AI 마케팅의 문제는 알고리즘이 아니다… 측정 성패 가르는 '합성 인구 데이터'

AI와 분석 기술에 쓰는 돈은 늘었는데 성과는 기대만큼 나오지 않는다. 합성 인구·행동 모델링 기업 아리마는 가트너와 WARC, 미국광고대행사협회(4As)의 연구를 묶어 그 원인을 기술이 아니라 데이터에서 찾았다. 모델이 아무리 정교해도 넣는 데이터가 여러 시스템에 흩어져 있거나 시장의 일부만 담고 있으면 제대로 된 결과가 나올 수 없다는 것이다. 실제로 마케터의 절반 가까이가 데이터 사일로를 주요 과제로 꼽았고, 조직의 67%는 데이터 신뢰성을 AI를 넓게 쓰지 못하는 최대 걸림돌로 지목했다.

특히 퍼스트파티와 서드파티 데이터는 이미 우리 고객인 사람을 이해하는 데는 쓸모가 있지만, 아직 우리를 모르는 잠재고객이나 시장 전체를 보여주지는 못한다. 보고서가 대안으로 든 것이 합성 인구 데이터다. 고도화된 통계와 생성 모델링으로 만든 인구 데이터로, 실제 개인을 복제하지 않으면서 인구의 통계적 특성은 그대로 반영한다. 개인정보 부담이 적고 규모를 키우기 쉽다는 점이 강점이다. 가트너는 2025년 6월 전망에서 세계 상위 100개 조직이 마케팅 전략을 검증할 때 합성 인구 데이터를 쓰는 비율이 2025년 20% 미만에서 2028년 60%까지 오를 것으로 봤다.

AI 성과가 안 나오면 모델이나 도구부터 바꾸기 쉬운데, 점검 순서는 반대여야 한다. 지금 우리가 보고 있는 데이터가 기존 고객만 비추고 있는 것은 아닌지부터 확인하는 게 먼저다. 시장 그림에서 비어 있는 부분이 어디인지 알고 나면, 그 자리를 어떤 데이터로 메울지는 그다음 결정이다.