실제로 효과적인 마케팅 AI 전략을 구축하는 방법

많은 마케팅 리더들과 마찬가지로, AI와의 제 여정은 흥분과 실험으로 시작되었습니다. 저희 팀은 다양한 도구를 탐색했으며, 각 팀원은 AI를 워크플로에 통합하는 자신만의 방법을 찾았습니다. 생산성이 향상되었지만, 서로 상충하는 결과물, 단절된 워크플로, 팀 전체의 고르지 않은 채택 등 여러 가지 어려움도 겪었습니다.

이렇게 단편적인 접근 방식, 즉 제가 'AI의 황무지'라고 부르게 된 방식은 오늘날 많은 조직이 처한 상황입니다. 이 탐색 단계는 가치 있지만, 임시 실험에서 전략적 연동으로 발전할 때입니다.

실험에서 의도성으로

'야생의 서부' 단계는 유혹적입니다. 팀은 빠르게 움직이고, 자유롭게 테스트하고, 탐색할 수 있는 권한을 느낍니다. 그러나 이러한 자유는 점검되지 않은 채 빠르게 중복된 작업, 일관성 없는 결과물, 점점 더 취약해지는 기술 스택을 만들어 냅니다. 

저희도 이러한 징후를 보기 시작했습니다. 한 팀원은 블로그 게시물에 ChatGPT를 사용했고 다른 팀원은 Claude를 선호하여 브랜드 보이스가 매우 달라졌습니다. SEO 전문가는 콘텐츠 팀에 전달되지 않은 자체 프롬프트 세트를 가지고 있었습니다. 이러한 작은 불일치는 처음에는 무해해 보였지만, 빠르게 잘못된 방향으로 이어졌습니다. 이는 공통의 기준을 마련하지 않으면 대규모로 발생할 수 있는 일의 미리 보기였습니다.

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

Marketing BrAIn Trust 소개

이 혼란스러운 시기를 극복하기 위해 우리는 팀이 AI를 활용하는 방식을 혁신하는 Marketing BrAIn Trust 접근 방식을 개발했습니다. 우리의 전략의 핵심은 실습 학습과 기술 향상의 목표입니다. 모든 팀원이 실험하고, 발견을 공유하고, 성장에 필요한 AI 기술을 구축할 수 있는 공간을 만드는 것입니다. AI를 개별 도구의 모음으로 보는 대신, 실제 경험과 공유된 지식에서 표준화된 프롬프트와 프로세스가 도출되는 조정된 AI 생태계를 만들고 있습니다.

BrAIn Trust는 실습 학습, AI 거버넌스, 기술 개발의 토대가 됩니다. AI를 일상적인 워크플로에 직접 구축함으로써 우리는 채택을 가능하게 할 뿐만 아니라 AI를 형성하고 있습니다. 이러한 접근 방식은 일관성을 생성하고 조각난 실험의 주요 과제를 해결합니다.

여정에 팀을 동참시키기

처음부터 우리는 이러한 변화가 사람 우선적이고 학습 중심적이어야 한다는 것을 알고 있었습니다. BrAIn Trust를 팀에 도입하기 전에 우리는 People Ops 파트너와 긴밀히 협력하여 의도가 명확하도록 했습니다. 이는 역할을 대체하는 것이 아니라 사람들이 새로운 기술을 개발하고 더 전략적이고 영향력 있는 업무를 수행할 수 있도록 지원하는 것입니다. 이러한 조율은 확장하는 데 필요한 명확성과 자신감을 제공했습니다.

BrAIn Trust는 그 비전을 실행으로 옮깁니다.  Asana를 고객 제로로 삼아 시작하고, 팀이 이미 매일 사용하고 있는 툴과 워크플로에 AI를 원활하게 통합하여 AI 사용을 불가피하게 만듭니다.

우리의 철학은 우리가 하는 모든 일을 이끄는 세 가지 원칙을 중심으로 합니다.

• 명확하게 만들기: 우리는 실습을 통해 즉각적인 가치를 입증합니다. 추상적인 약속은 없습니다. 팀원들은 이러한 툴이 어떻게 시간을 절약하고 첫 번째 학습 세션에서 품질을 개선하는지 직접 경험합니다. 우리는 명확한 거버넌스와 문서화된 사용 사례를 제공하여 모두가 AI를 사용하는 방법뿐만 아니라 언제, 왜 사용하는지 이해할 수 있도록 합니다.

• 간편하게 만들기: 다른 도구로 확장하기 전에 Asana로 시작하여 팀이 이미 일하고 있는 곳에서 팀을 만듭니다. Asana의 프롬프트는 기존 워크플로에 적합하므로 AI를 자연스럽게 도입할 수 있습니다. 간단한 템플릿, 가이드 연습 세션, 정기적인 근무 시간을 제공하여 누구나 자신의 속도에 맞춰 도움을 받을 수 있습니다.

• 즐겁게 만들기: 우리는 팀을 위해 솔루션을 만드는 것이 아니라 팀과 함께 솔루션을 만듭니다. 매주 진행되는 프롬프트 공유 세션은 팀원들이 AI를 실험하고, 발견한 내용을 공유하고, 서로에게서 배우는 학습 워크숍이 되었습니다. 우리는 위협적인 기술이 아닌 도움이 되는 팀원처럼 느껴지는 친근한 어조로 인격화된 AI 어시스턴트를 구축하고 있습니다.

이것은 단순한 툴 업그레이드가 아닙니다. 팀으로서 배우고 성장하는 방식의 의도적인 변화입니다. 당사의 BrAIn Trust는 종종 상충되는 두 가지 우선순위의 균형을 맞추는 데 도움이 됩니다. 팀에 실험할 수 있는 자유를 부여하는 동시에 이러한 실험의 결과가 유용하고 확장 가능하며 조직 전체에서 공유할 수 있도록 보장합니다.

BrAIn Trust는 많은 팀이 직면한 몇 가지 문제를 해결합니다.

1. 도입 가변성: 당사는 학습 여정의 어느 단계에 있는 사람들을 만나고, 고급 사용자를 통해 초보자에게 지원을 제공합니다.

2. 일관성 없는 품질: 공유 학습을 통해 표준화하면 모두가 함께 개선하고 일관된 결과를 달성하는 데 도움이 됩니다.

3. 시간 낭비: 당사의 집단 지식 기반은 누구도 고립되어 배우거나 다른 사람들이 이미 개발한 솔루션을 재창조할 필요가 없음을 의미합니다.

4. 중복 작업량: 정기적인 공유 세션을 통해 학습 내용이 팀 전체에 빠르게 전달됩니다.

접근 방식을 중앙 집중화함으로써 다음을 제공합니다.

• 모든 기술 수준에 맞는 실습 학습 기회

• 팀 실험을 통해 구축된 프롬프트 및 워크플로 라이브러리

• 맞춤형 지원 및 지침을 위한 정기적인 근무 시간

• 기술적 연동을 위한 지원 및 프롬프트 사용자 지정을 위한 지침 

• 집단적 학습과 경험에서 도출된 모범 사례

모든 사용자를 위한 AI 업무

하룻밤 사이에 완전한 혁신을 시도하는 대신, 실전을 통해 팀의 자신감을 구축하는 동시에 가치를 입증하는 영향력 있는 사용 사례를 선정했습니다. 각 세션은 팀원들이 AI가 어떻게 업무를 혁신할 수 있는지 직접 확인하면서 동의를 강화합니다. 이러한 워크플로는 Asana의 플랫폼 기능과 함께 발전하고 있으며, 팀원들은 일상적인 경험을 바탕으로 개선에 적극적으로 기여하고 있습니다.

우리는 실험을 통해 도출된 두 가지 주요 워크플로를 이미 성공적으로 출시했습니다.

고급 팀 리더십 지원 시스템(ATLAS): 몇 시간의 시행착오를 통해 개발한 리더십 지원을 위한 AI 기반 워크플로의 종합 세트로, 다음을 위한 템플릿이 포함되어 있습니다.

• 팀 지표 추적 및 분석

• 작업 완료 모니터링

• 작업 수용량 보고서 생성

• 상태 업데이트 생성

이러한 워크플로를 통해 AI가 관리 업무 간접비를 처리하는 동안 전략에 집중할 수 있어 주당 4~5시간을 절약할 수 있습니다.

프로젝트 인텔리전스 및 우선순위 계획 수립 도우미(PIPPA): PM이 협업 학습 세션을 통해 구축한 프로그램 관리를 위한 프롬프트 라이브러리로, 다음을 위한 템플릿이 있습니다.

• 요청 접수 및 평가

• 작업 우선순위 지정

• 타임라인 위험 식별 프롬프트

프로젝트 매니저가 새로운 발견을 공유함에 따라 계속 발전하는 이 워크플로 덕분에 AI가 프로젝트 추적의 관리 집약적인 측면을 관리하는 동안 이해관계자 관계에 집중할 수 있습니다.

우리의 목표는 콘텐츠 생성에서 SEO 및 이메일 마케팅에 이르기까지 마케팅 팀의 각 역할이 특정 기능을 보완하도록 설계된 특수 프롬프트 라이브러리 및 워크플로를 사용하여 AI 전문 지식을 구축하는 것입니다. 이러한 목표 지향적 접근 방식은 AI가 지속적인 기술을 구축하는 동시에 기존 워크플로를 방해하기보다는 강화하도록 보장합니다.

적절한 인프라로 확장

우리는 처음부터 이 학습 이니셔티브를 확장하려면 흩어진 도구나 단기적인 수정 사항에 의존할 수 없다는 것을 알고 있었습니다. 우리와 함께 발전하고, 기존 시스템에 연결하고, 비기술 팀이 직접 배우고 기여할 수 있도록 지원하는 전략적 기반이 필요했습니다.

이것이 바로 우리의 구현 전략이 Asana의 노코드 AI Studio 기능을 사용하는 데 중점을 둔 이유입니다. 저희 팀은 이미 Asana에서 일하고 있기 때문에 Asana에서 시작하면 AI 채택이 자연스럽게 느껴집니다.

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

• 통합 위험 감소: 여러 포인트 솔루션이 아닌 핵심 업무 관리 플랫폼을 기반으로 구축함으로써 향후 공급업체 통합의 위험을 완화하고 있습니다.

• 통합 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 빠르게 학습하고, 반복하고, 배포할 수 있습니다.

• 일관된 경험: 익숙한 플랫폼을 기반으로 구축하면 도입 장벽이 낮아지고 학습과 실험을 위한 편안한 환경을 조성할 수 있습니다. AI 기능이 일상적인 워크플로에 통합되면 도입이 자동으로 이루어집니다.

이러한 접근 방식은 학습을 위한 안전한 공간을 만들고, 실험에 대한 장벽을 줄이며, AI 사용을 선택적 부가 기능이 아닌 모든 사람의 근무일의 필수적인 부분으로 만들면서 AI 전략을 팀의 기존 업무 방식과 일치시키는 것입니다.

결과물보다는 성과를 측정하기

시간 절약 효과를 추적하는 동안 ROI의 정의는 효율성을 넘어 확장됩니다. AI가 다음을 활성화하는지 측정하고 있습니다.

1. 관리 업무량 감소

2. 아웃풋 품질 및 일관성 개선

3. 전략적 사고 시간 증가

4. 시장 출시 시간 단축

5. 팀 만족도 및 참여도 향상

6. 모든 기술 수준에서 AI 이해도와 자신감 향상

이러한 지표는 AI 연동이 단순히 더 빠르게 일을 처리하는 것에 그치지 않고, 함께 일하고 배우는 방식을 근본적으로 개선하는 것이라는 것을 보여줍니다.

미래는 더 많은 도구가 아니라 더 많은 팀워크입니다

AI 여정을 계속하면서 우리는 마케팅 팀의 운영 방식에 있어 심오한 변화의 시작을 목격하고 있다고 믿습니다. 가장 많은 AI 도구를 배포하는 조직이 아니라, 인간의 능력을 보완하고 강화하는 방식으로 AI를 팀에 전략적으로 통합하는 조직이 성공할 것입니다.

미래는 AI의 황무지를 넘어 인간과 AI의 협업을 위한 조직적이고 사려 깊은 접근 방식을 구축할 수 있는 팀의 것입니다. 지금 전략적 프레임워크를 구축함으로써 우리는 이러한 미래를 준비하는 것이 아니라 적극적으로 형성하고 있습니다.

다음 글에서 이러��� 공유 워크플로와 프롬프트 라이브러리를 마케팅 조직의 모든 구성원을 위한 진정한 팀원으로서 역할을 수행하는 개인화된 역할 기반 AI 도우미로 발전시키는 방법을 살펴보겠습니다.