AI 온라인 마케팅, 성공을 위한 핵심 전략: 자동화와 타겟팅의 함정을 피하고 기회를 잡는 법

AI를 활용한 온라인 마케팅 자동화와 타겟팅은 효율성과 정밀도를 비약적으로 향상시키지만, 실제 적용 과정에서 예상치 못한 문제에 부딪히는 경우가 많습니다. 이러한 문제점을 정확히 파악하고 대비하는 것이 성공적인 마케팅 전략의 핵심입니다. 이 글에서는 AI 마케팅에서 흔히 발생하는 자동화 오류, 타겟팅의 부정확성, 그리고 데이터 활용의 한계 등을 구체적인 사례와 함께 살펴보고, 더 나아가 이러한 문제를 해결하고 마케팅 성과를 극대화할 수 있는 실질적인 방안을 제시합니다.

AI 온라인 마케팅 자동화와 타겟팅의 주요 문제점 분석

AI 기반 온라인 마케팅은 대량의 작업을 빠르게 처리하고 정밀한 고객 분석을 가능하게 하지만, 실제 적용 과정에서는 여러 문제점이 빈번히 발생합니다. 이러한 문제를 정확히 이해하는 것은 효과적인 마케팅 전략 수립과 실행에 필수적입니다.

1. 자동화 오류 및 시스템 신뢰성 문제

AI 기반 마케팅 자동화는 대량의 작업을 빠르게 처리하지만, 자동화 오류가 발생할 경우 즉각적인 대응이 어려울 수 있습니다. 예를 들어, 온라인 결제 시스템에서 오류가 발생하면 고객 경험에 큰 영향을 미치는데, 일부 기업은 AI가 문제를 자동 탐지하고 수정하는 기능을 도입하여 신속히 대응하고 있습니다. 그러나 모든 마케팅 자동화 도구가 이런 수준의 오류 감지 및 수정 기능을 갖추고 있지 않아, 시스템 장애 시 복구가 지연되어 매출 손실과 브랜드 신뢰도 하락으로 이어질 수 있습니다.

또한, AI가 생성하는 콘텐츠의 품질 문제도 빈번한 자동화 오류로 꼽힙니다. AI가 브랜드의 목소리와 정체성을 충분히 반영하지 못해, 부자연스럽거나 진정성이 떨어지는 콘텐츠가 생산될 위험이 있습니다. 이는 고객과의 신뢰 형성에 악영향을 미칠 수 있으므로, 반드시 인간 마케터의 검수 과정이 병행되어야 합니다.### 2. 타겟팅 부정확성과 편향성 문제

AI 기반 타겟팅은 고객 데이터를 분석해 개인화된 마케팅을 가능하게 하지만, 데이터 편향성과 부정확성 문제가 존재합니다. 실제로 쇼피파이(Shopify)의 자료에서 강조하듯이, AI 모델이 학습한 데이터에 내재된 편향이 그대로 반영되어 특정 집단에 대한 잘못된 판단이나 차별적 결과를 초래할 수 있습니다. 예를 들어, 과거 구매 데이터가 특정 연령대나 성별에 치우쳐 있으면, AI가 추천하는 타겟팅 범위도 편향될 위험이 큽니다.

더불어 AI가 추천하는 광고 문구나 이미지가 소비자의 감정적 반응을 정확히 예측하지 못해, 효과적인 소구가 어려운 사례도 많습니다. 바이트투더(bytothe.tistory)의 분석처럼, 이는 타겟팅의 정밀도를 떨어뜨릴 뿐만 아니라 무분별한 데이터 활용으로 이어져 마케팅 성과 저하를 초래할 수 있습니다.### 3. 데이터 활용의 한계 및 개인정보 보호 이슈

AI 기반 마케팅 자동화와 타겟팅의 성공은 방대한 고객 데이터의 품질에 달려 있습니다. 그러나 데이터 불완전성이나 노후화는 AI 분석의 정확성을 떨어뜨려 비효율적인 마케팅 전략으로 이어질 수 있는 중대한 문제입니다. 여기에 더해, GDPR(일반 데이터 보호 규정)과 같은 글로벌 개인정보 보호법 준수는 AI 마케팅에서 필수적인 요소입니다. AI 시스템은 사용자의 데이터 삭제 요청 및 수집 거부 권리를 명확히 반영하고 존중해야 합니다. (출처: ClickUp)

데이터 보호 미흡은 법적 리스크뿐만 아니라 소비자 신뢰 하락을 불러오므로, AI 마케팅 도구 설계 시 법적 요건과 윤리 기준을 철저히 반영해야 합니다.

결론적으로, AI 기반 온라인 마케팅은 혁신적인 효율성을 제공하지만, 자동화 오류, 타겟팅 편향, 그리고 데이터 활용의 한계와 같은 본질적인 문제점들을 반드시 고려해야 합니다. 지속 가능하고 신뢰할 수 있는 마케팅 전략을 구축하기 위해서는 AI 도구의 기술적 강점과 더불어 그 한계를 명확히 이해하고, 인간의 섬세한 감성과 윤리적 판단을 결합하는 것이 필수적입니다.## 문제 심화: 자동화 실패와 타겟팅 오류가 비즈니스에 미치는 영향

AI 기반 자동화와 타겟팅은 온라인 마케팅의 핵심 요소로 자리 잡았지만, 때로는 예상치 못한 문제로 비즈니스에 심각한 타격을 줄 수 있습니다. 이번 섹션에서는 자동화 실패와 타겟팅 오류가 기업의 비용, 고객 관계, 그리고 전반적인 수익에 어떤 부정적인 영향을 미치는지 구체적인 사례를 통해 깊이 있게 분석합니다.

왜 자동화 실패와 타겟팅 오류가 중요한가?

자동화 실패는 잘못 설계된 알고리즘이나 부적절한 데이터 사용으로 인해 발생하며, 타겟팅 오류는 고객 세분화가 부정확하거나 잘못된 고객 그룹에 마케팅 메시지를 전달하는 상황을 말합니다. 이러한 문제는 비용 증가, 고객 이탈, ROI(투자 대비 수익) 저하로 이어져 기업의 경쟁력을 약화시키는 주요 원인이 됩니다.

자동화 실패가 가져오는 비용 증가와 ROI 저하

AI 자동화가 실패할 경우, 이는 단순한 효율성 저하를 넘어 실제적인 비용 증가와 ROI 악화로 직결됩니다. 예를 들어, AI 기반 광고 플랫폼이 잘못된 데이터를 학습하거나 최적화 로직에 오류가 발생하면, 목표 고객이 아닌 불특정 다수에게 광고가 노출되거나 이미 구매 의사가 없는 잠재 고객에게 반복적으로 광고가 집행될 수 있습니다. 이러한 잘못된 타겟팅과 불필요한 반복 노출은 클릭당 비용(CPC)이나 노출당 비용(CPM)을 지속적으로 발생시키며, 실제 전환으로 이어지지 않는 낭비성 광고 지출을 크게 늘립니다. 실제 국내 기업의 전체 마케팅 지출 중 디지털 광고 비중이 61.1%에 달한다는 CIO Korea의 2023년 보고서는 이러한 비효율적인 지출이 기업의 재정 건전성에 미치는 심각성을 단적으로 보여줍니다. 막대한 디지털 광고 예산이 자동화 실패로 인해 밑 빠진 독에 물 붓기처럼 소진된다면, 투자 대비 수익(ROI)은 필연적으로 저하될 수밖에 없습니다.

더 나아가, AI 자동화 실패는 복잡한 디지털 마케팅 환경 속에서 ‘채널 과부하’ 문제를 심화시킵니다. 자동화 시스템이 각 채널의 특성과 사용자 행동 데이터를 제대로 분석하고 통합하지 못하면, 마케터는 어떤 채널이 효과적인지, 어떤 채널에 예산을 집중해야 할지 판단하기 어려워집니다. 닐슨 코리아가 지적한 바와 같이, 채널 과부하는 풀 퍼널 마케팅의 효과와 ROI 신뢰도를 저하시키는 주요 요인입니다. 즉, AI가 오히려 채널 선택과 운영의 혼란을 가중시켜, 비효율적인 예산 배분으로 이어지고 결과적으로 전체 캠페인 성과와 ROI를 떨어뜨리는 악순환을 초래하는 것입니다.### 타겟팅 오류로 인한 고객 이탈과 수익 감소

AI 마케팅 전략에서 가장 치명적인 문제 중 하나는 바로 타겟팅 오류입니다. AI가 아무리 정교하게 자동화된 메시지를 생성하더라도, 잘못된 대상에게 전달된다면 오히려 독이 될 수 있습니다. 이는 고객에게 부적절하거나 무관한 광고 및 콘텐츠를 반복적으로 노출시켜 피로도를 높이고, 브랜드에 대한 부정적인 인상을 심어주며 즉각적인 이탈로 이어지는 직접적인 원인이 됩니다. 업계 보고서에 따르면, 신규 고객 확보 비용이 기존 고객 유지 비용보다 최대 5배 이상 높다고 알려져 있습니다 [출처: Harvard Business Review 등 경영 전문지]. 따라서 잘못된 타겟팅으로 인해 한 번 확보한 고객을 잃는 것은 단순히 한 명의 고객을 잃는 것을 넘어, 미래 수익 감소와 새로운 고객 확보에 막대한 추가 비용을 지불해야 하는 심각한 손실을 의미합니다.

이러한 타겟팅 오류의 심각성은 특히 모바일 앱 사용자 이탈 사례에서 극명하게 나타납니다. 수많은 데이터가 보여주듯, 사용자들이 앱을 설치한 후 6일 이내에 이탈하는 비율이 매우 높다는 점은 AI 기반의 초기 타겟팅 및 온보딩 전략이 사용자의 실제 니즈나 관심사를 정확히 파악하지 못하고 있음을 시사합니다 [출처: 리머지(Remerge.io), ‘리타겟팅을 통한 고객 이탈 방지’]. 고객이 앱에서 가치를 느끼지 못하고 빠르게 이탈한다는 것은 잠재적인 고객 생애 가치(Customer Lifetime Value, CLTV)를 완전히 상실하는 결과를 초래하며, 이는 비즈니스의 장기적인 성과 악화로 직결됩니다. 결국, 정교한 AI 타겟팅은 단기적인 전환율뿐만 아니라 장기적인 고객 관계 형성과 유지의 핵심임을 보여줍니다.

나아가, AI가 고객의 페르소나와 의도를 정확히 예측하지 못해 발생하는 부적절한 타겟팅은 고객이 제공되는 제품이나 서비스에 대해 불만족하게 만들고, 이는 곧 이탈률 상승과 직접적인 매출 감소로 이어지는 악순환을 만듭니다. 특히 치열한 시장 경쟁 속에서 고객의 기대치를 충족시키지 못하거나, AI를 통한 개인화된 경험을 제공하지 못한다면 고객은 망설임 없이 경쟁사로 발길을 돌릴 것입니다 [출처: 서베이몽키(SurveyMonkey), ‘고객 이탈을 줄이는 방법’]. 결국, AI 마케팅에서 타겟팅의 정확성을 확보하는 것은 단순히 캠페인의 효율성을 넘어, 고객 유지를 통한 지속 가능한 비즈니스 성장을 위한 필수적인 전제 조건입니다.---

문제 해결을 위한 핵심 포인트

• 명확한 AI 전략 수립: AI 도입 전 전체 마케팅 목표에 부합하는 명확한 전략과 로드맵을 수립하는 것이 필수적입니다. 기술의 한계와 투자 비용을 현실적으로 고려한 실행 계획을 세워야 합니다 (출처: 퓨처워크, 2024년 마케팅 분야 AI 현황).
• 정확한 데이터 분석 및 고객 세분화: 타겟팅 오류를 최소화하기 위해서는 고객 데이터의 정확성을 확보하고, 심층적인 분석 역량을 갖추는 것이 중요합니다. 이를 통해 고객의 행동 패턴과 니즈에 부합하는 맞춤형 메시지를 효과적으로 전달할 수 있습니다.
• 지속적인 모니터링과 최적화: AI 자동화 시스템과 타겟팅 캠페인의 성과를 지속적으로 모니터링하고 분석해야 합니다. 문제 발생 시 신속하게 조정 및 최적화하여 불필요한 비용 낭비와 잠재적인 고객 이탈을 방지해야 합니다.
• 통합 채널 관리 및 예산 효율화: 다양한 마케팅 채널을 통합적으로 관리하고, 채널 과부하로 인한 비효율을 줄여야 합니다. 이를 통해 최적의 성과를 내는 채널에 예산을 집중함으로써 ROI를 극대화할 수 있습니다 (참고: 닐슨 코리아는 채널 과부하로 인한 풀 퍼널 마케팅 효과 및 ROI 신뢰도 저하를 경고합니다).

AI 기반 온라인 마케팅에서 자동화 실패와 타겟팅 오류는 단순한 기술적 문제를 넘어 기업의 핵심 성과와 고객 관계에 심각한 영향을 미칩니다. 이러한 문제 해결을 위해서는 명확한 전략 수립, 데이터 기반의 정교한 접근, 그리고 지속적인 모니터링 및 최적화가 필수적입니다. 위에 제시된 핵심 포인트들을 실행함으로써 기업은 AI 마케팅의 잠재력을 최대한 발휘하고, 실질적인 비즈니스 성장을 이끌어낼 수 있습니다.

효과적인 AI 마케팅 자동화와 타겟팅 문제 해결 방안 제시

AI 마케팅 자동화와 타겟팅은 이제 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 그렇다면 어떻게 이 기술을 효과적으로 활용하여 고객에게 최고의 경험을 제공하고 마케팅 효율을 극대화할 수 있을까요? 이 섹션에서는 최신 AI 도구 활용법부터 데이터 정제, 맞춤형 타겟팅 전략, 그리고 국내외 성공 사례까지, 실질적인 해결책과 실행 전략을 구체적으로 제시합니다.

AI 마케팅 자동화와 타겟팅: 문제 해결을 위한 필수 전략

AI 기반 마케팅 자동화는 반복적이고 시간이 많이 소요되는 마케팅 작업을 효율적으로 처리하여 비용과 시간을 절감합니다. 동시에 AI는 고객 행동과 트렌드를 분석해 보다 정교한 타겟팅을 가능하게 함으로써 광고 효율과 전환율을 높입니다. 특히, 개인화된 메시지를 적시에 전달함으로써 고객 만족도와 재구매율을 향상시키는 데 핵심적인 역할을 합니다. 쇼피파이(Shopify)의 AI 마케팅 관련 분석에 따르면, 이러한 AI 기반 전략은 디지털 마케팅의 성과를 극대화하는 데 필수적입니다. 이처럼 AI 마케팅 자동화와 타겟팅은 현대 온라인 마케팅에서 더 이상 선택이 아닌 필수가 되었으며, 복잡한 시장 환경 속에서 당면한 문제들을 해결하고 지속적인 성장을 이루기 위한 핵심적인 전략 방향을 제시합니다.---

2. 최신 AI 도구 활용법과 데이터 정제 및 분석 방법

• AI 마케팅 자동화 도구 활용: 생성형 AI는 콘텐츠 제작부터 광고 소재 자동화까지 지원하여 캠페인 준비 시간을 획기적으로 단축합니다. 예를 들어, Jasper, Copy.ai와 같은 AI 글쓰기 도구는 블로그 포스트, 이메일 마케팅 문구, 소셜 미디어 게시물 등 다양한 채널에 최적화된 콘텐츠를 자동으로 생성합니다. 또한, Google Ads나 Meta Ads와 같은 주요 광고 플랫폼의 AI 기반 최적화 기능을 활용하면 타겟 오디언스에 맞는 광고 소재를 자동으로 생성하고 입찰 전략을 최적화할 수 있습니다. 이는 쇼피파이(Shopify)에서 강조하듯이 디지털 마케팅 효율성을 극대화하는 핵심 요소입니다.
• 데이터 정제 및 분석: 정확한 타겟팅을 위해서는 데이터의 품질이 매우 중요합니다. 웹사이트 방문 기록, 소셜 미디어 활동, 구매 이력, 이벤트 반응 등 다양한 채널에서 수집된 빅데이터는 반드시 정제 과정을 거쳐야 합니다. 예를 들어, 파이썬(Python)의 Pandas와 같은 데이터 분석 라이브러리를 활용하여 중복 데이터를 제거하고, 이상치(Outlier)를 식별 및 처리하며, 결측치를 보완하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 또한, RPA(로봇 프로세스 자동화) 도구를 활용하면 반복적인 데이터 정제 작업을 자동화하여 효율성을 높일 수 있습니다. 브랜다이(Brand.AI)의 분석에 따르면, 이처럼 잘 정제된 데이터는 AI 분석 알고리즘을 통해 고객 세분화 및 정확한 행동 예측에 필수적으로 활용됩니다.
• 고객 세분화 및 맞춤형 타겟팅: 이제 단순한 연령, 지역, 구매 빈도 등 기본 인구통계학적 정보를 넘어, 고객의 실시간 행동 데이터와 잠재적 선호도까지 반영하여 세밀하게 고객을 세분화해야 합니다. AI는 이 방대한 데이터를 분석하여 전환 가능성이 가장 높은 고객군(High-Intent Customers)을 정교하게 도출하고, 각 고객군의 특성에 맞는 맞춤형 메시지(Personalized Message)를 자동으로 생성하고 전달하는 캠페인 운영을 가능하게 합니다. 이는 특정 제품에 관심을 보인 고객에게 관련 상품을 추천하거나, 이탈 징후가 보이는 고객에게는 재참여를 유도하는 맞춤형 광고를 노출하는 방식으로 구현될 수 있으며, 이러한 초개인화 타겟팅 전략은 과거 빅데이터 분석 사례에서도 그 효과가 입증된 바 있습니다.

3. 맞춤형 타겟팅 전략과 실행 방안

• 유사 타겟 확장: AI 기반의 유사 타겟 확장은 기존의 우수 고객 또는 맞춤 타겟 데이터를 심층 분석하여 행동 패턴, 인구 통계학적 특성, 관심사 등 공통점을 가진 잠재 고객을 자동으로 발굴하는 강력한 전략입니다. 이는 단순히 타겟 범위를 넓히는 것을 넘어, 아직 도달하지 못한 새로운 시장을 개척하고 광고 캠페인의 도달률과 전환율을 극대화하여 투자 대비 효과(ROI)를 크게 향상시키는 데 기여합니다. [출처: 크로스타겟, AI 기반 데이터 가공 및 타겟 오디언스 추출 전략]
• 실시간 반응 분석과 캠페인 최적화: AI는 고객의 클릭률, 체류 시간, 댓글 감성, 구매 행동 등 다양한 디지털 접점에서의 실시간 반응 데이터를 정밀하게 분석합니다. 이를 통해 캠페인 진행 중에도 잠재 고객의 관심도 변화, 선호도, 심지어 부정적 감성까지 파악하여 즉각적인 전략 조정이 가능합니다. 예를 들어, 특정 광고 소재에 대한 반응이 저조하거나 부정적 의견이 감지될 경우, AI는 자동으로 메시지 톤을 전환하거나, 이미지/영상을 교체하고, 심지어 타겟 세그먼트를 재설정하는 등 능동적으로 캠페인을 최적화하여 마케팅 예산의 낭비를 줄이고 효율성을 극대화합니다. [출처: Brand.AI, AI 데이터 분석을 통한 타겟팅 최적화 사례]
• 고객 여정 전반을 지원하는 AI: AI는 단순히 구매 전환율을 높이는 것을 넘어, 고객 여정의 모든 단계에서 개인화된 경험을 제공하며 관계를 강화하는 핵심 도구입니다. 잠재 고객 발굴(인지), 정보 탐색(고려), 구매(전환), 그리고 구매 후 관리(유지 및 충성도)에 이르기까지 AI는 다양한 방식으로 기여합니다. 예를 들어, 웹사이트 방문 기록 기반의 맞춤형 제품 추천, 이탈 고객을 위한 자동화된 리마케팅 메시지, 챗봇과 AI 상담사를 통한 24시간 실시간 문의 응대 및 문제 해결 등이 있습니다. 이러한 AI 기반의 심리스한 고객 지원은 고객 만족도를 넘어 브랜드에 대한 깊은 신뢰와 장기적인 충성도로 이어지며, 궁극적으로는 지속 가능한 비즈니스 성장을 위한 기반이 됩니다. [출처: Shopify, 디지털 마케팅에서 AI를 활용한 고객 여정 관리]---

4. 국내외 성공 사례

• 뉴트로지나 AI 피부 진단 마케팅: 글로벌 스킨케어 브랜드 뉴트로지나는 퍼펙트코프(PerfectCorp)의 AI 피부 진단 솔루션을 도입하여 고객 개개인의 피부 상태를 정밀 분석하고, 이에 기반한 맞춤형 제품 추천 및 마케팅 메시지를 제공함으로써 고객 참여율과 매출을 혁신적으로 증대시켰습니다. 이는 AI가 고객 타겟팅의 정확성을 극대화하고 개인화된 경험을 통해 실질적인 비즈니스 성과를 창출할 수 있음을 보여주는 대표적인 사례입니다.
• 생성형 AI로 광고 소재 자동화한 쿤달 사례: 국내 스킨케어 브랜드 쿤달은 생성형 AI를 활용해 광고 소재 제작 프로세스를 자동화함으로써 눈부신 성과를 달성했습니다. 카페24 스토어에 따르면, 쿤달은 이 전략을 통해 광고 수익률(ROAS)을 획기적으로 향상시키고 캠페인 운영의 효율성을 극대화할 수 있었습니다. 이는 AI 기반 자동화가 마케팅 운영의 비효율성을 해소하고 투자 대비 높은 성과를 가져올 수 있음을 입증하는 사례입니다.
• 삼성SDS의 AI 고객 경험 강화: 삼성SDS는 생성형 AI를 고객 경험(CX) 혁신의 핵심 동력으로 활용하고 있습니다. 삼성SDS가 직접 공유한 사례에 따르면, 이들은 생성형 AI를 통해 고객과의 소통을 강화하고 맞춤형 서비스를 제공함으로써 고객 만족도를 높였습니다. 이는 AI가 단순한 업무 자동화를 넘어, 고객 관계 관리(CRM)에서 전략적인 문제 해결 도구이자 강력한 경쟁 우위로 작용할 수 있음을 명확히 보여줍니다.

5. 문제 해결 시 주의할 점

• 데이터 프라이버시 및 보안: 고객 데이터를 다룰 때는 개인정보 보호법과 같은 법규를 철저히 준수해야 하며, 데이터 보안에도 만전을 기해야 합니다.
• 잘못된 데이터와 편향성 관리: AI가 학습하는 데이터가 편향되거나 왜곡되어 있으면 마케팅 전략도 왜곡될 수 있으므로, 데이터 품질 관리와 주기적 검증이 필수입니다.
• 과도한 자동화 경계: AI 자동화가 모든 상황에 적합하지 않을 수 있으므로, 인간 마케터의 판단과 조합하여 활용하는 것이 효과적입니다.

AI 마케팅 자동화와 타겟팅은 체계적인 데이터 관리와 최신 AI 기술 활용을 통해 고객 맞춤형 마케팅을 실현하며, 성공적인 캠페인 운영과 ROI 증대를 가능케 합니다. 위에서 제시한 구체적인 도구 활용법과 전략, 그리고 실제 사례를 참고하여 단계적으로 실행한다면 효과적인 문제 해결과 마케팅 성과 향상을 기대할 수 있습니다.

📚 참고 출처

• CIO Korea - 기업의 AI 노력이 실패하는 11가지 흔한 이유
• 네이버 블로그 - 고객 이탈 방지 및 유지 전략
• 네이버 블로그 - 빅데이터 분석 활용 사례
• 닐슨 코리아 - 채널 과부하로 인한 풀 퍼널 마케팅 효과 및 ROI 신뢰도 저하
• 리머지(Remerge.io) - 리타겟팅을 통한 고객 이탈 방지
• 바이트투더(bytothe.tistory) - AI가 온라인 마케팅에 미치는 영향
• 브랜다이(Brand.AI) - AI 데이터 분석을 통한 타겟팅
• 서베이몽키(SurveyMonkey) - 고객 이탈 줄이는 방법
• 삼성SDS - 고객 경험 강화를 위한 생성형 AI 활용 사례
• 쇼피파이(Shopify) - AI 마케팅
• 쇼피파이(Shopify) - 디지털 마케팅에서의 AI 사용 방법
• 이파트(epart.com) - 웹사이트 오류 AI 솔루션
• 카페24 스토어 - 2024년 AI 마케팅 성공 사례
• 크로스타겟 - 데이터 가공 및 타겟 오디언스 추출
• 클릭업(ClickUp) - 마케팅 자동화를 위한 AI 활용 방법
• 퍼펙트코프(PerfectCorp) - AI 피부 진단 마케팅 사례
• 퓨처워크(UNFUTRE) - 2024년 마케팅 분야 AI 현황

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