한눈에 보는 핵심 5가지
- 맥킨지 보고서에 따르면 소비자 과반수가 AI 기반 검색을 통해 제품 정보를 탐색하고 있으며, 특정 시점에 대규모 메시지를 전달하는 캠페인 방식만으로는 복잡해진 구매 여정에 대응하기 어려워졌다.
- AI 활용 사례를 실험 중인 CMO(최고마케팅책임자)는 90%지만, 이를 조직 전반으로 확장하거나 실질적 성과를 낸 기업은 10% 미만이다. 기존 업무 방식에 AI를 덧붙이는 방식으로는 변화가 만들어지지 않는다.
- AI를 제대로 구현하면 실행 관련 업무의 시간과 비용을 60~70% 줄이고 매출을 4~7% 성장시킬 수 있다. 맥킨지는 이를 위해 마케팅을 단순 도구 도입이 아닌 조직과 업무 방식의 근본적 재설계로 봐야 한다고 강조한다.
- 맥킨지가 AI 시대에 갖춰야 한다고 제시한 다섯 가지 역량은 지속적 인사이트, 확장 가능한 창의성, 초개인화, AI 에이전트 대응, 상시 오케스트레이션이다. 이 다섯 개가 연결된 하나의 시스템으로 작동할 때 '지속적 성장 엔진'이 된다.
- AI 도입 성과를 시간 절약이나 비용 절감으로만 측정하면 새로운 성장 기회 창출이라는 진짜 가치를 놓친다. 인간과 AI의 협업 방식으로 업무를 재설계하면 마케팅 ROI(투자 대비 수익)를 최대 30% 끌어올릴 수 있다.
분기 리뷰 회의에서 같은 질문이 반복됐다. AI를 도입하는 기업이 많아지고 있는데 캠페인 성과는 왜 그대로냐는 것이다. 글로벌 경영컨설팅 기업 맥킨지(McKinsey & Company)가 최근 발표한 보고서 '캠페인에서 지속적 성장으로: 마케팅을 바꾸는 AI 역량'은 이 질문에 명확한 진단을 내린다. AI를 도입하지 않아서가 아니라, 마케팅 운영 방식 자체가 AI 시대에 맞게 재설계되지 않아서라고.
소비자 구매 여정이 바뀌었다, 캠페인만으로는 따라가기 어렵다
AI 기반 검색이 확산하면서 소비자는 구매를 결정하기 전에 더 많은 채널을 오가며 더 깊이 정보를 탐색한다.
맥킨지가 실시한 AI 디스커버리 서베이(구매 여정에서 AI 활용 실태를 추적한 조사)에 따르면 소비자 과반수가 구매 여정 전반에서 AI 기반 검색을 활용하고 있다. 어떤 식으로 쓰이는지 보면 카테고리·브랜드·제품 정보 탐색이 73%, 제품과 서비스 비교가 61%, 기술 사양 이해가 60%, 제품 리뷰 요약이 60%다.
소비자들은 이미 구매 결정 전 단계에서 AI를 통해 여러 채널을 넘나들며 정보를 쌓고 있다. 그런데 기업의 마케팅은 아직도 특정 기간에 대규모 메시지를 집중 투하하는 캠페인 방식에 머물러 있는 경우가 많다. 맥킨지는 이 구조적 괴리가 AI 시대 마케팅의 핵심 문제라고 진단한다.
맥킨지는 AI가 글로벌 B2C(기업이 소비자에게 직접 판매하는 방식) 리테일 분야에서 3조~5조 달러 규모의 잠재적 경제 가치를 창출할 것으로 전망한다. 이 숫자보다 중요한 것은 그 가치가 어디서 나오는가다. 기존 캠페인 효율을 높이는 것이 아니라, 소비자의 구매 여정 전 단계에 걸쳐 지속적으로 개입하는 방식에서 가치가 나온다는 것이다.
CMO 90%가 AI를 실험하는데 성과 낸 곳이 10%도 안 되는 이유
AI 도입 의지와 실제 성과 사이의 격차는 도구의 문제가 아니라 접근 방식의 문제다.
맥킨지가 지난해 실시한 글로벌 마케팅 테크놀로지 조사에서 CMO의 90%가 AI 활용 사례를 실험하고 있다고 답했다. 그러나 AI를 조직 전반으로 확장하거나 실질적인 가치를 창출한 기업은 10% 미만에 그쳤다.
맥킨지는 그 이유를 '볼트온(Bolt-on)' 방식에서 찾는다. 기존 조직 구조와 업무 흐름은 그대로 두고 그 위에 AI를 얹어 놓는 방식이다. 이렇게 하면 개별 작업은 빨라질 수 있지만 마케팅 성과 자체는 바뀌지 않는다. 보고서에 따르면 팀과 업무 흐름을 근본적으로 재설계한 기업은 전체의 28%에 불과하다.
캠페인 기획, 콘텐츠 제작, 성과 측정이 여전히 사람이 수동으로 연결하는 순차적 구조라면, AI는 그 과정의 일부를 빠르게 처리해 줄 뿐이다. 맥킨지는 AI의 진짜 가치는 데이터, 창의성, 개인화, 실행이 하나의 연결된 학습 시스템으로 돌아가도록 업무를 재설계하는 데 있다고 강조한다.
맥킨지가 제시한 지속적 성장 엔진의 다섯 가지 역량
AI 시대 마케팅이 진화하려면 다섯 가지 역량이 각각이 아닌 서로 연결된 하나의 시스템으로 작동해야 한다.
맥킨지는 AI 시대의 성장과 생산성을 이끌 핵심 역량 다섯 가지를 제시했다.
첫째, 지속적 인사이트(실시간 고객·시장 이해)다. 고객과 시장, 다양한 접점에서 발생하는 데이터를 실시간 의사결정으로 연결하는 역량이다. 디지털 트윈(실제 환경을 그대로 복제한 디지털 모델)이나 합성 페르소나(AI로 만든 가상의 소비자 프로필)를 활용하면, 전통적인 포커스그룹 조사보다 훨씬 빠르게 캠페인이나 가격·제품에 대한 소비자 반응을 테스트할 수 있다.
둘째, 확장 가능한 창의성(대규모 콘텐츠 생산)이다. 브랜드 일관성을 유지하면서 각 소비자와 맥락에 맞는 콘텐츠를 대량으로 생산하는 역량이다. 맥킨지는 일부 기업이 이 역량을 갖춤으로써 광고 소재 제작 생산성을 2~5배 높이고 제작 비용을 10~30% 줄이고 있다고 밝혔다.
셋째, 초개인화(개인별 실시간 맞춤 경험)다. AI 기반 개인화를 구현하면 고객 만족도가 15~20% 높아지고, 매출이 5~8% 늘며, 고객 응대 비용을 최대 30% 줄일 수 있다고 맥킨지는 분석했다.
넷째, AI 에이전트 대응(AI가 추천하는 브랜드 만들기)이다. AI 기반 추천 시스템이 소비자 선택에 미치는 영향력이 커지면서, 이제 마케팅은 사람에게 보이는 콘텐츠뿐 아니라 AI가 읽고 이해할 수 있는 제품 정보와 리뷰, 전문가 의견도 갖춰야 한다. 맥킨지는 마케팅이 '관심 경제(주목을 차지하는 경쟁 구조)'에서 '신뢰 경제(신뢰 기반의 추천이 구매를 결정하는 구조)'로 이동하고 있다고 진단했다.
다섯째, 상시 오케스트레이션(마케팅의 상시 운영 체계)이다. 기획→집행→측정의 순차적 방식에서 벗어나, 데이터와 AI를 기반으로 마케팅 전반을 지속적으로 운영하고 최적화하는 체계다. 채널 간 예산 배분이 실시간으로 조정되고, 과거 학습 데이터가 새로운 마케팅 활동에 자동으로 반영된다. 맥킨지는 이 체계를 갖춘 기업이 마케팅 ROI를 최대 30% 개선할 수 있다고 전망했다.
효율 지표만 보면 AI 투자의 진짜 가치를 놓친다
AI 도입의 성과를 시간 절약이나 비용 절감으로만 측정하면, 새로운 성장 기회를 만들고 있는지 알 수 없다.
맥킨지는 현재 많은 기업이 AI 성과를 제대로 측정하지 못하고 있다고 지적한다. 시간 절약이나 생산성 향상 같은 활동 지표에 집중하다 보니, 새로운 매출과 성장 기회 창출이라는 실질적인 가치를 충분히 포착하지 못하고 있다는 것이다.
보고서는 이를 해결하기 위해 업무를 세분화하고, 어떤 업무는 사람이 어떤 업무는 AI 에이전트가 수행할지 명확히 정의할 것을 권한다. 그 과정에서 어떤 AI 역량을 재활용할 수 있는지 파악하는 것도 함께다.
마케터의 역할도 달라진다. AI 시스템을 설계하고 구축하는 역할, 인간과 AI 에이전트의 협업을 관리하는 '오케스트레이터' 역할, 판단력과 창의성·품질을 책임지는 역할이 중요해진다. 보고서는 고위 마케팅 책임자들이 AI 도입의 가장 큰 장애물로 '스킬(기술·역량) 개발 부족'을 꼽았다고 밝혔다. 기술이나 예산보다 사람 역량이 더 큰 걸림돌이라는 것이다.
자주 묻는 질문
Q. 지속적 성장 엔진 구축을 시작할 때 어디서부터 손대야 할까요?
A. 맥킨지는 현재 역량을 냉정하게 진단하는 것부터 시작하라고 권한다. 그다음 AI가 빠르게 효과를 낼 수 있는 영역을 찾아 먼저 시도하고, 거기서 얻은 학습을 바탕으로 점차 확장하는 방식이다. 콘텐츠 제작 자동화나 성과 데이터 분석처럼 작고 구체적인 영역부터 시작하는 것이 실패 위험이 낮다.
Q. 소규모 마케팅 팀도 다섯 가지 역량을 갖출 수 있나요?
A. 다섯 가지를 한꺼번에 갖추는 게 목표가 아니다. 가장 효과가 빠른 역량 하나를 골라 시작하는 것이 현실적이다. 소규모 팀이라면 '확장 가능한 창의성', 즉 AI를 활용한 콘텐츠 제작 자동화부터 시작하면 투자 대비 효과를 비교적 빠르게 확인할 수 있다.
Q. 상시 오케스트레이션은 기존 마케팅 자동화 도구와 어떻게 다른가요?
A. 기존 자동화 도구는 정해진 규칙(예: 특정 시간에 이메일 발송)을 자동 처리하는 수준이다. 상시 오케스트레이션은 실시간 성과 데이터를 학습해 채널 간 예산 배분이나 메시지 방향을 스스로 조정하는 단계다. 사람이 매번 개입하지 않아도 마케팅 활동이 지속적으로 최적화되는 구조를 갖추는 것이 차이점이다.
Q. AI 에이전트가 브랜드를 추천하는 방식에 마케팅 팀이 실제로 영향을 줄 수 있나요?
A. 영향을 줄 수 있다. 제품 상세 정보, 고객 리뷰, 전문가 의견처럼 AI 추천 시스템이 읽고 판단할 수 있는 콘텐츠를 정확하고 풍부하게 갖추는 것이 출발점이다. 검색엔진 최적화(SEO)처럼 AI 추천 알고리즘이 자사 브랜드를 어떻게 이해하는지를 관리하는 관점이 필요하다.
마케팅 팀이 지금 해야 할 첫 번째 질문
AI 마케팅의 경쟁력은 어떤 AI 도구를 얼마나 많이 도입했는지로 결정되지 않는다. 맥킨지는 인사이트, 창의성, 개인화, 실행이 하나의 지속적으로 학습하는 시스템으로 연결돼 있는지가 관건이라고 강조한다.
그 시작은 솔직한 질문이다. 우리 팀에서 AI는 지금 어떤 역할을 하고 있는가. 단순히 특정 업무를 빠르게 처리하는 도구로만 쓰이고 있다면, 아직 진짜 변화가 시작된 것이 아닐 수 있다. 기존 방식 위에 AI를 올려놓는 것이 아니라, AI를 중심으로 마케팅 운영 방식을 다시 설계하는 것이 맥킨지가 말하는 전환의 출발점이다.
