AI 시대, 마케터를 위한 바이브 디자인⑥ -성장전략
* 본 글은 Design with AI - Vibe Designing with AI의 원문 글을 참고하여
* 보다 마케터들에게 2026년의 업무에 도움이 되고자, 마케터 입장에서 작성된 글입니다.
시리즈 6. 바이브-드리븐(Vibe-Driven) 성장 전략
감성을 숫자로 증명하는 교차 활용법
‘사용자의 공감/느낌(Vibe)’을 ‘지표(Metric)’로 바꿔서, 감성을 매출과 성과로 증명하는 전략
앞에서 우리는 바이브 디자인의 개념, 도구, 윤리를 살펴봤는데요.
이제는 한 단계 더 나아가서,
이러한 것을 실제 비즈니스 성과(ROI)와 연결해야 할 필요가 있습니다.
바이브 디자인과 디지털 전략을 함께 쓰는 이유는 간단합니다.
“고객이 느끼는 감정(Vibe)”을 “행동 데이터(Conversion)”와 직접 연결하기 위해서 인 거죠!
(실제 제품/서비스 중심의) 브랜드가 의도한 분위기가
실 매출, 체류 시간, 재방문율에 영향을 주는지
데이터로 확인하고, 계속 고쳐 나가는 과정이 바로 이 전략의 핵심으로
표면적으로 이야기할 수 있습니다.
2026년의 마케터는 AI가 해줄 수 있는 기능을
온전하게 활용하는 - 특히 아이디어와 현업의 경험을 기반으로 하는
생성 능력(Generative) &
분석 능력(Analytical)
을 함께 활용해서,
'감성적인 크리에이티브'와 '숫자'(그리고 매출 이겠죠? - 북극성 지표)로 보는
퍼포먼스 마케팅 사이의 벽을 허물어야 합니다.
그러기 위해서 아래와 같이 단계별로 분리해서 설명해 보도록 하죠!
(1) 감정도 KPI가 될 수 있다 :
감성적 KPI(Emotional KPIs) 설계와 측정
바이브 디자인(Vibe Design)을
디지털 전략에서 제대로 활용하려면,
막연하게 '(고객에게 전달하는 브랜드의) 분위기’를
측정 가능한 지표로 바꿔야 할 겁니다.
1) 감정과 행동의 상관관계 보기
기존에는
클릭률(CTR)
전환율(CVR)
같은 지표에만 주목하고 있었는데요.
이제는 여기에 '감정(Emotion)'관 관련 지표를 더할 수 있어야 할 겁니다.
일예를 들어 본다면,
하나. 감정적 체류 시간(Emotional Dwell Time) : 특정 분위기의 화면이나 콘텐츠를 볼 때 사용자가 얼마나 오래 머무는지를 측정할 수도 있고요
둘. 분위기 일치도(Vibe Match Rate) : “(제품/서비스 중심의 브랜드가) 의도한 바이브(예: 차분함, 활기참)”와 “고객이 실제로 느끼는 감정 반응”이 얼마나 잘 맞는지를
지표로 분리해서 봐야겠지요.
그렇다면, AC - 바이브 디자인과 관련된
'Affective Computing' 기술을 사용한다면,
사용자가 특정 분위기의 콘텐츠에 노출되었을 때
구매 전환
장바구니 유지
재방문율
이 어떻게 달라지는지 패턴을 추적할 수도 있습니다.
(이와 관련된 실험이 실제 AI를 활용해서 추천/센싱 되어 데이터로 쌓는 보고서들을 보았는데요. 국내에서도 이와 유사한 케이스가 공유가 된다면 더욱 좋겠네요)
2) Vibe Design A/B 테스트
이제 A/B 테스트도 바뀌어야 합니다.
버튼 색깔 하나만 바꾸는 테스트가 아니라
“전체적인 분위기” 자체를 비교하는 테스트가 필요합니다.
예를 들어,
생성형 AI를 활용해 같은 제품 페이지를
차분하고 미니멀한 버전
화려하고 역동적인 버전
두 가지로 빠르게 만드는 겁니다.
(물론, 콘텍스트 프롬프트 엔지니어링 기반으로 명확하게 '바이브 코딩'을 활용해야겠지요)
타깃 고객 그룹별로 어떤 분위기가
더 오래 머무르게 하고
더 많이 클릭하게 만들고
실제 구매로 더 잘 이어지는지도 비교 가능합니다.
(최근에 이와 유사한 A/B 테스트를 바이브 코딩으로 시뮬레이션했을 때 나온 결과가 있는데요. 결국 AI가 스스로 인지/판단/의사결정 을 해주기 위해서는 AI가 구체화된 내용을 기반으로 사람의 의사결정을 기반으로 가설 수립이 더욱 필요하다는 것을 경험했습니다)
이렇게 하면
“우리 브랜드에 맞는 감정 톤 앤 매너”를
감이 아니라 '데이터'로 선택할 수 있을 겁니다.
(2) 채널을 가로질러 ‘바이브(Vibe)’를 맞춘다 :
옴니채널 Vibe Sync
온라인·오프라인, 시각·청각을 넘어서
채널 전체에서 일관된 감정 경험을 만드는 것이 중요한 시대가 되었죠?
(2024년 ~ 2025년 그러한 흐름에 AI가 숟가락을 얹었다라고 이야기 될 수 있을 텐데요)
AI는 이 작업을 자동화하고 동기화하는 데 큰 힘이 될 겁니다.
1) 시각과 청각의 감정 동기화
웹사이트나 앱의 비주얼 스타일이 바뀌면,
그에 맞는 배경 음악/사운드도 함께 바뀌어야 합니다.
AI 음악 생성 도구를 활용하면,
비주얼의 무드(Mood)에 맞는
사운드스케이프를 자동으로 만들 수 있습니다.
예를 들어,
“비 오는 날의 차분한 쇼핑몰”이라는 테마를 쓴다면, AI에게 “잔잔한 빗소리 + Lo-fi 음악”을결합한 사운드를 만들게 할 수 있습니다.
이렇게 하면
화면과 음악이 같은 방향으로 감정을 이끌기 때문에
고객의 몰입감이 훨씬 커집니다.
2) 디지털에서 피지컬로, Phygital로 '전이'
온라인에서 쌓인 (고객의) 감정 선호 데이터를
오프라인 매장 환경에도 활용할 수 있습니다.
예를 들어,
고객이 앱에서 ‘활기찬’ 분위기의 콘텐츠를 자주 선택했다면,
그 고객이 매장에 들어왔을 때
디지털 사이니지,
키오스크,
스마트 미러 UI
등이
더 밝은 색감,
경쾌한 문구,
그에 맞는 추천 상품
으로 응대하도록 설계하는 방식일 텐데요.
이렇게 하면 고객은
“온라인에서 느꼈던 브랜드의 느낌”을
오프라인에서도 이어서 경험하게 될 수 있게 됩니다.
(3) 프로세스 혁신 :
‘바이브 코딩’과 전략 기획의 반복 루프
이제 기획자, 디자이너, 개발자, 그리고 AI는
일직선이 아니라 원(One Cycle)을 그리며 일해야 합니다.
1) 기획자가 직접 프로토타입을 만든다 (Vibe Designing)
예전에는
마케터가 기획서를 쓰고
디자이너와 개발자가 이를 해석해 구현했습니다.
이 과정에서 늘 나왔던 말이 있습니다.
“그 느낌이 아닌걸요 …”
이제는 마케터가 바이브 코딩 도구(Lovable, v0 등)를 활용해
(2) https://v0.app/
자신이 원하는
페이지나 인터랙션의 느낌을
직접 간단한 코드·블록으로 구현해 볼 수 있습니다.
(이런 것을 보면, 시간과 기회비용 등을 최대한 축소해서 커뮤니케이션 및 의사결정을 최적화할 수 있죠)
그러면
“이런 느낌으로 해주세요” 대신
실제로 작동하는 화면 예시를 보여 줄 수 있습니다.
이 방식은
커뮤니케이션 오해를 줄이고
개발자는 구조와 성능에 집중하게 만들며
전체 프로젝트 속도를 크게 높입니다.
2) AI를 ‘큐레이터’로 활용해 전략 검증
AI에게는 단지 “시안을 만들어줘”라고만 시키지 말고,
“선택과 평가” 역할도 맡길 수 있습니다.
예를 들어,
'AI가 만든 여러 디자인 시안을 놓고 (아래와 같이) 요청'할 수 있습니다.
“우리 브랜드 가이드라인과 타깃 페르소나를 기준으로 이 디자인들이 얼마나 잘 맞는지 평가해 줘.”
이때 Chain-of-Thought(COT) 프롬프트를 쓰면,
AI가 평가 기준을 단계별로 설명하며
각 시안의 장단점과 적합성을 논리적으로 정리해 줄 수 있습니다.
마케터는 이 결과를 참고해
최종 결정을 더 전략적으로 내릴 수 있습니다.
'지금까지 내용들을 살펴보았을 때 어떤 방향에서 마케터는 바이브 디자인을 현업에서 적용할 수 있을까요?'
** 좀 더 현실적으로 활용할 수 있도록 간략한 체크리스트를 첨부해 봅니다
A. (마케터 실전 체크리스트) 바이브 디자인 × 디지털 전략 교차 활용
(1) KPI 설계
[ ] 감성 지표 도입 – 대시보드에 클릭률뿐 아니라, ‘긍·부정 반응’과 ‘체류 시간’ 사이의 관계를 볼 수 있는 지표를 추가했는가?
(2) 테스트 전략
[ ] Vibe A/B 테스트 – 버튼 하나가 아니라, 분위기가 다른 두 개 이상 시안을 생성형 AI로 만들고, 타깃 그룹별로 테스트해 봤는가?
(3) 초개인화
[ ] 실시간 반응/무드 적응 – 클릭 속도, 이탈 패턴 등을 고객의 심미적(감성적) 신호로 보고, UI 문구나 추천 상품 스타일을 실시간으로 바꾸는 시스템이 있는가?
(4) 협업 프로세스
[ ] 바이브 코딩 활용 – 기획 단계에서 텍스트 설명 대신, AI 코딩 도구로 만든 간단한 프로토타입을 가지고 개발·디자인 팀과 이야기하고 있는가?
(5) 윤리적 필터
[ ] 조작 방지 가이드라인 – 감정 디자인이 고객의 취약성을 이용해 구매를 ‘강요’ 하지 않도록, 다크 패턴을 금지하는 내부 원칙과 검수 절차를 갖췄는가?
B. 마케터 설득 포인트 정리
하나. 전환율의 숨은 열쇠는 ‘감정’이다 - UX 최적화는 이제는 기본입니다.
둘. 진짜 차이는 “나를 이해해 주는 것. 결국엔 느낌과 공감(Vibe)” 에서 생기기 마련입니다.
바이브 디자인은 이 ‘느낌’을 숫자와 매출로 바꾸는 방법입니다.
셋. 속도와 퀄리티를 동시에 잡을 수 있다.
마케터가 직접 ‘바이브 코딩’으로 화면을 보여주면 팀 간 (지속되는, 지체되는) 핑퐁을 줄이고,
결과물 산출 및 출시 속도(Time-to-Market)를 크게 줄일 수 있습니다.
넷. 리스크를 줄이는 실험 도구이나 안전장치입니다.
생성형 AI를 쓰면, 다양한 브랜드 페르소나·톤 앤 매너를 저비용으로 시각화하고 시험해 볼 수 있습니다.
이는 리브랜딩이나 신규 캠페인 때 실패 확률을 줄이는 안전장치가 될 수 있습니다.
지금까지 6번째 이야기까지 - 마케터를 위한 디자인 전략 이야기로
바이브 디자인(Vibe Design) 이야기를 모두 정리해 보았습니다.
지속적으로 변화하는
AI 시대의 마케팅, 그리고 마케팅과 연결된 AI 빌더와 서비스들
또 그 속에서 연결되는 바이브 디자인(Vibe Design) 생태계에서
마케터는 데이터와 고객의 감성과 고객의 발자취(Foot Print)를 가지고
더 나은 고객 경험을 만들어야 하는데요.
AI 덕분에 빠르게 기획하고, 빠르게 실행하고, 더욱 빠르게 의사결정하는
Speed - Scale up - Safety에 기반한 모든 업무가 가능해지는 시대가 왔습니다.
6개의 글을 기반으로 더 나은 바이브(Vibe) 무드(Mood)를 실행하는 한 해가 되었으면 좋겠습니다.
지금까지 작성된 이전 편 내용을 아래와 같이 담아봅니다.
번외 편 이야기 - AI 마케팅, 당신이 놓치고 있는 5가지 진실
5번째 이야기 - 윤리적 리스크와 2026년 전략(신뢰를 쌓고 성장을 이끌 가이드)
4번째 이야기 - 마케터의 미래 역할 제작자에서 전략가로의 변화
3번째 이야기 - 디지털 마케팅의 진화 감성 생성 AI로 설계하는 동적 UX
2번째 이야기 - 고객의 ‘진짜 기분’을 읽는 기술, Affective Computing
1번째 이야기 - 바이브 디자인, 디자인 패러타임의 혁신
✦ 내 글의 AI SEO / AIO / GEO의 퍼포먼스를 링크 하나만으로도 분석한다! ☞ GAEO Analysis
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또 만나요.
박충효 드림
( ͡° ͜ʖ ͡°)
