실제로 효과가 있는 마케팅 AI 전략을 수립하는 방법

많은 마케팅 리더와 마찬가지로 저의 AI 여정도 설렘과 실험으로 시작되었습니다. 저희 팀은 다양한 도구를 살펴봤고, 각 멤버는 AI를 워크플로에 통합하는 자신만의 방법을 찾았습니다. 우리는 생산성 향상을 목격했지만, 상충하는 결과, 단절된 워크플로, 팀 전체에 걸친 불균형한 도입과 같은 어려움에도 직면했습니다.

이러한 단편적인 접근 방식, 즉 제가 'AI 와일드 웨스트'라고 부르는 방식은 오늘날 많은 조직이 직면하고 있는 상황입니다. 이러한 탐색 단계는 가치 있지만, 이제 임시적인 실험에서 전략적 통합으로 발전할 때입니다.

실험에서 의도성으로

'와일드 웨스트' 단계는 매력적입니다. 팀은 빠르게 움직이고, 자유롭게 테스트하고, 탐색할 수 있는 힘을 얻습니다. 하지만 통제되지 않은 이러한 자유는 금세 중복된 업무, 일관성 없는 결과물, 점점 더 취약해지는 기술 스택을 초래합니다. 

저희도 이러한 징후를 감지하기 시작했습니다. 한 팀원은 블로그 게시물에 ChatGPT를 사용했고, 다른 팀원은 Claude를 선호하여 브랜드 톤이 크게 달라졌습니다. 저희 SEO 전문가에게는 콘텐츠 팀에 전달되지 않은 고유한 프롬프트가 있었습니다. 이러한 사소한 불일치는 처음에는 무해해 보였지만, 곧 방향성 상실로 이어졌습니다. 공통 표준을 마련하지 않으면 대규모로 어떤 일이 일어날 수 있는지 미리 볼 수 있었습니다.

실험 속도가 빨라지면서, 구조를 희생하지 않고 혁신을 지원할 수 있는 통합된 접근 방식이 필요하다는 것이 분명해졌습니다.

Marketing BrAIn Trust 소개

'와일드 웨스트' 단계를 넘어설 수 있도록, 저희는 팀이 AI를 활용하는 방식을 변화시키는 Marketing BrAIn Trust 접근 방식을 개발했습니다. 우리 전략의 핵심은 실습 학습과 스킬 향상이라는 목표입니다. 모든 팀원이 실험하고, 발견한 내용을 공유하고, 성장에 필요한 AI 스킬을 쌓을 수 있는 공간을 마련하는 것입니다. 우리는 AI를 개별 도구의 집합체로 보는 대신, 실제 경험과 공유된 지식에서 표준화된 프롬프트와 프로세스가 도출되는 조율된 AI 생태계를 구축하고 있습니다.

BrAIn Trust는 실습 학습, AI 거버넌스, 스킬 개발의 기반이 됩니다. 일상적인 워크플로에 AI를 직접 구축함으로써 우리는 단순히 AI 도입을 가능하게 하는 것이 아니라, 이를 주도적으로 이끌고 있습니다. 이 접근 방식은 일관성을 창출하고 분산된 실험의 주요 문제를 해결합니다.

팀을 여정에 동참시키기

우리는 처음부터 이러한 변화가 사람 중심적이고 학습 중심적이어야 한다는 것을 알고 있었습니다. BrAIn Trust를 팀에 도입하기 전에, 우리는 People Ops 파트너들과 긴밀히 협력하여 다음과 같은 의도를 명확히 했습니다. 이는 역할을 대체하는 것이 아니라, 사람들이 새로운 기술을 개발하고 보다 전략적이고 영향력 있는 업무를 수행할 수 있도록 지원하는 것입니다. 이러한 조율을 통해 우리는 확장을 위해 필요한 명확성과 자신감을 얻을 수 있었습니다.

BrAIn Trust는 이러한 비전을 실행으로 옮깁니다.  우리는 Asana를 첫 번째 고객으로 시작하여 팀이 이미 매일 사용하고 있는 툴과 워크플로에 AI를 원활하게 통합함으로써 AI 사용을 불가피하게 만들고 있습니다.

우리의 철학은 우리가 하는 모든 일을 이끄는 세 가지 원칙에 중점을 둡니다.

• 명확하게 하기: 우리는 실습을 통해 즉각적인 가치를 입증합니다. 추상적인 약속은 없습니다. 팀원들은 첫 번째 학습 세션부터 이러한 툴이 어떻게 시간을 절약하고 품질을 향상하는지 직접 경험합니다. 저희는 명확한 거버넌스와 문서화된 사용 사례를 제공하여 모든 사람이 AI를 사용하는 방법뿐만 아니라 언제, 왜 사용하는지도 이해할 수 있도록 합니다.

• 쉽게 만들기: 다른 도구로 확장하기 전에 Asana부터 시작하여 팀이 이미 사용하고 있는 환경에서 팀을 지원합니다. 저희의 프롬프트는 기존 워크플로에 잘 맞아 AI 도입이 업무에 지장을 주지 않고 자연스럽게 느껴집니다. 저희는 간단한 템플릿, 가이드가 있는 연습 세션, 누구나 자신의 속도에 맞춰 도움을 받을 수 있는 정기적인 상담 시간을 제공합니다.

• 즐겁게 만들기: 우리는 팀을 대신해 솔루션을 만드는 것이 아니라 팀과 함께 솔루션을 만듭니다. 주간 프롬프트 공유 세션은 팀원들이 AI를 실험하고, 발견한 내용을 공유하고, 서로에게서 배우는 학습 워크숍이 되었습니다. 우리는 위압적인 기술이 아닌 도움이 되는 팀원처럼 느껴지는 친근한 말투의 의인화된 AI 비서를 만들고 있습니다.

이것은 단순히 도구를 업그레이드하는 것이 아닙니다. 이는 팀으로서 배우고 성장하는 방식에 대한 의도적인 변화입니다. 저희의 BrAIn Trust는 종종 상충되는 것처럼 느껴지는 두 가지 우선순위를 균형 있게 조율하는 데 도움이 됩니다. 팀에 실험할 수 있는 자유를 주면서도, 그 실험의 결과가 유용하고, 확장 가능하며, 조직 전체에서 공유할 수 있도록 하는 것입니다.

저희 BrAIn Trust는 많은 팀이 직면하는 여러 가지 문제를 해결합니다.

1. 도입 변동성: 우리는 사람들이 학습 여정의 어느 단계에 있든 그에 맞게 접근하여 초보자부터 고급 사용자까지 지원합니다.

2. 일관성 없는 품질: 학습을 공유하여 표준화하면 모든 구성원이 함께 성장하고 일관된 결과를 달성하는 데 도움이 됩니다.

3. 시간 낭비: 우리의 집단 지식 베이스를 통해 아무도 혼자서 배워야 하거나 다른 사람들이 이미 개발한 솔루션을 다시 만들어야 할 필요가 없습니다.

4. 중복된 작업량: 정기적인 공유 세션을 통해 학습 내용이 팀 전체에 빠르게 전파되도록 합니다.

접근 방식을 중앙 집중화함으로써 다음과 같은 이점을 제공합니다.

• 모든 기술 수준에 맞게 맞춤화된 실습 학습 기회

• 팀의 실험을 통해 구축된 프롬프트 및 워크플로 라이브러리

• 맞춤형 지원 및 지도를 위한 정기적인 업무 시간

• 기술적 연동에 대한 지원 및 프롬프트 사용자 지정을 위한 지침 

• 집단 학습과 경험에서 도출된 모범 사례

모든 사람을 위해 AI를 활용하기

하루아침에 완전히 변화를 시도하기보다는, 실습을 통해 팀의 자신감을 키우면서 가치를 입증하는 영향력 높은 사용 사례를 선정했습니다. 각 세션에서 팀원들은 AI가 자신의 업무를 어떻게 변화시킬 수 있는지 직접 확인할 수 있어 동의를 더욱 강화할 수 있습니다. 이러한 워크플로는 플랫폼 기능과 함께 발전하고 있으며, 팀원들이 일상적인 경험을 바탕으로 개선 사항을 적극적으로 제안하고 있습니다.

이미 실험을 통해 도출된 두 가지 주요 워크플로를 성공적으로 출시했습니다.

고급 팀 리더십 지원 시스템(ATLAS): 몇 시간의 시행착오를 거쳐 제가 개발한 리더십 지원을 위한 AI 기반 워크플로의 포괄적인 모음으로, 다음을 위한 템플릿이 포함되어 있습니다.

• 팀 지표 추적 및 분석

• 작업 완료 모니터링

• 작업 수용량 보고서 생성

• 상태 업데이트 생성

이러한 워크플로를 통해 저는 전략에 집중할 수 있고, AI가 관리 업무를 처리하므로 매주 4~5시간을 절약할 수 있습니다.

프로젝트 인텔리전스 및 우선순위 지정 계획 지원(PIPPA): PM들이 협업 학습 세션을 통해 구축한 프로그램 관리용 프롬프트 라이브러리로, 다음을 위한 템플릿을 포함합니다.

• 요청 수신 및 평가

• 작업 우선순위 지정

• 타임라인 리스크 식별 프롬프트

PM들이 새로운 발견을 공유하면서 계속 발전하고 있는 이 워크플로는 AI가 프로젝트 추적에서 관리 업무가 많은 부분을 관리하는 동안 PM들이 이해관계자 관계에 집중할 수 있도록 해줍니다.

저희의 목표는 콘텐츠 생성에서 SEO 및 이메일 마케팅에 이르기까지 마케팅 팀의 각 역할이 특정 기능을 보완하도록 설계된 특수 프롬프트 라이브러리 및 워크플로를 통해 실습함으로써 AI 전문성을 쌓는 것입니다. 이러한 타겟팅 방식은 AI가 기존 워크플로를 방해하는 것이 아니라 향상시키면서 지속적인 스킬을 쌓을 수 있도록 합니다.

적절한 인프라를 통한 확장

우리는 처음부터 이 학습 이니셔티브를 확장하려면 뿔뿔이 흩어진 도구나 단기적인 해결책에 의존할 수 없다는 것을 알고 있었습니다. 우리에겐 전략적 기반이 필요했습니다. 우리와 함께 발전하고, 기존 시스템과 연결되며, 비기술팀이 직접 학습하고 기여할 수 있도록 지원할 수 있는 기반 말이죠.

이러한 이유로 저희의 구현 전략은 Asana의 노코드 AI 스튜디오 기능을 중심으로 합니다. 저희 팀은 이미 Asana에서 업무를 수행하고 있으므로, Asana에서 시작하면 AI 도입이 자연스럽게 느껴집니다.

이러한 전략적 선택은 학습 우선 접근 방식에 여러 가지 이점을 제공합니다.

• 통합 위험 감소: 여러 가지 포인트 솔루션 대신 핵심 업무 관리 플랫폼을 기반으로 구축함으로써 향후 벤더 통합 위험을 줄이고 있습니다.

• 통합된 데이터 소스: 다양한 시스템(Contentful, SkillJar, GitHub, Tableau 등)의 정보를 AI 워크플로에 직접 연결하고 있습니다.

• 확장 가능한 개발: 노코드 접근 방식을 사용하면 팀원이 전문적인 개발 리소스 없이도 새로운 프롬프트와 워크플로를 신속하게 학습하고, 반복하고, 배포할 수 있습니다.

• 일관된 경험: 익숙한 플랫폼을 기반으로 구축하면 도입 장벽이 낮아지고 학습과 실험을 위한 편안한 환경이 조성됩니다. AI 기능이 일상적인 워크플로에 통합되면 도입이 자연스럽게 이루어집니다.

이 접근 방식은 AI 전략을 팀이 이미 일하는 방식과 일치시키면서 학습을 위한 안전한 공간을 만들고, 실험에 대한 장벽을 낮추며, AI 사용을 선택적인 부가 기능이 아닌 모든 사람의 업무에서 불가피한 부분으로 만듭니다.

결과물이 아닌 성과 측정하기

저희는 시간 절약 효과를 추적하지만, ROI에 대한 정의는 효율성을 넘어섭니다. 당사는 AI가 다음을 가능하게 하는지 측정하고 있습니다.

1. 경영 지원 업무량 감소

2. 아웃풋의 품질 및 일관성 향상

3. 전략적 사고에 할애하는 시간 증가

4. 출시 시간 단축

5. 팀 만족도 및 참여도 향상

6. 모든 기술 수준에서 AI에 대한 이해도와 자신감 향상

이러한 지표는 AI 통합이 단순히 업무 속도를 높이는 것뿐만 아니라 우리가 함께 일하고 배우는 방식을 근본적으로 개선하는 것임을 보여줍니다.

미래는 더 많은 툴이 아니라 더 많은 팀워크입니다.

AI 여정을 계속해 나가면서 마케팅팀의 운영 방식에 중대한 변화가 시작되는 것을 목격하고 있다고 생각합니다. 성공하는 조직은 가장 많은 AI 도구를 도입하는 조직이 아니라, 인간의 역량을 보완하고 강화하는 방식으로 AI를 팀에 전략적으로 통합하는 조직일 것입니다.

미래는 AI 와일드 웨스트를 넘어 인간과 AI의 협업에 대한 조율되고 신중한 접근 방식을 구축할 수 있는 팀의 것입니다. 지금 전략적 프레임워크를 구축함으로써 우리는 단순히 이 미래를 준비하는 것이 아니라, 적극적으로 미래를 만들어 가고 있습니다.

다음 기사에서는 이러한 공유 워크플로와 프롬프트 라이브러리를 당사 마케팅 조직의 모든 구성원에게 진정한 팀원으로 기능하는, 역할 기반의 의인화된 AI 어시스턴트로 어떻게 발전시키고 있는지 살펴보겠습니다. 기대해 주세요.