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AI와 MarTech 기반 그로스해킹 전략: 디지털 개인화부터 고객 경험 관리까지

일반 리포트 2025년 05월 19일
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목차

  1. 요약
  2. 디지털 혁신의 중심, MarTech의 부상
  3. AI 기반 개인화 전략과 자동화
  4. 고객 경험 관리 로드맵 설계
  5. 푸시 알림을 통한 참여 유도 사례
  6. 결론

1. 요약

  • 2025년 5월 기준, AI와 MarTech 기술을 전략적으로 결합한 새로운 그로스해킹 접근 방식이 시장에서 두각을 나타내고 있습니다. 마케팅 기술(MarTech)은 디지털 트랜스포메이션의 거대한 추세 속에서 고객 경험을 향상시키는 주된 도구로 자리잡고 있습니다. 오늘날 기업의 마케팅 전략에서 CDP(고객 데이터 플랫폼)와 DMP(데이터 관리 플랫폼)의 역할이 점점 중요해지고 있으며, 이는 각종 데이터와 고객의 행동 패턴을 분석하여 더 정교한 맞춤형 마케팅을 가능하게 합니다. 특히, 다변화된 고객 요구를 충족시키기 위해 AI 개인화 전략은 필수 요소로 부각되고 있습니다. 예를 들어, AI 기반의 고객 맞춤 추천 시스템은 고객의 구매 이력과 선호도에 기반하여 개인화된 경험을 제공함으로써 소비자의 충성도를 높이고 있습니다.

  • 또한, 고객 여정 지도(customer journey map)는 고객의 브랜드와의 접점을 시각적으로 정리하여, 각 상호작용 단계에서의 고객의 니즈와 감정을 파악하는 데 도움을 줍니다. 이 지도는 고객이 브랜드를 알게 되는 순간부터 제품을 구매하고, 사후 경험까지 이르는 과정을 투명하게 표현합니다. 이를 통해 기업은 고객의 기대에 대한 이해를 깊이 있으며, 고객 경험 개선을 위한 실질적인 기회를 발굴할 수 있습니다.

  • EngageLab의 Smart Push 기능과 같은 최신 푸시 알림 전략은 기술적 우수성을 바탕으로, 소비자의 클릭률을 30% 이상 증가시키는 현실적인 결과를 이끌어내고 있습니다. 이러한 알림은 사용자 행동에 기초하여 배포 시간과 내용을 최적화하여, 상호작용을 극대화하는 데 기여하고 있습니다.

  • 결국, 데이터 기반 의사결정과 반복적 실험(A/B 테스트)을 통해 지속 가능하고 강력한 성장 동력을 갖춘 통합 마케팅 프레임워크가 절실히 요구되고 있습니다. 이러한 프레임워크는 그로스해킹의 핵심 원칙에 충실하며, 기업이 앞으로 마케팅 비용을 절감하고, 효율성을 향상시키는 경로를 창출하는 데 필요한 기초를 제공합니다.

2. 디지털 혁신의 중심, MarTech의 부상

  • 2-1. MarTech 개념과 중요성

  • 마케팅 테크놀로지(MarTech)는 디지털 마케팅의 실행과 관리를 지원하는 기술 및 솔루션의 집합체입니다. 최근 몇 년 간의 급격한 디지털 트랜스포메이션(DX)으로 인해 소비자와 기업의 상호작용 방식이 크게 변화하고 있습니다. 이에 따라 마케팅의 역할도 단순한 프로모션에 그치지 않고, 고객 경험을 정교하게 디자인하고 데이터를 기반으로 접근하는 방향으로 진화하고 있습니다. 이러한 변화의 중심에는 MarTech가 자리 잡고 있으며, 고객의 행동 데이터를 분석하고 이를 통해 맞춤형 경험을 제공하는 역할을 수행하고 있습니다.

  • MarTech는 특히 고객 데이터 플랫폼(CDP)과 데이터 관리 플랫폼(DMP)를 통해 그 중요성이 부각되고 있습니다. CDP는 기업 내부에서 축적된 퍼스트파티 데이터를 통합 및 정제하여 고객에 대한 360도 뷰를 구현할 수 있는 반면, DMP는 주로 서드파티 데이터를 활용하여 고객 세그먼트를 구성하고 타겟팅을 최적화합니다. 이러한 플랫폼들은 단순한 데이터 저장소를 넘어서, 회사의 마케팅 전략을 실질적으로 지원하는 데이터 기반의 인프라로 자리 잡고 있습니다.

  • 2-2. CDP·DMP의 역할

  • 고객 데이터 플랫폼(CDP)은 고객의 웹사이트 방문 기록, 구매 이력, 고객센터 상담 내용 등 다양한 퍼스트파티 데이터를 통합해 '싱글 뷰'를 제공합니다. 이는 고객에 대한 깊은 이해를 가능하게 하고, 이를 통해 맞춤형 마케팅 전략을 수립할 수 있도록 돕습니다. 특히 개인정보 보호 규제가 강화되는 현대 사회에서는 전략적으로 퍼스트파티 데이터를 활용하는 것이 기업의 경쟁력을 결정짓는 중요한 요소가 되고 있습니다.

  • 반면, 데이터 관리 플랫폼(DMP)은 서드파티 데이터를 중심으로 작동하며, 웹상의 익명 사용자 데이터를 수집해 특정 오디언스를 타겟팅합니다. DMP는 쿠키나 소셜 미디어, 외부 플랫폼에서 수집된 데이터를 활용하여, 마케팅 캠페인의 효율성을 높이는 데 기여합니다. 특히 DMP와 CDP를 연계하여 하이브리드 전략을 수립하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 이를 통해 기업은 퍼스트파티 데이터와 서드파티 데이터를 결합하여 보다 정밀한 마케팅 타겟팅을 실현할 수 있습니다.

  • 2-3. DX 범용화와 그로스해킹 시너지

  • 디지털 트랜스포메이션(DX)은 이제 많은 기업들이 지속적으로 추진하고 있는 전략으로 자리잡고 있습니다. 기술의 발전이 가속화됨에 따라, 고객과의 상호작용은 더욱 개인화되고 있으며 브랜드는 이러한 변화를 맞이해 새로운 마케팅 방식을 채택해야 합니다. 여기서 마케팅 테크놀로지의 역할이 더욱 중요해지며, 그로스해킹 전략과 시너지를 이룹니다.

  • 그로스해킹은 데이터 분석과 실험을 통해 빠르게 반복하고, 최적의 마케팅 방법을 찾아내는 접근 방식을 말합니다. 데이터 기반의 의사결정을 바탕으로 한 MarTech는 이러한 그로스해킹 전략을 지원하며, 고객 경험을 극대화할 수 있는 도구로 활용됩니다. 기업들은 클라우드 컴퓨팅 및 AI 기술을 통해 고객 데이터를 실시간으로 분석하고, 이를 즉각적인 마케팅 전략에 반영할 수 있습니다. 이러한 DX의 확산은 기업이 비용을 절감하고 효율성을 높이며 경쟁 우위를 확보하는 데 기여합니다.

3. AI 기반 개인화 전략과 자동화

  • 3-1. AI 맞춤화의 핵심 가치

  • AI 맞춤화는 고객 경험을 개인화하는데 도움을 주는 중요한 요소로 부각되고 있습니다. 이는 고객의 데이터를 분석하여 이전의 구매 행동, 선호도 및 인구 통계적 정보를 기반으로 맞춤형 경험을 제공함으로써 실현됩니다. 예를 들어, AI는 고객의 과거 행동 패턴을 학습하여 보다 정확한 제품 추천이나 맞춤형 광고 배치가 가능하게 됩니다. Gartner의 연구에 따르면, 고객이 개인화된 경험을 받을 때 고객 충성도가 80% 이상 증가하는 것으로 나타났습니다. 이처럼 고객 맞춤화는 단순히 판매를 촉진하는 것을 넘어, 지속적인 고객 관계를 구축하는 데 기여합니다.

  • 3-2. 비즈니스 AI 도입 사례

  • 최근 여러 기업들이 AI 기반의 개인화 전략을 성공적으로 도입하여 효율성을 극대화하고 있습니다. 예를 들어, 온라인 펫푸드 쇼핑몰인 펫스 델리는 AI를 활용하여 고객의 구매 이력을 분석하고 적시에 맞춤형 프로모션을 제공함으로써 전환율을 51% 증가시켰습니다. 다른 사례로는 고품질 러그를 판매하는 온라인 소매업체 러거블이 있습니다. 이 회사는 AI 기반 개인화 플랫폼을 통해 고객 행동을 실시간으로 분석하여 적시의 맞춤형 콘텐츠 및 프로모션을 제공하여, 클릭률을 무려 600% 향상시켰습니다. 이러한 사례는 기업들이 AI를 통해 비즈니스 경쟁력을 강화할 수 있는 기회를 보여줍니다.

  • 3-3. 고객 지원 챗봇 활용법

  • AI 챗봇은 고객 지원 자동화의 중요한 도구로 자리잡고 있습니다. 고객들은 대기 시간 없이 즉시 답변을 받을 수 있는 서비스를 선호하고 있으며, AI 챗봇은 이러한 요구를 충족시킵니다. Morning Consult의 연구에 따르면, 소비자 중 67%가 AI 챗봇을 사용한 경험이 있으며, 이들 중 42%는 이를 편리하다고 느꼈습니다. 챗봇은 고객 질문에 즉각 대응할 뿐 아니라, 반복적인 문의를 효율적으로 처리하여 인적 자원의 부담을 줄여주고, 이를 통해 기업은 고객 관리에 더욱 집중할 수 있게 도와줍니다. 챗봇 설치 또한 다양한 소프트웨어 플랫폼에서 비교적 간편하게 진행할 수 있어 기업의 고객 서비스 품질 향상에 기여합니다.

4. 고객 경험 관리 로드맵 설계

  • 4-1. 고객 여정 지도의 활용

  • 고객 여정 지도(customer journey map)는 고객이 브랜드와 상호작용하는 각 단계를 시각적으로 정리한 도구입니다. 이 지도는 고객이 브랜드를 알게 되는 순간부터 제품을 구매하고 이후 경험하는 모든 접점을 기록함으로써, 고객의 니즈와 불만 요소를 명확히 파악할 수 있게 도와줍니다. 고객 여정 지도를 활용하면 고객의 경험을 분석하고 개선할 수 있는 구체적인 기회를 발견할 수 있습니다. 예를 들어, 고객이 제품을 인지하고 고려하며 구매하고 다시 브랜드를 추천하는 과정에서 느끼는 불편사항을 체크할 수 있습니다.

  • 일반적으로 고객 여정 지도는 다음과 같은 네 가지 단계로 나눌 수 있습니다: 최초 인지, 고려, 구매, 유지 및 추천입니다. 이 각 단계에서 고객은 무엇을 느끼고 어떤 행동을 취하는지를 시각적으로 표현하여, 브랜드 측에서 개선할 점을 찾아내는 데 유용하게 활용됩니다.

  • 4-2. 체계적 경험 개선 단계

  • 고객 경험 개선을 위한 체계적 접근 방식은 크게 네 가지 주요 전략으로 정리할 수 있습니다: 고객 접점 분석과 개선, 맞춤형 커뮤니케이션, 신속한 문제 해결 프로세스 구축, 고객 피드백 루프 형성입니다. 먼저, 고객 접점 분석을 통해 고객이 브랜드와 상호작용하는 모든 순간을 세밀히 분석하여 불만 요소를 신속하게 발견해야 합니다.

  • 둘째로, 맞춤형 커뮤니케이션은 고객 행동을 기반으로 맞춤형으로 정보를 제공하는 것을 목표로 합니다. 고객 구매 기록, 웹사이트 방문 내역과 같은 데이터를 활용해 고객의 불만을 선제적으로 해결할 수 있는 방안을 마련해야 합니다.

  • 셋째, 신속한 문제 해결 프로세스를 구축함으로써 고객 문의에 신속하게 대응할 수 있는 시스템을 마련해야 합니다. 마지막으로, 고객 피드백 루프는 고객이 제공한 의견을 수집하고 이를 기반으로 개선 사항을 도출하여 고객에게 결과를 명확하게 전달하는 구조를 만들어야 합니다.

  • 4-3. 중소기업 적용 전략

  • 중소기업이 고객 경험 관리를 효과적으로 실시하기 위해서는 자원의 한계를 고려한 전략이 필요합니다. 첫째, 고객 여정 지도를 기반으로 한 세밀한 고객 접점 분석을 통해 작은 개선 사항부터 시작해야 합니다. 자주 발생하는 고객 불만을 수집하고, 우선순위에 따라 가장 큰 영향을 미칠 수 있는 개선점을 선정하는 방식입니다.

  • 둘째, 고객과의 커뮤니케이션을 통해 신뢰를 구축하는 것이 필요합니다. 중소기업은 대기업보다 개인화된 접근 방식이 유리하므로, 고객의 이름을 사용하거나 개인적인 메시지를 통해 감성을 자극하는 방식으로 커뮤니케이션을 강화할 수 있습니다.

  • 셋째, 고객 피드백을 적극적으로 반영함으로써 고객의 신뢰를 높이고, 장기적으로 기업에 대한 충성도를 향상시키는 것이 가능합니다. 이를 위해 고객 만족도 설문조사 및 피드백을 통해 얻은 인사이트를 서비스 개선에 빠르게 적용해야 하며, 고객의 목소리가 여기에 반영된다는 것을 고객에게 명확히 전달해야 합니다.

5. 푸시 알림을 통한 참여 유도 사례

  • 5-1. EngageLab Smart Push 기능

  • EngageLab은 최근 Smart Push라는 기능을 도입하여 사용자 참여를 극대화하는 데 중점을 두고 있습니다. 이 기능은 사용자의 최근 활동 패턴을 분석하여 각 사용자에게 가장 적절한 시간에 알림을 전송하는 방식으로 작동합니다. 이를 통해 알림이 수신자의 '골든 모먼트'에 전달되도록 하여 상호작용을 극대화할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 클릭률을 30% 이상 향상시킨 것으로 보고되었습니다.

  • Smart Push는 기존의 룰 기반 알림 시스템과 달리, 각 사용자의 행동 데이터를 기반으로 실시간으로 메시지를 조정합니다. 예를 들어, 특정 사용자가 자주 앱을 사용하는 시간대에 맞춰 알림을 보내면, 사용자가 알림을 열고 반응할 확률이 높아집니다. 이는 특히 마케팅 효과를 극대화하려는 기업에게 매우 중요한 요소입니다.

  • 5-2. 클릭율(CTR) 30% 개선 비법

  • EngageLab의 새로운 푸시 알림 기능은 클릭율(CTR)을 30% 이상 개선한 사례가 보고되었으며, 이는 개인화된 메시지 전달이 얼마나 중요한지를 보여줍니다. 사용자의 행동 패턴에 따라 최적화된 푸시 알림은 단순히 정보를 전달하는 것을 넘어 소비자의 관심을 끌고 참여를 유도하는 데 중요한 역할을 합니다.

  • 특히, 이 기능은 대규모 세일이나 특별 프로모션 기간 동안에 더욱 효과적입니다. 기업들은 특정 고객 세그먼트를 대상으로 맞춤형 메시지를 통해 유입률을 높이고, 전환율을 증가시킬 수 있습니다. 예를 들어, 여름 세일과 같은 중요한 이벤트가 다가오면서, EngageLab의 Smart Push 기능은 효율적으로 타겟팅된 메시지를 통해 더 많은 소비자를 유도하게 됩니다.

  • 5-3. 푸시 플랜 최적화 절차

  • EngageLab의 Push Plan 기능은 대규모 프로모션 캠페인 관리에 최적화된 솔루션으로 제공됩니다. 이 기능을 통해 기업은 여러 단계의 푸시 알림을 통합적으로 관리할 수 있으며, 각 단계별 성과를 실시간으로 분석할 수 있습니다. 이러한 중앙 집중식 관리 체계는 마케팅 캠페인을 명확하게 계획하고 실행하는 데 도움을 줍니다.

  • Push Plan은 또한 데이터를 기반으로 한 최적화 과정을 지원하여, 관리자들이 실시간으로 캠페인 성과를 모니터링하고 필요에 따라 조정할 수 있도록 돕습니다. 예를 들어, 과거의 클릭율 데이터를 기반으로 하여 효과적인 메시지 전달 전략을 구축하고, 각 캠페인의 성과를 종합적으로 분석함으로써 다음 캠페인에 대한 인사이트를 확보할 수 있습니다. 이로 인해 기업들은 향후 마케팅 전략을 더욱 효과적으로 설계하고 실행할 수 있습니다.

결론

  • 현재 AI와 MarTech의 통합은 기업의 성장에 있어 매우 중요한 전략으로 자리잡고 있습니다. MarTech 플랫폼을 활용한 데이터 통합 및 AI 기반 개인화의 결합은 마케팅 효과성을 극대화하며, 기업이 시장에서 경쟁우위를 확보하는 데 기여할 수 있습니다. 그로스해킹 전략의 성공을 위해서는 CDP와 DMP 측면에서 철저한 데이터 분석이 필수적이며, 이는 고객 맞춤형 경험을 제공하기 위한 초석이 됩니다.

  • 또한, 실시간 챗봇 자동화와 고객 여정 로드맵 설계는 사용자 경험을 보다 직관적으로 설계하는 데 필수적인 도구입니다. 이러한 접근을 통해 기업은 고객의 목소리를 즉각적으로 반영하고, 고객 충성도를 높이는 방향으로 나아갈 수 있습니다.

  • 미래 지향적인 관점에서, 기업들은 옴니채널 통합, 예측 분석 강화, 피드백 자동화와 같은 혁신적 측면을 통해 자신의 성장 엔진을 더욱 고도화해야 합니다. 이를 통해 변화하는 소비자 행동과 시장의 흐름에 적시 대응할 수 있으며, 장기적으로는 매출과 고객 만족도를 동시에 증대시킬 수 있습니다.

  • 결론적으로, 현재 진행 중인 디지털 트랜스포메이션의 흐름 속에서 MarTech와 AI를 활용한 전략적 접근은 기업의 지속 가능한 성장과 경쟁력 확보를 위한 필수 조건으로 자리잡고 있습니다. 기업들이 이러한 요소들을 통합하여 실행할 경우, 앞으로의 마케팅 환경에서도 성공적인 결과를 도출할 가능성이 높습니다.

용어집

  • 그로스해킹: 그로스해킹은 데이터 분석과 실험을 통해 마케팅 전략을 반복적으로 시도하여 최적의 성과를 찾아내는 접근 방식입니다. 주로 스타트업과 디지털 기업에서 빠른 성장과 비용 절감을 위해 활용됩니다.
  • MarTech: MarTech는 마케팅 테크놀로지를 의미하며, 디지털 마케팅의 실행과 관리를 지원하는 기술 및 솔루션의 집합체입니다. 고객 행동 데이터 분석을 통해 맞춤형 마케팅을 가능하게 합니다.
  • AI 개인화: AI 개인화는 인공지능을 활용하여 고객의 쿠폰, 추천, 광고 등을 개인의 취향과 행동에 맞춰 최적화하는 과정입니다. 이는 고객의 경험을 더 향상시키고 충성도를 높이는 데 기여합니다.
  • 고객 경험: 고객 경험은 고객이 브랜드와 상호작용하는 모든 순간의 총체적 경험을 의미합니다. 이는 브랜드 인지부터 구매 후 피드백에 이르기까지 고객의 모든 접점을 포함합니다.
  • 디지털 트랜스포메이션: 디지털 트랜스포메이션은 기업이 디지털 기술을 통해 비즈니스 모델, 프로세스, 고객 경험을 혁신하는 과정을 뜻합니다. 이는 기존의 아날로그 방식에서 디지털 방식으로의 전환을 포함합니다.
  • 챗봇: 챗봇은 AI를 이용해 고객의 질문에 즉시 답변하는 프로그램입니다. 고객 지원과 정보 제공을 자동화하여 인력의 부담을 줄이고, 고객의 즉각적인 질문을 해결합니다.
  • 푸시 알림: 푸시 알림은 앱이나 웹사이트가 사용자의 기기에 직접 전송하는 메시지로, 사용자에게 알림을 주어 관심을 유도합니다. 효과적인 캠페인 운영을 통해 참여율을 높이는 데 기여할 수 있습니다.
  • 고객 여정: 고객 여정은 고객이 브랜드와 상호작용하는 모든 과정과 단계를 시각적으로 정리한 것입니다. 이는 첫 인식 단계부터 구매와 후속 상호작용까지 포함하여 고객의 경험을 분석하는 데 도움을 줍니다.
  • 데이터 기반 의사결정: 데이터 기반 의사결정은 데이터를 분석하여 얻은 인사이트를 기반으로 비즈니스 결정을 내리는 접근 방식입니다. 이는 보다 정확하고 효과적인 마케팅 전략을 수립하는 데 도움을 줍니다.
  • CDP (고객 데이터 플랫폼): 고객 데이터 플랫폼(CDP)은 고객에 대한 정보를 통합하여 360도 뷰를 제공하는 시스템입니다. 기업이 고객 데이터를 중앙화하여 마케팅 전략을 향상시킬 수 있도록 지원합니다.
  • DMP (데이터 관리 플랫폼): 데이터 관리 플랫폼(DMP)은 서드파티 데이터를 수집하여 분석하고 이를 기반으로 특정 오디언스를 타겟팅하는 시스템입니다. 광고 캠페인의 효율성을 높이는 중요한 도구로 사용됩니다.
  • CTR (클릭율): CTR은 클릭률의 약자로, 광고나 링크의 클릭 수를 노출 수로 나눈 비율을 나타냅니다. 이는 마케팅 캠페인의 성공을 측정하는 중요한 지표입니다.

출처 문서