2026을 결정짓는 ‘성장 체질’–AI 시대의 마케팅①
AI 마케팅 플레이북: 잘나가는 브랜드의 성장 스토리 #1
[AI 마케팅 플레이북: 잘나가는 브랜드의 성장 스토리] 시리즈는:
2026년 마케팅 전략의 핵심이 되는 ‘AI 기반 운영 역량’을 실제 성장 기업들의 사례로 풀어내는 연재입니다.
모두가 AI를 이야기하는 시대, 마케터는 무엇을 먼저 이해해야 할까요? 답이 보이지 않을 때 가장 확실한 방법은 이미 성과를 내고 있는 브랜드들을 관찰하는 일입니다. 시리즈에 소개될 성장 브랜드들의 선택과 실행 방식을 함께 살펴보며, 내년 매출 전략을 세우는 데 필요한 기준점을 얻어가시길 바랍니다. (>> 연재 목록 확인하기)
시리즈의 시작을 여는 이번 1편에서는,
AI를 단순히 ‘쓰는’ 것이 아니라 ‘전환의 무기’로 활용한 기업들의 공통 전략을 짚어보겠습니다.
디지털 마케팅 14년 차의 고백: 성장하는 브랜드의 비밀
새삼 간편해진 AI 광고 세팅에 놀라는 요즘입니다. 14년 동안 디지털 마케팅 업계를 지켜오며, 클릭 배너와 검색 광고의 시대를 지나 머신러닝이 막 도입되던 시기에도 그 성능에 놀랐던 기억이 있습니다. 그런데 지금의 변화 속도는 그때와는 차원이 다른 보법입니다. 어느새 이 변화조차 자연스러운 ‘일상’이 되어버렸죠. AI 등장 이후 디지털 트랜스포메이션은 더 이상 혁신이 아니라 기본값입니다.
요즘 경기가 특히 어렵다고 하지만, 사실 마케팅 솔루션이 급변해 온 지난 10여 년 동안 경제적 압박은 늘 존재했습니다. 그 위기 속에서도 꾸준히 성장을 만들어내는 기업들은 늘 있었습니다. 업계에서 여러 비즈니스와 협업하며 관찰한 결과, 성공한 기업들에게 보이는 한 가지 공통점이 있습니다.
변화에 대한 유연성
빠르게 변하는 환경을 조직적으로 받아들이고 실행하는 기업들이 결국 시장을 이끌어 왔습니다.
그리고 지금 그 변화의 중심에는 AI가 있습니다. 흔히 AI를 단순한 ‘효율화 도구’로 보지만, 경험상 AI는 이제 업무 효율을 넘어 기업의 성패를 가르는 변곡점이 되고 있습니다. 오늘은 이 변화의 흐름 위에 가장 먼저 올라탄 기업들이 AI를 어떻게 활용하고 있는지, 어떤 선택으로 성장 체질을 만들어냈는지 관찰 일지를 공유하려 합니다.
성공하는 브랜드들은 AI를 단순히 ‘도입’하지 않습니다. AI를 전략적 전환의 기회, 특히 비즈니스 모델과 조직 혁신을 이끄는 성장 동력으로 삼고 있습니다. 이 글에서는 그 동력이 어떻게 마케팅 성과로 연결되는지 살펴보겠습니다.
성장 동력 1: AI 기반 비즈니스 모델 구축
헤어 전문 기업 와이어트는 연간 매출 성장률 +238%, 국내 샴푸 시장 점유율 2위(2024년 기준)를 기록하고 있습니다. 대표 브랜드인 어노브와 닥터포헤어는 신제품이 나올 때마다 주요 플랫폼 상위권에 빠르게 안착하는데요, 이를 이해하려면 와이어트의 비즈니스 모델부터 살펴봐야 합니다.
와이어트의 성장 기반은 크게 세 가지입니다.
13년간 축적된 온·오프라인 고객 데이터
이를 분석하는 자체 AI 솔루션
데이터–제품–마케팅을 하나로 연결한 실행 구조
와이어트의 성장은 오프라인 헤어케어랩에서 축적된 고객 데이터에서 출발합니다. 단순한 두피 상태 기록이 아니라, 이 데이터를 AI로 분석해 제품 개발과 서비스 기획에 직접 연결해온 구조 덕분입니다.
“최근 출시된 정수리 케어 제품 또한 “정수리 볼륨 고민이 가장 큰 스트레스 요인”이라는 고객 데이터를 바탕으로 기획된 사례입니다.
AI가 단순 진단을 넘어 “무엇을 먼저 해결해야 하는지”를 알려주는 역할을 하는 셈이죠.”
– 류주혜 데이터 마케팅 팀장, 와이어트
마케팅 관점에서도 리뷰 데이터를 분석하는 자체 AI 솔루션을 활용해 고객이 반응하는 지점과 니즈를 찾아내고, 이를 콘텐츠 전략에 반영합니다. 이렇게 제품 개발과 마케팅 전반에 AI가 체화된 기업은 광고 운영에서도 자연스럽게 자동화 솔루션을 성과로 연결합니다.
“어드밴티지+ 솔루션을 비롯한 AI 타기팅으로 간소화된 캠페인 구조를 운영하고, 최근 업데이트된 ‘광고 최적화 지수’는 계정 건강 상태를 가늠하는 핵심 기준으로 삼고 있습니다. 이때 제안되는 추천 사항은 내부 데이터 인사이트와 함께 검토하며 빠르게 실행하고 있고요.
이미 AI 기반 의사결정 구조가 잡혀 있는 만큼, 메타의 자동화 기능들도 ‘완전히 새로운 실험’이 아니라 기존 체계 안에서 빠르게 테스트하고 흡수하는 형태로 작동하는 거죠.”
– 김민경 데이터 마케팅 과장, 와이어트
AI 자동화를 통해 확보한 리소스는 다시 제품·브랜딩·크리에이티브 강화에 투입되고, 이렇게 정교해진 메시지와 제품은 국내를 넘어 해외 시장 성장으로 이어지고 있습니다. AI를 비즈니스 중심에 둔 기업이 어떤 성장 구조를 만드는지 보여주는 사례입니다.
출처: Meta 퍼포먼스 토크와이어트가 AI 마케팅 전환기에 어떻게 대응하고 있는지, 메타 솔루션을 실제 업무에서 어떻게 활용하고 있는지, 퍼포먼스 토크에서 더 자세히 확인할 수 있어요.
성장 동력 2: AI 도입을 위한 조직 혁신
AI 솔루션은 기능 자체는 간편하지만, 막상 조직 안으로 들여오는 과정이 늘 간단하지는 않습니다.
자동화가 운영 방식 전반을 바꾸기 때문에, 기존에 부서별로 나뉘어 있던 역할과 KPI가 충돌하거나 애매해지는 지점들이 생기기 때문이죠. 그럼에도 AI 활용 역량이 기업 경쟁력을 좌우하는 시대에, 마냥 손 놓고 있을 수도 없습니다. 이에 AI 자동화를 제대로 활용할 수 있는 구조로 조직 자체를 재정비하는 기업들이 빠르게 늘고 있습니다.
<연 매출 2배 성장, 바이젝의 일당백 마케팅>
짐웨어 브랜드 ‘바이젝’은 퍼포먼스 마케팅에 직접 관여하는 인원이 단 2명입니다. 마케팅 리드 1명이 계정 운영 전반을 맡고, 디자이너 1명이 소재 제작을 지원하며, 나머지 마케팅 인력은 모두 콘텐츠 개발에 집중하는 구조죠. 특히 크리에이터 발굴과 장기 협업을 바탕으로 콘텐츠 역량을 강화하며 연 매출 2배 성장을 만들어냈습니다.
처음부터 이런 구조였던 것은 아닙니다. 캠페인을 세분화해 여러 인력이 실시간으로 성과를 들여다보던 시기도 있었죠. 하지만 수시로 캠페인 세팅을 바꿔도 성과가 개선되지 않는 시점이 오면, 고민이 깊어질 수밖에 없습니다. AI 자동화는 날로 발전하는데 운영 리소스가 묶여 있으니, 정작 콘텐츠 경쟁력을 강화할 여력이 줄어들고 시장의 성장 속도를 따라가기가 점점 더 어려워지는 거죠. 이때 바이젝은 운영 방식을 과감히 전환했습니다.
단순한 캠페인 구조로 타기팅을 AI에게 위임하고
사람의 시간과 역량은 브랜드 메시지가 담긴 콘텐츠 제작에 집중하기 시작했습니다.
그 결과 광고 최적화 지수는 평균 90점 이상을 꾸준히 유지했고, 추천 사항을 빠르게 적용하며 광고 효율도 안정적으로 개선됐습니다. 운영에 쓰이던 시간을 콘텐츠로 돌리자 ‘히어로 콘텐츠’의 발행 비중이 자연스럽게 높아졌고, 매출 성장세 역시 이를 따라가기 시작했습니다. 브랜드를 성장시키는 힘은 결국 콘텐츠라는 것이 확인된 순간이었죠.
“AI 자동화 덕분에 운영 부담이 줄고 보니, 예전에 캠페인을 쪼개 운영하던 때는 성과가 안 나오면 ‘머신러닝이 안 받쳐준다’고 변명하기 좋은 구조였다는 생각이 들어요. 운영 자동화를 도입하고부터 새삼 콘텐츠와 메시지의 힘을 실감합니다. 크리에이터 협업과 히어로 콘텐츠 제작에 주력하면서부터, 우리 브랜드의 진정성을 높이는 게 매출 성장과 직결될 거라는 확신이 생겼어요.”
– 이상현 마케팅 전략 팀장, 바이젝
<수십 개 브랜드의 성장률을 끌어올린 일원화 조직, 아이리스브라이트>
다수의 브랜드를 운영하는 기업은 팀원마다 각자 캠페인을 만들고 성과를 맞추는 구조로 흩어지기 쉽습니다. AI 자동화의 효율을 높이려면 캠페인 구조부터 KPI까지 하나의 기준으로 정리되어야 하지만, 운영 인원이 많은 경우 바로 도입하기 어려운 부분이기도 하죠.
글로벌 브랜드 하우스 아이리스브라이트는 이 문제를 조직 혁신으로 극복했습니다. 다양한 카테고리의 브랜드를 운영하면서도 연 성장률 150%를 기록하고 있는 기업이죠.
[혁신 과정] 흩어진 운영 → 기준의 일원화 → 성과가 ‘붙기 시작하는’ 조직
아이리스브라이트는 브랜드 수가 늘어날수록 운영 방식이 복잡해졌지만, 오히려 모든 브랜드를 하나의 기준 아래 놓는 구조적 전환을 선택했습니다.
브랜드마다 다르게 운영되던 캠페인을 ‘광고 최적화 지수’로 단일화하고
전 브랜드 성과를 통합 관리하는 전담 조직을 배치
이 기준이 잡히자, 변화는 빠르게 나타났습니다.
브랜드 간 성과 비교 가능
캠페인 개선 방향과 우선순위 정립
메타 추천 사항을 전 브랜드로 빠르게 확산 적용
특히 어드밴티지+ 판매 캠페인과 크리에이티브 도입 후 약 60%의 성과 개선을 이루며 구조 전환의 효과가 분명하게 드러났습니다.
“저희 팀은 브랜드 매출 증대, 신규 고객 유치, 운영 최적화까지 전반적인 지표 향상을 목표로, 최적화 지수를 기준으로 삼아 일관된 방향에서 추천 사항을 적용해 왔습니다. 광고 최적화 지수를 참고하기 전에는 브랜드마다 운영 방식이 달라 무엇을 먼저 개선해야 하는지 논의조차 쉽지 않았는데, 기준이 하나로 정리되니 성과 비교도 가능해지고 개선 포인트도 훨씬 명확해졌어요.
점수 자체가 목적은 아닙니다. 실행 과정에서 실제 운영의 부족한 부분을 직접 발견하고 바로잡는 경험이 팀의 역량을 가장 크게 끌어올렸다고 생각합니다. 새로운 추천 사항이 뜨면 팀원들이 먼저 정보를 공유할 정도로 팀 전체가 하나의 구조처럼 움직이기 시작했어요.”
– 전찬호 마케팅 팀장, 아이리스브라이트
아이리스브라이트의 사례는, AI 자동화의 성과는 기술 자체가 아니라 이를 흡수할 수 있는 조직의 정렬과 실행력에서 나온다는 사실을 보여줍니다. 준비된 조직만이 AI의 효과를 빠르게 성과로 전환할 수 있습니다.
잠깐! AI 성과의 시작은 ‘데이터 인프라 구축’부터
앞서 여러 성장 기업을 살펴봤지만, AI 자동화가 아무리 뛰어나도, 학습할 신호가 부족하면 성과는 한계에 부딪힙니다. 1st-party 데이터를 안정적으로 확보할 수 있는 인프라 구축은 선택이 아니라 AI 마케팅의 첫 번째 조건입니다.
이 원칙을 가장 명확하게 보여주는 사례가 바로 티오더입니다. 티오더는 고관여 B2B 제품 특성상 ‘고품질 리드 확보’가 핵심 과제였습니다. 하지만 기존 운영 구조에서는 머신러닝이 학습할 신호가 부족해 CAC(Customer Acquisition Cost)가 높고, 오인입률(불량 리드)도 상당했습니다. 이에 자체 CRM과 Meta 전환 API를 연동해 정확한 전환 신호를 확보할 수 있는 데이터 파이프라인을 구축했습니다.
학습에 필요한 시그널이 정교해지자 최적화 품질이 즉시 개선됐고, 결과는 명확했습니다.
오인입률 약 5% 감소
실제 계약 가능성이 높은 리드 비중 상승
계약당 비용 약 34% 개선
좋은 데이터를 쌓기 시작하는 순간, AI는 완전히 다른 성과를 냅니다.
AI와 함께 성장하는 마케팅, 지금이 바로 체질을 바꿀 시점
디지털 마케팅 종사자로서 고백합니다. AI는 이제 ‘편의 기능’을 넘어 기업의 생존 역량입니다.
오늘 살펴본 기업들은 모두 이 현실을 빠르게 받아들였고, 그 선택이 성장의 속도를 바꿨습니다. AI가 일할 수 있는 기반을 먼저 만든 기업만이 결국 성과를 가져갑니다.
오늘의 핵심 포인트
AI 기반 비즈니스 모델은 제품–콘텐츠–마케팅을 하나의 선으로 묶어 성장을 가속한다.
자동화의 힘은 ‘준비된 조직’에서만 극대화된다.
고품질 데이터가 없으면 어떤 AI도 성과를 낼 수 없다.
이 세 가지가 갖춰져야 AI는 효율 도구가 아니라 성장 동력이 됩니다.
다음 편에서는, AI가 만들어준 여유 역량을 어디에 써야 실제 매출이 나는지, 크리에이티브·브랜딩 전략을 중심으로 더 깊이 살펴보겠습니다.
글·노윤채 (Account Manager, Meta)
14년 차 디지털 마케팅 경력.
현재 Meta 아시아 태평양 본부에서 중소기업 광고주들의 비즈니스 성장을 돕고 있음.
Naver Search Marketing Account Manager를 거쳐 NHN Entertainment Ad에서 Team lead로 10년간 근무.
SA, DA, Social Media, App 전반에 걸쳐 퍼포먼스 마케팅 컨설팅 및 운영.
커머스, 패션, 종합몰, 테크, 교육, 여행 등 다양한 버티컬의 기업들과 협업.
해당 글은 Meta for Business와 모비인사이드의 파트너쉽으로 제공되는 기사입니다.
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