지난 9월 10일, 그로스메이커는 경기콘텐츠진흥원과 함께 협업하여 「AI 활용 디지털 마케팅 역량 강화 워크숍」에서 강연을 진행했습니다.
이번 워크숍은 ‘2025 경기 레벨업 시드(Level-Up Seed)’ 프로그램의 일환으로, 약 20여개 스타트업과 중소기업 임직원 분들이 최신 디지털 마케팅 트렌드와 AI 실습을 직접 경험할 수 있도록 기획되었습니다.
‘숫자로 보는 워크숍’을 통해 6시간동안 진행되었던 세션의 핵심 내용을 확인할 수 있었는데요, 다양한 사업을 진행하는 참가자 분들께서 모두 열의를 갖고 그로스메이커의 강연에 집중해 주셨습니다.
첫 세션은 디지털 마케팅의 ‘현재’를 단순히 나열하기보다, 왜 변화가 필요했는지와 어떤 프레임워크로 접근할 수 있는지를 짚으며 시작했습니다.
디지털 마케팅과 온라인 마케팅의 가장 큰 차이는, 단순히 광고를 노출하는 데서 끝나지 않고 행동 데이터를 기반으로 추적할 수 있다는 점입니다. 이 과정에서 핵심은 ‘얼마나 창의적인 메시지를 던졌는가’보다, 데이터를 어떻게 수집하고 실험하며 개선하는가에 있습니다.
그래서 최근의 그로스 마케팅은 기존 마케팅의 영역을 넘어, 적은 비용으로 최대 효과를 달성하기 위한 데이터 기반 실험 전략으로 자리 잡았습니다. 결국 디지털 마케팅의 본질적 차이는 ‘추적 가능성’과 ‘데이터 기반 실험’에 있다고 할 수 있습니다.
다음으로, 그로스 해킹의 핵심 프레임워크 2가지를 함께 소개했습니다.
스타트업 성장 분석의 기본 틀로 소개된 AARRR 퍼널은 다음과 같은 다섯 단계로 구성됩니다.
AARRR은 단순히 한 번의 흐름을 따라가는 프레임워크에 머물지 않습니다. 고객 여정을 선형적으로 관리하는 것에서 더 나아가, 반복과 순환 구조를 만드는 것이 핵심입니다.
이러한 맥락에서 등장한 개념이 바로 Growth Loop입니다. Growth Loop는 기존 사용자의 활동이 새로운 사용자의 유입으로 이어지는 구조로, 퍼널을 넘어서는 지속 가능한 성장 엔진을 의미합니다.
퍼널이 선형 구조라면, 루프는 선순환 구조입니다. 기존 고객의 행동이 다음 고객 유입을 촉발하는 방식이죠.
🧑🤝🧑 LinkedIn의 Growth Loop: 콘텐츠와 네트워크의 선순환
링크드인은 단순히 구인·구직 플랫폼을 넘어서, 사용자 생성 콘텐츠(UGC)를 활용해 강력한 네트워크 효과를 만들었습니다. 사용자가 자신의 전문성을 공유하면, 그 콘텐츠가 다시 네트워크 전반에 확산되며 새로운 사용자를 끌어오는 구조입니다. 이처럼 ‘콘텐츠 자체가 성장 엔진이 되는 구조’는 오늘날 디지털 마케팅이 지향해야 할 핵심 방향성을 보여줍니다.
🏠 오늘의집의 Growth Loop: UGC 기반 커뮤니티 확산
오늘의집은 SNS 운영과 UGC(User Generated Content) 전략을 적극 활용했습니다.
사용자들이 직접 꾸민 ‘내 방 사진’을 인스타그램, 페이스북, 유튜브 등에 공유하도록 장려했고, 이 콘텐츠가 코로나 시기 “집을 예쁘게 꾸미고 싶다”는 사회적 니즈와 맞물리며 폭발적인 반응을 얻었습니다.
결과적으로, 잠재 고객이 오늘의집을 방문 → 제품을 구매 → 다시 자신이 꾸민 공간을 사진으로 공유 → 새로운 고객 유입으로 이어지는 성장 루프(Growth Loop)가 형성되며 단기간에 빠르게 성장할 수 있었습니다.
이처럼, 성장 단계의 스타트업에게 장기적으로 중요한 건 ‘광고비 투입 → 단기 매출’이 아니라, 데이터 기반으로 설계된 루프 구조를 만드는 것입니다.
두 번째 세션에서는 AI 기술이 마케팅의 효율성을 어떻게 재정의하는지 다뤘습니다.
앞서 소개했던 방법론과 연계되어, 그렇다면 “왜 이러한 프레임워크가 필요했는가”라는 배경을 과거와 현재 비교를 통해 살펴보았습니다.
위와 같은 변화를 동반하며 이제는 기술 장벽이 낮아지면서, 소규모 팀도 대기업 못지않은 실행력을 갖출 수 있는 시대가 열렸습니다.
이 변화는 단순한 기술의 진보 이상으로, 단기간의 학습으로 누구나 수준 높은 마케팅을 할 수 있게 되며, 결론적으로는 AI 툴을 통해 ‘마케터의 역할 범위가 확장됐다’고도 볼 수 있는 것이죠.
다음과 같이 소개된 AI 툴은 마케팅 프로세스 전반에 걸쳐 효율성을 극대화하고 시간과 비용을 절감하는 혁신적 변화를 가져왔습니다.
(* 이미지 출처 : Jenspark 웹페이지 / Google AI Studio)
Jenspark: 단순 프롬프트 입력만으로 PPT, 이미지, 보고서 등 다양한 형태의 콘텐츠 제작 가능
Canva + AI: Canva 내 방대한 템플릿·에셋과의 자연스러운 연계 덕분에 비전문가도 광고 소재를 빠르게 시도 가능
나노 바나나(Nano Banana): 구글의 이미지 생성 AI로, 텍스트 프롬프트나 업로드한 사진만으로 고품질의 이미지 제작·수정이 가능
(* 이미지 출처 : 드래프타입 웹페이지 / CJ AI Center)
Dingo: AI 숏폼 생성 AI 도입으로 제작비 35% 절감, 영상 제작 시간 40% 단축
드래프타입 : AI 모델 활용 → 패션 브랜드의 모델 계약 및 활용 비용을 월 5만원 수준으로 대폭 절감
CJ AI 카피라이터 : 고객 성향 맞춤형 AI 카피라이터로 콘텐츠 제작 속도 50% 이상 단축, 고객 반응률 평균 30% 상승
즉, 과거에는 디자이너·퍼포먼스 마케터·개발자가 한 팀으로 몇 주간 준비해야 했던 작업이, 이제는 마케터 혼자 AI 툴로 몇 시간 안에 구현할 수 있게 된 것입니다.
마지막 세션에서는 참가자들이 직접 구글 AI 스튜디오를 활용해 실습에 참여했습니다.
특히 그로스메이커가 소개한 프롬프트 엔지니어링 기법은 현장에서 좋은 반응을 얻었는데요.
단순히 구현만 되는 웹을 만드는 데서 끝나는 것이 아니라, 프롬프트를 전략적으로 입력하는 것만으로도 사용자 경험을 고려하고 기업의 목표를 잘 반영한 프로토타입을 뽑아낼 수 있었습니다.
1) RCA 방법론(Role, Context, Action)
역할 부여 → 맥락 제공 → 구체적 지시의 3단계로 이루어진 체계적 프롬프트 구성
(Role) 당신은 10년 경력의 마케팅 전략 컨설턴트입니다.
(Context) 우리는 20-30대 여성을 타겟으로 하는 화장품 브랜드로, SNS 마케팅 전략을 개발 중입니다. 예산은 월 500만원입니다.
(Action) 인스타그램 리타겟팅 광고 3가지 아이디어를 제안해주세요. 각 아이디어는 광고 문구, 타겟 설정, 예상 ROI를 포함해야 합니다.
2) Chain of Thought(CoT) 기법
AI에게 답을 바로 요구하지 않고, 문제 해결 과정을 단계별로 '생각의 사슬'처럼 연결하여 추론하도록 유도하는 기법
"단계별로 생각해봅시다", "이 문제를 풀려면 다음 단계를 따라야 합니다" 등의 지시어를 사용해 AI가 추론 과정을 나열하도록 유도
실습 과정에서는 단순히 카피라이팅을 시도하는 수준을 넘어, 참석한 스타트업 임직원 분들이 자사 서비스 및 제품을 활용한 웹페이지 프로토타입 제작, 광고 이미지 생성까지 진행할 수 있었습니다.
함께 실습을 마치고 나서 한 참가자분이 나누어 주신 소감입니다.
“저는 그동안 GPT만 써봤는데, 광고 이미지와 숏폼, 웹페이지까지 직접 만들어볼 수 있는 툴이 다양한 줄은 몰랐어요. 한번 바로 사용해 보고 싶어지네요”
이런 반응만큼, 현장에서는 AI 활용을 실제 본인의 서비스에 어떻게 적용할 수 있을지에 대한 질문들이 이어졌는데요. 이어지는 Q&A에서 참가자분들이 가장 많이 고민하셨던 부분들을 함께 정리해 보았습니다.
질의응답 시간에는 실제 창업자와 마케터분들이 겪고 있는 고민들이 솔직하게 오갔습니다.
그로스메이커팀도 현장에서 Growth PM과 CMO의 전문적인 인사이트를 바탕으로, 각 기업의 상황에 맞는 실질적인 조언을 드리기 위해 노력했습니다.
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질문1) – Gemini와 Google AI Studio의 차이
Q. AI 스튜디오를 처음 접한 한 참가자분께서는 “Gemini와 AI Studio가 뭐가 다른 건가요?”라고 질문하셨어요.
저희가 드린 답변은 이렇게 비유하면 이해가 쉽습니다. Gemini는 자동차의 ‘엔진’에 해당하고, AI Studio는 그 엔진을 실제로 시험 주행할 수 있는 ‘트랙’ 같은 역할이라는 거예요.
아무리 성능 좋은 엔진이 있어도, 바로 도로에 내보낼 수는 없죠. 그래서 먼저 트랙에서 여러 조건으로 시험 주행을 해보고, 파라미터를 조정하거나 프로토타입을 만들어보는 과정이 필요합니다. AI Studio가 바로 그 공간이라는 점을 강조해 드렸습니다.
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질문2) – 전환 없는 메타 광고 트래픽 캠페인
Q. 한 스타트업 대표님은 “메타 광고 지표(링크 클릭)는 잘 나왔는데, 실제로 랜딩 페이지에 고객 정보가 남지 않았다”며 데이터 신뢰성에 의문을 주셨어요.
저희가 드린 설명은, 이건 흔히 트래픽 캠페인의 한계라는 점이에요. 클릭이나 접속 수치는 잘 나오지만, 실제 고객 확보로 이어지지 않는 경우가 많습니다. 그래서 목적이 이메일 주소 확보나 문의 연결이라면, 단순 트래픽 캠페인보다 잠재 고객 확보 캠페인으로 설정하는 게 더 적합합니다.
또, 이메일을 보내는 것 자체를 전환으로 잡는 건 의미가 크지 않아요. 대신 ‘이메일 발송하기’나 ‘문의하기’ 버튼을 누르게 하는 행동을 전환 지표로 설계하는 게 훨씬 낫습니다. 그래야 실제로 고객 의도를 확인할 수 있거든요.
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질문3) – AI를 활용한 자사몰 수정 방안 고민
Q. 현재 자사몰을 운영 중인 향수 브랜드 창업자 N님은 “새 플랫폼을 새로 만드는 것보다, 기존 자사몰을 AI로 보완하고 싶다”고 물어보셨어요.
이럴 땐 AI 스튜디오로 캡처 이미지를 넣고 수정 코드를 받아볼 수도 있지만, 워드프레스처럼 빌더 기반이라면 굳이 코드를 직접 손보는 것보다 빌더 기능을 활용해서 수정하는 게 훨씬 빠를 수 있다는 점을 ****말씀드렸습니다.
대신 AI는 “빌더 기능을 어떻게 쓰는지 배우는 과정”에서 학습 목적으로 훌륭한 보조 도구가 될 수 있다고 덧붙였어요.
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질문4) – 광고 마케팅의 운영 기간 및 방향성
Q. 또 다른 참가자분은 “지금까지 광고 마케팅으로는 SNS 광고를 일 15,000원 정도만 돌려봤는데, 효과를 잘 모르겠어요. 어느 정도 기간을 두고 봐야 할까요?”라고 하셨습니다.
저희가 드린 답변은, 단순히 예산이 적어서 생기는 문제가 아니라는 거예요. 객단가가 높거나, 소비자가 오래 고민하는 제품일수록 구매까지 시간이 길어집니다. 그래서 단일 전환 캠페인만 돌리기보다는, 트래픽 캠페인으로 탐색을 유도 → 장바구니 담기 같은 상위 퍼널 이벤트 → 최종 구매 전환까지 이어지는 여러 단계의 캠페인을 함께 설계하는 게 필요합니다.
또 이 과정에서 설득을 돕는 CRM 메시지 시나리오를 다양하게 준비해 두는 게 좋다고 말씀드렸습니다.
이번 워크숍은 단순한 강연을 넘어서, 참가자들이 AI를 활용해 디지털 마케팅의 효율성을 어떻게 극대화할 수 있는지 직접 체험한 자리였습니다.
현장의 흐름을 조금 더 데이터를 바탕으로 정리하기 위해, 발표자료와 세션 내용을 기반으로 가장 많이 언급된 키워드들을 뽑아봤습니다.
AI와 마케팅은 각각 110회 이상 언급되며 단연 중심 주제였고, 이어서 참가자분들이 실무 적용 방법을 가장 궁금해했던 광고와 데이터 관련 단어들이 Top 10 안에 들었습니다.
또, 전체 키워드를 한눈에 볼 수 있도록 워드클라우드(word cloud)도 제작했는데요.
이렇게 보니 현장에서 오갔던 여러 인사이트와 대화가 더 생생하게 전해지는 것 같습니다.
이번 협업을 통해 워크숍에 참여하신 스타트업 임직원분들은:
과거와 현재를 비교하며 마케팅 패러다임의 전환을 이해하고,
해외·국내 기업 사례를 통해 데이터 기반 성장 전략을 배우고,
AI 실습과 Q&A를 통해 실무에 바로 적용 가능한 인사이트를 얻으셨습니다.
저희 그로스메이커는 앞으로도 스타트업과 중소기업이 기술 장벽을 넘고 성장할 수 있도록, 데이터와 AI 기반의 실전 경험을 아낌없이 나누겠습니다. ✊
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