AI로 마케팅 자동화를 직접 구축할 수 있는 시대, Marketo와 HubSpot과 같은 전문 플랫폼이 필요할까?
요즘 시대의 마케팅 자동화, AI만으로 가능할까?
B2B 마케팅 활동의 주요 목적 중 하나는 잠재 고객과의 접점을 만들고 고객 정보를 확보하는 것입니다. 전시회와 세미나, 웨비나, 프로모션, 콘텐츠 캠페인 등을 통해 확보한 퍼스트파티 데이터(First-party data)는 고객의 소속과 관심 분야를 파악하고, 이후의 마케팅과 영업 활동을 설계하는 중요한 기반이 됩니다.
하지만 고객 정보의 가치는 데이터를 확보하는 것만으로 완성되지 않습니다. 행사 이후 누가 고객에게 연락했는지, 어떤 자료를 전달했는지, 고객이 어떤 반응을 보였는지, 언제 영업 담당자에게 전달해야 하는지를 지속적으로 관리해야 실제 비즈니스 기회로 이어질 수 있습니다.
현실적으로는 예산이나 보안 정책, 기존 업무 방식 등의 이유로 이러한 정보를 Excel이나 여러 개의 파일로 관리하는 기업도 많습니다. 고객 명단은 정리되어 있지만 후속 연락과 자료 발송 이력, 고객의 반응은 이메일과 담당자의 기록을 따로 확인해야 하는 경우도 있습니다. 이때의 문제는 파일 형식 자체라기보다, 고객 정보와 후속 활동이 서로 연결되지 않는다는 데 있습니다.
현재 사용하는 방식을 당장 모두 바꾸기 어렵다면, 반복적으로 확인하고 분류하고 연락하는 업무부터 줄여볼 수는 없을까요?
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최근 생성형 AI는 콘텐츠를 작성하거나 아이디어를 제안하는 도구를 넘어, 외부 시스템의 정보를 조회하고 업데이트하며 업무를 실행하는 단계로 발전하고 있습니다. MCP(Model Context Protocol)와 API, AI 에이전트, 워크플로 자동화 도구를 활용하면 AI가 Excel이나 CRM의 고객 정보를 확인하고, Microsoft Outlook과 연동해 후속 이메일을 작성하거나 발송 결과를 기록하는 흐름도 구현할 수 있습니다.
예를 들어 AI가 행사에서 확보한 고객 정보를 분석해 우선순위를 나누고, 고객의 관심사에 맞는 후속 이메일 초안을 만든 뒤, 담당자에게 다음 행동을 안내하도록 설계할 수 있습니다. 작은 범위의 마케팅 업무라면 기존 시스템을 크게 바꾸지 않고도 자동화를 시작할 수 있는 환경이 만들어지고 있는 것입니다.
그렇다면 고객 데이터 수집부터 캠페인 실행, 개인화, 리드 관리와 영업 연계까지 마케팅의 모든 영역을 AI로 자동화하는 것도 가능할까요?
AI는 이제 마케팅 업무를 제안하는 데 그치지 않고 직접 실행합니다
과거 마케팅에서 AI는 주로 이메일 제목을 추천하거나 콘텐츠 초안을 작성하고, 데이터를 요약하는 도구로 활용됐습니다. 최종 판단과 실행은 여전히 사람이 담당하는 경우가 많았습니다.
하지만 AI Agent와 외부 시스템 연결 기술이 발전하면서 AI가 수행할 수 있는 업무의 범위도 넓어졌습니다. AI가 CRM의 고객 정보를 조회하고, 웹사이트 문의 내용을 분석하며, 고객 특성에 따라 다음 활동을 결정하는 것이 가능해졌습니다.
예를 들어 웹사이트에서 신규 문의가 접수되면 AI가 기업명, 산업, 문의 내용과 관심 제품을 분석할 수 있습니다. 분석 결과에 따라 리드의 우선순위를 분류하고, 고객별 후속 이메일을 작성한 뒤 담당 영업에게 알림을 전달할 수 있습니다. 처리 결과를 CRM에 기록하고 다음 후속 업무까지 등록하는 것도 가능합니다.
즉, AI는 콘텐츠를 만드는 도구에서 데이터를 이해하고 업무를 실행하는 도구로 변화하고 있습니다.
여러 도구를 연결하면 작은 마케팅 자동화 시스템을 직접 구축할 수 있습니다
AI와 CRM, 데이터베이스, 이메일, 스프레드시트, 워크플로 자동화 도구를 조합하면 전문 마케팅 자동화 플랫폼 없이도 일부 프로세스를 구현할 수 있습니다.
하나의 예로 다음과 같은 흐름을 생각해 볼 수 있습니다.
웹 폼이나 광고에서 신규 리드가 유입됩니다.
고객 정보가 CRM 또는 데이터베이스에 저장됩니다.
AI가 문의 내용과 기업 정보를 분석합니다.
관심 제품, 고객 적합도와 우선순위를 분류합니다.
고객의 상황에 맞는 후속 이메일을 생성합니다.
Outlook 또는 별도의 이메일 서비스를 통해 메시지를 발송합니다.
담당 영업에게 고객 정보와 추천 후속 활동을 전달합니다.
이메일 발송 및 영업 전달 결과를 CRM에 기록합니다.
이러한 방식은 필요한 업무부터 빠르게 실험할 수 있고, 조직에서 이미 사용 중인 도구를 활용할 수 있다는 장점이 있습니다. 고객 수가 많지 않고 프로세스가 단순하다면 고정된 플랫폼 구조보다 유연하게 자동화를 구성할 수도 있습니다.
기업마다 자동화를 시작하는 지점은 다릅니다.
Excel로 고객 정보를 관리하는 기업도 있고, CRM이나 마케팅 플랫폼을 일부 활용하고 있는 기업도 있습니다. 이때 반드시 새로운 시스템을 도입하거나 기존 환경을 전면 교체해야 하는 것은 아닙니다. 문의 분석, 콘텐츠 초안 작성, 후속 업무 정리 등 현재 필요한 영역부터 AI를 활용하고, 기존 시스템과 데이터를 연결하는 방식도 검토할 수 있습니다.
이렇듯 AI로 여러 도구를 연결하면 마케팅의 다양한 영역을 자동화하여 고객의 맥락에 맞는 후속 활동을 더 빠르게 실행하고, 전환 가능성을 높일 수 있습니다.
다만 특정 업무를 자동화할 수 있다는 것과, 고객의 상태와 반응을 지속적으로 관리하며 마케팅 여정을 운영하는 것은 다른 문제입니다.
시스템을 연결하는 것만으로 마케팅 운영이 완성되지는 않습니다
AI는 플랫폼에 내장된 기능과 네이티브 연동, 자동화 워크플로, AI Agent, MCP·API 등 다양한 방식을 통해 Outlook, CRM, 데이터베이스와 같은 업무 시스템의 정보와 기능을 활용할 수 있습니다. 이를 통해 고객 정보를 분석하고, 이메일을 작성하거나 CRM 데이터를 업데이트하며 다음 업무를 생성할 수 있습니다.
그러나 AI가 여러 업무를 수행할 수 있다고 해서 누구에게, 언제, 어떤 조건으로 마케팅을 실행할지가 자동으로 결정되는 것은 아닙니다. 고객을 어떤 기준으로 식별하고 캠페인 대상에 포함하거나 제외할지, 메시지를 얼마나 자주 발송할지, 고객의 반응에 따라 어떤 콘텐츠를 제공하거나 영업 담당자에게 전달할지와 같은 마케팅 운영 규칙은 별도로 정의해야 합니다.
예를 들어 동일한 고객이 행사와 웹사이트 문의를 통해 각각 유입됐다면 하나의 고객으로 통합할 것인지 판단해야 합니다. 이미 특정 이메일을 받은 고객에게 같은 메시지를 다시 보내지 않도록 하고, 콘텐츠를 다운로드한 고객에게는 다음 단계의 자료를 제공하거나 일정 기준을 충족하면 영업 담당자에게 전달하는 조건도 필요합니다. 수신 동의가 없거나 현재 진행 중인 영업 기회가 있는 고객을 캠페인에서 제외할 것인지도 정해야 합니다.
예외 상황을 처리하는 기준도 필요합니다. AI가 고객을 명확하게 분류하지 못했을 때 사람이 검토할지, 이메일 발송이나 시스템 업데이트에 실패하면 다시 시도할지, 서로 다른 시스템의 데이터가 일치하지 않으면 어느 값을 기준으로 삼을지 결정해야 합니다. 자동화 결과와 변경 이력을 어디에 기록하고 누가 확인할지도 함께 설계해야 합니다.
AI와 다양한 연결·자동화 기술이 ‘어떤 정보를 활용해 무엇을 수행할지’를 지원한다면, 마케팅 운영에서는 ‘누구에게, 언제, 어떤 조건과 순서로 실행하고 그 결과를 어떻게 관리할지’까지 정의해야 합니다.
AI로 이메일을 보내는 것과 마케팅 이메일을 운영하는 것은 서로 다른 영역입니다
B2B 마케팅에서는 행사나 콘텐츠를 통해 확보한 잠재 고객과 관계를 이어가고, 후속 정보와 영업 기회를 연결하기 위한 주요 채널로 이메일을 활용합니다. 따라서 이메일 작성과 발송은 AI를 활용해 가장 먼저 자동화할 수 있는 영역 중 하나입니다.
AI를 Outlook과 같은 업무용 이메일, CRM 등의 시스템과 연결하면 고객 정보를 바탕으로 후속 이메일을 작성하거나 발송하고, 그 결과를 고객 이력에 기록할 수 있습니다. 특히 소수의 잠재 고객을 대상으로 하는 개인화된 후속 연락이나 영업 아웃리치에서는 업무 속도와 효율을 높이는 데 유용합니다.
그러나 다수의 고객을 대상으로 지속적인 캠페인을 운영하는 마케팅 이메일은 필요한 관리 범위가 다릅니다.
고객별 수신 동의와 구독 유형을 확인하고, 수신 거부 요청을 이후 캠페인에도 일관되게 반영해야 합니다. 반송과 스팸 신고를 관리하고, 동일한 고객에게 너무 많은 이메일이 발송되지 않도록 발송 빈도도 통제해야 합니다. 이메일 열람과 클릭, 웹사이트 방문, 콘텐츠 다운로드와 같은 후속 행동 역시 고객 이력에 연결되어 다음 캠페인과 영업 활동에 활용할 수 있어야 합니다.
따라서 AI로 이메일 작성과 발송을 자동화할 수 있다는 것과 마케팅 이메일을 지속적으로 운영할 수 있다는 것은 같은 의미가 아닙니다. 특히 대규모 캠페인에서는 발송 여부뿐 아니라 고객 동의, 발송 평판, 행동 이력과 성과 데이터까지 함께 관리해야 합니다.
마케팅 자동화의 핵심은 고객의 상태와 여정을 지속적으로 관리하는 것입니다
B2B 고객은 한 번의 광고나 이메일만으로 구매를 결정하지 않습니다. 웹사이트 방문, 콘텐츠 다운로드, 웨비나 참석, 이메일 반응, 영업 상담 등 여러 접점을 거치며 관심을 구체화합니다.
마케팅 자동화는 이러한 접점을 고객별 이력으로 축적하고, 고객의 현재 상태에 따라 다음 활동을 실행하는 과정입니다.
예를 들어 특정 제품 페이지를 반복해서 방문한 고객에게 관련 콘텐츠를 제공하거나, 웨비나에 등록했지만 참석하지 않은 고객에게 녹화 영상을 안내할 수 있습니다. 여러 활동을 통해 관심도가 높아진 고객은 리드 스코어링을 통해 식별한 뒤 영업에 전달할 수 있습니다.
반대로 이미 영업 상담이 진행 중이거나 계약이 체결된 고객은 일반적인 리드 육성 캠페인에서 제외해야 합니다. 고객의 상태가 바뀌면 마케팅 활동도 함께 달라져야 하기 때문입니다.
이처럼 마케팅 자동화의 핵심은 단순한 반복 업무의 절감이 아닙니다. 고객 데이터, 행동 이력, Lifecycle, 캠페인과 영업 활동을 연결하여 고객마다 적절한 다음 단계를 실행하는 데 있습니다.
마케팅 자동화 플랫폼은 실행뿐 아니라 데이터와 운영 체계를 함께 제공합니다
Adobe Marketo Engage와 HubSpot 같은 전문 마케팅 자동화 플랫폼은 이메일, 폼, 워크플로와 같은 개별 기능만 제공하는 것이 아닙니다. 고객 데이터와 캠페인 반응을 축적하고, 이를 다음 캠페인과 영업 활동에 다시 활용할 수 있는 운영 기반을 제공합니다.
전문 플랫폼에서는 고객의 속성과 행동을 기준으로 대상을 세분화하고, 조건과 시점에 따라 캠페인을 실행할 수 있습니다. 리드 스코어와 Lifecycle을 관리하고, 기준을 충족한 고객을 CRM과 영업 담당자에게 전달할 수도 있습니다. 또한 사용자 권한, 캠페인 승인, 구독 관리, 실행 이력과 성과 측정 등을 하나의 환경에서 관리할 수 있습니다.
물론 전문 플랫폼을 사용한다고 해서 데이터 품질이나 개인정보보호 문제가 자동으로 해결되는 것은 아닙니다. 조직에 맞는 데이터 구조와 운영 정책, 권한 및 동의 기준은 여전히 설계해야 합니다. 여러 팀과 외부 에이전시가 함께 운영한다면 고객을 분류하는 기준과 데이터의 관리 주체, AI가 실행할 수 있는 범위, 사람이 검토해야 하는 단계를 함께 정해야 합니다. 기준이 바뀌거나 오류가 발생했을 때 누가 확인하고 조치할지도 필요합니다. 직접 연동이 어려운 구간은 공통 양식과 전달 기준부터 맞출 수 있습니다.
차이는 마케팅 자동화 플랫폼은 이러한 기능을 각각 새로 개발하는 것이 아니라, 기업용 마케팅 운영에 필요한 공통 기반 위에서 구성할 수 있다는 점입니다.
Marketo Engage와 HubSpot 역시 AI를 중심으로 진화하고 있습니다
전문 마케팅 자동화 플랫폼은 AI와 대립하는 기존 시스템이 아닙니다. 대표적인 마케팅 자동화 플랫폼인 Adobe Marketo Engage와 HubSpot(Marketing Hub 중심) 모두 AI를 고객 데이터와 캠페인 운영 체계 안에 결합하며 플랫폼 자체를 변화시키고 있습니다.
마케팅 운영을 함께 수행하는 Marketo의 AI Coworker
Adobe의 CX Enterprise Coworker for Marketo Engage는 반복적이지만 중요한 Marketing Operations 업무를 지원합니다. 자연어로 캠페인을 설명해 프로그램 구조를 구성하고, 프로그램 설정을 운영 기준과 Best Practice에 따라 사전 검증할 수 있습니다.
또한 특정 Person이 MQL이나 Program Qualification과 같은 단계에 도달하지 못한 원인을 조사하고, 리드 목록을 가져오는 과정의 필드 매핑과 중복 확인을 지원합니다. 사용자가 Marketo 기능을 질문하면 Adobe 공식 문서를 근거로 사용 방법을 안내하는 역할도 합니다.
Adobe는 Marketo Engage MCP Server를 통해 외부 AI 도구가 Marketo의 데이터와 기능을 활용할 수 있는 확장 방향도 제시하고 있습니다. 이는 범용 AI를 배제하는 것이 아니라, Marketo를 고객 데이터와 Marketing Operations의 중심으로 유지하면서 외부 AI 활용 범위를 넓히려는 접근으로 볼 수 있습니다.
기업과 고객의 맥락을 이해하고 실행하는 HubSpot AI
HubSpot은 2026년 9월 진행된 UNBOUND 행사에서 Growth Context, Breeze Assistant, Self-updating Smart CRM, Context Home, Marketing Studio 등 AI 중심의 업데이트를 공개했습니다.
HubSpot은 AI가 실질적인 결과를 만들기 위해서는 기업과 고객, 팀의 상황을 함께 이해해야 한다는 의미에서 Growth Context를 강조하고 있습니다. 이메일과 통화, 미팅 등 최신 활동을 CRM에 반영하고, Context Home에서는 AI가 활용할 수 있는 맥락이 얼마나 충실하게 준비되어 있는지와 어떤 정보가 부족한지를 확인할 수 있습니다. 즉, AI 기능을 추가하는 데 그치지 않고 AI가 기업과 고객을 제대로 이해할 수 있는 데이터 기반까지 관리하려는 방향입니다.
이렇게 축적된 맥락을 바탕으로, Breeze Assistant는 사용자 질문에 답하는 것을 넘어 요청에 적합한 전문 Agent를 활용해 캠페인 계획과 리포트 등의 결과물을 직접 생성합니다. 신규 출시된 Marketing Studio 도구에서는 CRM의 실제 고객 데이터와 과거 성과를 바탕으로 개선이 필요한 영역을 찾고, 캠페인 기획부터 콘텐츠 제작, Contact별 너처링과 성과 분석까지 연결합니다.
AI를 별도의 부가 기능이 아니라 CRM과 Marketing, Sales 전반의 업무를 연결하는 공통 실행 환경으로 확장하고 있는 것입니다.
플랫폼에 축적된 맥락은 AI 활용의 품질을 결정합니다
일반 생성형 AI는 사용자가 프롬프트에 제공하거나 별도로 연결한 정보를 바탕으로 결과를 생성합니다. 충분한 맥락이 제공되지 않으면 고객의 현재 상태나 과거 캠페인 이력을 고려하기 어렵습니다.
반면 마케팅 자동화 플랫폼 안에서 작동하는 AI는 고객과 기업 정보, 과거 캠페인, 이메일 및 웹사이트 반응, Lifecycle, 영업 활동과 같은 맥락을 활용할 수 있습니다. 예를 들어 이메일 문구를 생성할 때 단순히 고객의 산업과 직무만 참고하는 것이 아니라, 관심을 보인 제품과 이미 다운로드한 콘텐츠, 영업 진행 상태까지 함께 고려할 수 있습니다.
이 과정에서 고객 데이터만큼 중요한 것이 캠페인에 활용할 콘텐츠입니다. AI가 브랜드 기준에 맞는 콘텐츠를 만들고 적절한 고객에게 활용하려면, 기존 콘텐츠와 검토가 완료된 자산, 활용 이력 및 성과도 함께 연결되어야 합니다. 콘텐츠의 기획과 제작, 검토, 보관과 재사용, 캠페인 실행, 성과 반영으로 이어지는 콘텐츠 서플라이 체인(Content Supply Chain)이 필요한 이유입니다.
마케팅 자동화 플랫폼은 콘텐츠 관리 도구 및 AI와 연결되어 승인된 콘텐츠를 캠페인에 활용하고, 실행 이후의 고객 반응을 다시 데이터로 축적할 수 있습니다. 이렇게 축적된 고객과 콘텐츠의 맥락은 다음 캠페인의 타겟과 메시지, 후속 활동을 판단하는 데 다시 활용됩니다.
앞으로 전문 마케팅 자동화 플랫폼의 차별점은 단순히 더 많은 기능을 제공하는 데 있지 않을 수 있습니다. AI가 정확하게 판단하고 실행할 수 있도록 신뢰할 수 있는 고객 데이터와 콘텐츠, 운영 맥락을 제공하는 것이 더욱 중요해질 것입니다.
직접 구축과 전문 플랫폼 중 무엇이 적합한지는 운영 복잡도로 판단해야 합니다
모든 기업이 처음부터 전문 마케팅 자동화 플랫폼을 도입해야 하는 것은 아닙니다. 반대로 AI와 여러 도구를 연결하면 모든 마케팅 운영을 대체할 수 있는 것도 아닙니다.
단순한 문의 분류, 영업 알림, 소규모 개인화 아웃리치처럼 범위와 예외 상황이 명확한 업무는 AI와 워크플로 도구를 활용해 빠르게 자동화할 수 있습니다.
그러나 다음과 같은 요구가 있다면 전문 마케팅 자동화 플랫폼을 함께 검토할 필요가 있습니다.
여러 채널에서 수집한 고객 데이터와 행동 이력을 통합해야 하는 경우
고객의 관심도와 Lifecycle에 따라 장기간 너처링을 운영해야 하는 경우
제품, 국가, 산업과 고객군에 따라 복잡한 캠페인 분기가 필요한 경우
수신 동의, 구독 유형과 발송 빈도를 일관되게 관리해야 하는 경우
CRM 및 영업 프로세스와 마케팅 활동을 연결해야 하는 경우
마케팅 활동이 영업 기회와 매출에 미친 영향을 측정해야 하는 경우
여러 담당자가 공통된 기준과 권한 안에서 캠페인을 운영해야 하는 경우
결국 판단 기준은 특정 기능을 만들 수 있는지가 아니라, 해당 구조를 조직이 장기간 관리하고 확장할 수 있는지에 있습니다.
AI가 마케팅 자동화를 대체하는 것이 아니라 자동화의 방식을 바꾸고 있습니다
AI의 발전으로 마케팅 자동화 플랫폼의 필요성이 사라지는 것은 아닙니다. 대신 자동화를 구축하고 사용하는 방식이 달라지고 있습니다.
범위가 명확한 업무는 AI와 여러 도구를 연결하여 빠르게 구현할 수 있습니다. 전문 플랫폼 안에서는 AI가 고객 데이터와 캠페인 맥락을 이해하고, 기존보다 더 복잡한 운영 업무를 지원하게 될 것입니다.
따라서 기업이 검토해야 할 것은 ‘AI를 사용할 것인가, 마케팅 자동화 플랫폼을 사용할 것인가’가 아닙니다.
어떤 업무를 AI로 직접 자동화할 것인지, 어떤 고객 데이터와 프로세스를 공통 운영 체계에서 관리할 것인지, 그리고 AI가 신뢰할 수 있는 판단을 내리도록 어떤 데이터와 기준을 준비할 것인지를 함께 고민해야 합니다.
AI가 마케팅 자동화를 대체하는 것이 아니라, AI가 마케팅 자동화 안으로 들어오면서 자동화의 범위와 마케터의 역할이 변화하고 있습니다.
네오다임은 B2B 마케팅에 대한 이해를 바탕으로 Adobe Marketo Engage와 HubSpot의 도입, 구축 및 운영을 지원합니다. 고객 데이터 구조, 캠페인 프로세스, 영업 연계 방식과 기존 시스템을 함께 검토하여 기업의 현재 환경과 성장 단계에 적합한 마케팅 자동화 체계를 설계합니다.
현재 사용 중인 도구와 운영 방식에서 어떤 업무부터 개선할 수 있을지 고민하고 계신가요? 기존 환경의 개선이나 필요한 솔루션의 도입과 연결을 검토하고 싶다면
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