🧐 Summary
1️⃣ AI 기반 마케팅은 개인의 행동 및 맥락 데이터를 인식하고, 생성형 AI로 맞춤형 콘텐츠를 만들어 실시간 최적화하는 기술로 발전하고 있어요.
2️⃣ 코카콜라, 넷플릭스, 로레알의 사례처럼 브랜드는 이제 모두를 위한 이야기 대신, 나만을 위한 이야기를 전달합니다.
3️⃣ 심리학 연구에 따르면 개인화 메시지가 나의 자아와 일치할수록 더 강력한 설득력을 발휘하며, 우리는 그 경험을 자연스럽게 ‘내 취향’이라고 받아들이게 돼.
아, 넌 이게 너와 아무 상관없다고 생각하는구나. 넌 네 옷장으로 가서 그 볼품없는 파란색 스웨터를 골랐겠지? 그러면서 넌 네가 패션에 관심 없고, 자기 스스로를 진지한 사람이라고 여긴다는 걸 세상에 알리고 싶은 거겠지. 하지만 넌 그 스웨터가 단순한 ‘파란색’이 아니라는 걸 모르는 거야. 그건 터쿼이즈도, 라피스도 아닌 세룰리언 블루야. 2002년에 오스카 드 라 렌타가 세룰리언 블루 가운을 발표했고, 이어 입생 로랑이 군용 스타일의 세룰리언 재킷을 선보였지. 그 뒤 8명의 다른 디자이너 컬렉션에 세룰리언이 속속 등장했고, 이 색은 백화점을 거쳐 할인매장 캐주얼 코너까지 내려와서 네 손으로 갔겠지. 그 파란색은 수백만 달러와 셀 수 없이 많은 일자리를 상징해. 좀 웃기지 않니? 네가 패션 산업과 상관없다고 생각하지만, 사실은 여기 있는 사람들이 네 대신 골라준 스웨터를 입고 있다는게?
— 영화 <악마는 프라다를 입는다> 중 미란다 프리스틀리
요즘 뉴욕에선 악마는 프라다를 입는다 2가 한창 촬영중이라고 하죠? 그 때문인지 미디어에서 저 유명한 대사가 자주 등장하더라구요. 이 대사는 우리의 취향이라 생각하던 것들이 거대한 패션업계에서 누군가의 기획 속에서 만들어진 것임을 보여줍니다. 그리고 2025년 현재, AI 기반 마케팅은 이 과정을 더 정교하게 만드는 중이죠.
오늘은 AI를 통한 맞춤형 마케팅이 어떻게 작동하는지, 그리고 왜 사람들이 이런 메시지를 '내 취향'이라고 믿게 되는지 이야기해보려 해요.
AI는 개인화 마케팅에 어떻게 활용될까?
AI는 단순히 ‘데이터를 많이 쓰는’ 도구가 아닙니다. 최근 연구들은 맞춤형 마케팅을 구현하는 핵심 기술을 크게 세 가지로 설명하고 있어요.
1. 데이터 인식(Data Sensing) : 클릭, 검색, 구매 이력 같은 행동 데이터뿐 아니라 위치, 날씨, 시간대, 감정 반응 같은 맥락적 데이터까지 학습합니다.
2. 생성 및 최적화(Content Generation & Optimization) : 생성형 AI가 개인별 특성에 맞춘 광고 문구, 이미지, 영상을 자동 제작합니다. 이 때 강화학습 기반 시스템이 수백 개 버전을 동시에 테스트하며 최적 조합을 실시간 탐색하죠. 그 결과 실제 기업 사례에서 AI 개인화는 평균 ROI 20~30%, 전환율은 4~5%p 상승시키는 효과가 있었다고 해요.
3. 피드백 루프(Feedback Loop) : 사용자의 반응을 실시간으로 수집하여 광고 메시지·비주얼·노출 시점을 즉각 조정 가능합니다. 예를 들어 Netflix는 개인별 콘텐츠 썸네일을 지속 업데이트하며 연간 10억 달러 규모의 구독 유지 효과가 있었다고 해요.
이렇게 크게 세 가지 프로세스를 통해 누구에게, 무엇을, 언제, 어떤 방식으로 보여줄지를 AI가 실시간으로 학습하고 생성하는 구조가 완성됩니다.
나만을 위한 이야기를 만들어내는 마케팅 사례
1. 코카콜라의 AI 활용 아트워크 공모
코카콜라는 2023년 OpenAI, Bain과 함께 ‘Create Real Magic’ 캠페인을 런칭했어요. 이 캠페인은 단순히 하나의 광고 영상을 전 세계에 동일하게 활용하는 대신, 각 지역, 문화, 계절, 사용자 특성에 따라 완전히 다른 비주얼과 메시지를 생성하는 것이 핵심이었죠. 챗GPT 기반으로 카피를 생성하고, DALLE 같은 이미지 합성 기술로 현지 문화 요소를 반영했어요.
이를 통해 사용자는 웹사이트에서 직접 AI를 활용해 ‘나만의 코카콜라 광고 아트워크’를 제작할 수 있었고, 이 아트워크를 소셜미디어로 공유하게 했죠. 그 결과 캠페인 오픈 첫 달에 30만 개 이상의 개인화 아트워크가 제작되었고, 사용자 참여율은 기존 글로벌 캠페인 대비 40% 이상 높았습니다.
2. 넷플릭스의 개인화 된 썸네일
Netflix는 2022년부터 A/B 테스트와 강화학습 기반 AI 모델을 활용해, 동일한 콘텐츠라도 사용자마다 다른 첫인상을 제공하는 전략을 본격화했습니다. 사용자 개개인의 시청 이력, 장르 선호, 시청 속도·완료율과 같은 세부 데이터를 기반으로, 예고편 시퀀스와 포스터 이미지를 실시간으로 생성하였습니다. 예를 들어 로맨스 장르 팬은 브리저튼 중 키스신이 중심이 되는 예고편을, 액션 장르 팬은 검술 장면을 담은 예고편을 먼저 보게 되는거죠. 내부 보고에 따르면 이러한 개인화 콘텐츠는 평균 클릭률을 20~30% 높였으며, 결과적으로 구독자 이탈을 줄여 연간 10억 달러 규모의 유지 효과를 가져왔다고 해요. 이렇게 내 취향에 맞는 첫인상을 설계하는 것만으로도 사용자의 선택을 유도할 수 있다는 것을 보여줍니다.
3. 로레알의 AI 뷰티 어시스턴트
로레알은 2024년 CES에서 AI Skin Advisor를 공개했습니다. 이는 소비자의 실시간 피부 상태를 인식하고, 즉시 맞춤 솔루션과 광고 콘텐츠까지 바꾸는 AI 시스템인데요, 컴퓨터 비전 기반 피부 분석(모공 크기, 톤, 잡티, 윤기 지수 등)을 통해 추천 모델 및 이와 연결된 생성형 AI 카피라이팅까지 제공하는거에요. 즉 사용자가 앱으로 얼굴을 스캔하면 추천 제품 목록 뿐 아니라 광고 이미지 속 모델의 피부톤까지 사용자의 얼굴과 비슷하게 바뀌게 한거죠. 로레알은 이 AI 뷰티 어시스턴트를 도입한 캠페인에서 상담에서 구매로 전환되는 비율이 두 배, 온라인 체류 시간이 평균 35% 증가했다고 발표했어요. 결과적으로 사용자는 광고를 내 피부를 보고 내게 말해주는 조언으로 느끼며, 선택 과정에서 브랜드에 대한 신뢰를 높이게 된거죠.
이 세 가지 사례는 AI를 이용한 개인화 된 마케팅이 정말 ‘나만을 위한 이야기’라는 느낌을 통해 만들어내는 효과를 보여줍니다. 이렇게 만들어진 개인화 된 경험은 브랜드와 사용자의 거리를 극적으로 좁히고, 사용자에게 ‘나의 취향’, ‘내가 선택한 제품’이라는 인식을 심어주게 되는거죠.
맞춤형 광고를 ‘내 취향’이라고 느끼는 이유
개인화 마케팅이 사용자에게 더 설득력있게 다가오게 되는 과정을 살펴볼까요? 개인화 된 메시지는 소비자의 자아 개념(Self-concept) 혹은 자아 정체성과 부합하는 경우 브랜드 이미지를 자기와 일치시키고 감정적인 유대를 심화하게 됩니다. 우리가 흔히 말하는 ‘추구미’에 맞는 메시지를 보게 되면 이 브랜드 혹은 이 제품이 나를 위한, 나와 맞는, 더 나아가 나와 동일시 할 수 있는 것이라고 생각하게 되는거죠.
하지만 이런 개인화 된 마케팅은 그 선을 잘 지키는 것 또한 중요합니다. 사용자가 본인의 데이터를 ‘이용’했다고 판단하면 이에 대해 거부감을 느낄 수 있기 때문이죠. 사용자의 이름, 이메일 내용, 현재 위치 등을 직접적으로 활용한 광고의 경우 사용자가 거부감을 크게 느껴 해당 광고 뿐 아니라 그 광고를 게시한 웹페이지 자체를 기피한다는 연구가 있었어요. 또한 보다 간접적인 데이터를 활용한 마케팅 대비 효과 역시 떨어지는 것으로 나타났죠[4].
즉 알고리즘 추천의 설득 구조는 소비자가 이를 나에게 유익한 개인화로 받아들이게 하여 공감대를 형성하는 데 달려있습니다. 개인화 수준과 사생활 존중 사이의 균형이 중요한 거죠. 궁극적으로, 광고가 나를 얼마나 이해하는가에 대한 소비자의 인식이 설득의 관건이며, 이는 기술적 정확성뿐 아니라 소비자 심리에 대한 세심한 고려가 뒷받침되어야만 가능해요.
AI 맞춤형 마케팅은 브랜드와 고객 모두에게 이익을 줍니다. 사용자는 관련성 높은 콘텐츠를 통해 보다 나은 선택을 할 수 있게 되며, 브랜드는 효율적이고 설득력 있는 캠페인을 펼칠 수 있어요. 2024년 McKinsey 보고서에 따르면 개인화 메시지를 도입한 기업은 업계 평균 대비 매출을 40% 더 올린다고 해요.
이런 AI 기반 맞춤형 마케팅의 핵심은 사용자의 데이터를 이용한 정확한 예측 및 분석, 그리고 생성형 AI를 통한 메시지의 개인화인 것 같아요. 즉 우리의 데이터를 많이 제공하면 할 수록 더 나에게 맞는 마케팅 메시지가 전달되겠죠. 하지만 이렇게 우리의 과거를 분석해 전달되는 메시지 속에서 맴돌다보면 우리는 새로운 선택을 할 수 없을지 몰라요. 매번 파란색 스웨터만 입어왔지만 내일은 어쩌면 핑크색을 입고 싶어질지도 모르는 나. 파란색 스웨터를 손에 들 때 마다 한 번쯤 질문을 던져보면 좋겠습니다.
“내가 좋아한다고 믿는 것들, 그 중 얼마나 많은 것이 사실 타인의 설계에서 비롯된 걸까?”
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Reference
[1] Gao, B., Wang, Y., Xie, H., Hu, Y., & Hu, Y. (2023). Artificial intelligence in advertising: advancements, challenges, and ethical considerations in targeting, personalization, content creation, and ad optimization. Sage Open, 13(4), 21582440231210759.
[3] Boerman, S. C., Kruikemeier, S., & Bol, N. (2021). When is personalized advertising crossing personal boundaries? How type of information, data sharing, and personalized pricing influence consumer perceptions of personalized advertising. Computers in Human Behavior Reports, 4, 100144.
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