[AI마케팅 시리즈(3편)] AI마케팅 어떻게 추진할 것인가? - 단계별 AI마케팅 추진 전략 -

AI마케팅은 이제 선택이 아닌 필수다. 머신러닝, 자연어 처리, 예측 분석, 생성형 AI등 첨단 기술을 활용해 마케팅 효율과 효과를 극대화하는 전략은 전 세계 기업의 경쟁력을 가르는 핵심 요소가 되고 있다.

2024년 AI마케팅 시장 규모는 204억 달러였으며, 2025년에는 269억9천만 달러로 성장할 전망이다. 전체 AI 시장은 같은 해 2,941억 달러, 2032년에는 1.77조 달러에 이를 것으로 예상된다.

국내외 선도 기업들은 AI를 마케팅 전 과정에 적용하며 광고비 절감, 신규 고객 유치, 고객 경험 개선이라는 구체적 성과를 창출하고 있다. 

단계별 AI마케팅 추진전략 

1단계 — 목표 및 전략 수립

AI마케팅의 첫걸음은 명확한 비즈니스 목표 설정이다. 매출 증대, 신규 회원 유치, 고객 경험 개선 등 측정 가능한 KPI를 확립해야 한다. 이 과정에서 시장 환경 분석, 경쟁사 비교, 내부 데이터 역량 진단이 함께 이루어진다.

LG유플러스는 광고 제작 효율화를, 스타벅스는 회원 증가 및 개인화를 목표로 AI를 도입했다. 글로벌 기업 역시 KPI를 중심에 두고 AI 활용 영역을 정한다. 2025년 조사에 따르면 마케터의 69.1%가 이미 AI를 전략에 통합했으며, 85%는 생성형 AI를 활용하고 있다.

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2단계 — 데이터 구축과 관리

AI마케팅의 성공 여부는 데이터 품질에 달려 있다. 고객 행동, 구매 이력, 디지털 채널 데이터 등 다양한 원천 데이터를 수집·정제하고, 개인정보보호법·GDPR·CCPA 등 관련 규제를 준수해야 한다.

국내 유통기업들은 실시간 매장 및 온라인 구매 데이터, 캠페인 반응 데이터를 축적·관리하며 오류와 중복을 최소화한다. 글로벌 트렌드에서는 CRM, 웹·소셜 데이터, 광고 성과 데이터를 통합 관리하고, 이를 AI 학습에 최적화된 구조로 설계하는 것이 핵심이다.

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3단계 — AI 도입과 파일럿 프로젝트

적합한 AI 도구를 선정해 작은 범위의 파일럿 프로젝트를 진행한다. ChatGPT, Jasper, Copy.ai는 콘텐츠 생성에, Google Performance Max와 Meta Advantage+는 광고 집행 최적화에, Salesforce Einstein과 Adobe Sensei는 고객 분석·개인화에 활용된다.

현대백화점과 롯데카드는 생성형 AI로 광고 문구를 자동 생성하고, 코카콜라는 참여형 AI 캠페인으로 브랜드 인게이지먼트를 극대화했다. 이 단계에서 ROI와 고객 반응 데이터를 측정하고 개선점을 도출하는 것이 다음 단계 확산의 관건이다.

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4단계 — 전사 확산과 마케팅 자동화

파일럿에서 성과가 입증되면 전사 차원으로 확대한다. 반복적 업무(광고 문구 제작, 고객 문의 응대, 이미지·영상 제작 등)는 AI가 자동 처리하고, 실무자는 전략 수립과 창의적 작업에 집중한다.

AI는 고객 행동과 취향을 분석해 1:1 맞춤 메시지를 제공하고, 머신러닝을 기반으로 적합한 타겟과 콘텐츠, 집행 시점을 자동으로 제안한다. LG유플러스와 스타벅스는 캠페인 후 즉시 AI 분석을 통해 2차 타겟팅을 실시간으로 집행한다.

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5단계 — 성과 분석과 전략 재설계

AI마케팅의 효과는 데이터 기반 피드백에서 드러난다. 광고비 절감률, 신규 고객 유치 수, 고객 만족도, 전환율 등을 AI와 사람이 함께 분석한다.

실무자의 경험적 인사이트와 AI의 정밀 분석 결과를 결합해 전략을 재설계하고, 모델 성능 개선과 데이터 품질 향상을 반복한다. 92%의 마케팅 리더가 AI 활용 역량을 필수 인재 요건으로 보고 있는 것도 이 때문이다.

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6단계 — 조직문화와 역량 강화

AI마케팅은 기술 도입만으로 완성되지 않는다. 전사 차원의 AI 리터러시 교육과 통합 협업 체계가 필수다. 마케팅·데이터·IT·영업 부서 간 AI 중심의 협업 문화를 조성하고, AI의 실행력과 인간의 창의력·전략적 질문력을 융합해야 한다.

Indeed 사례처럼, 직원 교육을 통해 AI 활용도를 높이면 콘텐츠 제작 효율이 비약적으로 향상된다(코드 생성 비율 7% → 33% 증가).

AI마케팅에서 가장 많이 보고되는 문제는 부정확한 결과, 보안 위협, 지식재산권 침해다. 알고리즘 편향 방지와 데이터 프라이버시 보호는 브랜드 신뢰를 지키기 위한 최소 조건이다.

기업은 AI 의사결정 과정을 투명하게 기록하고, 관련 법규를 철저히 준수해야 한다. 이를 소홀히 할 경우 기술적 성과가 브랜드 가치 하락으로 이어질 수 있다.

AI마케팅은 ‘목표 수립 → 데이터 관리 → AI 도입·파일럿 → 전사 확산·자동화 → 성과 분석·전략 재설계 → 조직 역량 강화’라는 명확한 로드맵을 따른다. 국내외 사례는 이 로드맵이 단순 이론이 아니라 실제 광고비 절감, 신규 고객 확보, 고객 경험 향상으로 이어진다는 것을 입증한다.

성공의 핵심은 작게 시작해 빠르게 학습하고, 데이터를 중심으로 개선하며, 윤리와 법규를 준수하는 것이다. AI의 실행력과 인간의 창의력이 만나면, 마케팅은 더 이상 비용이 아니라 기업 성장을 가속화하는 엔진이 된다.

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