퍼널은 죽었는가: AI 시대 그로스의 재정의

Session Overview

기존 마케터는 하나의 퍼널을 설계하고 그 안에 모든 고객을 맞추는 방식으로 마케팅을 운영해 왔습니다. 실험 하나를 진행하는 데 몇 주가 걸리고, 고객 세그먼트를 만들기 위해 데이터팀을 기다리는 상황도 흔했습니다.

그러나 AI 기반 환경에서는 세 가지 변화가 동시에 일어납니다. 첫째, 실험 속도입니다. AI가 가설을 스스로 검증하며 실험 사이클이 수주에서 수일로 단축됩니다. 둘째, 데이터 접근입니다. 자연어로 고객을 정의하는 순간 세그먼트가 생성되며 실행이 즉시 가능해집니다. 셋째, 퍼널의 개인화입니다. 단일 퍼널이 고객 수만큼 분화되어 각 고객에게 최적화된 경로로 실행됩니다.

이 세션에서는 무신사와 오늘의집 사례를 통해, AI 환경에서 그로스 전략이 어떻게 재정의되고 있는지 실무 관점에서 살펴봅니다.

Speakers

이재철

CEO

넥스트워크

마케팅 데이터 분석과 AI를 접점으로 다양한 기업의 그로스 전략을 다뤄온 실무자. 무신사, 버거킹, SKT 등 50여 개 기업의 Amplitude·Appsflyer·Braze 기반 데이터 환경 구축과 그로스 컨설팅을 수행했으며 국민대와 이화여대에서 스타트업 마케팅을 강의하고 있다.

현재는 마케터의 반복 업무를 AI로 대체하는 도구를 개발하고 있으며 SEO·GEO 최적화 도구, 상세페이지 제작 도구, 영상 제작 도구 등을 만드는 Afterwork Lab을 이끌고 있다.

김준호

Personalization Team Lead

MUSINSA

무신사에서 개인화 추천 및 데이터 기반 고객 경험을 담당하는 Personalization Team Lead. LG전자 CTO AI Lab과 KIST 연구원 경력을 바탕으로 AI 기반 개인화와 데이터 프로덕트를 개발해 온 실무자다.

강하은

CRM Marketing Manager

오늘의집

퍼널 최적화를 넘어 고객 여정 전체를 관통하는 ‘User Flow’ 중심의 접근을 제시하는 그로스 마케터. 마테크 솔루션사와 주요 커머스 인하우스를 모두 경험하며 데이터·마케팅·프로덕트의 접점을 설계해 왔다.

실시간 데이터 기반 개인화 시스템 구축, 크로스채널 여정 기획, AI 기반 자동화를 통해 반복 가능한 성과 구조를 만들어 왔으며 최근에는 CRM 데이터를 프로덕트 실험으로 확장해 분절된 고객 접점을 하나의 전환 구조로 연결하는 작업에 집중하고 있다.