마케팅에서 머신러닝 구현하는 방법 [2025]

저는 마케터이고, 매일 머신러닝을 사용합니다.

솔직히 말씀드리면, 업무에서 최고가 되고 싶다면 AI를 어떻게 활용할 수 있는지 꼭 알아야 합니다.

(AI 에이전트 회사에서 일해서 하는 말이 아닙니다. 진심입니다.)

제 생각에 마케팅은 AI를 적용하기에 가장 효과적인 분야 중 하나입니다. 데이터, 분석, 예측, 복잡한 인간 행동 등 다양한 요소가 있어, 또 다른 형태의 지능을 도입하기에 완벽하죠.

마케팅 업무에 머신러닝을 도입하는 방법은 플랫폼 추가 기능, 엔터프라이즈 챗봇, 또는 더 복잡한 LLM 에이전트 등 다양합니다.

일상적인 마케팅 업무에 머신러닝을 적용하는 기본 방법과, 성과를 10배 높일 수 있는 도구들을 소개하겠습니다.

마케팅에서 머신러닝이란 무엇인가요?

마케팅에서 머신러닝이란 데이터로부터 학습하는 알고리즘을 활용해 마케팅 업무를 자동화, 최적화, 개인화하는 것을 의미합니다.

사람의 직감이나 규칙 기반 논리에만 의존하는 대신, 머신러닝 모델은 대규모 데이터를 분석해 패턴을 찾고, 결과를 예측하며, 데이터 기반의 의사결정을 대규모로 내릴 수 있습니다.

마케팅에 머신러닝을 사용하는 이유는?

머신러닝은 실제 데이터를 기반으로 효과가 입증된 방법을 보여주기 때문에, 마케팅에서 시행착오를 줄여줍니다.

AI를 활용하면 마케팅팀은 더 많은 데이터를 분석하고, 더 세밀하게 실험하며, 일상 업무를 빠르게 처리할 수 있습니다.

AI를 제대로 활용하면, 두 명의 팀이 열 명의 일을 해낼 수 있습니다.

마케팅에서 머신러닝을 활용하는 9가지 예시

1. 챗봇과 대화형 AI

생각해보면, 대부분의 챗봇은 넓은 의미에서 ‘마케팅’에 해당합니다.

저희는 수십만 개의 챗봇을 배포했으며, 그중 대부분은 AI 리드 생성이나 고객 지원 봇입니다.

하지만 대화형 AI는 내부든 외부든 거의 모든 업무를 처리할 수 있습니다. 저희 마케팅팀은 봇과 AI 에이전트를 활용해 다음과 같은 일을 합니다:

• 경쟁사 웹사이트를 분석해 경쟁 정보를 제공합니다.
• 맞춤형 후속 이메일을 보냅니다.
• 제품 신호를 분석해 업그레이드가 필요한 대상을 제안합니다.

2. 예측 분석

머신러닝은 예측 분석의 핵심 동력입니다. 과거에 어떤 리드가 전환되었는지, 어떤 캠페인이 매출을 올렸는지 등 라벨이 붙은 데이터를 활용해 그 결과로 이어진 패턴을 모델이 학습합니다.

이미 전환, 참여, 파이프라인 단계 등을 추적하고 있다면, 그 데이터를 지도 학습 모델에 입력해 예측을 시작할 수 있습니다.

학습이 완료된 모델은 새로운 리드, 캠페인, 고객을 과거 성공 신호와 얼마나 유사한지에 따라 실시간으로 점수를 매길 수 있습니다.

이렇게 얻은 결과(예: 전환 가능성, 예상 매출 등)는 대시보드, 캠페인 로직, AI 에이전트 등에 연동해 더 빠르고 똑똑한 일상 의사결정을 내릴 수 있습니다.

3. 이메일 마케팅

머신러닝을 활용하면 이메일 마케팅이 무작위 발송에서 ‘적시에 최적의 메시지 발송’으로 진화할 수 있습니다.

오픈율 예측, 행동 기반 콘텐츠 개인화, 각 사용자에게 맞는 상품 추천 등 다양한 방식으로 활용할 수 있습니다.

앞서 언급했듯이, 저희 마케팅 봇도 이런 업무의 일부를 처리합니다 — 예를 들어, 제품 사용 데이터를 분석해 기능 업그레이드 이메일을 보낼 대상을 제안합니다.

AI 에이전트가 없어도, ML을 활용해 발송 시간, 제목, 콘텐츠 버전을 최적화할 수 있습니다. 필요한 것은 과거 이메일 성과 데이터(오픈, 클릭, 전환)와, 어떤 패턴이 더 나은 참여로 이어지는지 학습하는 모델뿐입니다.

4. 고객 세분화

머신러닝은 세분화를 단순한 인구통계 수준을 훨씬 뛰어넘게 해줍니다.

브라우징 패턴, 구매 빈도, 참여 신호 등 실제 행동을 기준으로 고객을 군집화해, 직함이나 위치가 아니라 행동에 맞춘 마케팅이 가능합니다.

이를 위해 구매 빈도, 최근 구매, 참여 등 행동 데이터를 스프레드시트나 분석 도구로 내보낸 뒤, 클러스터링 알고리즘(예: k-평균)을 사용해 비슷한 고객끼리 그룹화할 수 있습니다.

또는 LLM 에이전트에게 힘든 일을 맡길 수도 있습니다. 인공지능을 최대한 활용하세요.

기본적인 설정만으로도, 예를 들어 세일 기간에만 구매하는 그룹 등 숨겨진 패턴을 발견해 다르게 타겟팅할 수 있습니다.

5. 이탈 예측

머신러닝 모델은 어떤 고객이 이탈할 가능성이 높은지를 과거 행동(이용 감소, 갱신 미루기, 응답 지연 등)을 학습해 미리 알려줍니다.

AI 모델은 과거 이탈 여부가 라벨링된 데이터를 학습해야 초기 경고 신호를 파악할 수 있습니다.

기본적인 분류 모델(로지스틱 회귀, 의사결정나무 등)로도 이탈 위험을 예측할 수 있습니다.

직접 코딩하지 않아도, 라벨링된 데이터를 입력할 수 있는 플랫폼이나 도구를 찾아보세요 — 저희 플랫폼도 가능합니다 — 그러면 자동으로 이탈 위험 점수를 산출해줍니다.

6. 맞춤형 추천

여러분도 이미 자주 경험하고 계실 겁니다. 머신러닝 기반 추천은 다양한 형태로 제공될 수 있습니다:

• 홈페이지에서 상품 추천
• 이메일에서 각 사용자에게 보여줄 콘텐츠 선정
• 장바구니에 추가 구매 가능성이 높은 상품 자동 추가
• 이전 행동에 따라 콘텐츠 순서 재배치

이런 시스템은 사용자 행동(클릭, 조회, 구매, 무시 등)을 학습하고, 비슷하게 행동하는 다른 사람들과 비교해 추천을 만듭니다.

시작하려면 사용자 상호작용 데이터(조회, 클릭, 구매 등)와, 사용자 간 패턴을 찾는 모델(협업 필터링, 기본 추천 엔진 등)이 필요합니다.

팀의 데이터 사이언스 리소스로 직접 구축하거나, 상호작용 데이터를 입력해 사이트, 이메일, 앱에서 맞춤형 결과를 동적으로 생성해주는 도구를 활용할 수도 있습니다.

7. 동적 가격 책정

동적 가격 책정은 머신러닝을 활용해 수요, 재고, 사용자 행동, 시간대 등 다양한 요소에 따라 가격을 조정합니다.

고객 입장에서는 피크 시간대에 다른 가격이 보이거나, 개인화된 할인, 실시간 프로모션 조정 등이 나타날 수 있습니다.

이를 구현하려면 가격 이력, 판매 데이터, 트래픽이나 재고 수준 같은 맥락 신호에 접근한 뒤, 회귀 모델을 활용해 상황별 최적 가격을 예측해야 합니다.

이후에는 가격 변경 시점과 방법에 대한 규칙을 설정해, 연결된 가격 엔진이나 전자상거래 시스템에 모델 결과를 반영해 가격을 자동으로 업데이트할 수 있습니다.

8. 광고 타겟팅 및 최적화

누구도 잘못된 사람에게 잘못된 광고를 보여주며 예산을 낭비하고 싶지 않습니다. 머신러닝이 이를 방지해줍니다.

캠페인 실적을 실시간으로 모니터링하며, 효과적인 조합(크리에이티브, 타겟, 게재 위치 등)을 자동으로 찾아 예산을 최적의 방향으로 배분합니다.

시작하려면 클릭, 전환, 타겟 정보, 기기 유형 등 깨끗한 캠페인 실적 데이터가 필요합니다.

그 다음에는 팀에서 모델을 학습시키거나, 데이터를 입력해 자동으로 최적화해주는 시스템을 활용할 수 있습니다.

9. 감정 분석

감정 분석은 기계 학습을 활용해 사람들이 말하는 내용의 분위기와 의도를 파악합니다 — 예를 들어, 흥분, 좌절, 혼란, 미묘한 기분 변화 등을 이해합니다.

이 기술은 리뷰, 지원 채팅, 소셜 미디어 등에서 나오는 대량의 자유 텍스트 피드백을 처리하고, 이를 세밀한 감정 또는 의도 기반 카테고리로 분류할 수 있습니다.

AI와 자연어 처리가 등장하기 전에는 이런 대규모 분석이 사실상 불가능했습니다 — 모든 메시지를 사람이 직접 읽어야 했으니까요.

이제는 사전 학습된 모델과 텍스트 파이프라인 덕분에, 자동으로 감정을 스캔하고 태그하며 추세를 추적할 수 있어, 수작업 없이도 고객 반응을 명확하게 파악할 수 있습니다.

마케팅에서 기계 학습을 구현하는 방법

저희 고객 성공팀은 지난 7년간 고객들이 업무에 AI를 도입하는 것을 지원해왔습니다.

이들은 성공적인 도입의 핵심(그리고 시간과 비용을 낭비하는 원인)도 잘 알고 있습니다. 실제로 AI 도입 방법에 대한 심층 가이드를 함께 만들기도 했습니다.

1. 사용 사례와 목표 정의

많은 기업들이 단순히 AI를 도입하는 데 그칩니다. 이것이 가장 흔한 AI 도입 실수 중 하나입니다.

상사가 AI 도입을 지시했다면 괜찮지만 — 실제로는 시작할 사용 사례를 명확히 정하는 것이 중요합니다.

예를 들어 이탈률을 줄이거나, 전환율을 높이거나, 타겟팅을 개선하고 싶을 수 있습니다.

AI 활용 범위는 나중에 얼마든지 확장할 수 있습니다. 하지만 처음에는 파일럿 프로젝트로 삼을 수 있는 명확한 목표부터 시작하세요.

2. 필요한 데이터 식별

기계 학습은 적절한 입력 데이터 없이는 제대로 작동하지 않습니다. 사용 사례를 정했다면, 다음 단계는 모델이 학습할 데이터가 무엇인지 파악하는 것입니다.

대개는 예측하려는 결과의 과거 사례와, 그 전에 발생한 행동이나 신호가 필요합니다.

목표를 정했다면, 이를 뒷받침할 데이터를 찾아보세요:

• 전환 가능성 예측: 전환 결과와, 광고 클릭, 페이지 방문, 이메일 반응 등 전환 전 활동 데이터.
• 콘텐츠 또는 제안 개인화: 구매 이력, 탐색 행동, 제품 사용 현황, 참여 지표 등
• 광고 타겟팅 개선: 캠페인 성과 데이터, 잠재고객 인구통계 또는 세그먼트, 기기 유형, 전환까지의 시간 추세 등

3. 기계 학습 적용 방식 선택

마케팅 워크플로우에 기계 학습을 도입하는 방법은 세 가지가 있으며, 원하는 맞춤화 수준과 기술적 참여도에 따라 다릅니다.

사전 구축된 ML 기능

일부 도구에는 이미 기계 학습 기능이 내장되어 있습니다 — 예를 들어, 발송 시간 최적화, 리드 점수 산정, 스마트 추천 등이 있습니다.

이런 기능은 데이터만 연결하면 모델이 자동으로 작동하므로, 별다른 노력이 필요하지 않습니다.

맞춤형 ML 애플리케이션

이 단계에서는 더 많은 설정이 가능합니다. 모델을 직접 만들지는 않지만, 어떤 데이터를 사용할지, 임계값을 어떻게 정할지, 결과에 따라 어떤 행동을 할지(예: 캠페인 실행, 리드 플래그 지정 등)를 설정할 수 있습니다.

완전 맞춤형 ML 모델

더 높은 유연성이 필요하거나, 기존 솔루션으로 해결할 수 없는 사용 사례라면, 데이터 팀과 협력해 자체 과거 데이터를 활용해 모델을 학습시킬 수 있습니다.

이렇게 하면 모델의 작동 방식과 학습 데이터에 대해 완전히 제어할 수 있지만, 그만큼 시간과 기술이 더 많이 필요합니다.

4. 솔루션 학습 또는 활성화

이제 시스템에 '성공'의 예시를 제공해, 스스로 이를 인식할 수 있도록 해야 합니다.

시작 방법은 사용하는 ML 수준에 따라 다릅니다:

• 사전 구축된 기능: 데이터를 연결하고, 기능을 활성화한 뒤, 출력이 어떻게 사용될지(예: 캠페인 트리거 또는 리드 점수 업데이트) 정의하세요.
  
  
• 맞춤형 애플리케이션: 입력값을 매핑하고, 임계값이나 논리를 설정하며, 예측 결과가 어떻게 행동을 유도할지 구성하세요.
  
  
• 맞춤형 모델: 라벨링된 과거 데이터를 사용해 모델을 학습시키고 — 어떤 일이 있었는지, 무엇이 효과적이었는지 — 앞으로 유사한 결과를 예측하도록 하세요.

5. 결과 테스트 및 개선

작게 시작하세요. 모델을 제한된 세그먼트나 캠페인에 적용해, 예측 결과와 실제 결과를 비교해보세요.

예상과 다르게 리드가 우선순위에 오르거나, 이상한 추천이 나온다면, 데이터 품질 문제이거나 모델 조정이 필요하다는 신호일 수 있습니다.

(개선 과정은 실패가 아니라 필수 단계입니다.)

6. 솔루션 배포

결과가 만족스러우면, 실제 워크플로우와 연결하세요.

예측 결과를 CRM에 연동하거나, 자동화 트리거로 사용하거나, AI 에이전트가 다음 단계를 진행하도록 할 수 있습니다.

인사이트가 대시보드에만 머물지 않도록 하세요. 그게 AI 투자에서 돈을 낭비하는 가장 쉬운 방법입니다.

기계 학습 기반 마케팅을 위한 최고의 도구

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사용할 수 있는 도구 유형에는 몇 가지 중요한 차이가 있습니다.

가장 흔한 것은 기존 제품에 AI 추가 기능을 붙이는 방식입니다. 솔직히, 쓸 수 있다면 써보세요. 다만, 대부분의 기능이 아직은 그리 뛰어나지 않다는 점은 참고하세요.

다음은 단일 용도 제품입니다. 특정 방식으로 AI를 추가하고 싶다면, 이런 제품을 구매하게 됩니다.

예를 들어, 광고 문구 생성, 행동 기반 리드 점수 산정, 개별 사용자에게 제품 추천 등이 있습니다.

마지막으로 맞춤형, 범용 도구가 있습니다.

예를 들어, CRM, 분석 플랫폼, 이메일 도구의 데이터를 분석해 주간 요약과 추천을 제공하는 AI 에이전트를 배포하는 방식입니다.

1. Botpress

Botpress는 올인원 AI 에이전트 빌더입니다. 매우 유연한 도구라 거의 모든 업무에 맞는 AI 에이전트를 맞춤 제작할 수 있습니다.

간단한 봇을 만들어 이메일을 개인화해 발송하거나, 데이터를 분석해 추천을 제공할 수도 있습니다. 플랫폼이 유연하기 때문에 활용 가능성이 무궁무진합니다.

하지만 복잡한 AI 에이전트를 만들고 싶다면 개발자 역량이 필요합니다(또는 프리랜서나 AI 파트너를 찾을 수도 있습니다).

더 간단한 프로젝트라면, Botpress에는 HubSpot, Salesforce, Calendly, Google Analytics, Zendesk, Mixpanel, Notion, Slack 등 마케팅 기술 스택의 대부분을 아우르는 다양한 사전 구축 통합 라이브러리도 제공됩니다.

저희는 Botpress 에이전트를 활용해 개인화 이메일 발송, 경쟁사 정보 수집, 제품 사용 현황 모니터링 등 다양한 업무를 처리합니다.

정말 모든 것이 가능합니다. 그리고 AI 에이전트는 무료로 만들 수 있습니다.

2. HubSpot

마케팅 업무를 해봤다면 HubSpot을 한 번쯤은 써봤을 겁니다. 이미 기술 스택에 있다면, AI 워크플로우로의 첫걸음으로 쉽게 추가할 수 있습니다.

AI를 활용해 리드 점수를 산정할 수 있습니다 — 상호작용을 분석해 우선순위 리드를 선정합니다. AI 콘텐츠 도우미로 블로그나 소셜 미디어 게시물 아이디어도 생성할 수 있습니다.

HubSpot을 사용한다면 워크플로우에 AI를 적용하기 좋은 옵션입니다. 단점은? 적용 범위가 제한적이라는 점입니다. 기계 학습의 모든 기능을 활용하고 싶다면, 한 단계 더 나아가야 할 수도 있습니다.

하지만 이미 HubSpot을 사용하고 있다면, 그들의 AI 기능을 한 번 사용해보는 것도 좋겠죠?

3. Jacquard

Jacquard는 단순한 문구 생성기를 넘어섭니다. 하지만 그 목적은 잠재 고객과 사용자에게 전달하는 모든 문구를 개선하는 데 있습니다.

이 도구는 방대한 마케팅 언어 데이터셋으로 학습된 생성형 AI입니다. 무작위 조합을 내놓는 것이 아니라, 어떤 문구가 고객에게 가장 반응이 좋을지 예측할 수 있습니다. 실행한 캠페인마다 계속 학습합니다.

이 플랫폼은 실시간 테스트와 성과 예측 기능을 제공하여, 사용자가 이메일, 블로그 등 다양한 콘텐츠의 성과를 세밀하게 파악할 수 있도록 돕습니다.

Jacquard는 대량의 콘텐츠가 필요한 팀, 예를 들어 이커머스 기업이나 콘텐츠 제작자, 또는 이메일 A/B 테스트가 중요한 분들에게 가장 적합합니다.

4. PaveAI

주니어 데이터 분석가가 필요하다면, PaveAI가 도움이 될 수 있습니다. 이 도구는 Google Analytics, Facebook Ads, Twitter Ads와 같은 플랫폼의 원시 데이터를 받아, 실행 가능한 인사이트로 변환해줍니다.

끝없는 보고서를 일일이 살펴보는 대신, 사용자는 효과적인 부분과 그렇지 않은 부분에 대한 간결한 요약을 받을 수 있습니다.

또한 팀의 특정 목표에 맞춰 보고서를 맞춤화할 수 있습니다. 수백만 개의 인사이트를 분석해 마케팅 팀에 가장 중요한 정보를 선별해줍니다.

데이터 기반 의사결정과 다양한 마케팅 채널에 관심이 많다면, 한 번쯤 살펴볼 만한 도구입니다.

5. Pathematics

Pathmatics는 Facebook, Instagram, YouTube, TikTok, OTT 서비스 등 다양한 플랫폼에서 브랜드가 디지털 광고를 어떻게 운영하는지 추적하는 마케팅 인텔리전스 플랫폼입니다.

광고 지출, 노출 수, 크리에이티브, 전달 경로 등 데이터를 수집하여, 마케팅 팀이 경쟁사가 어디에 어떻게 투자하는지 정확히 파악할 수 있도록 돕습니다.

이 플랫폼의 가장 큰 강점은, 특히 다채널 캠페인을 운영하는 브랜드에게 경쟁사에 대한 세부 정보를 매우 깊이 있게 제공한다는 점입니다. 미디어 데이터를 다루는 데 익숙하지 않다면 다소 복잡할 수 있지만, 익숙해지면 큰 장점이 됩니다.

Pathmatics는 에이전시, 사내 미디어 팀, 경쟁사 분석에 깊이 있는 인사이트를 원하는 마케터에게 적합합니다.

6. Mailchimp

오래 활동하셨다면 Mailchimp를 이미 알고 계실 겁니다. 이 플랫폼은 HubSpot처럼 AI 기능이 추가된 종합 마케팅 플랫폼입니다.

이 AI 기능들은 개인화된 콘텐츠, 발송 시간 최적화 등 다양한 영역을 지원합니다. 예를 들어, Email Content Generator는 GPT 기술을 활용해 업계와 브랜드 톤에 맞춘 맞춤형 이메일 캠페인을 생성합니다.

Mailchimp는 특히 기술적 전문 지식 없이도 AI를 활용하고자 하는 중소기업에 유용합니다.

7. Mutiny

Mutiny는 B2B 마케터가 엔지니어의 도움 없이 다양한 고객군에 맞춰 웹사이트 경험을 개인화할 수 있도록 돕는 노코드 AI 플랫폼입니다.

Salesforce, Segment 등과 연동해 기업 정보와 행동 데이터를 불러와, 업종, 회사 규모, 행동에 따라 방문자를 타겟팅할 수 있습니다.

가장 큰 강점은, 맞춤형 페이지를 쉽게 만들어 참여도와 전환율을 높일 수 있다는 점입니다. 다만, 충분한 웹사이트 트래픽과 데이터가 있는 기업에 더 적합하며, 소규모 팀에는 효과가 제한적일 수 있습니다.

Mutiny는 계정 기반 전략을 운영하면서 개발자에 크게 의존하지 않고 빠르게 움직이고 싶은 B2B 마케팅 팀에 잘 맞는 도구입니다.

AI 인사이트로 마케팅 KPI를 강화하세요

마케팅 팀은 리드 생성, 커뮤니케이션, 의사결정, 전략, 인텔리전스를 위해 AI에 투자하고 있습니다.

Botpress는 모든 수준의 봇 빌더를 위한 AI 에이전트 플랫폼으로, YouTube와 Botpress Academy의 다양한 튜토리얼, 사전 구축된 통합 라이브러리, 빠른 시작을 위한 템플릿을 제공합니다.

지금 바로 시작하세요. 무료입니다.

자주 묻는 질문

1. 마케팅에서 AI와 머신러닝의 차이점은 무엇인가요?

AI는 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업(예: 개인화, 타겟팅)을 수행하도록 설계된 모든 시스템을 의미하고, 머신러닝은 과거 마케팅 데이터(예: 사용자 행동)를 학습해 예측이나 결정을 내리는 AI의 하위 분야입니다.

2. 머신러닝 모델을 효과적으로 학습시키려면 얼마나 많은 데이터가 필요하나요?

머신러닝 모델을 효과적으로 학습시키려면 최소 몇 천 개의 라벨이 지정된 예시(과거 캠페인, 고객 행동, 전환 등)가 필요합니다. 하지만 정확한 데이터 양은 모델 유형과 과제에 따라 다릅니다. 고객 생애 가치 예측처럼 복잡한 작업일수록 더 많은 데이터가 필요합니다.

3. 내 머신러닝 도입이 제대로 작동하는지 어떻게 알 수 있나요?

머신러닝 구현이 제대로 작동하는지 확인하려면 클릭률, 리드 전환, 유지율, 매출 등 주요 지표가 실제로 개선되는지 확인해야 합니다. ML 기반 결과와 수동 또는 기존 결과를 A/B 테스트로 비교하고, 예측 결과를 실제 결과와 대조해 정확성을 검증하세요.

4. 마케터들이 머신러닝을 도입할 때 가장 많이 하는 실수는 무엇인가요?

마케터가 머신러닝을 도입할 때 가장 큰 실수는 명확한 목표나 측정 가능한 성공 기준 없이 도입하는 것입니다. 예를 들어, 획득 비용 절감이나 이메일 참여도 향상 등 구체적인 목표 없이 ML을 도입하면 복잡성만 늘고 실질적인 가치는 얻기 어렵습니다.

5. 마케팅에서 머신러닝을 시작하려면 코딩이나 데이터 과학 기술이 꼭 필요한가요?

HubSpot, Salesforce, Botpress와 같이 ML 기능이 내장된 도구를 사용하면 코딩이나 데이터 과학 기술 없이도 머신러닝을 시작할 수 있습니다. 다만, 고급 맞춤화가 필요하다면 기술적 전문성이 있으면 더 많은 기능을 활용할 수 있습니다.