마테크는 ‘AI 에이전트’로 간다…원샷 멀티테스팅 가능
에이비일팔공(AB180) 연례 컨퍼런스 ‘MGS 2025’ 개최
남성필 대표 ”개인정보 보호서 AI 퍼스트, 에이전트화 트렌드로”
자율주행에 비유…스스로 의사결정해 고객이탈 대처
브레이즈, AB테스팅서 ‘원샷 멀티버라이어티 테스팅’ 시대로
멀티 에이전트 접근 통합한 ‘Project Catalyst’ 공개 예정
“3년 전에 저희는 개인정보 보호에 대해서 얘기를 하고 있었습니다. 개인정보 보호 시대에 어떻게 하면 데이터를 수집하고 그리고 정확하게 측정하고 최적화할 것인지 주제가 주를 이뤘는데요. 이제 AI를 주제로, 부제로 다룰 만큼 AI 비중이 확고하게 자리 잡았습니다. 개인정보 보호에서 AI 퍼스트로 트렌드가 넘어왔습니다.(남성필 AB180 대표)”
5일 AI 기반 마테크(마케팅기술) 기업 에이비일팔공(AB180)이 서울 코엑스에서 연례 컨퍼런스인 ‘모던 그로스 스택(MGS) 2025’를 개최했다. 올해로 6회째 개최다. 이번에 AI 세션을 대폭 늘린 것이 눈에 띈다. 특히 ‘AI 에이전트’를 주요 화두로 꺼내 들었다.
남성필 대표는 “마테크와 애드테크 솔루션들이 AI 에이전트화되고 있다“며 최신 마테크 유행을 짚었다. AI 에이전트 정의로는 “나와 조직의 목표와 맥락을 이해하고 능동적으로 움직여서 강력한 성과를 내주는 조수를 뜻한다”고 말했다. 마케팅 AI 에이전트를 목적지까지 알아서 데려다 주는 자율주행에도 비유했다.
“2025 구글 I/O 제미나이 발표에서 구글은 퍼스널, 프로액티브, 파워풀 3가지 요소로 AI 에이전트 특징을 말한 바 있습니다. (퍼스널) 개인과 조직 그리고 앱 성장에 대한 목표와 맥락을 이해하고, (프로액티브) 시키지 않아도 능동적으로 나를 대신해서 움직여줄 수 있어야 됩니다. 그리고 실제 성과(파워풀)를 창출할 수 있어야 된다라는 것이 저희의 생각입니다.”
“감히 말씀드릴 수 있을 거 같습니다. 모든 (마케팅) SaaS(서비스형소프트웨어)는 AI 에이전트화된다, AB테스트를 수행할 때도 AI 에이전트는 모든 가능성과 수단을 실험할 뿐 아니라 즉각적으로 해석해가면서 강화학습과 같은 AI 기술에 의해 스스로 능동적으로 움직일 수 있는 그런 특징을 가지고 있습니다. 기존 SaaS 단점들을 모두 보강하자면 AI 에이전트화 될 수밖에 없다라는 생각입니다.”
남 대표는 앞으로 마케팅 솔루션은 자율성 정도를 조정하면서 결과물에 대한 검증을 할 수 있는 장치가 들어가는 방향으로 발전할 것으로 봤다. AB180에선 이 같은 변화에 맞춰 ‘에어플럭스(Airflux)’를 출시했다. 캐주얼 게임 기업 대상으로 강화학습을 통해 자동으로 광고 수익화와 고객생애가치(LTV)를 극대화하는 솔루션이다.
“’에어플럭스’는 완전히 능동적으로 돌아갑니다. 광고 수익화, 인터스티셜(전면) 광고의 타이밍 등을 완전히 능동적으로 조절하고 맥락을 이해해 성과를 낸다는 점에서 AI 특성들을 가지고 있습니다.”
MGS 2025 주요 참가사이자 협력사인 브레이즈(Braze)도 발표에 나섰다. 이 회사는 AI 에이전트화된 고객관계관리(CRM) 솔루션 ‘Project Catalyst’를 준비 중이다.
샤히드 니자미 브레이즈 아시아태평양(APAC) 부사장은 발표에서 강화학습 기반의 AI 에이전트 솔루션에 대해 “AB테스팅의 차원을 완전히 바꾸고 다른 단계로 올렸다”며 “이제는 ’원샷 멀티버라이어티 테스팅’을 하게 됐다”고 변화를 강조했다.
기존 솔루션이 고객이 언제 이탈할지 예측에 머물렀다면, AI 에이전트화된 솔루션은 이탈방지 대책을 AI가 결정하고 대응한다. 캠페인 자동화가 크게 빨라질 수 있다. 이를 위해 지난 3월 브레이즈는 AI 의사결정 기업인 오퍼핏(OfferFit)을 3억2500만달러에 인수 결정했다.
예를 들어 오퍼핏은 이메일 내 100개 이상의 특징을 개인화해 신규 고객 가입을 유도하거나 비활성 가입자를 위한 재활성화 캠페인을 자동 최적화할 수 있다. 실시간 처리 기술로 매년 수조건의 개인화된 메시지를 전달할 것으로 보고 있다. 브레이즈는 이 같은 멀티 에이전트 접근 방식을 자사 플랫폼에 심층 통합한 ‘Project Catalyst’를 공개할 예정이다.
“지난 3년동안 우리는 한 번에 하나 또는 두가지 다른 변형을 테스트할 수 있었습니다. 지금은 수천가지의 다른 변형을 통해 모든 것을 한 번에 테스트할 수 있습니다. 고객 속성 데이터 100가지 이상을 AI 의사결정 엔진에 넣어 활용해 고객마다 요일별 커뮤니케이션이 적합한 시기가 다르다는 것 알고, 아주 개인화된 메시지를 보낼 수 있었습니다.”
“AI는 일시적 유행이 아닌 도약을 위한 새로운 기본값입니다. AI 도입을 논쟁할 필요가 없습니다. 정말 중요한 것은 전체 고객이 아니라 고객 한 명 한 명이라는 것입니다. 각 개인이 잠재 고객이 되는 속도를 끌어올릴 수 있습니다.”
글. 바이라인네트워크
<이대호 기자>ldhdd@byline.network
