**요약** 전략이 단순한 양보다 더 중요하다. 생성형 AI는 무분별한 콘텐츠 생산을 가속화하기보다는 집중을 정제하고 캠페인 기반을 강화하는 데 활용되어야 한다. 구매자들은 정보 과부하에 직면해 있다. 대량 메시지는 무시될 때가 많지만, 관련성과 명료성은 포화된 시장에서 관심을 끈다. 지능이 영향력을 강화한다. AI를 활용한 연구, 세분화, 계획 수립은 공감과 전환을 이끌어내고 의미 있는 비즈니스 성과를 창출하는 캠페인을 만든다. 생성형 AI는 커지고 있는 마케팅 문제인 과도한 양을 확대하고 있다. 일반적으로 “스프레이 앤 프레이(뿌리고 기도하라)” 또는 “벽에 스파게티 던지기”로 묘사되는 이 방식은 많은 마케팅 팀이 활동량에 치중하는 대신 전략적 계획 대신 업무 자체에 집중하는 경향이 있다. ChatGPT와 Claude와 같은 도구들은 반복 작업의 자동화와 전략 개발 시간 확보를 위해 도입되었지만, 실무에서는 많은 조직이 AI를 이미 혼란스러운 워크플로우에 얹어 복잡함을 가중시키고 있다. Statista의 자료에 따르면 2025년까지 매일 약 3760억 개의 메시지가 전달되고, 2026년에는 3920억 개를 넘을 것으로 예상된다. B2B 구매자의 거의 절반이 연구 단계에서 콘텐츠에 대한 의존도가 높아지고 있지만, 양에 압도당하는 느낌을 받고 있다. 정보 과부하와 콘텐츠 포화는 오늘날의 핵심 마케팅 과제이며, 청중은 “콘텐츠로 넘쳐나지만 명확성은 부족하다”는 평가를 받고 있다. 양은 늘었지만, 효과는 그렇지 않다. --- ### 잡음이 줄어들고 있다 메시지의 급증으로 인해 많은 구매자들이 관심을 잃고 있다. 연구에 따르면, 61%의 B2B 구매자는 과도하거나 관련성이 떨어지는 메시지로 인해 마케팅 커뮤니케이션 구독을 취소하며, 41%는 혼란스러운 구매 과정 때문에 공급업체와의 연계를 중단한다. McKinsey는 95% 이상의 B2B 구매자가 대부분의 마케팅 콘텐츠를 무시한다며, 브랜드 중심 메시지의 비효율성을 드러내고 있다. 이처럼 AI 기반 마케팅의 모순은 명확하다: 조직은 더 빠르고 저렴하게 더 많은 콘텐츠를 생산할 수 있지만, 이를 채널에 물량공세로 쏟아붓는 방식은 참여도를 떨어뜨리고 있다. --- ### 마케팅 기본으로 돌아가기 마케팅은 본질적으로 목표 고객에게 가치를 창출하고 상품 또는 서비스 구매를 통해 교환을 가능하게 하는 체계적인 과정이다. 이는 제품과 고객의 공명을 자연스럽게 유도하여 구매 결정을 유도하는 것이 목표이다. 이 정의에 포함되지 않는 것들은 무엇일까?양적 지표, 콘텐츠 캘린더 채우기라는 활동, 또는 접점이 많을수록 수익이 늘어난다는 가정이다. 생성형 AI는 마케터들이 더 많은 일을 하도록 돕는 것이 아니라, 더 잘하게 하는 것에 초점이 있다. 이 차별점이 매우 중요하다. --- ### 활동 중심에서 지능 중심의 마케팅으로 생성형 AI는 전통적인 캠페인 계획 방식을 뒤집어, 전술 중심에서 인사이트 중심으로 변화를 촉진한다. | 전략 영역 | AI 지원 방안 | |--------------|------------------------| | 캠페인 계획 사고방식 | “무엇을, 어떤 채널로?” 대신 “누구를 타깃으로 하고, 그들의 동기는 무엇인가?”로 전환 | | 타깃 시장 정의 | 우선순위 세그먼트 파악, 구매 위원회 구조 분석, 의사결정 유도 요인 명확화 등 풍부한 데이터 분석을 통한 항상 켜진 파트너 역할 | | 구매자 페르소나 개발 | 인구통계, 회사 특성, 심리적 특성, 이의제기 등을 결합하여 세그먼트별로 정밀하게 고객 프로필 제작 | | 시장 진입 전략 계획 | 고객과 경쟁사 인사이트를 실행 가능한 단계별 캠페인으로 전환하고, 예산 배분과 성과 지표를 세워 추정이 아닌 인텔리전스로 추진 | 가치의 핵심은 더 많은 정보를 생산하는 것이 아니라, 마케터들이 더 나은 전략적 질문을 할 수 있도록 하는 것이다. --- ### 마케팅 AI의 실용적 전환 새로운 서비스를 출시하는 마케팅 팀이 전통적으로는 정해진 콘텐츠(예: 블로그 포스트 10개, 6단계 이메일 시퀀스, 매일 SNS 게시물)를 생산하는 것으로 시작한다면, 인텔리전스 중심 접근법은 “우리는 누구에게 도달하고 있는가?

그들을 잠 못 들게 하는 문제는 무엇인가?경쟁사와 차별화되는 점은 무엇인가?”라는 질문으로 전환한다. 첫 번째 방식은 콘텐츠를 만들어내는 것, 두 번째 방식은 관련성을 만들어내는 것에 초점이 있다. AI는 두 경우 모두 도울 수 있지만, 결국 의미 있는 비즈니스 성과를 이끄는 것은 후자다. 95%의 콘텐츠가 무시되고 있는 현실에서, 핵심은 더 많은 콘텐츠가 아니라, 구매자의 실제 상황을 깊이 이해하여 관심을 끄는 콘텐츠를 만드는 것이다. --- ### 인텔리전스 기반 마케팅으로의 전환 양을 줄이고 인텔리전스 중심 접근법으로 나아가는 마케팅 리더들은 다음 세 가지 원칙을 따라야 한다: 1. **생산보다 연구로 시작하라:** AI를 활용해 캠페인 자료를 만들기 전에 고객 통찰을 심화시킨다. 타깃과 동기를 미리 정의하는 것이 캠페인 효과를 높인다. 2. **성과를 측정하라, 산출물을 넘어:** 이메일 발송 수나 게시물 수가 아닌, 유의미한 비즈니스 지표인 유효 고객 수, 전환율, 고객 확보 비용 등을 추적한다. AI는 마케팅 노력과 수익 연결 고리를 지원한다. 3. **AI를 콘텐츠 생산공장이 아닌 사고 파트너로 대하라:** 생성형 AI의 가장 큰 강점은 고객 필요와 동기를 명확히 파악하는 것이지, 단순히 콘텐츠를 빠르게 만드는 것이 아니다. --- ### 마케팅, 마테크, AI의 미래 방향 마케팅 기술과 AI는 계속 발전하겠지만, 핵심 원칙은 변하지 않는다. 고객을 깊이 이해하고, 가치를 명확하게 전달하며, 관심을 끌어내는 것이 중요하다. 생성형 AI는 강력한 도구를 제공하지만, 여기서 핵심 질문은 이 도구들이 전략적 사고를 확대하는지, 아니면 단순히 잡음을 가속화하는지에 달려 있다. --- ### 학습 기회 구매자들이 과도한 잡음을 무시하는 것은 이미 그들의 선호를 분명히 보여줬다. 마케터들은 이에 맞춰 적응해야 한다.