AI가 마케팅의 지도를 다시 그리는 방법: 인플루언스 맵의 모든 것

Sai 02 Oct 2025

안녕하세요. 에코 멤버님들 저는 Sai 김진환입니다. 추석 연휴 전 이렇게 글로 찾아뵈었는데요. 이번 긴 연휴가운데 언제나 평안하시고 즐거운 한가위 되시길 바랍니다.

오늘은 구글과 BCG가 함께 발표한 마케팅의 새로운 패러다임에 대해 이야기하려고 합니다. 이것은 단순히 마케팅 트렌드가 아니라, AI 시대에 기업들이 고객과 소통하는 방식의 근본적인 변화를 보여주는 사례입니다. 이 변화를 이해하면 우리가 매일 경험하는 광고와 추천이 왜 그런 방식으로 작동하는지, 그리고 앞으로 어떻게 더 똑똑해질지 알 수 있습니다.

퍼널의 개념을 재정의 해야하는 이유

마케팅에는 오랫동안 "퍼널(funnel)"라는 개념이 있었습니다. 이를 이해하기 위해 실제 깔때기를 떠올려보세요. 위가 넓고 아래가 좁은 형태죠. 마케터들은 소비자의 구매 여정도 이와 같다고 생각했습니다. 맨 위에서는 많은 사람들이 제품을 알게 되고, 중간 단계에서는 일부가 제품을 고려하며, 맨 아래에서는 소수가 실제로 구매한다는 개념입니다.

이 모델은 100년 가까이 유용했습니다. 왜냐하면 소비자들의 선택지가 제한적이었고, 정보를 얻는 경로도 단순했기 때문입니다. TV 광고를 보고, 신문 기사를 읽고, 매장에 가서 구매하는 식의 순차적인 과정이 일반적이었습니다.

하지만 디지털 시대가 이 모든 것을 바꿔놓았습니다. 생각해보세요. 여러분이 최근에 무언가를 구매했을 때를 말이죠. 아마도 유튜브에서 리뷰 영상을 보다가, 인스타그램에서 인플루언서의 추천을 발견하고, 구글에서 가격을 비교하고, 다시 유튜브로 돌아가 다른 리뷰를 보고, 결국 모바일 앱이나 웹사이트에서 주문하지 않으셨나요? 이런 복잡하고 비선형적인 경로는 전통적인 퍼널로는 설명할 수 없습니다.

구글과 BCG의 연구진들은 오늘날 소비자들이 끊임없이 움직이는 상태에 있다고 설명합니다. 마치 여러 개의 공을 동시에 저글링하는 것처럼, 소비자들은 여러 채널과 플랫폼을 넘나들며 정보를 수집하고 결정을 내립니다.

4S 행동: 현대 소비자의 언어

연구진들은 현대 소비자들의 행동을 네 가지 핵심 패턴으로 정리했습니다. 이를 "4S 행동"이라고 부르는데, 스트리밍(Streaming), 스크롤링(Scrolling), 서칭(Searching), 쇼핑(Shopping)입니다.

스트리밍은 유튜브나 넷플릭스 같은 플랫폼에서 동영상 콘텐츠를 시청하는 행동을 말합니다. 여러분이 요리 영상을 보다가 특정 주방 도구에 관심을 갖게 되거나, 뷰티 튜토리얼을 보면서 화장품 브랜드를 발견하는 경우를 생각해보세요. 스트리밍 중에는 여러분의 주의가 콘텐츠에 집중되어 있고, 종종 몇 분 또는 그 이상의 시간을 할애하게 됩니다.

스크롤링은 인스타그램, 페이스북, 틱톡 같은 소셜 미디어에서 피드를 빠르게 훑어보는 행동입니다. 이때는 수많은 콘텐츠를 빠르게 지나치지만, 때때로 무언가가 눈에 띄면 멈춰서 더 자세히 살펴보게 됩니다. 친구가 공유한 제품 후기나 광고가 갑자기 여러분의 관심을 사로잡는 순간 말이죠.

서칭은 구글이나 네이버 같은 검색 엔진에서 능동적으로 정보를 찾는 행동입니다. 이미 특정한 필요나 질문이 있을 때 하는 행동으로, "최고의 무선 이어폰"이나 "강남 맛집 추천" 같은 검색어를 입력합니다. 이 순간 여러분은 명확한 의도를 가지고 있으며, 관련성 높은 정보에 특히 주목하게 됩니다.

쇼핑은 실제로 제품을 탐색하고 구매하는 행동입니다. 이것은 온라인 쇼핑몰을 둘러보는 것일 수도 있고, 실제 매장을 방문하는 것일 수도 있습니다. 최근에는 유튜브의 쇼퍼블 광고처럼 스트리밍 중에 바로 구매할 수 있는 기능도 등장했습니다.

전통적인 퍼널 모델의 가장 큰 문제는 이 네 가지 행동을 각각 다른 단계에 고정시켰다는 것입니다. 예를 들어 스트리밍은 "인지" 단계, 서칭은 "고려" 단계, 쇼핑은 "구매" 단계라고 정해놓은 것이죠. 하지만 실제로는 이 행동들이 구매 여정의 어느 시점에서든 일어날 수 있습니다. 여러분은 이미 제품을 잘 알고 있는 상태에서도 유튜브 리뷰를 볼 수 있고, 막 제품을 알게 된 상태에서도 바로 구매할 수 있습니다.

인플루언스 맵: 새로운 프레임워크

이제 "인플루언스 맵(influence map)"라는 새로운 개념을 살펴보겠습니다. 이것은 퍼널을 대체하는 프레임워크로, 훨씬 더 유연하고 현실적입니다.

인플루언스 맵의 핵심 아이디어는 간단합니다. 고정된 단계들의 순서 대신, 브랜드가 소비자의 결정에 실제로 얼마나 영향을 미칠 수 있는지에 초점을 맞추는 것입니다. 여기서 "영향력"이란 단순히 많은 사람에게 보이는 것이 아니라, 사람들의 생각과 행동을 실제로 변화시킬 수 있는 능력을 의미합니다.

영향력은 세 가지 요소로 결정됩니다. 첫째, 주의력(attention)입니다. 그 순간 소비자가 얼마나 집중하고 있는가 하는 것이죠. 출퇴근 시간에 지하철에서 피곤하게 스마트폰을 보는 것과, 집에서 편안하게 앉아 관심 있는 주제의 영상을 보는 것은 주의력 수준이 완전히 다릅니다.

둘째, 관련성(relevance)입니다. 마케팅 메시지가 소비자가 그 순간 필요로 하는 것과 얼마나 맞아떨어지는가 하는 것입니다. 여러분이 새 노트북을 사려고 한창 고민 중일 때 나타나는 노트북 광고와, 전혀 관심 없을 때 나타나는 같은 광고는 완전히 다른 효과를 냅니다.

셋째, 신뢰(trust)입니다. 소비자가 그 접점이나 플랫폼을 얼마나 믿는가 하는 것이죠. 친한 친구의 추천, 신뢰하는 인플루언서의 리뷰, 공식 제품 페이지, 무작위 배너 광고는 모두 다른 수준의 신뢰를 받습니다.

이 세 가지 요소가 결합되어 영향력을 만들어냅니다. 예를 들어 설명해볼까요. 여러분이 운동을 시작하려고 마음먹고 검색창에 "초보자 운동 루틴"을 입력했다고 가정해봅시다. 이때 나타나는 검색 결과 최상단의 잘 정리된 가이드는 높은 주의력(여러분이 능동적으로 찾고 있음), 높은 관련성(정확히 필요한 정보), 그리고 상당한 신뢰(검색 결과 상위에 있다는 것 자체가 신뢰의 신호)를 모두 갖추고 있습니다. 반면 같은 정보가 무작위로 스크롤 중에 나타났다면 주의력과 관련성이 낮아 영향력도 떨어질 것입니다.

인플루언스 맵은 또한 각 소비자 여정마다 다른 지도를 그립니다. 이것이 퍼널과의 또 다른 중요한 차이점입니다. 깔때기는 모든 사람이 같은 경로를 따른다고 가정하지만, 인플루언스 맵은 사람마다 완전히 다른 여정을 거친다는 것을 인정합니다.

연구는 두 가지 구체적인 예시를 보여줍니다. "충동적 전략가"라고 이름 붙여진 첫 번째 소비자는 디지털에 능숙하고 새로운 음료를 발견하는 것을 즐기는 사람입니다. 이 사람의 여정은 유튜브 광고에서 시작해, 매장의 눈에 띄는 진열대를 발견하고, 온라인에서 제품 리뷰를 검색한 후, 디지털 쿠폰을 사용해 구매하는 것으로 끝납니다. 스트리밍, 쇼핑, 서칭이 복잡하게 얽혀 있는 여정이죠.

"현명한 절약가"라고 불리는 두 번째 소비자는 예산을 중시하며 브랜드에 대한 확신이 없는 사람입니다. 이 사람의 여정은 온라인 검색으로 시작해 여러 옵션을 비교합니다. 그러다 소셜 미디어를 스크롤하던 중 인플루언서의 게시물을 보고 자신의 필요에 맞는 제품을 발견합니다. 흥미를 느낀 그는 "지금 구매하기" 버튼을 눌러 앱에서 바로 구매를 완료합니다. 서칭, 스크롤링, 쇼핑이 빠르게 연결된 여정입니다.

같은 제품 카테고리라도 이 두 사람의 여정은 완전히 다릅니다. 만약 기업이 하나의 퍼널 모델만 따른다면, 이 중 한 사람의 여정은 놓치게 될 것입니다. 하지만 인플루언스 맵을 사용하면 각 여정에 맞는 전략을 설계할 수 있습니다.

도달률의 함정

여기서 중요한 개념 하나를 짚고 넘어가야 합니다. 바로 도달률(reach)과 영향력의 차이입니다.

전통적으로 마케터들은 도달률에 집착해왔습니다. 즉, 얼마나 많은 사람에게 광고가 보였는가를 가장 중요한 지표로 여긴 것이죠. 하지만 보이는 것과 실제로 영향을 미치는 것은 완전히 다른 문제입니다.

구체적인 예를 들어볼까요. 여러분이 소셜 미디어를 빠르게 스크롤하다가 어떤 광고를 0.5초 정도 지나쳤다고 합시다. 다음으로, 유튜브에서 15초짜리 건너뛸 수 없는 광고를 봤습니다. 마지막으로, 관심 있는 주제에 대한 8분짜리 상세한 리뷰 영상을 끝까지 시청했습니다. 전통적인 도달률 측정 방식으로는 이 세 가지가 모두 "도달했다"로 동일하게 기록됩니다. 하지만 실제 영향력은 천지 차이입니다.

첫 번째 경우는 주의력이 거의 없고, 두 번째는 억지로 주의를 끄는 것이며, 세 번째는 자발적이고 깊은 주의가 있는 경우입니다. 인플루언스 맵은 이런 차이를 구분하고, 실제로 영향력이 있는 접점에 자원을 집중하도록 돕습니다.

연구진들은 높은 도달률을 가진 접점이 항상 높은 영향력을 갖는 것은 아니라고 강조합니다. 예를 들어 어떤 광고가 수백만 명에게 노출되었더라도, 대부분의 사람들이 그것을 빠르게 스크롤해서 지나친다면 실제 영향력은 매우 낮을 수 있습니다. 반대로 상대적으로 적은 수의 사람들에게만 노출되었더라도, 그들이 높은 수준의 주의와 관심을 기울였다면 큰 영향력을 가질 수 있습니다.

AI가 게임을 바꾸는 방법

이제 AI가 등장하는 부분입니다. 인플루언스 맵이라는 개념 자체는 좋지만, 실행하기는 매우 어렵습니다. 왜냐하면 각 소비자 여정마다 맞춤형 전략을 만들어야 하는데, 잠재적인 소비자 여정의 수는 수천, 수만 가지가 될 수 있기 때문입니다.

전통적으로 마케팅 팀들은 제한된 자원 때문에 소수의 대표적인 시나리오만 다룰 수 있었습니다. 크리에이티브 제작에는 시간이 오래 걸리고, 각 채널에 맞게 콘텐츠를 조정하는 것은 노동집약적이며, 실시간으로 전략을 조정하는 것은 거의 불가능했습니다.

하지만 AI, 특히 생성형 AI는 이 모든 장벽을 허물고 있습니다. 어떻게 그럴까요? 세 가지 주요 방식으로 설명할 수 있습니다.

첫째, 콘텐츠 생성의 속도와 규모입니다. 초기 도입자들은 생성형 AI를 통해 콘텐츠 제작 속도가 4배, 카피라이팅 속도가 5배 빠라졌다고 보고합니다. 하지만 이것은 단순히 "더 빠르다"는 것 이상의 의미를 갖습니다. 이는 이전에는 불가능했던 수준의 개인화를 가능하게 만듭니다.

예를 들어 여행사를 운영한다고 가정해봅시다. 인플루언스 맵 분석을 통해 주요 고객 여정 중 하나가 여행 블로그에서 시작해 유튜브의 목적지 영상으로 이어지고, 최종적으로 예약 시스템으로 연결된다는 것을 발견했습니다. AI를 활용하면 인기 있는 여행 블로그의 콘텐츠를 분석하고, 그 주제와 목적지에 맞는 유튜브 광고 스크립트를 자동으로 생성할 수 있습니다. 각 블로그 글의 톤과 강조점에 맞춰 맞춤화된 영상 광고를 만들 수 있는 것이죠.

소매업체의 경우는 어떨까요. 소셜 미디어에서 제품을 발견하고 크리에이터의 언박싱 영상을 보다가 제품 페이지로 오는 여정을 파악했다면, 생성형 AI로 크리에이터와 특정 제품을 태그하는 광고 크리에이티브를 만들 수 있습니다. 더 중요한 것은 AI가 처음 소셜 미디어 게시물부터 제품 페이지까지 일관된 메시지를 유지하도록 보장한다는 점입니다. 같은 핵심 기능과 장점을 강조하면서 말이죠.

둘째, 실시간 최적화입니다. AI는 소비자의 행동을 실시간으로 분석하고 그에 따라 전략을 조정할 수 있습니다. 구글의 최신 Gemini 모델들은 Demand Gen이나 Performance Max 같은 도구들을 지원하며, 이들은 매출, 수익, 수익성 같은 비즈니스 결과를 위해 최적화되는 AI 기반 캠페인을 가능하게 합니다.

이것이 의미하는 바를 생각해보세요. 과거에는 캠페인을 시작하면 일정 기간 데이터를 모으고, 분석하고, 조정하는 데 며칠이나 몇 주가 걸렸습니다. 하지만 AI는 초 단위, 분 단위로 무엇이 작동하고 무엇이 작동하지 않는지 학습하고 자동으로 조정할 수 있습니다. 올바른 광고를, 올바른 사람에게, 올바른 장소에서, 올바른 시간에 보여주는 마케터의 궁극적인 꿈에 한 걸음 더 가까워지는 것이죠.

셋째, 자원 배분의 지능화입니다. AI는 어떤 접점이 실제로 가장 높은 영향력을 갖는지 파악하고, 마케팅 예산을 그곳에 집중시킬 수 있습니다. 과거에는 주로 직관이나 과거 데이터에 의존했지만, AI는 수많은 변수를 동시에 고려하고 패턴을 찾아낼 수 있습니다.

실행을 위한 6단계 로드맵

구글은 기업들이 인플루언스 맵을 실제로 활용할 수 있도록 구체적인 6단계 계획을 제시합니다. 이것을 하나씩 살펴보면서 각 단계가 왜 중요한지, 어떻게 실행할 수 있는지 이해해봅시다.

첫 번째 단계는 주요 영향력 경로를 식별하는 것입니다. 고객들이 실제로 어떻게 영향을 받는지 이해해야 합니다. 이를 위해 고객 행동 데이터를 활용합니다. 웹사이트에서의 행동, 소셜 미디어 참여, 산업 트렌드 등을 종합적으로 분석하는 것이죠. 고객들이 스트리밍하고, 스크롤하고, 검색하고, 쇼핑하는 다양한 방식을 살펴보면서 패턴을 찾아야 합니다. 어떤 행동의 조합이 가장 자주 구매로 이어지는지, 어떤 경로가 고객 만족도가 높은지, 어떤 여정이 재구매로 연결되는지 파악하는 것입니다. 온라인과 오프라인 접점을 모두 고려하고, 그들 사이의 연결고리를 찾아내야 합니다. 예를 들어 가장 충성도 높은 고객들이 매장에서 구매한 후 온라인에서 제품에 대한 의견을 표현하는 패턴이 있는지 살펴보는 것입니다.

두 번째 단계는 인플루언스 맵을 만드는 것입니다. 첫 단계에서 파악한 경로들을 바탕으로 고객이 특정 채널을 통해 브랜드와 어떻게 상호작용하는지 보여주는 지도를 만듭니다. 예를 들어 유튜브 쇼퍼블 광고를 통해 쇼핑하는 상당한 고객 기반이 있을 수 있고, 소셜 미디어 게시물을 통해 들어오는 또 다른 집단이 있을 수 있습니다. 사람들이 어떻게 브랜드를 찾아오고 도착한 후 무엇을 하는지 살펴봅니다. 4S 행동에 초점을 맞춰서 말이죠. 고객이 제품과 상호작용하는 주요 방식들을 식별하기 위해 필요한 만큼 많은 지도를 만듭니다. 각 지도는 서로 다른 여정을 보여주며, 스트리밍, 스크롤링, 서칭, 쇼핑이 인지, 고려, 행동 단계에서 각각 어느 정도의 영향력을 갖는지 나타냅니다.

세 번째 단계는 마케팅 계획을 재설계하는 것입니다. 고객들이 취하는 다양한 여정을 명확히 이해했다면, 이제 맞춤형 마케팅 계획을 개발할 수 있습니다. 메시징, 콘텐츠 전략, 예산 배분, 파트너십 등 모든 측면을 고려하여 각 단계에서 고객의 특정 필요와 선호를 다루도록 합니다. 여기서 AI가 시간을 절약해줄 수 있습니다. 예를 들어 유튜브 광고의 크리에이티브를 자동으로 조정하여 스트리밍 중이든 스크롤 중이든, 여정의 어느 단계에 있든 고객에게 어필하도록 만들 수 있습니다.

네 번째 단계는 AI 도입 수준을 평가하는 것입니다. 조직이 AI 도입에 있어 어디쯤 있는지 이해하는 것이 중요합니다. BCG의 2천 명 이상의 마케터를 대상으로 한 연구에 따르면, 기업의 80%가 AI 도입의 초기 단계에 있습니다. 기성 솔루션을 탐색하고, 사용 사례를 채택하고, 일반적으로 여전히 실험하는 단계죠. 한편 20%의 기업은 AI를 워크플로에 통합하고 엔드투엔드 솔루션을 구축하고 있으며, 이들은 동료들보다 60% 높은 매출 성장을 보고합니다. BCG의 벤치마크에 대비해 조직의 현재 AI 역량을 평가함으로써 개선이 필요한 영역과 AI가 비즈니스에 가장 도움이 될 수 있는 부분을 식별할 수 있습니다.

다섯 번째 단계는 AI가 어디서 지원할 수 있는지 파악하는 것입니다. AI가 가장 큰 가치를 추가할 수 있는 곳을 결정하려면, 어디서 가장 볼륨과 속도를 높여야 하는지 생각해봐야 합니다. 인사이트와 측정 영역에서 AI는 방대한 데이터셋을 처리하여 트렌드를 발견하고 실시간으로 의사결정을 최적화할 수 있습니다. 예를 들어 예측 생애가치 같은 지표는 계획과 테스트에 매우 유익합니다. 재구매할 가능성이 높은 고객이나 친구를 추천할 가능성이 높은 고객을 예측하여, 그들에게 집중함으로써 브랜드와 매출 상승을 높일 수 있습니다. 미디어 계획과 실행에서 AI는 실시간 최적화 기능으로 여러 표면에서 작동하여 궁극적인 목표에 더 가까이 다가갈 수 있게 합니다. 크리에이티브 단계에서 AI는 기존 자산을 다른 채널에 맞게 포맷하고, 자르고, 크기를 조정하여 크리에이티브 개발의 속도와 관련성을 높일 수 있습니다. 자막을 추가하고, 비디오를 더빙하고, 심지어 크리에이티브 라이브러리에서 학습하여 완전히 새로운 광고를 생성할 수도 있습니다.

여섯 번째 단계는 AI를 시범 운영할 영향력 경로의 우선순위를 정하는 것입니다. 빠른 결과를 얻으려면 AI 파일럿으로 즉시 혜택을 받을 수 있는 경로와 접점을 결정하고 거기서 시작합니다. AI를 활용하여 마케팅 지출을 가장 효과적인 접점으로 유도하고, 예산이 가장 영향력 있는 채널에 맞춰지도록 합니다. 생성형 AI가 인플루언스 맵 내 위치에 따라 광고 메시지의 일관성을 유지하도록 도우면서, 식별한 핵심 경로에 맞게 메시지를 맞춤화하는 방법을 생각해봅니다. 이러한 집중은 자원을 효과적으로 배분하고, 내부 신뢰를 구축하며, 가장 큰 영향을 이끌어내는 데 도움이 됩니다.

숫자로 보는 영향

이 모든 변화가 실제로 얼마나 의미 있을까요? 연구 결과는 명확한 답을 제시합니다.

AI를 워크플로에 통합하고 엔드투엔드 솔루션을 구축하는 선도적인 20%의 기업들은 그렇지 않은 기업들보다 60% 높은 매출 성장을 보고합니다. 이것은 단순히 더 효율적이거나 비용을 절감하는 수준이 아닙니다. 실질적으로 더 빠르게 성장하고 있다는 의미입니다.

생성형 AI를 초기에 도입한 기업들은 콘텐츠 생성 속도가 4배, 카피라이팅 속도가 5배 빨라졌다고 보고합니다. 이것이 의미하는 바를 생각해보세요. 과거에 한 달이 걸리던 캠페인을 일주일 만에 실행할 수 있다는 뜻입니다. 또는 같은 시간에 다섯 배 많은 맞춤형 버전을 만들 수 있다는 의미이기도 합니다.

그러나 아직 대부분의 기업들은 이 여정의 초기 단계에 있습니다. 80%의 기업이 여전히 실험하고 학습하는 중이라는 것은 두 가지를 의미합니다. 하나는 아직 늦지 않았다는 것이고, 다른 하나는 지금 움직이는 기업들이 상당한 선도자 우위를 가질 수 있다는 것입니다.

소비자 관점에서 본 변화

이제 우리, 즉 소비자 입장에서 이 모든 변화를 생각해봅시다. 이것이 일상생활에서 어떤 의미를 갖는지 말이죠.

긍정적인 측면부터 살펴보면, 우리는 점점 더 관련성 높은 경험을 하게 될 것입니다. 무작위로 던져지는 광고의 홍수 속에서 헤매는 대신, 우리가 실제로 관심 있어 하는 것과 필요로 하는 것에 맞춰진 콘텐츠를 받게 됩니다. 새 노트북을 알아보고 있을 때 유용한 비교 정보가 나타나고, 여행을 계획할 때 관련된 목적지 추천을 받고, 취미 생활을 시작하려 할 때 적절한 가이드를 발견하게 되는 식입니다.

또한 각자의 선호하는 채널과 방식으로 정보를 받을 수 있게 됩니다. 어떤 사람은 유튜브 영상을 선호하고, 다른 사람은 블로그 글을 좋아하고, 또 다른 사람은 소셜 미디어의 짧은 클립을 선호합니다. 인플루언스 맵 접근 방식은 이런 개인차를 인정하고 존중합니다.

하지만 고려해야 할 측면도 있습니다. 이 모든 개인화는 기업들이 우리의 행동을 더욱 세밀하게 추적하고 분석한다는 것을 의미합니다. AI 시스템은 우리가 무엇을 스트리밍하는지, 어떻게 스크롤하는지, 무엇을 검색하는지, 어떻게 쇼핑하는지를 실시간으로 연결하고 학습합니다. 이 데이터들이 결합되어 우리에 대한 매우 상세한 프로필을 만들어냅니다.

개인화의 혜택과 프라이버시 보호 사이의 균형은 앞으로도 계속 중요한 주제가 될 것입니다. 소비자로서 우리는 어떤 데이터가 수집되고 어떻게 사용되는지 알 권리가 있으며, 기업들은 이를 투명하게 공개하고 적절히 보호할 책임이 있습니다.

사고방식의 전환

이 모든 변화의 핵심에는 기술보다 더 근본적인 무언가가 있습니다. 바로 사고방식의 전환입니다.

전통적인 퍼널 모델은 선형적이고 예측 가능한 세상을 가정했습니다. 모든 사람이 같은 단계를 거치고, 각 단계에서 해야 할 일이 명확하다는 믿음이었죠. 이것은 본질적으로 통제와 예측 가능성에 대한 열망을 반영합니다.

인플루언스 맵은 다른 철학을 반영합니다. 복잡성을 단순화하려 하기보다는 포용하는 것이죠. 모든 사람을 하나의 틀에 맞추려 하기보다는 각자의 고유한 여정을 인정합니다. 통제하려 하기보다는 영향을 미치려 합니다.

이것은 AI 도입에 대한 접근 방식에서도 중요합니다. 연구진들은 AI를 오래된 프레임워크 안에서 사용하는 것만으로는 최적의 결과를 얻을 수 없다고 강조합니다. 퍼널 모델을 그대로 유지하면서 AI를 추가하는 것은 마치 말이 끄는 마차에 엔진을 다는 것과 같습니다. 기술적으로는 가능하지만 진정한 잠재력을 발휘하지 못합니다.

진정한 변화는 AI가 가능하게 하는 새로운 방식의 사고를 받아들일 때 일어납니다. 대규모 개인화가 가능하다는 것, 실시간 최적화가 현실이라는 것, 수천 가지의 서로 다른 여정을 동시에 관리할 수 있다는 것을 인정하는 것입니다.

마케팅의 미래, 그리고 우리의 미래

이 모든 논의를 종합해보면, 우리는 마케팅이 근본적으로 재정의되는 시점에 서 있습니다. 지난 100년간 지배해온 퍼널 모델이 더 유연하고 현실적인 영향력 지도로 대체되고 있으며, AI는 이 전환을 가능하게 하는 핵심 기술입니다.

앞으로 10년간의 마케팅은 도달률과 영향력의 복잡한 상호작용을 마스터하는 기업들의 것이 될 것입니다. 단순히 많은 사람에게 보이는 것을 넘어, 올바른 순간에 올바른 방식으로 진정한 영향을 미치는 능력이 성공을 결정할 것입니다.

소비자로서 우리는 더 관련성 높고 유용한 경험을 하게 되겠지만, 동시에 우리의 데이터가 어떻게 사용되는지에 대해 더 깊이 이해하고 관심을 가져야 합니다. 기업들은 개인화의 혜택을 제공하면서도 신뢰와 투명성을 유지해야 하는 과제를 안게 될 것입니다.

이 변화는 이미 시작되었습니다. 여러분이 오늘 경험한 광고와 추천 중 상당수가 이미 이런 새로운 접근 방식의 결과일 수 있습니다. 그리고 기술이 계속 발전하면서 이 경험들은 더욱 정교해지고 개인화될 것입니다.

중요한 것은 이것이 단순히 더 나은 광고에 관한 것이 아니라는 점입니다. 이것은 기업과 고객 사이의 관계가 어떻게 진화하는지, 기술이 어떻게 인간의 경험을 향상시킬 수 있는지, 그리고 복잡성을 관리하면서도 개인의 고유성을 존중하는 시스템을 어떻게 만들 수 있는지에 관한 이야기입니다.

마케팅의 미래는 이미 여기 있습니다. 그것은 똑똑하고, 유연하며, 개인화되어 있습니다. 그리고 AI가 그 중심에 있습니다.

글 출처 - https://www.bcg.com/publications/2025/move-beyond-the-linear-funnel

[저자 관련 정보]
이름 : 김진환
소속: 주식회사 위니브 데이터 Lead - https://weniv.co.kr/
고려대학교 빅데이터사이언스학부 데이터 강의, 경제통계학 박사수료
데이터 분석 강의 문의 및 생성형 AI 강의 문의도 언제든 환영입니다.
문의 : 이메일 주소: happydata1510@gmail.com

[새로운 데이터 커뮤니티 공고]
데이터 분석 및 데이터 업계에 관심있는 분들을 위한 커뮤니티를 만들었습니다. 많은 관심 부탁드립니다.

Dayliter 카카오톡 오픈채팅방