해외 AI 도입 사례

AI시대 마케팅은 어떻게 변할까?- 허브스팟 CEO가 말하는 "퍼널"의 종말 (2부)

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팀제이커브

Oct 27, 20254m ago

인바운드의 종말, 그리고 Loop의 탄생

야미니는 "인바운드 마케팅(Inbound Marketing)"이 더 이상 유효하지 않다고 말했습니다. 과거의 인바운드 모델은 검색과 클릭, 전환으로 이어지는 일직선 구조였죠.

그러나 지금은 AI가 콘텐츠를 요약하고, 사용자는 클릭조차 하지 않습니다. HubSpot이 말하는 '루프(Loop)'는 이런 고민 속에 탄생 했다는데요.

허브스팟이 이야기하는 새로운 마케팅 전략, "The Loop"

요컨대 기업이 고객에게 정보를 '전달'하는 시대에서, 고객과 함께 '학습'하며 성장하는 순환 구조의 시대로 넘어가고 있다는 뜻입니다.

이에 대해 야미니는 이렇게 설명했습니다.

성장은 더 이상 "선형(Linear)"적이지 않습니다. 학습하고, 적응하고, 진화하는 순환의 과정입니다.

즉, 성장은 더 이상 일방향적이 아닙니다. " AI가 고객 피드백을 실시간으로 반영하고, 그 데이터를 통해 기업과 고객이 함께 진화하는 과정" 이 루프의 핵심이거든요.

루프의 첫 번째 단계 "Express" — 브랜드의 '목소리'를 AI가 이해하게 하라

루프의 첫 단계는 Express, 즉 브랜드의 본질을 명확히 표현하는 단계입니다. AI 시대에는 브랜드의 '톤 앤 매너(Tone & Manner)'가 데이터로 해석됩니다.

The Loop의 첫 번째 단계, "Express"

AI가 브랜드의 말투와 철학을 학습하지 못하면, 모든 자동화는 공허한 텍스트로 끝나게 됩니다. HubSpot은 이 단계를 "AI Alignment"라고 표현합니다. 브랜드의 정체성과 데이터 언어를 일치시키는 과정이죠.

"Express" 스테이지의 취지 - AI를 당신을 위해 일해야 한다

예를 들어 고객 응답 메시지, 광고 카피, 세일즈 이메일 등 모든 텍스트가 AI에게 동일한 '브랜드 인격'을 전달해야 합니다.

"Express" 하는 방법: 1. 이상적인 고객 프로필 정의 2. "브랜드"의 목소리와 어조를 정의 3. 콘텐츠를 테스트하기

AI Native 조직에서 "사람"은 이를 위해 'AI가 이해할 수 있는 브랜드 언어'를 정의해야 합니다. 이것이 Express 단계의 핵심이거든요.

AI에게 "관점"을 제시해야 한다는 메시지를 전달하는 허브스팟

AI를 단순한 작성 도구가 아닌, '브랜드 스토리텔러'로 대우해야 하는 이유이기도 합니다.

루프의 두 번째 단계 "Tailor" — 개인화가 아닌 '맥락화(Contextualization)'

두 번째 단계는 Tailor, 즉 맞춤화의 단계입니다. 하지만 여기서 말하는 '맞춤화'는 단순한 개인화(personalization)가 아닙니다.

The Loop의 두 번째 단계, "Tailor"

허브스팟은 이를 "context over content", 즉 "내용보다 맥락"이라고 정의합니다. 역시 AI는 단순히 이름을 넣어주는 도구보단, 고객의 '의도(Intent)'를 이해하고 맥락에 맞게 반응하는 '동료'라는 뉘앙스죠.

"Tailor" 하는 방법: 1. 데이터의 풍성화 2. AI로 초정밀 타겟팅 콘텐츠 제작 3. '검증' 하고 '루프' 하기

예를 들어 사용자의 검색 의도, 시간대, 심리적 상황, 구매 여정을 모두 통합해 AI가 '지금 이 순간 어떤 메시지가 가장 적절한가'를 스스로 판단합니다.

AI Native 조직이라면, Tailor 단계를 통해 고객 데이터와 브랜드 데이터를 서로 연결해야 합니다. AI가 인간의 직감을 모방할 수 있을 만큼 정교한 맥락 해석 능력을 갖추도록 설계하는 단계이기 때문이죠.

루프의 세 번째 단계 "Amplify" — SEO에서 AEO로, '답변의 시대'에 살아남기

세 번째 단계는 Amplify, 즉 확장의 단계입니다. HubSpot은 이 단계를 "SEO에서 AEO(Answer Engine Optimization)로의 전환"이라고 부릅니다.

The Loop의 세 번째 단계, "Amplify"

기존의 마케팅은 '검색(Search)' 중심이었죠. 하지만 지금은 ChatGPT나 Perplexity, Gemini 등 '답변 엔진(Answer Engine)'이 고객의 첫 접점이 되었습니다. 이제 중요한 것은 노출이 아니라 '대답의 품질'입니다.

"Amplify" 하는 방법: 1. 검색에 노출되기 2. 전략적인 소셜 미디어 접근 3. LLM에게 노출되기

이유는 간단합니다. AI가 어떤 브랜드의 답변을 선택해 보여줄지를 결정하는 시대이기 때문인데요,

SEO 시대가 서서히 저물며, 답변엔진, 즉 AEO가 부각되는 중.

Amplify 단계에서 AI Native 조직은 AI가 선택하고 추천할 수 있는 콘텐츠를 설계해야 합니다. 쉽게 말해, AI의 언어로 브랜드를 다시 쓰는 작업입니다. HubSpot이 말한 "AI-ready content"가 바로 그것이죠.

루프의 네 번째 단계 "Evolve" — 캠페인보다 학습이 빠른 조직 만들기

마지막 단계는 Evolve, 즉 진화의 단계입니다. AI는 실시간 데이터를 통해 학습하지만, 조직이 그 학습 속도를 따라가지 못하면 의미가 없습니다.

The Loop의 네 번째 단계, "Evolve"

HubSpot은 이를 "Launch < Learn"이라고 표현했습니다. 출시보다 학습이 빠른 조직이 진짜 성장한다는 뜻입니다. AI Native 조직은 모든 실행 뒤에 반드시 '피드백 루프'를 둡니다.

"Evolve" 하는 법: 출시보다 학습을 빠르게 해야 함

AI와 인간이 함께 데이터를 해석하고, 그 학습을 다음 전략에 즉시 반영하는 식이죠.

The Loop 최종 정리

그렇게 총 네 개의 스테이지로 완성된 구조가 바로 The Loop의 완성형입니다. AI가 데이터를 수집하고, 인간이 방향을 설정하며, 둘이 함께 다음 실험을 준비합니다. AI는 속도를, 인간은 의미를 담당하는 역할 구조죠.

마무리: 에디터의 한 마디

HubSpot은 실제로 이 루프 구조를 Smart CRM + Content Hub + Data Layer로 구현했습니다. 모든 접점에서 AI가 고객의 행동을 실시간으로 파악하고, 그 데이터를 기반으로 마케팅, 세일즈, 서비스를 하나의 흐름으로 통합했는데요,

AI가 효율을 높이는 수준 뿐만이 아니라, 조직 전체의 사고 방식을 변화시키는 동력으로 작동하는 셈입니다. 그리고, 지난 번 다뤘던 손정의 회장의 AI Agent 발언과 같이, "결국 중요한 건 데이터"가 되고 있습니다.

고객과의 모든 대화가 학습으로 자연스레 전환되는 구조. 이것이 허브스팟이 말하는 AI Native Growth Engine이자, AI와 함께 진화하는 조직의 새로운 표준이되고 있는 중입니다.

새롭게 바뀌고 있는 마케팅 업계에서의 AI, 앞으로는 어떤 방식으로 변경될지 궁금하네요.

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