베인앤컴퍼니가 말한 '제로 클릭' 구매 여정은 무엇인가요?

유저가 브랜드 웹사이트를 방문하지 않고 AI 검색 요약이나 챗봇 답변만 보고 후보를 고르고 결정하는 흐름입니다. 베인이 미국 소비자 1,100여 명을 조사한 결과 80%가 검색의 40% 이상을 제로 클릭 결과에 의존했습니다. 브랜드는 첫 방문 데이터를 얻지 못하므로, 이미 확보한 유저의 퍼스트파티 데이터로 재방문과 재구매를 이끄는 CRM의 비중이 커집니다.

AI 에이전트 마케팅에 대한 핵심 FAQ Top 7

기업의 마케팅 전략이 신규 고객 유입에서 기존 고객과의 관계를 다지는 CRM(고객 관계 관리)으로 옮겨 간 지 수년이 지났습니다. 이제 CRM은 대부분의 디지털 서비스가 운영하는 기본 전략이 되었습니다.

글로벌 컨설팅 기업과 주요 외신의 최근 리포트를 보면 CRM 마케팅은 AI 에이전트의 등장으로 또 한 번 바뀌고 있습니다. 전문가들은 AI 에이전트가 쌓여만 있던 CRM 데이터를 실제 고객 경험 개선에 쓰이게 만들 것으로 전망합니다.

이 글에서는 포브스(Forbes), 보스턴컨설팅그룹(BCG), 베인앤컴퍼니(Bain & Company)의 리포트를 바탕으로 현업 마케터들이 AI 에이전트 기반 마케팅에 대해 자주 묻는 질문 7가지에 답합니다.

Q1. 기존 마케팅 자동화 툴과 AI 에이전트는 무엇이 다른가요?

시간 축을 따라 예측 AI, 생성형 AI, AI 챗봇, 자율 에이전트로 발전하는 기술 곡선과 초개인화, 자동화, 고객 서비스 운영으로 이어지는 활용 사례 곡선이 만나 운영 비용 절감과 고객 경험 전환에 이르는 BCG 그래프 — AI 기술과 고객 경험 활용 사례가 함께 발전하며 운영 비용 절감과 고객 경험 전환으로 이어지는 흐름 (출처: BCG, How AI Agents Are Opening the Golden Era of Customer Experience, 2025)

가장 큰 차이는 자율성에 있습니다. 포브스 리포트에 따르면 기존 CRM 툴은 마케터가 설정한 조건(예: 장바구니 담기 후 3시간 뒤 쿠폰 발송)에 따라 움직이는 수동적인 시스템이었습니다. AI 에이전트는 실시간 데이터를 바탕으로 유저의 의도를 추론하고 전략을 제시하며, 고객 여정의 첫 단계부터 마지막 단계까지 맡는 시스템으로 볼 수 있습니다.

BCG도 에이전트가 유저의 맥락을 파악하는 데 강점이 있다고 설명합니다. 유저가 상품을 둘러보는 단계인지, 구매를 진지하게 고민하는 단계인지 구분할 수 있으므로 마케터가 시나리오를 하나하나 짜지 않아도 구매 여정 단계에 맞는 메시지를 적절한 시점에 보낼 수 있습니다.

Q2. AI 에이전트는 리텐션과 이탈 방지에 실제로 효과가 있나요?

필요 인식, 후보 탐색, 후보 압축, 평가, 구매 다섯 단계에서 과거에는 사람이 맡던 일을 현재와 가까운 미래에는 AI 에이전트가 점점 더 많이 맡는 모습을 나타낸 표 — 구매 여정 단계별로 사람이 하던 일을 AI 에이전트가 맡아 가는 변화 (출처: Bain & Company, Marketing's New Middleman: AI Agents, 2025)

CRM 마케터가 가장 중요하게 보는 지표는 리텐션(Retention)과 이탈률입니다. BCG 리포트가 소개한 핀테크 기업 클라나(Klarna) 사례를 보면, AI 어시스턴트 도입 후 유저가 문제를 해결하는 데 걸리는 시간이 사람 상담원 기준 11분에서 2분 미만으로 줄었습니다. 답변 정확도가 높아지면서 같은 문제로 다시 문의하는 비율도 25% 감소했습니다(BCG). 유저가 불편을 느끼는 시점에 AI 에이전트가 바로 문제를 해결하면 불만으로 인한 이탈을 줄이고 브랜드에 대한 신뢰를 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Q3. CRM 마케터가 하던 캠페인 시나리오 설계 업무는 없어지나요?

AI 설정 창의 프로젝트 탭에서 서비스명, 서비스 설명, 비즈니스 목표, 필수적 지침을 입력하는 칸과 저장 버튼이 보이는 화면 — 플레어레인 AI 설정 화면

업무가 사라지기보다는 업무의 방향이 바뀔 것으로 보입니다. 마케터는 수백 개의 개별 시나리오를 직접 그리는 일에서 벗어나, AI 에이전트가 따라야 할 비즈니스 목표를 정하는 역할을 맡게 됩니다. “우리 브랜드는 유저에게 어떤 톤앤매너로 다가가야 하는가?”, “LTV와 재구매율 중 어떤 지표를 우선할 것인가?”를 정하는 일이 그 예입니다.

Q4. 유저 데이터가 흩어져 있는데 AI 에이전트가 이를 통합할 수 있나요?

웹사이트에서 본 상품, 상담원과 나눈 대화, SNS에서의 반응 카드 세 장이 AI 에이전트로 모이고 일관된 개인화 메시지 카드로 이어지는 도식 — AI 에이전트가 흩어진 유저 데이터를 하나의 맥락으로 연결하는 흐름

AI 에이전트의 큰 장점 중 하나입니다. 포브스 리포트에 따르면 기존 CRM의 고질적인 문제는 이메일, 앱 푸시, 상담 내역 등이 서로 단절된 데이터 사일로(Data Silo) 현상이었습니다. AI 에이전트는 흩어진 데이터를 실시간으로 학습하고 연결합니다. 유저가 웹사이트에서 본 상품, 상담원과 나눈 대화, SNS에서의 반응을 하나의 맥락으로 이해하므로, 유저는 채널을 오가더라도 일관된 개인화 메시지를 받을 수 있을 것으로 전망됩니다.

Q5. AI 에이전트 도입 시 개인정보 보호 문제는 어떻게 해결하나요?

민감하면서도 중요한 질문입니다. BCG 분석에 따르면 AI 에이전트가 자리 잡기 위한 전제 조건은 유저의 신뢰입니다. 유저가 자신의 선호도와 데이터를 AI에 맡겨도 안전하다고 느껴야 하기 때문입니다. 앞선 기업들은 유저가 자신의 데이터를 직접 제어할 수 있는 권한을 주고 데이터 사용 내역을 투명하게 공개하는 방식을 택하고 있습니다. AI 에이전트가 IoT 기기와 결합해 더 많은 데이터를 다루게 되는 만큼, 보안 체계와 윤리 가이드라인을 캠페인 설정 단계부터 반영하는 것이 마케터의 기본 업무가 될 것으로 보입니다.

Q6. 우리 팀이 당장 시작할 수 있는 일은 무엇인가요?

분석 보드에서 통계 추가를 누르면 이벤트 추이를 보는 인사이트와 단계별 전환율을 보는 퍼널 중에서 고르는 메뉴가 열린 화면 — 플레어레인 분석 보드 화면

베인앤컴퍼니는 큰 시스템 구축부터 시작할 필요는 없으며, 성과 지표를 다시 정하고 워크플로를 개선하는 것부터 시작하라고 권합니다.

새로운 지표 도입: AI 에이전트 시대에는 새로운 지표가 필요합니다. 클릭률, 전환율 같은 기존 지표에 더해 AI가 유저 여정에 미치는 영향과 트래픽 변화를 보여 주는 지표를 정하는 것을 권합니다.
지속적인 피드백 루프 구축: 포브스 리포트에 따르면 AI 에이전트의 제안에 대한 유저 반응을 실시간으로 모니터링하며 AI의 로직을 조정(Fine-tuning)하는 과정이 필요합니다. 베인앤컴퍼니 역시 가설을 빠르게 테스트하고 결과에 따라 리소스를 배분하라고 강조합니다. 완벽한 전략을 짜는 데 시간을 쓰기보다 우리 브랜드의 데이터로 먼저 실행해 보고 반응을 확인하는 애자일(Agile)한 방식이 필요합니다.

Q7. AI 에이전트는 마케터의 역할을 완전히 대체할까요?

베인앤컴퍼니는 AI 에이전트를 마케팅의 새로운 중개자(New Middleman)로 봅니다. 유저가 AI 검색 요약이나 챗봇으로 상품을 조사하고 후보를 좁히면서 제로 클릭(zero-click) 구매 여정이 늘고 있습니다. AI 에이전트가 브랜드와 유저 사이에서 정보를 고르고 전달하게 되면서, CRM 마케터가 집중해야 할 역할도 바뀌고 있습니다.

데이터 거버넌스: AI 에이전트가 어떤 데이터를 학습하고 무엇을 우선하느냐에 따라 고객 경험의 질이 달라집니다. 마케터는 에이전트가 브랜드의 핵심 가치에 맞는 데이터를 학습하도록 관리하는 데이터 감독관 역할을 맡게 됩니다.
브랜드 페르소나 관리: 포브스 리포트에 따르면 AI 에이전트가 유저와 직접 소통할 때 브랜드 고유의 톤앤매너를 지키도록 가이드라인을 세팅하는 것이 마케터의 핵심 업무가 됩니다.

마치며

지금까지 포브스, BCG, 베인앤컴퍼니의 리포트를 바탕으로 AI 에이전트가 바꾸는 CRM 마케팅을 살펴보았습니다. 세 곳이 공통으로 짚는 내용은 AI 에이전트가 도입 초기에는 개인화 메시지 최적화에 쓰이고, 시간이 지나면서 비용 절감과 고객 경험 전반의 변화로 이어진다는 점입니다. CRM 마케터의 역할도 메시지를 많이 보내는 실행자에서 데이터 거버넌스와 브랜드 페르소나를 관리하며 AI 에이전트를 운영하는 설계자로 옮겨 가고 있습니다.

플레어레인은 목표를 받아 고객 여정을 설계하고 발송까지 처리하는 AI 에이전트 기반 CRM을 만들고 있습니다. 2026년 9월부터는 승인된 프로젝트에서 콘솔 안의 AI 에이전트가 성과 분석과 데이터 조회를 바로 실행하고, 세그먼트, 메시지, 고객 여정 자동화는 초안으로 만든 뒤 마케터가 승인하면 반영합니다. (2026년 9월 플레어레인 AI 에이전트 가이드 기준으로 업데이트되었습니다.) 우리 팀의 데이터와 채널로 AI 에이전트를 어떻게 활용할 수 있을지 궁금하다면 아래에서 상담을 신청할 수 있습니다.