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2025년 국내 마케팅 산업 현황 분석: 디지털 전환과 AI 활용의 실제

일반 리포트 2025년 05월 08일
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목차

  1. 요약
  2. 국내 마케팅 산업의 디지털 전환 가속화
  3. 인공지능 도입 현황과 적용 과제
  4. 고객데이터 기반 개인화 마케팅 전략
  5. 하이퍼오토메이션과 업무 프로세스 혁신
  6. AI로 진화하는 크리에이티브 콘텐츠 제작
  7. 향후 전망과 시사점
  8. 결론

1. 요약

  • 2025년 5월 현재, 국내 마케팅 산업은 가속화된 디지털 전환과 인공지능(AI) 도입이 주도하는 혁신적 변화의 시기에 진입하고 있습니다. 기업들은 글로벌 경제의 불확실성과 다양한 리스크를 관리하기 위해 디지털 전략을 강화하고 있으며, AI 기반의 고객 세분화 및 개인화된 커뮤니케이션 전략을 통해 경쟁 우위를 확보하고 있습니다. 예를 들어, CRM 시스템을 활용하여 고객 데이터를 분석하고 맞춤형 마케팅을 실행함으로써 시장의 변화에 능동적으로 대응하고 있습니다.

  • 특히, 하이퍼오토메이션이 기업의 업무 프로세스를 혁신하고 있다는 점이 주목할 만합니다. 여러 기술의 융합을 통해 업무 효율성을 극대화하고 있으며, 이는 비용 절감과 생산성 향상으로 이어지고 있습니다. AI와 소셜미디어의 융합도 두드러지며, 소비자와의 상호작용을 통해 개인화된 경험을 제공하는 것이 기업의 새로운 마케팅 목표로 자리 잡고 있습니다.

  • Deloitte의 자료에 따르면, 디지털 광고 시장은 앞으로 몇 년 동안 급성장할 것으로 예상되며, 이는 기업들이 더 많은 자원을 디지털 캠페인에 할당해야 한다는 것을 의미합니다. 향후 마케팅 업체들은 데이터를 활용한 광고 분석 및 캠페인 최적화를 통해 고객의 실제 요구를 충족시키는 데 집중할 것입니다. 따라서, 고객 경험의 중요성이 강조되는 가운데, 기업들은 개인화된 광고를 통해 브랜드 충성도를 더욱 높이기 위한 전략을 모색해야 할 것입니다.

2. 국내 마케팅 산업의 디지털 전환 가속화

  • 2-1. 글로벌 시장 리스크와 대응 전략

  • 2025년 현재, 국내 마케팅 산업은 글로벌 시장의 리스크를 관리하기 위해 다양한 전략을 추진하고 있습니다. 특히, 미국의 보호무역 정책 및 환율 변동 등의 외부 변수가 기업 전략에 미치는 영향이 크기 때문에 이를 면밀히 분석하고 있습니다. 최근 발표된 딜로이트의 리포트에 따르면, 기업들은 M&A를 통해 새로운 시장에 진출하고, 신기술 도입을 통해 비즈니스 성과를 극대화하는 노력을 기울이고 있습니다.

  • 또한, 이런 환경에서 소비자 행동의 변화에 보다 신속하게 대응하기 위해 기업들은 데이터 분석을 통한 시장 세분화와 맞춤형 마케팅을 강화하고 있습니다. 이를 통해 고객 요구를 예측하고 신속하게 대응함으로써 경쟁력을 유지하려고 하고 있습니다. 예를 들어, AI를 활용하여 시장 데이터를 실시간으로 분석하고 소비자의 구매 경향을 파악함으로써 효율적인 마케팅 전략을 수립하고 있습니다.

  • 2-2. AI·소셜미디어 융합 동향

  • 2025년 현재, AI와 소셜미디어의 융합은 디지털 마케팅 전략의 핵심으로 자리 잡고 있습니다. 많은 기업들은 AI를 통해 사용자 행동을 분석하고, 고객 경험을 개인화하는 데 주력하고 있습니다. 소셜미디어 플랫폼, 특히 TikTok과 Instagram은 제품 발견과 구매에 있어 중요한 경로로 부상하고 있으며, 기업들은 이러한 플랫폼에서 고객과의 상호작용을 강화하고 있습니다.

  • AI는 광고의 개인화를 통해 보다 정교한 타겟팅을 가능하게 하고 있으며, 기업들은 이러한 기술을 활용하여 고객의 성향에 맞춘 맞춤형 광고를 제공하고 있습니다. 예를 들어, AI가 고객의 이전 행동 데이터를 분석하여 개인 맞춤 추천을 제공함으로써 Conversion Rate를 증가시키는 전략이 사용되고 있습니다.

  • 2-3. 디지털 채널별 시장 성장 예측

  • 2025년 현재, 디지털 채널의 성장은 더욱 두드러지고 있으며, 기업들은 이러한 추세에 적극적으로 대응하고 있습니다. 특히, 전통적인 매체에서 디지털 매체로의 전환이 가속화됨에 따라, 기업들은 온라인 광고와 소셜 미디어 마케팅의 중요성을 더욱 부각시키고 있습니다.

  • Deloitte의 보고서에 따르면, 디지털 광고 시장은 앞으로 몇 년 동안 급격히 성장할 것으로 예상되며, 이는 기업들이 더 많은 자원을 디지털 캠페인에 할당해야 함을 의미합니다. 또한, 데이터 기반 접근 방식이 강화되면서 AI를 활용한 광고 분석 및 캠페인 최적화가 필수적으로 자리 잡고 있습니다. 이와 같은 변화는 기업들이 시장에서 경쟁력을 유지하기 위해 꼭 필요한 전략이 되고 있습니다.

3. 인공지능 도입 현황과 적용 과제

  • 3-1. AI 도입률·성공률 격차

  • 2025년 현재, 인공지능(AI) 기술의 도입은 급속히 확산되고 있지만, 실제로 기업들이 이를 성공적으로 적용한 경우는 극히 적습니다. 글로벌 컨설팅업체 맥킨지(McKinsey)의 조사에 따르면, 전체 기업의 약 75%가 AI 도구를 도입했으나, 실제로 전체 조직에 이를 효과적으로 확장한 기업은 1% 미만이라는 결과가 나왔습니다. 이는 기술의 도입에 대한 기대치와 실질적인 변화 간의 큰 격차를 나타내며, AI의 진정한 성공은 단순히 기술을 도입하는 것에 그치지 않고, 이를 조직문화와 업무 프로세스에 적절히 통합하는 데 달려 있습니다.

  • AI 도구를 단순히 사용하는 것을 넘어, 직원들이 이를 제대로 활용할 수 있는 실전 역량을 가지는 것이 관건입니다. 특히 AI의 효율성을 극대화하기 위해 기업들은 AI 이해도를 높이고, 비판적 사고 능력 및 변화 적응력을 강화하는 교육을 공급해야 합니다. 과거에는 기술적 요소에만 초점을 맞추었지만, 현재는 직원들이 AI와 함께 작업할 수 있는 능력이 기업의 경쟁력으로 작용하고 있습니다.

  • 3-2. 생성형AI 활용 확대

  • 2025년 현재 생성형 AI는 업무 프로세스에서 혁신적인 변화의 주도적인 역할을 하고 있습니다. 특히, 마케팅 분야에서 생성형 AI를 활용하여 광고 문구, 이미지, 그리고 영상 콘텐츠를 생성하는 기업이 대폭 증가하였습니다. 가트너의 조사에 따르면, 생성형 AI를 도입한 마케팅 조직의 75% 이상은 이러한 AI 도구를 통해 광고 콘텐츠의 품질과 효율성을 개선하고 있으며, 고성과 기업 중 84%는 생성형 AI의 도입이 실질적인 이익으로 이어졌다고 진술하고 있습니다.

  • 마케팅 전문가들은 이제 생성형 AI를 단순한 도구가 아닌 전략적인 파트너로 간주하고 있으며, AI의 도움이 실제 업무 흐름에 intégrated 되어 있습니다. 예를 들어, 기획 초기 단계에서는 AI를 통해 브레인스토밍을 진행하고 구체적인 아이디어 노출을 유도하는 방식으로 AI와 충분한 협업을 통해 더 창의적인 결과를 도출하고 있습니다.

  • 3-3. AI 전략의 문화적·조직적 장벽

  • AI 도입의 성공을 위해서는 기술적 요소 외에도 문화적, 조직적 요소들이 중요한 영향을 미칩니다. 많은 기업들이 AI를 도입하고 있으나, 이를 조직 내 문화와 맞물려 체계적으로 전개하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 특히 조직 내의 사람들은 기술 변화에 대한 저항을 보이기도 하며, 이는 AI 프로젝트의 성공적인 수행을 방해하는 주요 요소가 됩니다.

  • AI 이해 및 활용 능력을 향상시키고 변화에 대한 긍정적인 태도를 장려하기 위해 기업은 전사적 차원의 교육과 이를 지원하는 문화가 필요합니다. AI의 배치와 활용이 효과적으로 이루어지기 위해서는 직원들이 개인의 역량을 향상시키고 AI와의 협업 능력을 키우는 것이 중요합니다. 따라서 조직의 리더들은 AI 도입을 위한 명확한 비전과 함께 인재 개발 및 문화 변화의 필요성을 강조해야 합니다.

4. 고객데이터 기반 개인화 마케팅 전략

  • 4-1. 1st party 데이터 강화

  • 1st party 데이터란 기업이 직접 수집한 고객 데이터로, 고객의 행동, 선호도 및 구매 이력 등을 포함합니다. 최근 개인정보 보호에 대한 관심이 높아짐에 따라 1st party 데이터의 중요성이 강조되고 있습니다. 고객의 동의를 바탕으로 수집된 이 데이터는 기업이 더욱 개인화된 경험을 제공할 수 있는 기반이 됩니다.

  • 특히 CRM(고객 관계 관리) 시스템에서는 이러한 1st party 데이터를 활용해 고객 세분화 및 맞춤형 마케팅 전략을 수립하는데 필수적입니다. 예를 들어, 고객의 구매 이력을 분석하여 특정 상품에 대한 관심이 높은 고객에게 맞춤형 광고를 집행하거나, 장바구니에 담았으나 구매하지 않은 고객을 대상으로 리마인드 메시지를 발송하는 등의 전략이 가능합니다.

  • 광고 산업이 어려움에 직면한 가운데, 카카오는 1st party 데이터 기반의 CRM 마케팅 채널을 통해 안정적인 수익 성장을 달성하고 있으며, 이러한 전략은 국내에서도 점차 확산되고 있습니다.

  • 4-2. CRM 마케팅 대안 부상

  • CRM 마케팅은 고객 동의에 기반하여 수집한 데이터를 활용하여 더욱 세밀한 개인화 마케팅을 가능하게 합니다. AI의 발전과 함께 CRM 시스템은 진화하고 있으며, 이제는 누구나 손쉽게 사용할 수 있는 도구로 자리잡고 있습니다.

  • 특히최근 조사에 따르면 AI를 접목한 CRM 시스템은 고객의 구매 가능성을 예측하고, 이탈 시점을 미리 식별해 고객을 재유입하는 데 효과적입니다. 이러한 AI 기반 CRM 마케팅 전략은 광고 집행시 낭비를 줄이고, 고객 생애 가치를 극대화하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.

  • AI 기술은 고객 데이터를 분석하여 예측 기반의 초개인화 세그먼트를 제공하며, 이는 전통적인 CRM 마케팅 전략에 비해 더욱 효과적인 결과를 가져다 줄 수 있습니다.

  • 4-3. 개인화 커뮤니케이션 사례

  • 개인화 커뮤니케이션은 고객의 특성과 필요에 기반하여 이루어지는 마케팅의 핵심이며, 더 이상 일반적이고 획일적인 메시지가 소비자에게 와닿지 않는 시대입니다. 효과적인 개인화 마케팅의 사례로는 특정 고객의 선호도에 따라 맞춤형 할인 쿠폰을 제공하거나, 고객의 행동 데이터를 기반으로 실시간으로 생성된 광고 콘텐츠를 송출하는 방식이 있습니다.

  • AI의 발전 덕분에 기업은 고객의 데이터를 깊이 분석하고 실시간으로 개인화된 메시지를 전달할 수 있는 가능성이 높아졌습니다. 예를 들어, AI 기반의 분석 도구를 활용하여 고객의 선호도와 행동 패턴을 파악하고, 이를 기반으로 한 광고 캠페인을 실행하는 사례가 증가하고 있습니다.

  • 이러한 개인화 커뮤니케이션 전략은 고객의 경험을 향상시키고 브랜드 충성도를 높이는 데 기여하며, 점차 더 많은 기업들이 이를 도입하고 있습니다.

5. 하이퍼오토메이션과 업무 프로세스 혁신

  • 5-1. 하이퍼오토메이션 개념·진화

  • 하이퍼오토메이션(Hyperautomation)은 업무 프로세스를 최대한 자동화하기 위해 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 프로세스 마이닝, 지능형 문서 처리(IDP), 로우코드/노코드 플랫폼 등 다양한 기술을 융합하는 개념입니다. 이 용어는 2020년대 초에 등장했으며, 기존의 자동화 기술인 로봇 프로세스 자동화(RPA)에서 진화한 것입니다. 하이퍼오토메이션은 단순히 반복적인 작업의 자동화에 그치지 않고, 복잡한 의사결정 과정까지 자동화하는 능력을 포함합니다.

  • 하이퍼오토메이션의 핵심은 통합적인 자동화 성숙도 향상입니다. 이 접근 방식은 단일기술로는 접근할 수 없는 복잡한 비즈니스 문제를 해결하기 위해 여러 기술을 조합하여 적용하는 것에 중점을 둡니다. 예를 들어, AI 기술을 활용하여 비정형 데이터 처리와 패턴 인식을 자동화하는 데 도움을 줄 수 있으며, 프로세스 마이닝을 통해 업무 흐름의 비효율성을 시각화하여 개선할 수 있는 기회를 제공합니다. 이러한 통합은 향후 기업이 빠르게 변화하는 시장 환경에 적응하고 경쟁력을 유지하는 데 필수적입니다.

  • 5-2. 업무 자동화 도입 현황

  • 하이퍼오토메이션은 특히 다양한 산업에서 광범위하게 도입되고 있으며, 2025년 5월 현재 기업들은 이 기술을 통해 상당한 운영 효율성을 달성하고 있습니다. 예를 들어, 제조업체는 하이퍼오토메이션을 통해 생산 라인을 모니터링하고 품질 관리 작업을 자동화하는 데 성공했습니다. 특히, 삼성SDS와 같은 기업들은 생성형AI 기반의 업무 자동화 솔루션을 통해 업무 생산성을 크게 향상시켰으며, 반복적이고 수작업 중심의 프로세스를 감소시켰습니다.

  • 또한, 금융 산업에서도 하이퍼오토메이션이 큰 영향을 미치고 있습니다. KB국민은행은 AI 기반의 OCR 기술을 도입하여 문서의 자동화를 실현하여 운영 효율성을 높였고, 신한은행은 고객 인증 절차를 혁신하기 위해 얼굴 인식 기술을 활용하여 사용자 경험을 개선했습니다. 이러한 사례들은 하이퍼오토메이션이 단순한 기술적 적용을 넘어 고객에게 가치를 제공하는 데 중대한 역할을 하고 있음을 보여줍니다.

  • 5-3. 실무 적용 사례

  • 실제 하이퍼오토메이션의 적용은 각 산업군에서 다양한 형식으로 이뤄지고 있습니다. 서울 아산병원은 AI 음성인식 시스템을 도입하여 의료진의 대화 내용을 실시간으로 의무기록에 자동 저장하는 혁신을 이루었습니다. 이로 인해 환자 안전과 진단의 정확성이 높아졌으며, 의료진은 더욱 가치 있는 업무에 집중할 수 있게 되었습니다.

  • 디지털 마케팅 분야에서도 하이퍼오토메이션이 주목받고 있습니다. 차이커뮤니케이션은 'AIo for Ads'라는 광고 성과 분석 플랫폼에 AWS 기반의 AI 챗봇 기능을 도입하여 광고 데이터 분석을 자동화했습니다. 이 시스템은 사용자가 자연어로 질문을 입력하면 필요한 정보를 신속하게 제공하는데, 이는 마케팅 비즈니스 인사이트를 실시간으로 도출할 수 있게 합니다. 이 플랫폼은 특히 고객 맞춤형 대시보드 구축 기간을 획기적으로 단축시키며 비용 절감과 업무 생산성 향상에 기여하고 있습니다.

6. AI로 진화하는 크리에이티브 콘텐츠 제작

  • 6-1. 생성형AI 이미지·영상 사용

  • 최근 생성형AI 기술이 비약적으로 발전함에 따라, 브랜드와 기업들은 이를 활용한 창의적인 콘텐츠 제작에 심혈을 기울이고 있습니다. 특히 소비자에게 감정적으로 호소하는 이미지나 영상을 제작하는 데 생성형AI가 큰 역할을 하고 있습니다. 이미지 변환 AI를 이용하면, 개별 사용자의 취향에 맞는 맞춤형 이미지를 제공하여 사용자 경험을 획기적으로 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 챗GPT의 '지브리 스타일' 이미지 변환 기능은 소비자에게 감성적으로 다가갈 수 있는 콘텐츠를 쉽고 빠르게 생성하며, 이는 브랜드 인지도와 충성도 증가에 기여하고 있습니다. 또한, 이를 통해 소비자는 더욱 향상된 시각적 경험을 통해 브랜드와 소통할 수 있게 됩니다.

  • 6-2. 콘텐츠 제작 자동화 도구

  • 기업들은 이제 콘텐츠 제작에 있어 자동화 도구의 도움을 받으며 효율성을 극대화하고 있습니다. 카페24의 에디봇과 같은 자동 제작 시스템은 상품의 상세페이지와 이미지를 신속하게 생성할 수 있도록 도와줍니다. 이러한 도구들은 특히 수많은 제품이나 변형을 보유한 이커머스 기업에서 필수적으로 자리 잡고 있으며, 시간과 비용 면에서 큰 이점을 제공합니다. 이로 인해 마케터들은 창의적인 전략 수립에 더 많은 시간을 할애할 수 있게 되는 것입니다.

  • 6-3. 이커머스 광고 최적화

  • AI가 제공하는 광고 최적화 솔루션은 이커머스 업계의 게임 체인저로 자리 잡고 있습니다. 생성형AI는 고객의 구매 이력 및 행동 데이터를 수집하고 분석하여 최적의 광고 전략을 시행할 수 있도록 돕습니다. 예를 들어, 네이버의 애드부스트와 같은 플랫폼은 AI를 통해 광고 문구와 소재를 자동으로 생성하며, 소비자의 반응에 따라 적절한 광고를 자동으로 노출시켜줍니다. 이러한 접근은 광고 경쟁력을 크게 향상시키며, 클릭률과 전환율을 높이는 데 기여하고 있습니다.

7. 향후 전망과 시사점

  • 7-1. 디지털 전략의 통합적 적용

  • 2025년의 마케팅 환경에서 디지털 전략은 더 이상 개별적으로 존재하지 않습니다. 오히려 기업들은 통합적 접근을 통해 다양한 디지털 채널과 기술을 조화롭게 연결하는 방안을 모색하고 있습니다. 이러한 통합적 디지털 전략은 고객 경험을 강화하고, 고객의 기대에 부합하는 맞춤형 솔루션을 제공하기 위해 필수적입니다. 예를 들어, AI 기반의 데이터 분석 기술을 도입하여 고객 행동 데이터를 실시간으로 분석하고, 이를 기반으로 즉각적인 마케팅 캠페인을 실행하는 것이 중요해졌습니다. Deloitte의 리포트에 따르면, 통합적인 디지털 전략을 구현한 기업들은 고객 충성도와 브랜드 인식을 더욱 높일 수 있었으며, 시장에서의 경쟁 우위를 확보할 수 있었습니다.

  • 7-2. AI·데이터 윤리 및 규제

  • AI 기술이 마케팅 활동에 도입됨에 따라 데이터 윤리와 규제 준수가 새로운 주요 이슈로 떠오르고 있습니다. 고객들의 개인정보 보호 욕구가 높아짐에 따라 기업은 AI 기술 사용에 있어 더욱 신중해야 합니다. 이는 고객의 신뢰를 구축하기 위해 필수적이며, 잘못된 데이터 사용은 브랜드에 대한 부정적 이미지를 초래할 수 있습니다. 2025년에는 이러한 규제가 더욱 엄격해질 것으로 예상되며, 기업들은 데이터 처리 및 AI 활용 시 윤리적 기준을 내세워야 할 것입니다. 데이터 사용에 관한 투명성을 높이고, 고객에게 명확한 동의를 받는 방향으로 나아가야 하며, 또한 이를 반영할 수 있는 내부 정책과 기술적 해결책을 구축하는 것이 필수적입니다.

  • 7-3. 다채널·실시간 마케팅 강화

  • 소비자들은 이제 다채널 경험을 기반으로 한 즉각적인 반응을 기대하고 있습니다. 이를 위해 기업들은 실시간 마케팅의 중요성을 인식하고, 여러 채널에서의 고객 인터랙션을 통합하여 시너지를 높여야 합니다. 예를 들어, AI 기술을 활용하여 고객의 온라인 행동 데이터를 분석하고 이에 따른 맞춤형 메시지를 각 채널에서 실시간으로 전달하는 방식이 필요합니다. 특히, 소셜 미디어와 이메일, SMS 등 다양한 채널을 통해 고객에게 접근할 수 있는 전략을 강화하는 것이 중요합니다. AI 서비스는 이러한 다채널 마케팅을 지원하며, 고객의 선호도를 반영할 수 있는 기회를 확대해줍니다. 궁극적으로 이는 고객과의 접점을 늘리고 브랜드 충성도를 강화하는 데 기여할 것입니다.

결론

  • 2025년 현재, 국내 마케팅 산업은 디지털 전환과 AI의 가속화된 도입을 통해 혁신적 발전을 경험하고 있습니다. 기업들은 글로벌 경제 불확실성 속에서도 디지털 채널과 생성형 AI, CRM 기반의 개인화 및 하이퍼오토메이션을 결합하여 경쟁력을 한층 더 강화하고 있습니다. 이러한 경향은 점점 더 심화될 것으로 예상되며, 특히 데이터 윤리와 개인정보 보호 규제 준수의 중요성이 더욱 강조될 것입니다.

  • 또한, 실시간 옴니채널 전략과 AI 파트너십의 확장이 향후 핵심 과제가 될 것입니다. 마케터들은 기술 도입에 그치지 않고, 조직의 문화 및 인재의 역량을 혁신함으로써 지속 가능한 디지털 생태계를 구축해야 합니다. 고객의 기대에 부합하는 맞춤형 솔루션 제공과 실시간 대응을 통해 브랜드 충성도를 높이고, 장기적인 성장을 도모해야 할 것입니다.

  • 결국, 마케팅 환경의 변화에 능동적으로 대응하고 데이터를 기반으로 한 전략을 실현하는 것이 더욱 중요해질 것이며, 이는 기업들이 시장에서 경쟁 우위를 유지하는 데 중요한 요소가 될 것입니다.

용어집

  • 디지털 전환: 기업이 디지털 기술을 도입하여 기존의 업무 방식과 프로세스를 혁신하는 과정을 의미합니다. 2025년 현재, 이는 마케팅 분야에서 특히 데이터 기반 접근을 강화하는 데 중점을 두고 있습니다.
  • 인공지능(AI): 기계가 인간의 지능적 작업을 수행할 수 있도록 설계된 기술로, 마케팅에서 고객 세분화 및 개인화된 커뮤니케이션을 가능하게 합니다. 현재 많은 기업이 AI를 도입하고 있으나 성공적으로 적용한 사례는 제한적입니다.
  • CRM(고객 관계 관리): 회사가 고객과의 관계를 관리하고 사용하는 시스템을 지칭합니다. 1st party 데이터를 활용하여 고객 맞춤형 마케팅 전략을 수립하는 데 필수적입니다.
  • 하이퍼오토메이션: AI, 머신러닝, 프로세스 마이닝 등의 여러 기술을 조합하여 최대한 많은 업무 프로세스를 자동화하는 접근법으로, 복잡한 의사결정 과정까지 자동화할 수 있는 능력을 지니고 있습니다.
  • 개인화 커뮤니케이션: 고객의 특성과 필요에 기반하여 이루어지는 마케팅 활동으로, AI를 활용하여 고객의 행동 데이터에 맞춘 맞춤형 메시지를 실시간으로 전달하는 방식이 핵심입니다.
  • 생성형 AI: 자연어 처리나 이미지 생성 등 다양한 콘텐츠를 스스로 생성하는 인공지능으로, 마케팅 분야에서 광고 콘텐츠를 품질과 효율성을 높이는 데 기여하고 있습니다.
  • 1st party 데이터: 기업이 직접 수집한 고객 데이터로, 고객의 행동 및 선호도를 기반으로 개인화된 서비스 제공의 기초가 됩니다. 최근 개인정보 보호의 중요성으로 인해 더욱 강화되고 있습니다.
  • 광고 분석: 디지털 광고 캠페인의 효과를 평가 분석하는 활동으로, 데이터 기반 접근 방식을 통해 고객 요구를 충족시키고 전략을 최적화하는 데 중점을 둡니다.
  • AI 챗봇: AI 기술을 이용해 고객과 자동으로 대화하는 프로그램으로, 소비자와의 상호작용을 통해 개인화된 경험을 제공하는 방법으로 많이 사용되고 있습니다.
  • 콘텐츠 제작 자동화 도구: 기업이 콘텐츠를 신속하고 효율적으로 생성할 수 있도록 돕는 도구로, 이커머스 기업에게 필수적인 솔루션으로 자리잡고 있습니다.

출처 문서