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인플루언서 마케팅 진행하고싶은 광고주분들 이 글을 읽어보세요!
안녕하세요?AMPM글로벌 정원준 마케터 입니다.최근에는 소셜 미디어의 영향력이 크게 확대되면서 인플루언서 마케팅의 중요성이 한층 더 커지고 있습니다.특히나 뷰티 업종이나 패션 업종 쪽에서는 거의 필수라고 할 수 있는데요,마이크로 부터 메가급 인플루언서, 넘어서 연예인 협찬이나 PPL등 인플루언서 마케팅은 고객 확보와 매출 증대뿐만 아니라 브랜드 충성도를 높이는 데에도 효과적입니다.그렇다면 오늘은, 이러한 인플루언서 마케팅이 어떤 플로우로 진행되는지 설명드리려고 하니광고주 분들꼐서는 잘 읽어보시고 '우리 업종에도 이러한 마케팅이 필요하다' 라고 생각되신다면 언제든지 편하게 연락 부탁 드립니다.추가로 궁금하신 내용 있으시다면,아래 연락처로 언제든지 연락 부탁드립니다.지금까지 AMPMA글로벌 정원준 마케터 였습니다!
25-10-15
정원준 마케터
AI 추천이 바꾼 쇼핑몰 매출 구조: 상품보다 ‘맥락’을 파는 시대
이제 쇼핑몰의 경쟁력은 상품이 아니라 추천의 맥락에 있습니다.
고객은 ‘무엇을 살까?’보다 ‘지금 나에게 맞는 게 뭘까?’를 찾습니다.
AI 추천 시스템은 단순히 “함께 본 상품”을 보여주는 기술이 아니라,
소비자의 의도와 순간적 맥락을 해석해 구매 확률을 높이는 마케팅 엔진이 되었습니다.
이 글에서는 AI 기반 추천이 EC업종의 매출 구조를 어떻게 바꾸는지,
P-Max, GDN, 쇼핑피드와 어떤 식으로 연동되는지,
그리고 마케터가 ‘상품 추천’을 넘어 ‘구매 맥락’을 설계해야 하는 이유를 구체적으로 살펴보겠습니다.
1. 상품이 아닌 ‘맥락’을 파는 시대가 왔다
예전엔 쇼핑몰이 제품 중심으로 설계되었습니다.
카테고리, 가격대, 인기순으로 나열하는 방식이었죠.
하지만 지금은 고객의 탐색 경로가 완전히 달라졌습니다.
검색보다 추천·피드 기반의 유입이 60% 이상으로 변했습니다.
예를 들어, 사용자가 SNS에서 ‘가을 데일리룩’을 탐색하면
그는 ‘의류 카테고리’를 찾는 게 아니라 ‘분위기’를 찾습니다.
AI 추천 시스템은 이 신호를 감지해
“이 고객은 따뜻한 톤, 니트·머플러 중심의 코디를 선호한다”는 맥락적 패턴을 추출합니다.
즉, 고객이 ‘제품’을 사는 게 아니라 ‘상황에 어울리는 조합’을 사는 구조로 이동한 것입니다.
이 흐름은 결국 상품 중심에서 시나리오 중심 쇼핑으로의 전환을 의미합니다.
2. AI 추천 시스템의 구조: 데이터가 ‘스토리텔러’가 되다
AI 추천은 단순 알고리즘이 아니라 고객 데이터로 만들어진 스토리입니다.
기본적으로 세 가지 데이터가 핵심 역할을 합니다.
행동 데이터 (Behavioral Data)
클릭, 체류, 장바구니 추가, 이탈 시점 등
고객이 어떤 맥락에서 어떤 상품을 봤는지를 기록합니다.
콘텐츠 데이터 (Content Data)
상품 이미지, 색상, 소재, 키워드 같은 비주얼·텍스트 속성입니다.
AI는 이를 ‘유사도 벡터’로 계산해, 유사한 분위기의 상품을 자동 추천합니다.
문맥 데이터 (Contextual Data)
시간, 날씨, 디바이스, 유입 경로 등 순간적 맥락을 포함합니다.
예를 들어 “비 오는 오후, 모바일로 접속한 고객”에게는
우산보다는 방수슈즈·아우터가 노출됩니다.
이 세 가지를 결합하면 AI는 “이 고객에게 지금 필요한 것은 무엇인가”를 예측하게 되고,
그 예측이 곧 전환율 상승의 핵심 엔진이 됩니다.
3. 추천의 개인화가 만드는 매출 차이
개인화 추천이 실제 매출에 미치는 영향은 명확합니다.
국내 주요 쇼핑몰 A사 기준,
AI 추천 영역 클릭률이 전체 대비 2.8배,
전환율은 1.9배 높게 나타났습니다.
이 차이는 단순한 ‘추천 영역 추가’ 효과가 아니라,
AI가 고객의 취향과 타이밍을 동시에 맞추기 때문입니다.
특히 ‘이 상품을 본 고객이 함께 본 상품’보다
‘지금 트렌드와 사용자의 선호를 조합한 상품’이
더 높은 클릭·전환 성과를 냅니다.
즉, 개인화 추천은 재고를 보여주는 기술이 아니라 수요를 만드는 기술입니다.
4. P-Max·GDN과 AI 추천의 연결: 광고가 아닌 ‘학습 구조’
AI 추천은 단순히 쇼핑몰 내부에서만 작동하지 않습니다.
이제는 구글 P-Max 캠페인과 GDN 리마케팅의 핵심 데이터로도 작동합니다.
P-Max 캠페인
P-Max는 피드 데이터를 학습해 고객 의도를 예측합니다.
AI 추천 시스템에서 생성된 ‘고객-상품 매칭 로그’를 P-Max에 전달하면
P-Max는 단순한 상품 피드가 아니라, *의도 기반 상품 시그널’로 최적화됩니다.
GDN 리마케팅
AI 추천에서 도출된 ‘고객 관심 벡터’를 GDN 오디언스 시그널로 사용하면
배너 노출이 “이전 방문자” 중심이 아닌 “유사 관심 패턴” 중심으로 확장됩니다.
즉, 추천 데이터가 광고 타게팅 자체를 지능화합니다.
이 구조를 통해 광고 효율은 단순한 클릭 기반에서 벗어나
“맥락 기반 전환” 중심으로 재편됩니다.
5. AI 추천을 실무에 적용하기 위한 세 가지 단계
데이터 수집 구조부터 설계하라
GA4나 자체 로그에서 ‘상품 클릭’보다 ‘세션 맥락(날짜·디바이스·유입 채널)’을 함께 저장해야 합니다.
데이터가 단편적이면 추천 모델은 학습할 수 없습니다.
상품 피드에 ‘감성 속성’을 추가하라
단순히 상품명과 가격만 넣지 말고,
‘분위기’, ‘스타일’, ‘계절감’ 같은 서술형 속성을 병기하면
AI는 이를 토대로 유사 감성 추천을 수행할 수 있습니다.
광고와 연동된 추천 로직으로 확장하라
추천 시스템에서 생성된 태그(예: “겨울룩 관심”, “화이트톤 선호”)를
광고 플랫폼의 세그먼트로 연동하면,
내부 추천과 외부 광고가 하나의 학습 루프를 형성합니다.
이렇게 되면 광고비를 ‘노출 중심’이 아니라 ‘맥락 중심’으로 쓰게 됩니다.
6. 추천의 진화: 이제는 ‘AI 큐레이션 마케팅’ 시대
AI 추천은 단순한 기술이 아닙니다.
그건 마케터의 역할을 확장시키는 도구입니다.
과거에는 “무엇을 보여줄까”가 고민이었다면,
이제는 “언제, 누구에게, 어떤 맥락으로 보여줄까”가 핵심입니다.
예를 들어,
월요일 오전엔 출근룩 중심 추천
비 오는 날엔 실내 활동 상품 추천
재방문 고객에게는 이전 구매와 연관된 색감·소재 위주 추천
이런 ‘상황별 큐레이션’은 단순 판매를 넘어
브랜드가 고객의 일상 속 리듬을 읽는 존재로 인식되게 만듭니다.
AI 추천이 곧 브랜드 감각의 언어가 되는 시대,
이제 마케터는 상품이 아니라 ‘맥락’을 기획해야 합니다.
쇼핑몰 매출은 이제 클릭이 아니라 맥락의 설계력에서 결정됩니다.
AI 추천은 단순한 기술이 아니라,
브랜드가 고객의 순간을 이해하고 맞춰가는 새로운 커뮤니케이션 도구입니다.
데이터를 모으는 것보다 중요한 건,
그 데이터를 어떻게 이야기로 풀어내느냐입니다.
25-10-15
박준우 마케터
광고 예산보다 중요한 건 응답 속도다: DB업종에서 ‘3분 룰’이 매출을 바꾼다
DB업종 마케팅의 본질은 ‘응답 속도’에 있습니다.
광고를 아무리 잘 집행해도, 고객이 남긴 문의에 늦게 대응하면 전환은 사라집니다.
리드의 품질, 예산 규모, 소재 완성도보다 더 강력하게 매출을 좌우하는 요인,
그게 바로 ‘3분 안에 응답하라’는 DB업계의 철칙입니다.
이 글에서는 단순한 응답 속도 차이가 실제 전환율에 어떤 영향을 주는지,
CRM과 자동화 시스템으로 이를 개선하는 방법,
그리고 마케터가 이 지표를 운영 프로세스 안에서 어떻게 통제해야 하는지 구체적으로 살펴보겠습니다.
1. DB업종의 리드 손실은 ‘늦은 응답’에서 시작된다
DB업종 광고의 전환 여정은 ‘문의 발생 → 응답 → 상담 → 계약’으로 이어집니다.
대부분의 리드가 광고를 보고 5분 이내에 다른 경쟁업체 페이지도 방문합니다.
즉, 리드가 남긴 시점은 ‘정보 탐색 중’이며,
이 시점에서 전화 한 통이라도 먼저 건 업체가 고객의 마음을 선점합니다.
실제 CRM 데이터를 보면,
응답까지 5분 이하일 때의 계약 전환율이 15% 내외,
30분 이상 지연되면 3~5% 수준까지 급감합니다.
이 차이는 광고비 효율보다 훨씬 큰 손실 요인입니다.
결국 광고 효율을 높이는 방법은 클릭률이 아니라 리드 응답 체계의 속도화입니다.2. ‘3분 룰’의 심리학: 리드는 기다리지 않는다
고객 입장에서 리드를 남기는 행위는 ‘즉시 해결 욕구’의 표현입니다.
문의 버튼을 누른 순간, 고객의 심리적 집중 시간은 평균 3분을 넘기지 않습니다.
이 시간 내에 응답하지 않으면 고객의 관심은 다른 페이지로 이동합니다.
특히 B2B, 렌탈, 교육, 프랜차이즈 등 정보 비교형 업종에서는
동일 키워드로 3개 이상 업체에 동시에 문의하는 경우가 70% 이상입니다.
즉, 한 명의 고객이 여러 광고주에게 동시에 DB를 남기고 기다립니다.
결국, 누가 먼저 연락했는가가 곧 전환율이 되는 구조입니다.
이게 바로 DB업계에서 ‘3분 룰(3-Minute Rule)’이 불문율처럼 자리 잡은 이유입니다.
빠른 응답은 단순한 속도 경쟁이 아니라, 심리적 우위를 점하는 전략입니다.
3. 응답 지연이 만드는 ‘광고 효율 착시’
많은 광고주가 CPL(Cost per Lead)을 낮추는 데 집중합니다.
하지만 리드 응답이 느린 조직은,
아무리 낮은 CPL을 만들어도 전환이 일어나지 않아 결국 CPA(Cost per Acquisition)가 폭등합니다.
예를 들어보면,
A업체: CPL 8,000원 / 평균 응답시간 2분 / 계약률 12%
B업체: CPL 6,000원 / 평균 응답시간 40분 / 계약률 3%
결과적으로 A업체의 계약당 비용은 약 66,000원,
B업체는 200,000원을 넘게 됩니다.
즉, 광고 효율보다 응답 속도가 3배 이상의 성과 차이를 만든다는 뜻입니다.
광고비를 줄이는 것이 아니라, 리드 응답 프로세스를 단축하는 것이 진짜 최적화입니다.
4. 응답 속도를 데이터로 관리하는 방법
응답 속도는 더 이상 감각이 아닌 지표로 관리되어야 합니다.
이를 위해 다음 세 가지 프로세스를 구성하는 것이 핵심입니다.
CRM 내 ‘리드 생성 시간’과 ‘첫 응답 시간’ 기록
Google Sheets, Notion, Salesforce 등 CRM 툴에
리드가 생성된 시각과 첫 통화·문자 발송 시각을 자동 기록합니다.
이를 통해 평균 응답 소요 시간을 수치화할 수 있습니다.
GTM 기반 실시간 리드 알림 시스템
리드 폼이 제출되면 GTM이 Webhook을 호출해 Slack, KakaoTalk, CRM에 알림을 전송하도록 설정합니다.
이 알림이 리드 생성 후 3분 안에 도착하면, 운영팀의 대응 체계를 바로 가동할 수 있습니다.
응답 지연율(Alert Delay Rate) 대시보드 구축
전체 리드 중 3분 이상 응답 지연된 비율을 시각화합니다.
이 지표를 주간 회의에서 보고하면, 광고비 논의보다 빠르게 내부 효율을 개선할 수 있습니다.
이 구조를 만들어두면 마케터는 단순히 광고 퍼포먼스가 아니라 리드 처리 프로세스 자체를 컨트롤하는 역할을 하게 됩니다.
5. 자동화로 ‘3분 룰’을 지키는 방법
모든 리드를 3분 안에 수동 대응하는 것은 불가능합니다.
따라서 자동화 시스템을 활용한 응답 체계가 필수입니다.
Webhook + Google Sheets + Kakao Biz Message
폼 제출 시 자동으로 고객에게 “상담 신청이 접수되었습니다” 안내 메시지를 발송합니다.
즉시 반응이 없어도 고객은 ‘응답받았다’는 인식을 갖게 되어 이탈을 줄입니다.
Make / Zapier를 통한 CRM 연동
리드가 발생하면 자동으로 담당자에게 할당, 전화·문자 알림을 동시에 전송합니다.
리드 상태가 ‘미응답’으로 5분 이상 유지되면 Slack 알림으로 관리자에게 즉시 통보됩니다.
AI 챗봇 사전응대 도입
고객이 문의를 남긴 뒤 첫 3분 동안 AI 챗봇이 간단한 사전질문(지역, 예산, 용도)을 수집해
초기 대화 맥락을 형성합니다.
이후 영업 담당자가 이어받으면 고객은 이미 “상담이 진행되고 있다”는 심리를 갖습니다.
결국, 자동화는 사람을 대체하는 것이 아니라 리드 이탈 시간을 줄이는 가드레일이 됩니다.
6. 응답 속도 개선이 만드는 실질적 성과
응답 속도를 10분에서 3분으로 단축했을 때,
계약 전환률은 평균 2~3배 상승합니다.
이는 단순히 “빠르게 연락했다”의 문제가 아니라,
고객의 구매 의사 결정 타이밍에 맞춰 진입했다는 것입니다.
또한 빠른 응답은 브랜드 인식에도 긍정적입니다.
고객은 “즉시 응대하는 기업 = 신뢰할 수 있는 기업”으로 인식하기 때문에,
같은 서비스라도 빠른 응답만으로 고객 만족도와 재문의율이 상승합니다.
즉, ‘3분 룰’은 단순한 운영 매뉴얼이 아니라,
전환율·브랜딩·고객 경험을 모두 향상시키는 전략적 KPI입니다.
DB업종 마케팅의 경쟁력은 이제 광고비나 소재보다 속도에 있습니다.
리드를 먼저 잡는 기업이 시장을 선점합니다.
광고 효율을 고민하기 전에, 당신의 리드 응답 시스템이 ‘3분 안에 움직이는가’를 점검해야 합니다.
그 3분이 매출을 바꾸는 시간입니다.
25-10-15
박준우 마케터
향수업종 I사 문제점 개선 및 도출 사례
안녕하세요, AMPM글로벌 광고퍼포먼스1본부 2팀 박가진 마케터입니다!오늘은 제가 운영 중인 향수 업종 I사의 문제점 및 개선점 도출 사례에 대해 말씀드리고자 합니다.▶광고주 정보목표 KPI: 자사몰 브랜딩 및 매출 볼륨 확대운영 매체: 네이버SA월 예산:60만원▶집행 전 문제점1. 파워링크 1) 키워드키워드 그룹이 하나로 통일되어 운영되고, 연관성이 없는 키워드의 수가 너무 많아 불필요한 노출도 많이 발생하는 상황2) 확장소재9개의 확장 소재가 세팅되어 있지만, 실질적으로 광고 지면에 노출되는 개수는 5개로확장 소재 다기능 테스트를 별도로 진행하고 있지 않음2. 쇼핑검색1) 광고그룹PC/MO로 디바이스 구분은 되어 있으나, 자사 제품 전체가 하나의 광고 그룹 내에서 통합 운영되고 있음2) 제외 검색어제외 검색어 미설정으로 인해 ck향수, 비비앙 향수와 같은 불필요한 노출이 다수 발생▶집행 후 개선점1. 파워링크 업종 특성과 한정된 일예산을 고려했을 때, 파워링크는 예산을 분배하여 집중 운영하더라도 성과가 제한적인 것으로 판단.기존 데이터 분석 결과에서도 유의미한 성과가 확인되지 않아, 현재는 브랜드 키워드 중심으로만 캠페인 세팅 운영2. 쇼핑검색1) 광고 그룹제품별로 광고 그룹을 구분하여 운영 중, 주력 제품은 별도 그룹으로 분리하여 집중 관리.브랜드 키워드는 경쟁사 및 입점사에서 광고를 미집행 중이기에,입찰가가 저렴한 별도 캠페인으로 분리 운영2) 소재기존 이미지 소재로 집행 시 성과가 부진하여, 다양한 소재 이미지를 변경 및 테스트하며 성과 우수 소재 발굴 중3) 검색어 확장전환 발생 키워드를 기준으로 노출명을 세팅하고, 유사 키워드 테스트를 통해 검색어 확장 진행 중I사는 광고 개선 초기 단계로, 향후 최적화를 통한 성과 개선이 기대됩니다.자사에 맞는 꼼꼼한 컨설팅과 맞춤형 전략이 필요하시다면,아래 명함으로 편하게 문의해주세요. 😊감사합니다!
25-10-15
박가진 마케터
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메타 최신 업데이트, 어떻게 이용해야 할까 ?
25-10-13
양나연 마케터
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메타 광고로 패션·뷰티 매출 2배 올리는 실전 전략
25-10-13
김경연 마케터
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