → 클릭 유도 → 웹으로 유도하는 흐름으로 구조를 개선합니다.
앱: 카드형 콘텐츠로 즉시 소비 가능성을 높이고, 원문으로 연결되는 CTA를 추가합니다.
이러한 전략을 통해 별도 마케팅 예산 없이도 채널별 신규 유입이 최대 14% 상승하는 성과를 얻었습니다.
AI 자동화의 시행착오
콘텐츠 생산 효율을 높이기 위해 도입한 AI 기반 서브 뉴스 자동화는 초기에는 오히려 유입과 체류 시간 감소라는 역효과를 불러왔습니다. 그 원인은 다음과 같았습니다.
AI에 맞춘 포맷 변경으로 인해 콘텐츠가 딱딱하게 느껴졌습니다.
브랜드의 톤앤매너에서 벗어난 구성으로 사용자 이탈을 유도했습니다.
이에 따라 콘텐츠의 친근한 말투를 복원하고, 요약형 포맷은 폐지하여 브랜드의 오리지널리티를 되살렸습니다. 이후 주요 지표는 다시 회복세를 보였습니다.
협업을 위한 조직 문화 변화
콘텐츠 중심 조직에서 데이터 기반 사고를 안착시키기 위해 뉴닉이 실천한 노력은 다음과 같습니다.
감각 중심 팀과 데이터 분석 팀이 사용하는 언어가 다름을 인정하고, 이해하는 문화를 형성합니다.
데이터는 감각을 대체하는 것이 아니라 감각을 정교하게 보완해주는 도구임을 구성원과 공유합니다.
‘완벽한 분석’보다는 작은 가설과 반복적인 실험을 통해 성과를 추구합니다.
조직 내 데이터를 공유하고 설명하는 문화를 정착시킵니다.
“우리가 콘텐츠를 만드는 이유는 세상을 연결하기 위해서입니다. 그 과정에서 데이터는 감각을 정제해주는 나침반입니다.”
정성 중심의 콘텐츠 제작 문화 속에서도, 데이터는 실질적인 인사이트와 방향성을 제공하는 핵심 도구로 작용합니다. 이번 뉴닉 사례는 콘텐츠 기업이 지속 가능하고 체계적인 성장을 위해 어떻게 데이터 기반 전략을 수립하고 실행했는지를 보여주는 유의미한 사례입니다.
이번 MGS 2025는 단순한 트렌드 나열을 넘어, 데이터와 AI 중심의 실행 전략, 실험 문화 정착, 글로벌 시장과의 감성적 연결이라는 세 가지 흐름을 관통하는 컨퍼런스였습니다. 다양한 세션을 통해 얻은 인사이트들을 앞으로 유아이볼의 콘텐츠와 전략에도 잘 녹여보겠습니다. 다음 아티클에서 더 많은 이야기로 찾아올게요.
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