Modern Growth Stack 2025 세미나 정리

Modern Growth Stack 2025 세미나의 주요 세션 4개를 정리한 글입니다. CRM 자동화, AI 활용, 데이터 파이프라인까지 실무 사례 중심으로 다루고 있습니다.

1. AI Powered Customer Engagement

세션 개요

25년 경력의 고객 참여(Customer Engagement) 전문가가 글로벌/한국 시장의 트렌드를 비교 분석하고, AI를 활용해 고객 경험을 혁신하는 방법론과 성공 사례를 공유한 세션입니다.

핵심 트렌드: 글로벌 vs. 한국

2,000명 이상의 글로벌·한국 사용자를 비교 분석한 보고서를 바탕으로, 연사는 디지털 바디랭귀지(Digital Body Language) 의 중요성을 강조했습니다. 오프라인에서 고객 행동을 보고 의도를 파악하듯, 디지털 환경에서도 고객의 행동 신호를 민감하게 읽어야 한다는 개념입니다.

보고서에서 도출된 3가지 주요 트렌드는 다음과 같습니다.

1) 메시지 조율: 기술과 콘텐츠의 균형

한국 브랜드의 81%가 기술 기반 전술을 사용하지만, 콘텐츠 기반 전술은 46%에 불과 (APAC 평균 90% 이상의 절반 수준)
한국 브랜드는 감성 스토리텔링보다 성능과 가시적인 이점을 강조하는 경향이 강함
기술에 의존하면서도 브랜드 고유의 정체성과 메시지를 잃지 않는 균형이 중요

2) 개인화의 진화: 신뢰와 투명성

한국 임원의 73%가 개인정보보호 문제가 개인화 전략에 영향을 미친다고 응답
연사는 데이터를 '우라늄' 에 비유 — 잘 활용하면 큰 에너지, 잘못 다루면 핵폭탄
해결책은 투명성: 어떤 데이터를 왜 수집하고 어떻게 쓰는지, 고객이 얻는 혜택은 무엇인지 명확히 공개해야 신뢰 구축 가능

3) AI 기반 발전: 전략적 자산으로서의 AI

한국 브랜드의 22%만이 AI 기반 분석 솔루션 사용 → CRM에 AI 통합이 아직 소극적
앞서가는 기업들은 AI를 단순 지원 도구가 아닌, ROI를 높이는 핵심 전략 자산으로 활용 중

고객 참여를 위한 4가지 AI 활용 유형

연사는 AI 활용을 강아지 훈련에 비유해 쉽게 설명했습니다.

유형	학습 방식	마케팅 적용
예측 (Prediction)	지도 학습	고객의 재구매/이탈 가능성 예측
패턴 파악 (Pattern Recognition)	비지도 학습	우수 고객과 유사한 Lookalike 타겟 발굴
생성 (Generation)	생성형 AI	개인화 이메일, 인앱 메시지, 광고 카피 자동 생성
결정 (Decision Making)	강화 학습	A/B 테스트를 넘어, AI가 자율적으로 최적 경험 제공

특히 강화 학습 기반의 결정은 '세그먼트 오브 원(Segment of One)', 즉 고객 한 명 한 명을 개별 세그먼트로 인식하는 진정한 초개인화를 가능하게 합니다.

AI 활용 성공 사례

Kayo Sports (호주 OTT)

수동 A/B 테스트 → AI 기반 수천 가지 변수 동시 실험
1:1 맞춤형 커뮤니케이션 구현 → ROI 29배 증가

Capital One (미국 대형 은행)

100개 이상의 고객 속성 기반 35,000가지 조합 자동 테스트
4주 만에 카드 활성화율 92% 증가, 약 1,600만 달러 가치 창출
흥미로운 발견: 기존에 최적이라 생각했던 '화요일 발송'이 실제로는 27%의 고객에게만 유효했다는 사실

AI는 더 이상 트렌드가 아니라 New Default(새로운 기준) 입니다.

2. 브레이즈로 완성하는 데이터 기반 CRM 자동화 운영의 정석

세션 개요

카카오스타일, 야놀자 유니버스, 왓이즈 3사의 CRM 전문가들이 데이터 기반 자동화 마케팅 구축 사례와 실질적인 조언을 나눈 패널 세션입니다.

데이터 통합: CRM 자동화의 초석 (야놀자 유니버스)

야놀자가 '놀'로 리브랜딩하고 서비스를 통합하는 과정에서 가장 큰 과제는 데이터 형식 표준화였습니다.

문제: 서비스마다 데이터 형식이 달라(날짜 형식 vs 문자열 등) 통합 고객 여정 자동화가 어려움
해결: 개발팀·CRM팀·브레이즈 협업으로 모든 서비스 정보를 하나로 묶어 전송하는 표준 데이터 형식 정의
교훈: 성공적인 자동화의 전제 조건은 "우리가 설계한 데이터가, 원하는 형식으로, 정확하게 적재되는 것"

API 연동을 통한 초개인화 (왓이즈 & 카카오스타일)

카카오스타일 — 이탈률 예측 모델

데이터 분석가와 협업하여 사용자별 이탈률 예측 모델 개발
이탈 확률이 높은 사용자가 앱에 접속하면 API(Connected Content)로 예측값을 실시간으로 조회
선제적으로 이탈 방지 액션(맞춤 혜택 등)을 자동 실행

왓이즈 — 관심사 기반 개인화

사용자의 관심사, 상태 등 수많은 속성값을 API로 브레이즈에 전송
자사 데이터 연동 → 사용자마다 완전히 다른 개인화 메시지와 추천 소재 자동 제공

성공적인 자동화를 위한 핵심 조언

먼저 Funnel을 그려라 — 사용자가 어떤 단계를 거치고 어디서 이탈하는지 깔때기를 먼저 그린 뒤, 각 단계에 맞는 데이터와 액션을 설계
정보성 메시지를 적극 활용하라 — 자발적으로 동의한 정보성 알림은 광고성 메시지 대비 이탈률 3배 이상 낮음
마케터가 직접 자동화 도구를 경험하라 — Canvas, Catalog 등을 직접 써보며 얻은 작은 성공이 더 복잡한 API 연동 캠페인을 추진하는 설득 근거가 됨

3. CRM 마케팅 실무에 AI를 더하다: 스푼 CRM팀 사례

세션 개요

스푼 CRM팀이 AI를 '신입사원'이 아닌 '실행력을 높이는 시너지 파트너' 로 정의하고, 실무에 적용한 4가지 구체적인 사례와 성과를 공유한 세션입니다.

AI 도입 전 한계

한계	내용
개인화	브레이즈 기본 기능에만 의존, 정교한 개인화 어려움
콘텐츠	외부 템플릿 의존으로 다양성 부족
속도	타겟 추출·분석 등 반복 수작업으로 빠른 실험 불가
성과	낮은 전환율, 비즈니스 임팩트 확장에 한계

4가지 AI 활용 사례

1) 타겟 추출 & 실험 설계 → 실험 사이클 50% 단축

ChatGPT로 복잡한 SQL 쿼리 초안 빠르게 생성 (테이블 구조 샘플 쿼리 함께 제공해 정확도 향상)
사내용 GPTs('실험 설계 마스터' 챗봇) 제작 → 가설 수립~설계까지 AI와 협업
결과: 실험 사이클 50% 이상 단축, RFM·LTV 기반 정교한 실험 빠르게 검증

2) 커스텀 HTML → 개발자 없이 인터랙티브 콘텐츠 구현

Cursor 등 AI 코딩 도구로 마케터가 직접 커스텀 HTML 작성·고도화
랜덤 타로카드, 복권 긁기 등 게이미피케이션 콘텐츠 직접 제작
결과: 신규 유저 리텐션 20%p 개선, CTR 100% 개선, 외부 템플릿 계약 종료로 연간 수백만 원 비용 절감

3) Liquid 코드 고도화 → 초개인화 메시지

ChatGPT로 수십 줄의 복잡한 Liquid 조건문 빠르게 생성 및 오류 검토
Catalog + Connected Content 연계로 고수준 개인화 로직 구현
예시: 복귀 유저에게 과거 가장 많이 들은 크리에이터의 프로필(이미지, 닉네임)을 개인화하여 노출
결과: 복귀 유저 앱 재방문율 11%p 개선, 청취 전환율 6%p 개선

4) 실험 결과 분석 → 데이터팀 의존도 감소

AI에게 Python 분석 코드 작성 요청 → 마케터가 직접 실행하여 통계적 유의성(p-value) 검증
AI가 제안하는 다각도 인사이트를 취사선택하여 분석 효율화
결과: 실험 사이클 2~3배 단축, RFM 분석 등 이전에 어려웠던 분석을 팀 내에서 직접 수행

AI를 팀에 정착시키기 위한 3가지 핵심

내부 지식 공유 — 새로운 AI 도구를 빠르게 테스트하고, 성공·실패 사례와 프롬프트 노하우를 팀 전체에 공유
목적에 맞는 도구 선택 — 가설 설계/코드 작성(ChatGPT), 실험 설계 챗봇(GPTs), 코드 수정(Cursor) 등 상황에 맞게 선택
'할 수 있다'는 마인드셋 — 템플릿에 갇힌 사고에서 벗어나면, 자연스럽게 실행력이 높아지고 성과로 이어짐

4. 사용자 맥락 타겟팅: 데이터 파이프라인부터 액션까지

세션 개요

태피툰이 '브레이즈에서 시작해 브레이즈에서 끝나는' 순환 데이터 파이프라인을 구축하여, 1,800개 이상의 작품을 수작업 없이 자동으로 추천하는 시스템을 만든 사례를 공유한 세션입니다.

무엇을 자동화했는가?

문제: 매일 쏟아지는 신작·새 시즌·완결 정보를 모두 수작업으로 처리 → 비효율 + 사람 실수로 엉뚱한 작품 추천 → 사용자 피로도 상승

4단계 자동화 프레임워크

데이터 소스 통합 — 신작처럼 데이터가 없는 정보는 구글 시트('오늘의 작전 지도')에서 사람이 관리하고 데이터 웨어하우스와 통합
Catalog — 작품별 딥링크, 이미지 등 모든 요소를 카탈로그에 저장. 작품 ID만으로 모든 정보 조회 가능. '카탈로그 슬라이스'로 우선순위 높은 작품만 미리 필터링하여 시스템 부하 절감
Connected Content — 캠페인 발송 시점에 API로 사용자의 최신 행동 데이터(감상 정보 등)를 실시간 조회 → 관련성 높은 사용자에게만 발송
Liquid 로직 — 작품 정보·사용자 정보·우선순위를 종합 판단하여 캠페인을 동적으로 생성·송출하는 '두뇌' 역할

파이프라인 아키텍처

[Braze] → [Amplitude] → [DB]   ← 캠페인 성과 데이터 수집 및 심층 분석
                          ↓
                    데이터 가공   ← 선호 장르, 흥미도, 유사 작품 추천 로직 개발
                          ↓
              [DB] → [Braze Catalog]   ← 주기적 API 업데이트
              [DB] → [AWS DB] → Connected Content   ← 발송 시점 실시간 조회

핵심 철학: 개인화와 자동화는 결국 데이터 싸움. 잘 구축된 파이프라인 없이는 불가능합니다.

마케터를 위한 협업 가이드

파이프라인 구축은 혼자 할 수 없습니다. 누구에게 무엇을 요청해야 하는지 알아야 합니다.

협업 대상	요청 내용
프론트엔드 개발자	데이터 수집 규칙 정의 및 전송
데이터 엔지니어	데이터 저장 및 가공 처리
백엔드 개발자	가공된 데이터를 브레이즈로 전송하는 API 개발
데이터 과학자	새로운 개인화 추천 로직 개발

각 전문가와 협업해 파이프라인을 구축할 때, 비로소 반복 업무에서 벗어나 진정한 의미의 개인화에 집중할 수 있는 환경이 만들어집니다.

마치며

이번 세미나의 공통된 메시지는 하나였습니다.

AI와 데이터는 마케터의 실행력을 대체하는 것이 아니라, 증폭시키는 도구입니다.

기술 도입의 성패는 결국 데이터 품질, 팀 간 협업, 그리고 직접 시도하는 마인드셋에서 갈립니다. 지금 당장 완벽한 시스템이 없더라도, 작은 실험부터 시작하는 것이 가장 빠른 길입니다.

1. AI Powered Customer Engagement

세션 개요

핵심 트렌드: 글로벌 vs. 한국

1) 메시지 조율: 기술과 콘텐츠의 균형

2) 개인화의 진화: 신뢰와 투명성

3) AI 기반 발전: 전략적 자산으로서의 AI

고객 참여를 위한 4가지 AI 활용 유형

AI 활용 성공 사례

2. 브레이즈로 완성하는 데이터 기반 CRM 자동화 운영의 정석

세션 개요

최신 CRM 시장 변화 트렌드

데이터 통합: CRM 자동화의 초석 (야놀자 유니버스)

API 연동을 통한 초개인화 (왓이즈 & 카카오스타일)

성공적인 자동화를 위한 핵심 조언

3. CRM 마케팅 실무에 AI를 더하다: 스푼 CRM팀 사례

세션 개요

AI 도입 전 한계

4가지 AI 활용 사례

1) 타겟 추출 & 실험 설계 → 실험 사이클 50% 단축

2) 커스텀 HTML → 개발자 없이 인터랙티브 콘텐츠 구현

3) Liquid 코드 고도화 → 초개인화 메시지

4) 실험 결과 분석 → 데이터팀 의존도 감소

AI를 팀에 정착시키기 위한 3가지 핵심

4. 사용자 맥락 타겟팅: 데이터 파이프라인부터 액션까지

세션 개요

무엇을 자동화했는가?

파이프라인 아키텍처

마케터를 위한 협업 가이드

마치며