[블럭스 살롱 리캡] AI 시대, CRM 마케팅은 어떻게 달라져야 할까

한눈에 요약

블럭스(Blux)는 커머스 브랜드의 CRM 마케팅을 돕는 AI 에이전트로, 2026년 11월 2일 역삼 마루180에서 두 번째 '블럭스 살롱' 세미나를 열었습니다. 박찬희 카카오스타일 글로벌 CRM 마케터는 정량 지표와 정성 맥락을 AI가 함께 읽어 지난 실험이 다음 성과의 재료가 되는 '도출 → 분석 → 개선' 이터레이션 구조를, 블럭스 구민성 공동창업자(제품 총괄)는 질문 하나가 분석·오디언스·발송·점검까지 이어지는 CRM 에이전트의 네 가지 업무 장면을 공유했습니다.

연관 검색어: CRM 마케팅 세미나 · AI CRM 마케팅 · 블럭스 살롱 · CRM 이터레이션 · AI 에이전트 CRM 실행 · CRM A/B 테스트 라이브러리

AI로 카피를 쓰고 데이터를 요약하는 일은 이제 꽤 익숙해졌습니다. 그런데 CRM 성과도 그만큼 달라졌을까요? 이번 블럭스 살롱은 이 질문에서 출발했습니다.

11월 2일 월요일 저녁, 역삼 마루180에서 두 번째 블럭스 살롱 세미나를 진행했습니다. 주제는 'AI 시대, CRM 마케팅은 어떻게 달라져야 할까: 빠르게 배우고, 정교하게 실행하는 시스템 만들기'였습니다. 앞 세션은 AI로 CRM을 배우는 속도를 올리는 구조를, 뒤 세션은 그 판단을 실행까지 잇는 에이전트를 다뤘습니다. 현장에 오지 못한 분들을 위해 두 세션의 핵심을 정리했습니다.

세미나 개요

• 일시: 2026년 11월 2일(월) 19:00~21:00
• 장소: 마루180 세미나실 (서울 강남구 역삼로 180)
• 세션 1: AI로 CRM 마케팅 이터레이션 구조 설계하기: 인사이트 도출부터 성과 분석, 실험 이터레이션까지 (박찬희 카카오스타일 글로벌 CRM 마케터, 전 바비톡 CRM 팀 리드)
• 세션 2: AI가 CRM을 직접 실행하게 만들기: 고민에서 실행까지, CRM 마케터가 에이전트와 일하는 방법 (구민성 블럭스 공동창업자·제품 총괄)
• 이어서 두 연사가 참석자 질문에 답하는 패널토크와 네트워킹

세션 1. AI로 CRM 마케팅 이터레이션 구조 설계하기

첫 세션은 박찬희 카카오스타일 글로벌 CRM 마케터가 열었습니다. 바비톡에서 CRM 팀을 직접 만들어 6명 규모로 이끌었던 분입니다. 세션은 세 가지 질문으로 시작했습니다. 이번 주에 보낼 캠페인을 이번 주에 정하고 있지는 않은지, 지금 꺼야 할 캠페인을 바로 말할 수 있는지, 3개월 전 A/B 테스트에서 왜 B안이 이겼는지 기억하는지. 하나라도 막힌다면 캠페인이 거듭될수록 성과가 좋아지는 구조가 아직 없다는 뜻이죠.

박 마케터가 제안한 구조는 '도출 → 분석 → 개선' 세 단계의 순환입니다. 지난 실험이 다음 성과의 재료가 되도록, 각 단계를 AI로 더 빠르고 정교하게 돌리는 방식입니다.

도출: 정량 지표와 정성 맥락을 함께 읽기

AI는 '지표가 떨어졌다'는 사실까지만 알려 줍니다. 원인은 숫자 너머에 있죠. 그래서 경쟁사 타임세일, 광고비 변동, 연휴, 결제 화면 개편 같은 맥락을 평소에 노션에 한 줄씩 쌓아 둡니다. 구글 시트의 정량 지표와 노션의 정성 맥락을 Claude가 함께 읽고 매주 월요일 아침 슬랙으로 주간 인사이트와 다음 주 액션 아이템을 보내는 파이프라인입니다. 제안된 액션은 노션 트래커로 넘어가 다음 주 리포트에 현황으로 다시 돌아옵니다.

분석: 지금 꺼야 할 캠페인이 한눈에

캠페인이 수십 개를 넘어가면 콘솔에서 하나씩 성과를 보는 일 자체가 비효율이 됩니다. 캠페인 데이터를 Claude에 연결해 대시보드를 만들고 대조군 대비 성과로 위닝 · 개선 필요 · OFF 검토를 가릅니다. 성과가 안 나오는 캠페인은 소재, 랜딩, 발송 타이밍, 채널, 타깃 범위 순으로 하나씩 바꿔 보고, 잘 되는 소재도 일정 기간이 지나면 쉬게 합니다. 메시지에도 유통기한이 있어서 위닝 카피를 계속 보내면 무뎌진 고객은 반응하지 않기 때문입니다.

개선: 실험을 자산으로 만드는 라이브러리

라이브러리가 없으면 3개월 뒤 같은 가설을 다시 실험하고 담당자가 바뀌면 0으로 돌아갑니다. 그래서 A/B 테스트마다 가설, 바꾼 변수 하나, 대조군 대비 결과, 그리고 '러닝 한 줄'과 파생 가설을 남깁니다. 파생 가설은 바로 백로그로 올려 임팩트와 난이도 점수로 정렬하고, 시즌이나 핫딜처럼 시의성이 있는 아이디어는 따로 슬롯을 두어 때가 오면 꺼내 씁니다.

세션은 "캠페인은 끝나도 이터레이션은 끝나지 않는다"는 말로 닫혔습니다. 내일 바로 해 볼 것으로는 정량 지표와 정성 맥락 소스를 연결해 주간 인사이트 받아 보기, 성과가 안 나는 캠페인에 5단계 체크리스트 적용하기, 다음 A/B 테스트부터 러닝 한 줄과 파생 가설 남기기를 꼽았습니다.

세션 2. AI가 CRM을 직접 실행하게 만들기

두 번째 세션은 여러 브랜드의 CRM 운영을 함께해 온 블럭스 공동창업자이자 제품을 총괄하는 구민성 님이 이어받았습니다. 앞 세션이 AI로 더 빨리 배우는 구조였다면, 이 세션은 그 판단을 실행까지 잇는 이야기였습니다.

출발점은 익숙한 장면입니다. AI에게 프로모션 메시지를 부탁하면 몇 초 만에 괜찮은 초안이 나옵니다. 그런데 실제로 보내려면 누구에게 보낼지 데이터를 확인하고 대상 조건을 걸고 채널과 시간을 정한 다음 검수를 거쳐 성과까지 봐야 하죠. 메시지 하나를 만드는 시간은 크게 줄었지만, 고객에게 닿기까지의 과정은 그대로 남아 있습니다. 게다가 CRM에는 정답이 없어서 그때그때 정해야 할 것이 많습니다. 필요한 건 답을 더 많이 주는 AI가 아니라 판단을 실행까지 이어 주는 에이전트라는 것이 세션의 전제였습니다.

범용 AI를 조합하는 것과 무엇이 다를까

범용 AI에 우리 데이터를 붙여 같은 일을 하려면 스키마 설계부터 커넥터, 발송 툴 연동, 대조군 측정까지 연결할 것이 많습니다. 이렇게 다 이어도 고객 행동 데이터 분석은 대개 이 흐름 밖에서 사람이 따로 하고, 결과를 다시 발송 툴에 옮겨 적게 됩니다. 처음부터 행동 데이터와 발송이 연결된 CRM 전용 에이전트에서는 분석한 고객군이 그대로 오디언스와 발송이 되고, 대조군과 비교한 결과까지 다시 확인됩니다.

1. 고객 흐름: "전환율이 떨어졌어"에서 멈추지 않기

대시보드를 만들기 전에 어떤 질문에 답할지부터 정합니다. 고객은 어디서 빠져나가는지, 첫 구매 고객이 다시 돌아오는지, CRM이 실제로 차이를 만들고 있는지. 시연 화면에서는 장바구니에서 구매로 이어지는 전환율이 전주보다 2.1%포인트 떨어져 있었고, 고객군별로 나눠 달라고 요청하자 신규 고객에서만 3.6%포인트가 빠졌다는 답이 돌아왔습니다(설명용 예시 수치). 그러면 다음에 볼 것도 좁혀집니다. 신규 고객 쿠폰 조건이 바뀌었는지, 배송비 정책이 달라졌는지, 주문서 이탈이 늘었는지죠.

2. 프로모션 기획: 대상·소재·시간을 하나의 실행안으로

골프 드라이버 기획전을 예로, 전체 구매 고객·골프클럽 관심 고객·구매 직전 고객 세 가지 대상 안을 비교했습니다. 추천은 관련성과 도달 규모가 함께 맞는 두 번째 안이었는데, 중요한 건 에이전트가 고객 수만 세는 게 아니라 각 안의 장단점과 추천 이유를 같이 보여 준다는 점입니다. 소재도 괜찮아 보이는 문구보다 고객군마다 반응할 이유를 먼저 정합니다.

발송 시간에서는 실제 고객사 사례가 나왔습니다. 한 중고차 플랫폼은 고객 문의가 주말과 저녁에 몰리지만 상담과 계약은 수요일 이후 평일에 집중됐습니다. 그래서 '잘 열어 보는 때'가 아니라 다음 행동이 이어지는 때를 기준으로, 저녁에 매물을 본 고객을 수요일 오전 상담으로 잇는 화요일 오후 6시를 추천했습니다. 이렇게 정한 대상·소재·시간은 하나의 실행안으로 묶이고 마케터가 승인하면 오디언스와 메시지 초안, 예약 발송안, 검수 체크리스트까지 준비됩니다. 좋은 추천을 받는 데서 끝나지 않고 실제 업무로 옮겨진다는 것, 이 부분이 일반적인 AI 활용과 가장 다른 지점이었습니다.

3. 행동 기반 자동화: 무엇부터 개입할까

자동화할 행동은 규모, 구매 의도, 그리고 개입 여지 세 가지로 고릅니다. 구매 가능성이 높은 고객이라고 꼭 CRM으로 성과를 더 낼 수 있는 건 아닙니다. 보내지 않아도 샀을 수 있으니까요. 이 기준으로 보면 상품을 한 번 조회한 고객보다 장바구니에 담고 사지 않은 고객이 먼저입니다. 재구매 유도도 구매 후 30일을 일괄로 걸기보다 고객별 구매 간격을 계산해 예상 구매일 5일 전에 보내는 방식을 제안했고, 장바구니 리마인드는 발송 시점 실험, 이미 산 고객 자동 제외, 다른 캠페인과 겹칠 때의 우선순위까지 함께 설계합니다.

4. 상시 운영: 이상한 것만 아침에 보고받기

매일 아침 9시 30분에 전날 발송 결과를 점검하는 일은 에이전트에 예약해 둡니다. 특이사항이 없는 날은 정상 범위라고만 알리고 검토할 이슈가 있는 날만 원인까지 분석해 보고하는 식입니다. 골프 커머스 사례로 재구성한 화면에서는 발송 성공률이 72.9%에서 80.8%로 올랐는데, 에이전트는 카카오 채널 친구가 아니어서 실패하던 시도가 약 1만 7천 건 줄어 분모가 바뀐 결과라며 성과 개선으로 보기 어렵다고 짚었습니다. 숫자의 변화만이 아니라 이유와 다음 조치까지 함께 받는 셈이죠.

마케터의 시간은 어디로 가나

담당자가 많지 않아도 기획부터 성과 확인까지 한 흐름으로 이어진 사례도 소개했습니다. 골프 커머스 B사는 질문 하나로 65,022명 규모의 기획전 오디언스를 만들었고 주류·음료 이커머스 A사는 카카오 발송이 어려운 고객 17,660명에게 처음부터 RCS로 보내 82.26%의 도달률을, 보내지 않은 고객과 비교한 한 달 증분 매출 1,750만 원을 확인했습니다. 블럭스 에이전트의 월간 사용량은 1월에서 6월 사이 6배로 늘었습니다(2026 블럭스 에이전트 사용 리포트 기준).

세션은 '일이 줄어드는 게 아니라 마케터가 시간을 쓰는 곳이 바뀐다'는 말로 정리됐습니다. 일반적인 AI가 레시피를 알려 주는 사람이라면, CRM 운영에 연결된 에이전트는 우리 주방의 재료를 알고 요리까지 준비하는 셰프에 가깝다는 비유도 나왔습니다. 무엇을 만들지, 어떤 기준을 지킬지는 여전히 사람이 정합니다.

패널토크와 네트워킹

세션이 끝난 뒤에는 사전 질문을 세 주제로 묶어 두 연사에게 묻는 패널토크가 이어졌습니다. 1~2명 팀의 AI CRM 운영, 고객별 재구매 주기와 발송 시점, 그리고 AI 개인화는 어디까지 믿을까입니다. "CRM 전담 인력이 없는 작은 팀이 에이전트를 붙여 시작하려면 무엇부터 갖춰야 하나", "받는 사람이 'AI구나' 하고 느끼는 순간 효과가 떨어지는데 자동화와 진짜 개인화의 경계를 어디로 잡나" 같은 질문을 두 연사가 각자 팀과 고객사에서 겪은 경험으로 이어받았습니다.

이어진 30분은 네트워킹 시간이었습니다. 지정 좌석과 명찰을 두고 자리를 옮겨 다니며 이야기하도록 했고, 화면에는 '요즘 제일 바쁜 일', '오늘 세션에서 기억에 남는 한 장면' 같은 대화 주제를 띄워 두어 처음 만난 분들끼리도 말을 꺼내기 쉽게 했습니다. 연사와 블럭스 팀도 테이블을 오가며 각 브랜드의 CRM 고민을 들었습니다.

마무리

세션 2를 닫은 질문을 그대로 전합니다. 여러분의 브랜드에서는 지금 어떤 업무를 에이전트에게 가장 먼저 맡겨 보시겠어요? 그 고민을 실제로 어떻게 풀 수 있을지 블럭스도 함께 이야기 나누고 싶습니다.

이번 세미나의 두 세션 발표 자료가 필요하신가요? 현장에서 다룬 슬라이드 전문은 매주 수요일 아침 발행되는 블럭스 레터로 보내드립니다. 블럭스 레터 구독하고 발표 자료 받기