한눈에 보는 핵심 5가지
- 마케팅 성과를 입증하라는 압박이 커졌다고 답한 최고마케팅책임자는 74%에 이르지만, 판단에 필요한 정보를 실시간으로 확보한다고 답한 비율은 9%에 그쳤다.
- NIQ는 이 65%포인트 차이를 '실행 격차'라 부르며, 원인이 데이터 부족이 아니라 여러 시스템에 흩어진 데이터에 있다고 봤다.
- 같은 캠페인을 두고 측정 도구마다 다른 성과가 나오면서, 무엇이 실제 성장을 이끌었는지 가려내기가 점점 어려워졌다.
- 대안은 만능 AI 하나가 아니라, 데이터 정리·분석·이상 탐지를 나눠 맡는 여러 AI가 협업하는 '조정된 인텔리전스' 구조다.
- 측정의 무게중심이 캠페인이 끝난 뒤의 결산에서, 진행 중 다음 행동을 정하는 '지속적 인텔리전스'로 옮겨간다.
데이터는 해마다 쌓이는데 판단은 오히려 느려졌다. 대시보드도 늘고 분석 도구도 늘었지만, 정작 지금 무엇을 해야 할지는 더 흐릿해졌다. 마케팅 성과 측정을 다룬 최근 진단은 이 역설을 숫자로 보여준다. 성과를 입증하라는 요구는 어느 때보다 크지만, 그 요구에 제때 답할 정보를 쥔 마케터는 소수에 불과하다.
성과 입증 압박과 정보 사이, 65%포인트의 실행 격차
실행 격차는 빠른 판단을 요구받는 상황과, 그 판단을 뒷받침할 정보를 제때 확보하는 능력 사이의 간극이다.
닐슨아이큐(NielsenIQ·NIQ)에 따르면 최고마케팅책임자(CMO·마케팅을 총괄하는 임원)의 74%가 마케팅 투자수익률(ROI·쓴 돈 대비 벌어들인 성과의 비율)을 입증해야 한다는 압박이 커졌다고 답했다. 반면 판단에 필요한 정보를 실시간으로 확보하고 있다고 답한 비율은 9%에 그쳤다.
제이슨 테이트 NIQ 마케팅 효과 부문 총괄은 이 65%포인트 차이를 '실행 격차'라고 표현했다. 요구받는 판단의 속도는 빨라졌는데, 그 판단을 받쳐줄 정보가 따라오지 못한다는 뜻이다. 이 진단은 NIQ 글로벌 콘텐츠 부사장 로렌 페르난데스가 9월 9일 공개한 리포트에 담겼다.
데이터가 부족한 게 아니라 여기저기 흩어져 있다
문제의 뿌리는 데이터의 양이 아니라, 여러 시스템에 나뉘어 한데 모아 판단하기 어려운 구조다.
NIQ는 데이터가 모자라서 생긴 문제가 아니라고 봤다. 기업이 가진 데이터는 늘었지만 여러 시스템과 채널에 흩어져 있어 한자리에 모으기가 어렵다는 것이다. 소비자의 구매 과정은 이미 복잡해졌다. 물건을 파는 매장이 리테일, 소셜미디어, 스트리밍, 검색, 이커머스, 오프라인 상점으로 갈라졌고, 광고를 사고파는 방식도 알고리즘 중심으로 바뀌었다. 기업들은 이에 맞춰 대시보드와 보고서, 분석 도구를 계속 늘려왔다.
문제는 여기서 생긴다. 측정업체, 미디어 플랫폼, 유통사가 자체 광고 지면을 파는 리테일 미디어 네트워크, 광고 성과의 공을 어느 채널에 돌릴지 계산하는 어트리뷰션 도구, 기업 내부 시스템이 저마다 다른 성과 숫자를 내놓는다. 같은 마케팅 활동을 두고도 서로 다른 결과가 나오니, 무엇이 진짜 성장을 이끌었는지 가려내기가 어렵다.
아리카 맥키넌 NIQ 마케팅 효과 부문 글로벌 고투마켓 책임자는 마케팅 리더들이 같은 예산으로 더 많은 성과를 내고 그 영향까지 입증하면서, 판단은 더 빨리 내려야 하는 상황에 놓였다고 설명했다. 기존 측정 방식이 틀렸다기보다, 채널이 적고 계획 주기가 길던 시절에 만들어진 틀이라는 것이다. 그 시절의 잣대로 지금의 복잡한 구매 여정을 재려니 숫자가 어긋난다.
만능 AI 하나가 아니라 여러 AI가 일을 나눠 맡는다
조정된 인텔리전스는 하나의 AI가 전부 맡는 대신, 역할을 나눈 여러 AI가 함께 움직이는 방식이다.
NIQ가 내놓은 대안은 만능 챗봇 하나에 모든 분석을 맡기는 방식이 아니다. 데이터 정리, 분석 모델 평가, 이상 징후 탐지, 성과 비교, 개선안 제시 같은 서로 다른 일을 각각의 AI가 나눠 맡고 서로 연계해 움직이는 '조정된 인텔리전스'다.
한 AI가 여러 곳에서 들어온 데이터를 정리하면, 다른 AI가 분석 모델을 평가하고, 또 다른 AI가 주요 변화와 이상 신호를 찾아낸다. 최종 결정은 사람이 내리고, AI는 그 판단에 필요한 정보를 빠르게 정리해 건넨다. NIQ는 이를 만능 챗봇 하나보다 각자 전문 분야를 맡아 함께 일하는 팀에 가깝다고 설명했다.
캠페인이 끝난 뒤가 아니라 진행되는 동안 판단한다
지속적 인텔리전스는 새 데이터가 들어올 때마다 분석을 갱신해 다음 행동을 정하는 방식이다.
기존 측정은 대체로 데이터를 모아 분석하고 보고서를 쓴 뒤에야 의사결정에 쓰는 순서였다. 캠페인이 끝나야 무엇이 효과 있었는지 확인할 수 있었다는 뜻이다. NIQ가 제시한 '지속적 인텔리전스'는 이 순서를 바꾼다. 새 데이터가 들어올 때마다 분석 결과를 갱신해, 진행 중인 캠페인의 상황을 살피고 다음 행동을 정하는 데 쓴다. 페르난데스는 이 방식을 굴러가게 하는 다섯 단계를 제시했다.
- 연결: 여러 곳에 흩어진 데이터를 이어 붙여 믿을 수 있는 측정 기반을 만든다.
- 맥락화: 시장과 제품군, 경쟁 상황, 소비자 움직임을 함께 놓고 성과를 해석한다.
- 조정: 업무에 맞는 AI와 분석 기능을 알맞게 배치한다.
- 실행: 분석 결과가 나오면 적절한 시점에 판단을 내린다.
- 축적: 그 판단과 결과를 다시 쌓아 다음 분석에 반영한다.
NIQ는 자사 측정 시스템 'NIQ 케이던스'도 이 방향에 맞춰 설계했다고 밝혔다. 기존 과정에 AI 기능을 얹는 데 그치지 않고, 수집·통합·측정·분석·개선안 제안을 맡은 여러 전문 AI가 서로 연계해 작동하는 '복합 AI 운영체계'를 표방한다. NIQ는 향후 5년 이상 성과를 가를 조건으로 세 가지를 꼽았다. 사업이 커져도 적용되도록 서로 연결된 측정 기반을 갖추는 '대규모 운영', 더 빠르고 확신 있게 판단하는 '민첩한 대응', 업무 과정에서 성과를 계속 개선하는 '운영 리듬 구축'이다.
자주 묻는 질문
Q. 작은 회사나 마케팅 인력이 적은 팀도 이런 방식을 쓸 수 있나?
A. 전면 도입은 어렵지만 출발점은 규모와 상관없다. 광고·판매·문의 데이터가 서로 다른 도구에 흩어져 있다면, 우선 핵심 지표 몇 개를 한 화면에서 같은 기준으로 보는 것부터 시작할 수 있다. NIQ가 강조한 '연결'이 바로 이 단계다. AI를 붙이는 일은 데이터가 한자리에 모인 다음이라야 의미가 있다.
Q. 측정 도구마다 성과 숫자가 다르게 나오면 어느 값을 믿어야 하나?
A. 하나를 골라 정답으로 삼기보다, 각 도구가 무엇을 어떻게 세는지 기준을 먼저 맞춰야 한다. 어트리뷰션 도구는 성과의 공을 어느 접점에 돌릴지 계산법이 저마다 달라 숫자가 갈린다. 계산 방식을 통일하지 않은 채 값만 비교하면 판단이 흔들린다.
Q. AI가 분석을 맡으면 마케터의 역할은 줄어드나?
A. NIQ가 그린 구조에서 최종 결정은 사람이 내린다. AI는 흩어진 데이터를 빠르게 정리하고 이상 신호를 찾아 판단 재료를 건네는 역할이다. 오히려 결산 보고서를 만드는 시간이 줄어드는 만큼, 어떤 캠페인을 이어가고 어디에 예산을 옮길지 결정하는 데 더 집중할 수 있다.
Q. 지금 당장 준비할 수 있는 첫걸음은 무엇인가?
A. 성과 데이터가 어느 도구에 어떤 기준으로 쌓이는지 목록으로 정리하는 일이다. 어디에 무엇이 있는지 파악돼 있어야 연결도 자동화도 가능하다. 여기에 광고 성과를 캠페인이 끝난 뒤에만 보던 습관을, 주 단위로 중간 점검하는 리듬으로 바꾸는 것도 큰 준비가 필요 없는 변화다.
결산에서 판단으로, 측정의 무게중심이 옮겨간다
마케팅 측정의 역할이 바뀌고 있다. 지금까지는 캠페인이 끝난 뒤 무엇이 효과 있었는지 확인하는 데 무게가 실렸다면, 앞으로는 진행되는 동안 새 데이터를 반영해 다음 판단을 내리는 일이 중요해진다. 페르난데스는 2030년이 되면 지금의 정적인 보고 방식이, 데이터를 한꺼번에 몰아 처리하던 옛 방식처럼 낡은 것으로 보일 수 있다고 내다봤다. 성과를 입증하라는 압박은 사라지지 않는다. 달라지는 것은 그 답을 캠페인이 끝난 다음에 찾느냐, 진행되는 동안 찾느냐다.
