AI 마케팅 자동화 설계

AI가 할 일, 그리고... 사람이 할 일

Jul 9. 2025

“이 광고는 꺼야 할까요, 아니면 예산을 더 넣어야 할까요?”

게임 퍼블리싱 실무자라면 익숙한 질문입니다. 광고 대행사나 UA 팀이 캠페인 데이터를 정리해 오면, 이런 보고가 이어지곤 하죠.

"CPI는 낮아졌지만 ROAS도 떨어졌고, 신규 유입은 늘었지만 이탈도 빠릅니다."

그리고 돌아오는 답변은 대부분 이렇습니다.

"조금 더 테스트해 보고 결정하죠."

하지만, 런칭 초기 1~2주는 '골든 타임'입니다. 테스트할 시간도 없이, 광고의 생존 여부를 몇 시간 단위로 판단해야 할 때도 많습니다. 이 시점에서 실무자의 빠른 결정을 도와주는 것이 바로 AI 기반 마케팅 자동화 도구입니다.

ℹ️ AI는 어떻게 판단하고 실행할까?

최근의 자동화 도구는 단순 리포트 기능을 넘어, 데이터를 읽고 분석하며, 스스로 개선까지 수행합니다. 그 중심엔 두 가지 AI 기술이 있습니다. 바로 "딥러닝"과 "강화학습"입니다.

• 딥러닝 (Deep Learning, DL): ‘성과 요인’을 스스로 찾아냅니다

AI는 광고 소재, 유입 시간, 국가, 디바이스, 유저 행동 등 수천 개의 변수를 분석해 어떤 조건이 성과에 영향을 미쳤는지를 자동으로 학습하고 해당 조건을 스스로 찾아냅니다. 예를 들어:

어떤 이미지의 배경 톤이 클릭률에 영향을 줬는지

특정 국가에서는 어떤 문구의 전환율이 높았는지

낮 12시-3시에 유입된 유저의 유지율이 다른지

이처럼 실무자가 놓치기 쉬운 변수 간의 상관관계를 AI가 대신 분석해 줍니다.

• 강화학습 (Reinforcement Learning, RL): 실험하면서 전략을 훈련합니다

딥러닝이 과거 데이터를 기반으로 한다면, 강화학습은 실시간으로 실험을 반복하면서 최적화된 전략을 훈련/학습합니다. AI는 수많은 타겟과 소재 조합을 반복 실험하며, 그 결과를 바탕으로 전략을 조정합니다. 광고가 집행되는 동안에도 성과를 계속 개선해 나갈 수 있는 이유입니다.

ℹ️ 자동화의 핵심은 '데이터 연결'에 있다

AI가 제대로 작동하려면, 정확하고 구조화된 마케팅 데이터가 필수입니다. 게임 실무자가 자주 사용하는 대표적인 마케팅 데이터 활용 도구들을 예로 들면 다음과 같습니다.

Appsflyer/Adjust: 유입 경로와 과금 이력 수집 (예. Google Ads에서 유입된 유저가 3일 이내 결제하지 않음)

Amplitude: 이탈 구간 분석 (예. 이탈한 유저가 튜토리얼 직후 이탈했음)

Braze: 조건별 맞춤 메시지 자동 발송 (예. 이탈 유저에게 자동으로 ‘초보자 가이드’ 메시지 발송)

이 데이터들이 잘 연결되면 광고 → 행동 분석 → 메시지 대응까지의 자동화 루프가 완성됩니다.

ℹ️ AI 마케팅 자동화: 비용 효율의 혁신

구조화된 마케팅 데이터를 활용하는 AI 기반 게임 마케팅 자동화를 단순히 "게임 사업의 운영 부담을 덜어준다"는 말로 설명하기에는 부족한 점이 있습니다. 실제로 AI 기반 전략이 마케팅 성과 자체를 얼마나 바꿔놓는지를 보여주는 지점은 따로 있습니다. 바로 "동일한 예산으로 더 나은 결과를 내는 구조", 즉 비용 효율성의 재설계입니다.

이제는 광고 예산이 많이 들지 않는다고 해서 불리한 싸움을 하는 시대가 아닙니다. 같은 예산이라도 AI를 활용한 정밀 조정과 실시간 최적화를 한다면, 더 많은 고가치 유저를 유치하고, 이탈도 줄이며, 마케터는 반복 업무에서 벗어날 수 있습니다.

AI 기반 운영전략이 게임 마케팅의 비용 효율성을 높이는 방식은 다음과 같습니다.

(1) 광고 예산의 자동 최적화
AI는 실시간 캠페인 데이터를 분석해, 성과가 좋은 채널과 타겟에 예산을 집중 배분합니다. 성과가 낮은 광고는 자동 중단하거나 축소해, 불필요한 광고비 낭비를 줄입니다. 마케터는 더 이상 "광고 예산을 어디에 쓰는 게 맞는지"를 감으로 판단하지 않아도 됩니다.

(2) 광고 소재 자동 생성 및 테스트
이미지는 어떤 톤이 좋을까? 문구는 '이벤트 강조'냐 '스토리 강조'냐? 이제는 AI가 자동으로 소재를 여러 가지 조합해 만들고, 실시간으로 테스트합니다. 성과가 좋은 소재만 집중 운영해 테스트 비용과 반복 제작 리소스를 줄입니다.

(3) 마케팅 자동화로 인력 리소스 재배치
타겟 설정, 리타겟팅, 성과 분석, 메시지 발송… 이 반복 작업들을 AI가 대신하면서, 마케터는 전략 수립과 기획에 집중할 수 있게 됩니다.

(4) 초개인화 타겟팅으로 전환율 극대화
이제는 '20대 여성' 같은 인구통계 기반 타겟팅보다, "지난 7일 간 3회 이상 로그인하고 튜토리얼을 완료한 소과금 유저"처럼 행동 기반 세그먼트를 실시간으로 자동 생성해 타겟팅합니다. 광고 효율은 높아지고, 유저당 획득 비용은 줄어듭니다.

(5) 성과 기반 타겟팅(nCPI)으로 고가치 유저 집중
단순 설치 중심의 CPI를 넘어, 결제, 장기 이용, 친구 초대 등의 행동을 예측해 고가치 유저를 집중 공략합니다. AI는 유저의 LTV(생애 가치)를 기반으로 타겟팅 전략을 재설계합니다.

(6) 실시간 리타겟팅으로 이탈 방지
이탈 조짐이 보이는 유저에게는 즉시 맞춤형 메시지를, 결제 전 망설이는 유저에겐 마지막 오퍼를 보내주는 방식으로 실시간 대응이 가능해집니다. 그 결과, 복귀율과 전환율이 함께 상승합니다.

ℹ️ 이제는 전략도, 실행도 AI가 움직인다

AI 기반 마케팅 자동화는 단순한 운영 효율화를 넘어, 마케팅 성과 자체를 재설계하는 혁신적인 도구입니다. 게임 사업 실무 담당자들이 반복적인 작업에서 벗어나 본연의 업무와 전략적 판단에 집중할 수 있게 해줍니다. 이는 게임 마케팅의 새로운 패러다임을 제시하며, 더 스마트하고 효율적인 게임 운영을 가능하게 합니다.

ℹ️ 실무자의 역할이 더 중요한 이유

이처럼 AI가 실행을 대신해 줄수록, '무엇을 자동화할 것인가'에 대한 전략적 판단은 더 중요해집니다.

어떤 KPI를 기준으로 자동화할 것인지

어떤 상황에서 수동 개입이 필요한지

어떤 시점에 자동화 로직을 업데이트할지

AI는 손이 아니라 머리를 위한 도구이고, 방향은 여전히 실무자가 정합니다.

ℹ️그리고, '유저가 들어온 이후'...?

광고만 잘 돌린다고 끝이 아닙니다. 더 중요한 과제는 우리 게임을 '떠나지 않게 하는 일', 즉 유저 이탈을 막고, 복귀를 유도하는 것이죠. 이제 이야기의 흐름은 자연스럽게 CRM 자동화로 이어집니다.

ℹ️ "보상은 줬는데, 왜 이탈했을까?"

"어제보다 또 3% 감소... 복귀 유저 프로모션이라도 돌려야 하나..."

게임 사업 실무자에게는 아침마다 DAU 리포트를 열어본 후 나오는 익숙한 멘트일 것입니다.

문제는 대부분의 이탈이 ‘벌어진 후에야’ 발견된다는 것입니다. 이미 유저는 나갔고, 사업팀은 뒷수습에 바쁩니다. 하지만 지금, AI 기반 CRM 시스템으로 이 흐름이 바뀌고 있습니다.

예를 들어, 다수의 장기 라이브 게임을 보유한 넥슨의 경우, 그만큼 세그먼트도 다양하고, 타겟도 많습니다. 과거에는 복귀 유저에게 일일이 캠페인을 설계하고, 시기를 맞추는 어려움이 있었습니다. 그래서 그들은 AI 기반 CRM 자동화를 도입했습니다. 시작은 단순했습니다.

결제 감소, 접속 간격 확대 등 이탈 징후 자동 감지

유저 등급별 (무과금/소과금/VIP) 맞춤 메시지 자동 생성

"복귀하면 한정 캐릭터 지급" 등 복귀 유저 대상 프로모션 메시지 자동 발송

즉, AI가 ‘보낼 타이밍’과 ‘내용’을 알아서 판단해 줬고, 결과는 복귀율 2배 이상이였습니다. 덧붙여 "이제 수작업으로 메시지를 만들 필요가 없다"는 실무자의 말은 인상적이였습니다. (출처: 넥슨 게임 운영 솔루션 GameScale 소개, 2023)

즉, 이제 CRM은 단순히 메시지를 보내는 툴이 아니라, "누가 곧 이탈할지", "어떤 메시지에 반응할지", "어떤 보상이 유효할지"를 AI가 먼저 판단해 주는 시스템으로 진화했습니다.

ℹ️ AI CRM은 어떻게 작동할까?

AI 기반 CRM 자동화는 크게 세 가지 흐름으로 작동합니다.

① 예측: "이 유저가 3일 안에 떠날 확률은 87%"

② 자동화: 과금 이력/취향/레벨 기반 맞춤형 메시지 구성 및 발송

③ 실험과 최적화: 시간대·채널별 반응률 실시간 분석, 성과 높은 방식 자동 확대

예전에는 사람이 일일이 타겟을 뽑고, 메시지를 쓰고, 실험도 수동으로 했습니다. 지금은 이 모든 흐름을 AI가 자동 반복하며 성과를 높입니다.

ℹ️ 소규모 스튜디오도 가능하다 - AI CRM의 확산

AI 기반 CRM 시스템은 더 이상 대형 게임사들만의 전유물이 아닙니다. 이제는 SaaS 기반의 도구들이 소규모 스튜디오의 손쉬운 접근을 돕고 있습니다. Meta Advantage+, Mailchimp, Google Smart Bidding과 같은 도구들은 낮은 초기 비용으로도 고도화된 자동화를 가능하게 합니다. 이로 인해, 단 한 명의 인력만으로도 DAU 하락에 신속히 대응하고, 보상 자동화를 운영할 수 있는 시대가 도래했습니다.