AI 시대 마케팅 노하우 웨비나 Q&A

2025 NEXT LEVEL MARKETING

Sep 29. 2025

2025 NEXT LEVEL MARKETING: 생산성과 커리어를 동시에 성공시키는 법

이제는 생성형 AI 없던 세상을 상상하기 어려울 정도로, AI는 우리의 일상과 실무 전반에 깊숙이 자리 잡았습니다. 직무를 막론하고 모든 영역에서 AI가 두각을 나타내며, 다양한 프롬프트와 함께 업무 생산성을 높이는 필수 도구로 활용되고 있습니다.

이번 버즈빌x구글x싱귤러x퍼스널리가 준비한 웨비나에서는 베테랑 마케터들이 모여, AI 기술을 활용해 어떻게 업무 효율성을 높였는지, 그리고 커리어 전환은 어떻게 이뤄냈는지 생생한 경험을 나눴습니다. 기술 발전 속에서 새로운 돌파구를 고민하거나, AI 활용을 통해 생산성을 한 단계 더 높이고 싶은 분들께 유용한 인사이트를 제공하는 시간이었습니다. 실제로 웨비나에는 500명 가까운 참가자들이 관심을 보여주며 성황리에 마무리될 수 있었는데요.

연사자들의 알찬 세션으로 시간이 가득 차 아쉽게 다루지 못했던 Q&A 내용을 이번 콘텐츠로 정리해 공유합니다.

Point of 퍼포먼스 마케팅

[To. 삼삼엠투 박현웅님] 삼삼엠투의 경우 타겟 유저층이 타 서비스에 비해 뾰족할 것 같은데요. 핵심 타겟을 어떤 기준으로 정의했는지, 그리고 그들의 여정을 고려했을 때 어떤 터치포인트에서 마케팅을 집중적으로 설계하셨는지 궁금합니다. (타겟층이 좁은 서비스를 운영하고 있어 타겟 도출 과정부터 여정 설계 전반이 궁금합니다.)

삼삼엠투는 먼저 시장을 주요 사용 상황별로 세분화했습니다. 앱 리뷰와 고객 후기, 가입 설문 등을 분석해 사람들이 어떤 맥락에서 단기임대를 찾는지 파악했고, 그 결과 출장, 이사, 인테리어, 한 달 살기 등 수요가 뚜렷한 주요 세그먼트를 도출할 수 있었습니다.

이후 결제 고객의 퍼스트 파티 데이터를 기반으로 AARRR 퍼널을 분석해 전환 효율이 높은 핵심 고객군을 선별했습니다. 고객 여정에서는 ‘탐색 → 결제’ 구간을 가장 중요하게 보고 집중적으로 최적화했습니다.

신규 사용자 확보 단계: 퍼스트 파티 데이터를 기반으로 매체별 유사 타겟(Lookalike) 기능을 활용해 고의도 고객을 효율적으로 유입

결제 전환 단계: 서비스 내에서 계약·결제를 쉽고 빠르게 완료할 수 있도록 UX와 전환 흐름을 개선

이런 과정을 통해 ROI가 가장 높은 세그먼트에 마케팅 리소스를 점진적으로 집중할 수 있었습니다.

[To 삼삼엠투 박현웅님] 광고 성과가 들쭉날쭉할 때, 이게 학습 문제인지 크리에이티브 문제인지 어떻게 구분해야 할까요?

광고 성과가 흔들릴 때 플랫폼 학습 상태(머신러닝 최적화)와 크리에이티브 적합성을 구분해 봅니다.

학습 문제라면?

일반적으로 예산을 급격히 늘리거나 세그먼트를 크게 변경하면 광고 플랫폼의 머신러닝 학습이 초기화(러닝 페이즈 리셋) 되면서 전환 예측 정확도가 떨어집니다. CPM·CTR은 안정적인데 CVR만 급격히 흔들리면 학습 영향일 가능성이 큽니다. 이 경우 일정 기간(3~7일) 데이터가 다시 안정되는지를 모니터링합니다.

크리에이티브 문제라면?

CTR 자체가 점점 하락하고 광고 피로도(노출 빈도)가 올라가는 패턴이 보입니다. 이런 경우 새 소재를 투입했을 때 성과가 회복되는지를 확인합니다.

최종적으로 학습/세팅 문제 vs 크리에이티브 문제 vs 시장 요인을 단계적으로 구분해 대응합니다.

[To 삼삼엠투 박현웅님] A/B 테스트에서 최소한 몇 가지 변수를 꼭 검증해야 한다고 생각하시나요?

A/B 테스트를 설계할 때는 한 번의 실험에 가설 1~2개만 설정하는 것을 원칙으로 합니다. 물론 테스트의 목적이나 단계에 따라 검증해야 할 변수 수는 달라질 수 있지만 한 번에 너무 많은 변수를 넣으면 어떤 요인이 성과에 영향을 미쳤는지 통계적으로 해석하기 어렵습니다.

그래서 보통은 전환 퍼널 개선에 직결되는 핵심 변수부터 우선 검증합니다. 예를 들어 크리에이티브 메시지·CTA, 프로모션 구조, 랜딩 UX 등이 대표적입니다. 실험 설계 시에는 MDE(최소 감지 효과)를 고려해 필요한 샘플 사이즈를 산정하고 결과를 통계적으로 신뢰할 수 있도록 관리합니다.

Point of 마케팅 커리어

[To 마케팅랩 사수 황승욱님] 사수가 없어 맨땅에 헤딩하며 마케팅을 진행하고 있는 1인 마케터입니다. 해결해야 하는 과제가 너무 많은데 브랜딩과 퍼포먼스 중 무엇에 더 힘을 실어야 할까요?

주어진 정보가 제한적이라 명확한 답변을 드리기 어렵겠지만, 참고를 위한 의견 정도 제시해 보겠습니다. 우선 3개를 고려할 수 있을 거 같아요.

어떤 도메인인가

대표님은 어떤 걸 바라는가

나는 무얼 하고 싶은가

이걸 고려해 본 후에 결정하는 게 좋겠습니다. 다만, 저라면 퍼포먼스에 힘을 쏟겠어요. 사수 없이 1인으로 다 하고 계시다면 아직 초기 단계의 브랜드일 거라는 생각이 드는데요. 마케터라면 "생존"을 위해 조직에 현금흐름을 만드는 일을 더 고민해야 할 단계입니다. [브랜드 마케팅, 브랜딩 input → 비즈니스 지표 output]을 간접적으로라도 정량적 측정&관리가 가능하다면 모를까, 그렇지 않다면 퍼포먼스를 우선해서 이익을 만들고, 그로 인해 생기는 여유 자원으로 브랜딩, 브랜드 마케팅을 해도 늦지 않다고 생각합니다.

만일 퍼포먼스 only로 브랜드의 가치 창출이 특별히 더 어려운 도메인이라면 (뷰티, 주얼리 등), 퍼포먼스와 브랜드의 비중을 9:1이나 8:2 정도로는 브랜드 마케팅을 시도해 볼 거 같습니다. 그렇다고 하더라도, 조직을 설득하는 과정은 필요할 수 있어요. 스타트업에서는 대게 [퍼포먼스 마케팅=세일즈]의 관점으로 보고 있기 때문인데요.

반면에 브랜딩과 브랜드 마케팅은 당장 리소스 투입이 어떤 수치로 회수되는지 보이지 않습니다. 만일 초기 단계에서 당장 돈도 못 버는 상황이라면 브랜드의 존속 여부도 불투명한데, 브랜딩과 브랜드 마케팅을 이야기하는 건 사치일 수도 있어요.

[To. 오늘당 도영민님] 마케터로서 쌓은 역량 중에서 창업 후 가장 큰 도움이 된 건 무엇인가요? 그리고 특별한 경쟁력은 무엇이라고 생각하시나요?

펩시와 밀리의 서재에서 쌓은 역량 중 가장 도움이 많이 된 건 5가지로 정리해 볼 수 있을 것 같습니다.

① 게스티메이션(주어진 정보로 논리적인 시장 추정)

② 시장 레퍼런스(왜 저들은 돈을 써서 저런 것을 하고 있을까)

③ 본질 찾기(복잡에 보이는 어떤 비즈니스에서, 사람을 움직이는 본질은 무엇일까?)

④ 데이터 분석(매일 보는 데일리 숫자를 외우고, 무언가 숫자가 변하면, 영향을 주는 이유를, 숫자를 쪼개가며 문제 찾기)

⑤ 손익 계산(비즈니스의 지속가능성을 위해 매출과 비용에 대한 손익을 찢어봄으로써, 다른 비즈니스를 들여다 볼때 손익이 추정 됨)

이런 역량들이 제 안에 잘 축적되면서, 마케팅을 넘어 비즈니스 전체를 보는 관점을 갖추게 되었다고 생각합니다. 또한 FMCG에서 브랜드 매니저로 일했던 경험 역시 지금까지도 큰 자산이 되고 있는데요. 단순히 마케팅 캠페인을 운영하는 수준이 아니라, 마케터가 비즈니스를 직접 리드해야 하는 자리였기 때문에 자연스럽게 사업적인 감각을 키울 수 있었고요. 대표님과 직접 소통하는 포지션에 있으면서 대표님의 시각에서 비즈니스를 바라보는 훈련도 할 수 있었습니다. 이런 경험이 지금 제가 의사결정을 내릴 때 큰 도움이 되고 있습니다.

개인적으로 마케팅을 경험한 CEO가 가지는 차별화된 경쟁력은, 각 비즈니스가 처한 예상되는 어려움이나 목표를 빠르게 파악하고 그 안에서 서로 윈윈할 수 있는 포인트를 잘 찾아내는 능력이라고 생각합니다. 덕분에 협상이나 파트너십을 성사시키는 데 강점이 있고, 또 비용을 거의 쓰지 않고도 타겟 고객에게 빠르게 다가갈 수 있는 마케팅 전략을 구사할 수 있거든요. 때문에 초기 스타트업 환경에서는 저비용·고효율 마케팅을 실현할 수 있다는 자신감이 있기도 합니다.

이렇듯 마케터의 경험을 창업에 녹일 수 있는 덕분에, 저는 단순히 마케팅 관점에 머무르지 않고 비즈니스를 총체적으로 설계하고 성장시키는 창업가로서 도전할 수 있었습니다.

Point of AI + AI 솔루션 활용 전략

[To 마케팅랩 사수 황승욱님] 콘텐츠 외 마케터가 AI를 활용해서 할 수 있는 일이나, 배워야 할 역량이 무엇인지 궁금합니다. 그리고 마케터가 가장 잘 활용할 수 있는 AI도 궁금합니다. 요즘 생성형 AI가 너무 많다 보니 어떤 걸 어떻게 써야 할지 잘 모르겠습니다.

좋은 질문입니다. 많은 내용을 담고 있어서 각각 끊어서 답변 남겨 드릴게요.

1. 콘텐츠 외 마케터가 AI를 활용해서 할 수 있는 일

저는 리서치, 전략 및 플래닝 수립 및 검토 등에 주로 사용했습니다. 커뮤니케이션 파트너로 용이했어요. 또 SA & DA 세팅에서도 실무적으로 도움을 받고 있습니다. 콘텐츠 제작이 아니어도, 모르는 게 있을 때 동료처럼 물어보고 활용할 수도 있어요. 오랜만에 실무를 하면서 GTM 세팅, 페이스북 매체 운영 인사이트 등에도 도움을 받기도 했습니다.

이 외에 데이터 분석과 그에 대응하는 액션 등을 논의하는 데에도 사용할 수 있어요. 사실상 마케팅을 하는 전체 과정에서 일을 계획하는 것, 실행하는 것에서 다 활용할 수 있다고 생각이 듭니다. 도구가 아니라 동료로서 여긴다면, 어떻게 활용해야 할지 어렵게 느껴지지는 않을 거 같아요.

2. 배워야 할 역량

전문가들이 많은 이야기를 해주시겠지만, 제 주관적으로는 "언어"입니다. 다시 말하면, 나의 생각과 감각을 언어적으로 표현해 내는 일입니다. 이제 "자연어"로 컴퓨터와 대화하는 세상이 열린 만큼, "자연어"를 얼마나 잘 활용하느냐가 중요해졌다고 할 수 있겠지요. 생각을 언어로 표현하는 건 생각만큼 쉽지 않습니다. 이걸 언어로 정제해서 가시화하는 과정에서 나의 생각도 날카로워집니다. "내 언어의 한계가 세계의 한계다"라는 말이 있습니다. AI라는 동료를 얼마나 잘 이해시키고, 일하게 하는지는 내가 그에게 어떤 말을 어떻게 건네느냐에 따라 달라지겠죠.

웨비나에서 말씀드린 것처럼, insight in insight out입니다. 내 스스로 인사이트를 도출할 수 있는 관점을 키워야 하고, 아이러니하게도 이건 테크니컬이 아니라 휴머니티, 인문학적 소양을 더욱 필요로 한다고 생각해요. 얼마 전 오픈 AI 해커톤에서 한국팀이 우승을 차지한 것 아시나요? 이 팀의 주축 중 한 명인 엔지니어의 이야기가 정말 흥미로운데요. 포스텍 졸업하고, 인공지능 분야 박사과정을 수년간 해오던 중에 자퇴하고 스타트업에 뛰어든 분입니다. 이 전환점에는 "철학" 공부가 큰 영향을 주었다고 해요.

내가 AI라는 동료에게 insight를 줄 수 있어야, AI도 내게 insight 있는 결과물을 제시해줄 수 있습니다. 그러려면 "나의 관점"을 만들기 위한 학습과 경험이 선행되어야 하는 건 AI 시대에도 여전히 중요하다고 생각해요.

3. 마케터가 가장 잘 활용할 수 있는 AI

하고 계신 고민에 저도 많이 공감합니다. AI 툴이 워낙 빠른 속도로 많이 나와서 저도 뭘 해야 하나 여전히 고민하고 있어요. 그러면서 강의도 듣는데요, 답은 없는 거 같습니다. 강사들도 다 현장에서 뛰고 있는 전문가인데, 강사님들마다 추천하는 툴이 다르더라고요. 결국 본인에게 맞는 툴이 있는 거 같습니다. 저도 claude 가 워낙 글쓰기에 좋다고 해서 오래 써봤는데, 저한테는 잘 안 맞아서 취소했어요 ^^;

그렇다고 다 써볼 수는 없으니, 대표적인 것들 먼저 써보면서 차근차근 시작해 보시면 어떨까요? 조급한 마음은 일단 잠깐 제치고, 하나씩 써보면 될 거 같아요. 다행히 이런 툴들은 과거에 엑셀이나 오피스툴 공부할 때에 비하면 사용법이 어렵지 않아서 학습량이 많지는 않을 거 같아요.

대표적인 툴들은 검색해 보시면 공통적으로 많은 비중으로 언급되는 툴들이 있을 텐데요. 참고하실 수 있게 제가 지금 잘 쓰고 있거나, 공부하면서 앞으로 활용도를 높이고자 하는 툴들을 분야별로 공유해 드립니다.

① 자료 조사 : Perplexity(리서치), NotebookLM (논문 및 아티클 요약과 핵심 내용 참고)
② 아이디어, 기획, 논의, 검토, 전략, 플래닝 : chatGPT, MS Word Copilot, Gemini
③ 콘텐츠 제작 : 미리캔버스, 캡컷, 미드저니, 런웨이, 수노, 캔바, 나노바나나, 힉스필드

조급해하지 말고 하나씩 해보는 게 필요한 거 같아요. 앞으로 툴은 더 빠른 속도로 업데이트되기도 하고 새로 나올 텐데 그 트렌드에 휩쓸리면 조바심만 더 커질 수 있으니, 일단 뭐라도 하나 해보면서 차근차근 배워보시면 어떨까요? 저도 그러려고 하고 있어요 :)

[To. 버즈빌 박미정님] AI 리뷰픽에 대한 내용 흥미롭게 들었습니다. 광고를 집행하는 입장에서 중립을 잘 지키는 리뷰지만 광고로 활용하기 어려운 표현 등이 포함된 리뷰도 있을 것 같은데요. 혹시 이런 부분은 사전에 제한적으로 선별하여 진행이 가능한지 궁금합니다.

AI 요약 리뷰는 체험단이 작성한듯한 초긍정 리뷰 혹은 부정 리뷰는 필터링하여 일반적인 리뷰를 자동으로 선별하기 때문에 기본적으로 중립적인 톤을 유지할 수 있습니다. 또한 특정 키워드를 사전에 설정해 필터링할 수 있어, 우려되는 표현은 자동으로 제외할 수 있습니다.

이처럼 기술적인 2차 필터링 과정을 거친 이후에도 추가 검수가 필요한 경우에는 광고주 사전 컨펌 절차를 통해 확인을 진행합니다. 이를 통해 민감한 표현이나 광고 활용에 부적절한 문구가 소재에 노출되지 않도록 철저히 관리할 수 있습니다.

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[To. 퍼스널리 서지은님] 콘텍추얼 벤딧으로 크리에이티브 테스트를 진행할 때 최소 몇 개의 크리에이티브가 있어야 유의미한 성과 판단이 가능할까요? 또한 유저 데이터가 충분히 않을 경우에도 유의미한 결과를 얻을 수 있을까요?

일반적으로 콘텍스추얼 밴딧에서는 3종 이상의 크리에이티브 활용을 권장드립니다. 이 중 1종은 폭넓은 타겟이 반응할 수 있는 소재로, 나머지 2종은 특정 상황(고객의 니즈, 연령, 취향 등)에 맞춰 반응을 이끌어낼 수 있는 소재가 적합합니다.

또한 유저 데이터가 많을수록 더 좋은 성과를 기대할 수 있습니다. 캠페인 진행 시 보통 첫 1주는 학습 기간으로 두는 것을 권장하며, 2주 차부터 콘텍스추얼 밴딧을 적용하는 것이 효과적입니다.

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[To. 싱귤러 이기복님] 크리에이티브에 여러 요소가 섞여 있을 때(예: 인물+제품+텍스트), 복합 태깅은 어떻게 처리되나요?

Singular의 AI 태깅 엔진은 하나의 크리에이티브 내에서 인물, 제품, 배경, 텍스트 등 각 구성 요소를 개별적으로 인식하여 여러 개의 태그를 동시에 할당합니다. 기록된 태그는 Creative Report나 내부 BI를 통해 유저 레벨 로그와 함께 분석 가능하며, 어떤 요소의 조합이 성과를 극대화하는지에 대한 정량적인 인사이트를 확인하실 수 있습니다.