AI의 시대, 클릭 이후를 설계하는 마케팅

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그로스 마케팅

대상자

• *마케팅 전문가, 디지털 마케팅 담당자, 데이터 분석자**
• 난이도: 중급 이상 (데이터 분석 및 전략적 사고 요구)*

핵심 요약

• "클릭 이후 유저 여정 설계"가 마케팅의 핵심 전략
• 데이터 기반의 "유저 감정 해석" 능력이 중요
• AI/ML 기술은 패턴 분석을, 마케터는 인문적 통찰을 결합해야 함

섹션별 세부 요약

1. 전통적 마케팅 모델의 한계

• "임프레션 → 클릭 → 전환" 퍼널 프레임은 더 이상 유저 행동에 부적합
• AI 기반 타겟팅/광고 생성이 성능 향상에 한계
• 2023년 글로벌 디지털 광고 지출 증가에 따른 전환율 하락(3.1% → 2.5%)

2. 스타벅스 리워드 프로그램의 사례

• 리워드 회원 평균 구매 빈도는 비회원 대비 3배 증가
• 게임처럼 설계된 "충성도 시스템"이 장기적 유저 유지를 이끌어냄
• 브랜드 경험의 연속성 강조

3. 채널별 유입 동기와 리텐션 차이

• 틱톡 유저: 우연히 발견한 경험 → 낮은 기대치, 오랜 머무름
• 구글 유저: 목적성 있는 검색 → 높은 이탈률
• 채널별 평가 지표 차이를 고려한 전략 수립 필요

4. 데이터 기반 마케팅 사례: Spotify & Netflix

• Spotify: 첫 주 사용 패턴으로 2주 차 이탈 예측 모델 개발
• Netflix: 개인화 추천 알고리즘으로 전 세계 1위 확보
• ML 기술로 유저 행동 패턴 분석 → 리텐션 최적화

5. 마케터의 역할 재정의

• 데이터 사이언티스트는 패턴 분석, 마케터는 "인간 감정" 해석
• 레벨 5 이탈률 문제에서 "미션 단조로움" 원인 분석 → 경험 설계 조정
• AI 최적화 포인트를 "인간적 경험"으로 재해석 필요

결론

• "클릭 이후 유저 여정 설계"는 데이터 분석과 인간 감정 해석을 결합한 전략으로, AI/ML 기술과 마케터의 협업이 핵심
• 유저의 감정 맥락을 읽는 능력이 데이터 기반 마케팅 성과를 좌우