인공지능(AI) 데이터 분석 플랫폼 기업 씽킹AI가 마케팅 분야에서의 AI 활용 방안을 혁신적으로 변화시키고 있다. 전통적인 데이터 분석에서 벗어나, 고객 행동 분석, 마케팅 판단, 실행, 성과 검증까지 모든 과정을 아우르는 통합 플랫폼으로 발전하고 있는 씽킹AI는 그로스 루프를 통해 내부 고객 데이터와 외부 소셜미디어 반응을 종합적으로 분석하여 캠페인을 실행하고, 결과를 다시 학습하는 시스템을 구축하고 있다.
정진영 씽킹AI 이사는 “과거에는 데이터 분석, 고객관계관리(CRM), 캠페인을 각각 다른 에이전트가 담당하는 경우가 많았다”며, “현재는 내부 데이터에서 원인을 찾고 외부 반응으로 이유를 검증한 뒤 실행과 검증까지 하나의 플랫폼으로 연결하는 방향으로 나아가고 있다”고 설명했다. 이 이사는 삼성전자 DS부문 기획팀에서 시작하여 소비재 분야 창업, 유로모니터인터내셔널의 컨설팅 및 사업개발 업무를 거쳐, 크로스앵글과 SonicSVM 재단에서의 경험을 통해 현재 씽킹AI의 한국 영업과 비게임 산업 확장을 담당하고 있다.
씽킹AI는 데이터 분석을 출발점으로, 현재는 CRM, 캠페인, 소셜 리스닝, 제품 실험 등 다양한 마케팅 활동을 연결하는 방향으로 플랫폼을 확장하고 있다. 이 과정에서 AI는 단순히 분석 결과만을 제공하는 것이 아니라, 고객군을 분류하고 대응 방안을 제안하며, 사람의 승인을 통해 실행 및 성과 점검까지 이어지는 방식을 채택하고 있다. 이러한 방식은 에이전트를 순차형, 병렬형, 리더형으로 운영할 수 있도록 하여, 업무의 효율성을 극대화하고 있다.
예를 들어, 사용자의 일간활성이용자(DAU)가 급감하는 경우, 기존에는 보고서를 통해 문제를 발견하고 데이터팀에 요청하여 분석을 진행한 후 여러 단계를 거쳐 운영팀이 대응했지만, 씽킹AI의 에이전트는 이상 징후를 즉시 감지하고 특정 업데이트 이후 신규 이용자가 이탈한 단계를 추적한다. 이후 제안된 대응안을 승인하여 캠페인을 실행하고, 결과를 다시 분석하는 루프를 통해 더욱 효과적인 마케팅 전략을 수립할 수 있다.
정 이사는 “각 도구가 자기 영역에서 빨라지는 것만으로는 충분하지 않다”며, “감지, 판단, 실행, 검증이 동일한 데이터와 사용자 식별 체계 위에서 연결돼야 전체 업무의 속도가 증가한다”고 강조했다. 씽킹AI는 집계된 수치에서 개별 이용자의 행동 단계까지 분석하여, 고객이 결제나 튜토리얼 과정에서 이탈한 원인을 파악하고 이를 기반으로 캠페인이나 실험 대상으로 분류하는 프로세스를 갖추고 있다.
또한, 외부 반응을 판단에 반영하는 것도 중요한 요소다. 예를 들어, 해외 시장에서 재구매율이 하락했을 때, 내부 데이터만을 고려하여 AI가 할인 쿠폰을 제안할 수 있지만, 현지 커뮤니티에서 제품의 진위를 둘러싼 논란이 확산되고 있다면, 필요한 대응은 할인 쿠폰이 아니라 정품 인증과 신뢰 회복을 위한 커뮤니케이션이 될 수 있다. 씽킹AI는 이러한 외부 반응을 감성, 주제, 키워드별로 분류하고 고객 행동 데이터와 연결하여 보다 정교한 마케팅 전략을 수립하고 있다.
정 이사는 기업이 AI를 사업 성과로 연결하지 못하는 원인으로 세 가지 병목을 지적했다. 첫째, 구축 과정이 복잡하고, 둘째, 지속성 문제, 셋째, 비즈니스 연계가 잘 이루어지지 않는 것이다. 시연용 에이전트는 쉽게 만들 수 있으나, 실제 업무에 적용하기 위해서는 데이터 정의, 접근 권한, 예외 처리, 기존 시스템 연동, 오류 발생 시 책임 소재 등을 면밀히 설계해야 한다. 또한, AI가 지속적으로 작동하기 위해서는 기업의 지표 정의와 비즈니스 맥락에 대한 이해가 필수적이다. 씽킹AI는 사내 규정, 브랜드 가이드, 제품 정보, 캠페인 결과 등을 지식 기반으로 저장하여 에이전트가 판단할 때 참고하도록 지원하고 있다.
AI의 도입이 마케터에게 요구하는 역량 또한 변화하고 있다. SQL 작성이나 분석 도구 사용보다는 목표, 대상, 기간을 구체적으로 설정해 질문하고 AI가 제시한 결과의 기준과 원인을 검증하는 능력이 중요해졌다. 정 이사는 “앞으로의 시니어 마케터는 좋은 질문을 던지고, 결과를 의심하며, 최종 판단에 책임질 수 있는 사람”이라고 말한다.
AI 도입은 전사 프로젝트보다는 효과를 쉽게 확인할 수 있는 하나의 업무에서 시작할 것을 권장하며, 담당자와 핵심성과지표(KPI)를 정해 도입 전후의 변화를 수치로 확인해야 한다고 강조했다. 그는 “이 AI가 누구의 KPI인지, 무엇이 달라졌는지, 그 결과를 바탕으로 다음에는 무엇을 할 것인지 답할 수 있어야 한다”며 “주인이 없는 AI는 예산 시즌이 되면 사라질 가능성이 높다”고 경고했다.
씽킹AI는 게임 산업에서 쌓은 대규모 이용자 행동 데이터 처리 역량을 금융, 패션, HR 플랫폼, 식품 및 소비재 등 다양한 분야로 확대할 계획이다. 현재 크래프톤, 세가, 헬로톡, 시원스쿨 등 다양한 기업들이 씽킹AI 솔루션을 이용하고 있다. 정 이사는 11월 11일 서울 서초구 양재동 엘타워에서 열리는 ‘디지털마케팅&테크놀로지 서밋(DMTS) 2027’에서 ‘AI로 빨라진 팀, 그리고 AI로 달라진 팀’을 주제로 발표할 예정이다. 이 자리에서 AI를 실제 성과로 연결하는 마케터의 업무 습관과 데이터 및 에이전트 운영 전략을 소개할 계획이다.
그는 “AI가 한 번 질문에 답하고 끝나면 도구에 불과하다”며 “지표를 관찰하고 원인을 이해한 뒤 실험을 실행하고 결과를 다음 판단에 반영하는 루프가 돌아가야 AI가 기업의 성장 엔진이 될 수 있다”고 강조했다. 한편, DMTS 2027에서는 틱톡코리아, 브이캣, 버블쉐어, 달파, 블럭스, 오브젠, 데이터라이즈 등 다양한 디지털마케팅 기업이 AI 기반 마케팅 전략과 솔루션을 소개할 예정이다. 넥슨, CJ올리브영, 구글코리아, 컬리 등도 AI 시대의 마케팅 성과 측정과 데이터 활용 및 조직 운영 전략을 발표할 예정이다.
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