블럭스, AI 에이전트 기반 CRM 자동화 전략 공유…캠페인 기획부터 실행·성과 분석까지

기업의 고객관계관리(CRM) 마케팅이 인공지능(AI)을 활용한 콘텐츠 제작에서 캠페인 운영 전반의 자동화로 확장되고 있다. 기존 CRM 업무에서는 고객 데이터를 분석해 발송 대상을 선정하고, 메시지와 일정을 설정한 뒤 성과를 확인하는 과정을 마케터가 직접 수행해야 했다. 생성형 AI 도입으로 메시지 작성과 데이터 요약에 드는 시간은 줄었지만, 분석 결과를 실제 캠페인 실행으로 연결하는 작업은 여전히 상당한 인력을 필요로 한다. 이에 따라 고객 행동을 분석하고 캠페인을 실행하며 결과를 다음 실험에 반영하는 AI 에이전트 기반 CRM 운영 방식이 주목받는다.

AI CRM 마케팅 에이전트 기업 블럭스(Blux)는 지난 2일 서울 강남구 마루180에서 커머스·브랜드사 마케터를 대상으로 ‘AI 시대, CRM 마케팅은 어떻게 달라져야 할까?’ 세미나를 개최했다.

이번 세미나는 AI를 활용한 메시지 제작이나 단순 데이터 분석을 넘어 고객 데이터에 기반한 캠페인 기획과 실행, 성과 개선을 하나의 운영 체계로 연결하는 방법을 다뤘다. 박찬희 카카오스타일 글로벌 CRM 마케터와 블럭스 공동창업자인 구민성 이사가 연사로 참여해 실무 사례를 공유했다.

첫 번째 세션에서 박찬희 마케터는 ‘AI로 CRM 마케팅 이터레이션 구조 설계하기’를 주제로 발표했다. 이터레이션(Iteration)은 실험 결과를 분석하고 이를 다음 실행에 반영하는 반복 개선 과정을 의미한다.

박 마케터는 개별 캠페인의 성과에 집중하기보다 여러 차례의 실험을 통해 고객 반응을 학습하고 운영 방식을 개선하는 구조가 중요하다고 설명했다. 정성·정량 데이터를 활용해 AI가 고객 인사이트와 캠페인 아이디어를 도출하고, 이를 실제 마케팅 실험으로 연결하는 과정을 소개했다.

성과 대시보드에서 개선이 필요한 캠페인을 찾아내는 방법과 A/B 테스트 결과를 관리하는 방식도 다뤘다. 실험 결과를 일회성 보고서로 남기는 대신 후속 과제를 설정하고 다음 캠페인에 반영해 지속적으로 성과를 개선하는 접근이다.

두 번째 세션은 구민성 블럭스 이사의 ‘AI가 CRM을 직접 실행하게 만들기’로 이어졌다. 구 이사는 CRM 업무에서 AI가 메시지를 생성하는 속도와 실제 캠페인을 실행하는 데 필요한 시간 사이에 차이가 있다는 점을 짚었다.

구 이사는 “카피는 AI로 10초면 나오지만, 실제 데이터를 확인하고 대상·채널·일정을 조정해 세팅·검수하고 성과를 확인하는 일은 여전히 사람의 몫”이라며 분석과 판단을 실제 실행으로 연결하는 AI 에이전트의 역할을 설명했다.

블럭스가 제시한 활용 방식은 고객 흐름 분석, 프로모션 기획, 행동 기반 자동화, 상시 성과 관리 등 네 가지 상황을 중심으로 구성됐다.

고객 흐름을 분석하는 단계에서는 AI 에이전트가 전환율이 하락한 고객군을 구분하고 원인 후보와 확인 순서를 제안한다. 고객 여정에서 메시지 발송이 이뤄지지 않는 구간을 찾아 적절한 시나리오를 추천하는 방식도 소개됐다.

프로모션 기획 과정에서는 발송 대상과 메시지 소재, 발송 시점을 AI가 근거와 함께 제안하도록 했다. 중고차 플랫폼 사례에서는 고객 문의가 많은 주말 저녁보다 영업팀이 다음 날 오전 상담을 이어갈 수 있는 화요일 저녁을 발송 시점으로 추천했다. 단순히 고객 활동량이 많은 시간을 선택하기보다 실제 영업 업무와의 연계를 고려한 사례다.

고객 행동에 맞춘 캠페인 실행…AI 에이전트 사용량 5개월 새 6배 증가

행동 기반 자동화에서는 고객마다 다른 구매 주기를 반영해 메시지 발송 시점을 조정하는 방식을 소개했다. 이미 상품을 구매했거나 최근 다른 캠페인의 메시지를 받은 고객을 발송 대상에서 제외하는 조건도 함께 설계했다.

고객 행동에 따라 캠페인 실행 조건을 달리함으로써 일괄적인 메시지 발송보다 개인별 구매 상황을 반영하는 데 초점을 맞춘 것이다.