AI 마케팅 성과를 만드는 데이터·CX 통합 전략 3가지
※ 본 이미지는 생성형 AI를 활용하여 제작되었습니다.
2026년 상반기, 생성형 AI는 마케팅의 기본 도구로 자리 잡았습니다. 하지만 AI 솔루션이 늘어날수록 데이터와 시스템이 분리되고, 고객 경험 역시 채널별로 파편화되는 문제가 나타나고 있습니다.
앞서 AI 개인화의 다음 단계: 의미 있는 성과를 만드는 3가지 축 글에서 살펴본 것처럼, AI 개인화의 성패는 기술 자체보다 데이터, 고객 맥락, 실행 체계가 얼마나 유기적으로 연결되어 있는가에 달려 있습니다. 이번 글에서는 이러한 통합적 접근을 실제 비즈니스 환경에서 어떻게 구현할 수 있을지, 데이터와 CX를 연결하는 3가지 핵심 전략을 통해 구체적인 실행 방안을 제시합니다.
2026년 상반기 결산: AI의 보편화와 ‘파편화’의 딜레마
※ 본 이미지는 생성형 AI를 활용하여 제작되었습니다.
올해 상반기에는 AI 도입과 함께 마케팅 효율도 빠르게 높아졌습니다. IBM이 발표한 2026 마케팅 트렌드 보고서에 따르면 CMO의 68%가 기술 스택 단순화를 통한 효율 증가를 경험했으며, 마케팅 리더의 93%는 생성형 AI 도입 후 ROI를 체감했다고 응답했습니다.
그러나 기술의 보편화는 역설적으로 ‘경쟁력의 상실’을 가져왔습니다. 누구나 비슷한 AI 툴로 콘텐츠를 생산할 수 있게 되었지만, 고객 데이터와 구매 이력, 콘텐츠 반응, 채널별 접점은 여전히 개별 시스템에 흩어져 있습니다. AI가 고객의 전체 맥락을 이해할 수 있는 기반이 부족한 것입니다.
그 결과 비슷한 메시지가 반복적으로 생산되며 소비자에게는 이른바 ‘정보 쓰레기(Slop)’로 인식되기 시작했습니다. 결국 하반기의 과제는 더 많은 AI를 도입하는 것이 아니라, 흩어진 데이터와 시스템을 연결해 AI가 제대로 일할 수 있는 환경을 만드는 것입니다.
2026년 하반기 전략: AI 개인화를 완성하는 3가지 실행 과제
단순히 새로운 솔루션을 추가하는 것만으로는 또 다른 사일로가 만들어질 뿐입니다. 하반기에는 데이터를 연결하고, 고객 맥락을 이해하고, 이를 실제 마케팅 활동으로 실행하는 구조를 만들어야 합니다.
1. 단일 데이터 스택: 흩어진 고객 데이터를 하나의 ID로 통합
※ 본 이미지는 생성형 AI를 활용하여 제작되었습니다.
첫 단계는 CRM, 커머스, 웹·앱, 캠페인 등 여러 채널에 흩어진 고객 데이터를 연결하는 것입니다. 부서별로 다르게 관리되는 중복·누락 데이터를 정제하고, 이를 하나의 고객 ID로 통합해 단일 고객 뷰(Single Customer View)를 구축해야 합니다.
이러한 데이터 통합이 일관된 고객 경험으로 이어지는 과정은 지난 번WPP와 협업한 코카콜라의 통합 CX 플랫폼 OneXP 사례에서도 확인할 수 있었습니다. 또 다른 사례로 로레알은 Verticurl의 지원을 바탕으로 Tealium CDP를 도입해 웹, 앱, CRM, 오프라인 데이터를 통합하고 실시간 개인화 마케팅을 강화했습니다. 그 결과 미디어 캠페인 전환율 22.22%, 클릭률 26.25% 향상을 달성했으며, 주요 브랜드에서는 매월 10만 명 이상의 고객을 대상으로 개인화 오디언스를 운영하고 있습니다. 이러한 사례는 다양한 고객 접점을 하나의 데이터 기반으로 연결해 글로벌 시장에서 일관된 경험을 제공한 사례입니다. 이처럼 새로운 AI를 도입하기 전에, CDP를 기반으로 AI가 활용할 수 있는 신뢰할 수 있는 단일 데이터 환경을 먼저 만드는 것이 개인화의 출발점입니다.
2. 고객 맥락: 데이터를 개인화된 경험으로 전환
※ 본 이미지는 생성형 AI를 활용하여 제작되었습니다.
통합된 데이터가 마련되었다면, 다음은 데이터에 담긴 고객의 ‘현재 맥락’을 이해하는 단계입니다. 구매 이력뿐 아니라 웹·앱 행동, 콘텐츠 반응 등을 종합적으로 분석해 고객이 현재 어떤 상황에 있는지 파악해야 합니다.
단순히 과거 데이터에 기반한 AI 타겟팅을 넘어, 고객의 과거 이력과 현재 행동을 결합해 실시간 맥락을 읽어내야 합니다. VML의 헬스케어 마케팅 사례는 이러한 접근을 잘 보여줍니다. WPP 프로덕션의 가브리엘 스턴(Gabriel Stern)은 생성형 AI를 활용해 HCP와 환자의 특성에 맞는 콘텐츠를 개인화하고, 고객의 옴니채널 여정에 따라 콘텐츠와 메시지를 맞춤형으로 제공하는 방식을 소개합니다.
하지만 개인화의 완성은 AI의 자동화만으로 이루어지지 않습니다. VML은 AI에 입력되는 데이터의 품질과 고객의 실제 목소리, 그리고 인간의 공감이 함께 중요하다고 강조합니다. 결국 행동 데이터를 기반으로 고객 세그먼트를 세분화하고, 각 고객의 상황과 니즈에 맞는 콘텐츠와 여정을 설계해야 AI가 단순한 대량 생산을 넘어 실제 고객에게 의미 있는 개인화 경험으로 이어질 수 있습니다.
3. 마테크 스택 오케스트레이션: 통합된 데이터를 실제 마케팅 액션으로 실행
※ 본 이미지는 생성형 AI를 활용하여 제작되었습니다.
데이터와 고객 맥락이 연결되었다면, 마지막은 이를 실제 마케팅 채널에서 끊김 없이 실행할 수 있도록 시스템을 연결하는 일입니다.
Adobe의 예측처럼 자율형 AI 도입으로 마케터는 향후 고단위 전략에 집중하게 될 것입니다. 하반기의 성패는 단순한 솔루션 관리를 넘어, 다양한 AI 생태계와 자사의 데이터를 매끄럽게(Seamless) 연동시키는 고도화된 아키텍처 오케스트레이션 역량에 달려 있습니다. WPP는 2026년 1월, 지능형 마케팅 운영 체제 ‘WPP Open’에 ‘에이전트 허브(Agent Hub)’를 론칭하며 다양한 AI 에이전트를 하나의 환경에서 연결하고 활용할 수 있는 기반을 강화했습니다. 행동 과학, 브랜드 분석 등 다양한 영역의 AI 에이전트를 연결해 마케팅 업무 전반에서 AI를 활용할 수 있도록 지원하는 구조입니다.
이러한 통합 환경을 기업의 실제 마케팅 운영에 구현하는 것이 Verticurl의 역할입니다. Verticurl은 세일즈포스(Salesforce), 틸리움(Tealium), 어도비(Adobe) 등 글로벌 마테크 솔루션의 핵심 파트너로서 다양한 데이터 플랫폼을 기업의 기존 인프라에 맞춰 통합(SI)합니다. 특정 플랫폼에 종속되지 않고 기업의 목적에 맞게 시스템을 연결하여, AI가 기존 운영 체계 안에서 실질적인 성과를 내는 ‘실행 레이어’로 안착하도록 돕습니다.
4. MCP 개발 및 운용: LLM 한계를 넘어서는 AI 생태계 구축
※ 본 이미지는 생성형 AI를 활용하여 제작되었습니다.
마테크 오케스트레이션에서 한 걸음 더 나아가, LLM(대규모 언어 모델) 단독으로 수행하기 어려운 복잡한 사내 업무를 확장하기 위해서는 AI 전용 연결 표준인 MCP(Model Context Protocol) 구축이 필수적입니다. Verticurl Korea는 사내외 인프라와 LLM을 유기적으로 연동하는 체계적인 MCP 전략을 실행합니다.
SFMC, Jira, Figma 등 공개된 MCP 솔루션의 분석·연동뿐만 아니라, MCP가 지원되지 않는 사내 전용 시스템을 위한 맞춤형(Custom) MCP 개발 및 운용을 함께 지원합니다. 사내 자율 참조와 보안을 동시에 확보하여 반복적·복잡한 업무의 AI 자동화를 가능하게 합니다.
이처럼 Verticurl Korea는 단순히 AI 모델을 도입하는 데 그치지 않고, 데이터 통합(CDP) → 고객 맥락 분석 → 마테크 오케스트레이션 → MCP 기반 AI 실행으로 완성되는 엔드투엔드(End-to-End) 마케팅 자동화 생태계를 구축하고 있습니다.
결론: AI를 더하는 것이 아니라 연결하는 것
2026년 하반기의 경쟁력은 AI 솔루션을 얼마나 많이 도입했는지가 아니라, 데이터와 마테크 시스템을 유기적으로 연결해 고객 경험과 비즈니스 성과로 전환할 수 있는가에 달려 있습니다.
Verticurl은 데이터 통합부터 마테크 아키텍처 설계, AI 기반 개인화, 고객 경험 실행, 그리고 MCP 기반 플러그인 구축까지 기업의 기존 시스템을 연결해 통합형 마케팅·CX 운영 기반을 구축합니다.
AI를 더하는 것에서 그치지 않고, 연결하여 성과로 만드는 것. 이것이 2026년 하반기 마케팅의 핵심 과제입니다.
