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'경험 데이터'통합검색 결과 입니다. (4건)

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AI는 리더의 '경험 권력'을 어떻게 무너뜨렸는가

주니어가 가져온 기획서의 빈약한 논리를 채워주고, 어색한 장표 구조를 잡아주며, 놓치기 쉬운 데이터 오류들을 매의 눈으로 찾아내는 과정. 그것은 리더가 스스로의 가치를 조직에 증명하는 가장 직관적인 방법이었다. 수년간 수많은 야근과 시행착오를 거쳐야만 얻을 수 있는 실무적 노하우를 전수하는 것, 그것은 리더십의 가장 직관적인 형태이자 조직과 팀원들의 인정, 존경을 이끌어내는 든든한 '경험 권력'이었다. 그러나 챗GPT, 클로드, 제미나이와 같은 생성형 AI가 업무 현장에 깊숙이 침투하면서 상황이 달라졌다. AI가 주니어의 1차적인 실무 빈틈을 완벽에 가깝게 메워버리게 된 것이다. 리더들은 한 편으로는 뿌듯하면서도, 은연 중 위협을 느끼기 시작한다. '어라, 디테일하게 잡아줄 것이 별로 없네. 이제 나는 무슨 피드백을 줘야 하지?' 이 서늘하고 낯선 감각은 단순한 기분 탓이 아니다. 이것은 AI가 기업의 사무실에 불러온 가장 파괴적이면서도 조용한 변화, 즉 리더의 실무 경험과 지식이 빛을 발하던 익숙한 무대가 사라지고 있다는 명확한 신호이다. 생산성 역전이 아닌 '실무 실행력의 상향 평준화' 현장의 이러한 체감은 이미 글로벌 경영 학계의 정교한 데이터로 증명되고 있는 거대한 구조적 변화다. 하버드 비즈니스 스쿨과 보스턴컨설팅그룹(BCG)이 전 세계 758명의 최상위권 컨설턴트들을 대상으로 진행한 공동 연구 '들쭉날쭉한 기술의 개척지 탐색(Navigating the Jagged Technological Frontier)'은 AI가 조직 내 역량 구조를 어떻게 뒤집어 놓았는지 명확히 보여준다. 생성형 AI를 실무에 도입해 복잡한 비즈니스 문제 해결, 기획서 작성, 시장 분석 등을 수행하게 한 결과, 전체적인 업무 수행 속도는 25%, 산출물 품질은 40% 향상됐다. 하지만 이 기념비적인 연구에서 우리가 진짜 주목해야 할 핵심은 전체 평균이 아닌 '집단 간 생산성 향상의 격차'에 있다. 하위 성과자(Bottom-half) 집단: 업무 성과 43% 향상 상위 성과자(Top-half) 집단: 업무 성과 17% 향상 일각에서는 이 통계를 표면적으로만 해석해 'AI가 주니어의 생산성을 극대화해 시니어 리더를 역전하는 하극상을 촉발한다'는 식의 자극적이고 위협적인 경고를 쏟아내기도 했다. 하지만 이는 실무 실행자와 조직 관리자의 근본적인 역할 차이를 간과한 단편적이고 거친 시각이다. 데이터가 가리키는 본질은 '누가 누구를 추월했다'와 같은 대결 구도가 아니다. 문서 작성, 데이터 기초 취합, 정형화된 리서치, 외국어 비즈니스 커뮤니케이션 등 이른바 하드스킬의 영역에서, 제로 베이스의 주니어가 일정 수준 이상의 결과물에 도달하는 시간과 비용이 비약적으로 단축된 '실무 실행력의 상향 평준화' 현상으로 이해해야 한다. 과거 "어떤 부서의 데이터를 어떻게 취합해야 하는지", "경영진이 선호하는 보고서 양식은 무엇인지", “시장 조사 자료에서 노이즈를 걸러내고 핵심 수치만 뽑아내는 정형화된 가이드라인은 무엇인지” 등은 오직 수많은 시행착오와 물리적인 연차가 쌓여야만 체득할 수 있는 희소한 자산이었다. 그러나 생성형 AI는 이 지식의 비대칭성을 순식간에 해소하는 강력한 평등화 도구로 작용한다. 이제 1년 차 주니어 팀원은 막히는 비즈니스 프레임워크나 복잡한 엑셀 수식, 시장 분석 보고서의 초안이 필요할 때 더 이상 바쁜 팀장의 눈치를 보며 질문하지 않는다. 대신 모니터 앞의 AI 어시스턴트에게 정교한 질문을 던진다. 기계는 피곤해하지도 않고, 눈치를 주지도 않으며, 과거 팀장이 수일 밤을 새워 정제해 내놓았던 수준의 구조화된 정답초안을 단 몇 초 만에 수십 가지 버전으로 제시한다. 이는 '실무적 디테일의 교정과 티칭'이라는 기존의 인터페이스가 급격히 효용을 다해가고 있음을 뜻한다. 리더의 권위가 붕괴했다기보다는, 리더의 경험이 발휘되던 주무대의 성격이 통째로 바뀌고 있는 것이다. 낯선 딜레마와 '할루시네이션 헌터'라는 덫 자신의 가장 강력한 무기였던 경험 권력이 무너진 상황은 중간관리자들에게 깊은 실존적 위기를 촉발한다. 실제로 마이크로소프트가 전 세계 3만여 명의 직장인을 대상으로 조사한 '업무 동향 지표(Work Trend Index)'에 따르면, 조사에 참여한 중간관리자의 무려 74%가 "자신에게 팀의 변화를 이끌 권한이나 자원이 없다"며 극심한 무력감을 호소했다. 이는 단순한 업무 과중에서 오는 피로가 아니다. 과거처럼 가시적인 실무 산출물의 디테일을 통제하며 조직을 이끌던 방식을 잃어버린 채, 새로운 환경에 적응할 가이드마저 부재한 상황에서 오는 구조적 번아웃이자 인지적 부조화다. AI 시대에 퇴행하는 리더들의 마이크로매니징은 주로 '할루시네이션 헌터(Hallucination Hunter)'로 전락하는 양상으로 나타난다. 주니어가 AI를 활용해 도출한 압도적인 속도 분량의 산출물 앞에서, 리더는 비즈니스의 큰 그림이나 전략적 방향성을 검토하는 대신 기계가 만든 미세한 오류를 현미경처럼 들여다보는 데 혈안이 된다. AI가 간혹 생성해 내는 그럴듯한 거짓말(할루시네이션)이나 지엽적인 오탈자, 혹은 인간의 감성과 미묘하게 어긋나는 문서 포맷의 어색함을 집요하게 찾아낸다. AI의 한계를 지적하고 교정함으로써 역설적으로 인간인 자신의 '경험적 우위'와 필요성을 조직 내에 억지로 증명하려 애쓰는 것이다. 시속 200km 질주 막아선 아날로그 톨게이트 물론 AI의 오류를 철저히 검증하는 것은 실무적으로 매우 중요하다. 하지만 리더의 시선이 비즈니스의 '맥락'이 아닌 기계의 '오류 찾기'에만 매몰될 때 조직에는 치명적인 병목 현상이 발생한다. 주니어들은 생성형 AI라는 스포츠카를 타고 시속 200km로 질주하며 산출물을 쏟아내고 있는데, 정작 중간관리자가 아날로그 시절의 결재 잣대와 붉은 펜을 들이밀며 시속 10km의 속도로 지엽적인 검토를 진행한다면 어떻게 될까. 결과적으로 AI가 가져다준 실무진의 비약적인 생산성 향상은 리더라는 병목 구간에 갇혀 조직 전체의 성과로 이어지지 못하고 증발해 버린다. 지식과 경험의 가치를 증명할 새로운 길을 찾지 못한 리더 스스로가 조직혁신의 거대한 아날로그 톨게이트로 전락해 버리는 뼈아픈 역설이다. 그렇다면 AI 시대에 리더들이 수년간 뼈를 깎는 노력으로 축적해 온 경험은 이대로 모두 폐기처분 돼야 하는가. 결코 그렇지 않다. 실무적 '정답 티칭'의 시대가 저물었다면, 리더는 이제 흩어진 정보들을 하나로 꿰어내는 완전히 새로운 리더십의 페르소나를 입어야 한다. 다음 편에서는 정답 자판기에서 물러난 리더가 어떻게 조직을 구원하는 '맥락 디자이너'로 진화할 수 있는지 그 구체적인 생존법을 파헤쳐보겠다.

2026.07.11 08:30김필재 컬럼니스트

모빌리티 플랫폼은 왜 혜택을 설계하기 시작했나

'모빌리티 판 읽기'는 모빌리티 시장의 흐름을 사회·경제·문화적 관점에서 살펴보고, 변화의 본질과 앞으로의 방향을 짚는 분석 시리즈입니다. 하루에도 수십 번씩 스마트폰 알림이 울린다. 출석 체크를 하면 포인트가 적립되고, 걸음 수를 채우면 리워드가 지급된다. 커피를 주문하거나 영상을 시청하는 일상적인 행동 역시 자연스럽게 '혜택'으로 연결된다. 이제 사람들은 단순히 서비스를 이용하는 것을 넘어, 자신의 행동과 시간을 하나의 가치로 환산하는 경험에 익숙해지고 있다. 한때 이러한 흐름은 '앱테크'라는 이름 아래 불황형 소비 문화로 해석되곤 했다. 고물가와 경기 침체 속에서 소비자들이 조금이라도 생활비를 아끼기 위해 포인트와 적립 혜택을 찾아다니는 현상처럼 여겨졌기 때문이다. 하지만 앱테크 시장을 조금 더 깊이 들여다보면, 이를 단순한 절약 트렌드만으로 설명하기는 어렵다. 그 이면에는 플랫폼 기업들의 훨씬 정교한 전략이 자리하고 있다. 기업들은 왜 사용자에게 지속적으로 혜택을 제공하려 하는가. 왜 이동과 소비, 심지어 운전 습관까지 리워드와 연결하고 있을까. 그리고 왜 모빌리티 플랫폼은 이제 단순 이동 서비스를 넘어 '생활 플랫폼'으로 확장되고 있을까. 그 변화의 중심에는 데이터가 있다. 과거 플랫폼 경쟁의 핵심은 '기능'이었다. 누가 더 빠르고 편리한 서비스를 제공하는지가 중요했다. 하지만 모바일 시장이 성숙 단계에 접어들면서 흐름은 달라지기 시작했다. 기능만으로는 차별화가 어려워졌고, 사용자들은 하나의 앱에 오래 머무르지 않게 됐다. 이제 기업 입장에서 가장 큰 고민은 “어떻게 하면 사용자가 반복적으로 앱을 열게 만들 수 있을까”가 됐다. 단순 다운로드 수보다 중요한 것은 체류 시간과 재방문율, 그리고 서비스 안에서 얼마나 많은 행동 데이터를 확보할 수 있는지가 된 것이다. 이 과정에서 등장한 것이 바로 보상 기반 사용자 경험(UX, User Experience)이다. 출석 체크, 미션 수행, 리워드 적립 같은 구조는 단순 이벤트가 아니라 사용자의 행동을 설계하는 장치에 가깝다. 사람들은 혜택을 얻기 위해 서비스를 반복적으로 이용하고, 플랫폼은 그 과정에서 소비 패턴과 이동 경로, 관심사, 생활 루틴 같은 데이터를 축적하게 된다. 먼저 소비자 관점에서 앱테크의 매력은 크게 세 가지로 압축된다. 첫 번째는 실질적인 경제적 혜택이다. 기존에 지출하던 소비 과정 안에서 포인트나 캐시백 형태로 일부 비용을 환원받는 경험은 체감 만족도가 높다. 두 번째는 정보 접근의 편의성이다. 특정 브랜드나 서비스와 관련된 혜택, 이벤트, 금융 상품, 관리 정보 등을 하나의 플랫폼 안에서 확인할 수 있다는 점은 사용자의 피로도를 크게 줄여준다. 세 번째는 게이미피케이션(Gamification) 요소다. 일정 미션을 달성하거나 등급이 상승하는 구조는 앱 사용 자체를 하나의 경험으로 만든다. 단순 기능 이용을 넘어 참여와 성취의 감각을 제공하는 것이다. 실제로 걷기 리워드 앱이나 운전 점수 기반 서비스들이 전 연령대로 빠르게 확산되고 있는 배경에도 이러한 심리 구조가 자리하고 있다. 기업 관점에서 앱테크는 훨씬 더 전략적인 의미를 가진다. 표면적으로 보이는 목적은 고객 유지와 재방문율 제고다. 하지만 그 이면에는 데이터 확보라는 핵심 목표가 존재한다. 특히 앱테크를 통해 축적되는 퍼스트파티(First-party) 데이터는 개인정보 규제 강화로 기존 광고 추적 방식의 효율이 낮아지고 있는 현재 시장에서 플랫폼 기업이 직접 확보할 수 있는 가장 정확하고 신뢰도 높은 고객 데이터에 가깝다. 사용자가 앱 안에서 남기는 행동 데이터는 외부에서 구매하는 타겟팅 데이터와 질적으로 다르다. 자사 서비스 안에서 사용자가 자발적으로 만들어낸 데이터이기 때문에 정확도가 높고, 개인정보보호 측면에서도 상대적으로 안정적이다. 다만 여기서 중요한 것은 데이터의 수집 자체가 아니다. 사용자가 자신의 데이터를 제공하는 이유는 그 데이터가 다시 자신에게 실질적인 가치로 돌아오기 때문이다. 결국 앞으로의 플랫폼 경쟁력은 얼마나 많은 데이터를 모으느냐보다, 그 데이터를 얼마나 투명하고 신뢰 가능한 방식으로 사용자 가치로 환원시키느냐에 달려 있을 가능성이 높다. 데이터가 특정 기업만의 이익으로 귀결되는 것이 아니라, 사용자에게도 실질적 효용으로 돌아가는 '데이터 민주주의' 관점이 중요해지고 있는 이유다. 고객 획득 비용(CAC) 관점에서도 앱테크 구조는 효율성이 높다. 전통적인 광고와 프로모션 중심 마케팅은 신규 고객 확보 비용이 지속적으로 상승하고 있다. 반면 앱 내 리워드 설계를 통해 자발적 참여를 유도하는 방식은 비용 구조 자체가 다르다. 물론 포인트와 혜택 지급이라는 직접 비용이 발생하지만, 그 과정에서 확보되는 데이터와 고객 관계의 깊이를 고려하면 단순 비용이 아니라 장기적인 투자에 가깝다. 또한 앱테크 기반으로 유입된 사용자는 단순 광고 클릭을 통해 들어온 사용자보다 서비스 이해도가 높고, 반복 이용 가능성 역시 높다. 실제로 플랫폼 업계에서는 리워드 기반 참여 고객이 일반 광고 유입 고객 대비 전환율은 높고 이탈률은 낮은 경향을 보인다는 분석도 꾸준히 나오고 있다. 결국 앱테크라는 구조안에서 소비자는 혜택과 경험을 얻고, 기업은 데이터와 관계를 확보한다. 하지만 여기서 중요한 것은 단순한 보상 구조가 아니다. 플랫폼이 제공하는 혜택은 일회성 마케팅 비용이 아니라 사용자의 행동 데이터가 더 나은 서비스 경험으로 다시 환원되는 '가치 교환 구조'에 가깝다. 앱테크가 단순한 리워드 시스템을 넘어 데이터 기반 서비스 생태계로 진화하고 있는 이유 역시 여기에 있다. 그리고 가치 교환의 시너지가 가장 정교하게 작동하고 있는 산업 중 하나가 바로 모빌리티다. 모빌리티 산업은 지금 가장 빠르게 데이터 산업으로 전환되고 있는 시장 중 하나다. 자동차가 단순한 이동 수단을 넘어 사람의 생활 패턴이 가장 압축적으로 기록되는 공간으로 재정의되고 있기 때문이다. 차량 안에는 이동 시간과 경로뿐 아니라 소비 성향과 주행 습관, 차량 관리 주기 등 다양한 데이터가 쌓인다. 그리고 플랫폼 기업들은 이러한 데이터를 기반으로 보험과 금융, 커머스, 콘텐츠 영역까지 사업 범위를 빠르게 확장하기 시작했다. 대표적인 사례가 운전 데이터 기반 서비스다. 최근 모빌리티 플랫폼들은 안전 운전 점수나 주행 습관 분석 기능을 통해 보험 할인 혜택과 리워드를 제공하고 있다. 표면적으로는 사용자 혜택을 강화하는 서비스처럼 보이지만, 본질적으로는 운전자가 만들어낸 데이터가 보험료 절감이라는 더 큰 가치로 돌아오는 가치 선순환 구조에 가깝다. 사용자는 안전 운전이라는 행동을 통해 자신의 보험료를 직접 낮추고, 플랫폼은 그 데이터를 기반으로 서비스를 고도화한다. 어느 한쪽의 이익이 아니라, 데이터가 양방향으로 환원되는 구조다. 예를 들어 티맵은 단순 내비게이션 기능을 넘어 운전 점수와 보험 연계 서비스를 확대하며 데이터 기반 플랫폼 구조를 강화하고 있다. 사용자는 안전 운전을 통해 혜택을 얻고, 플랫폼은 축적된 주행 데이터를 바탕으로 금융과 보험 영역까지 사업 범위를 넓혀가는 방식이다. 구글의 내비게이션 플랫폼 웨이즈(Waze) 역시 유사한 흐름을 보여준다. 사용자들이 교통 정보를 공유하고 사고 상황을 제보하는 행위 자체가 플랫폼의 핵심 자산이 되고, 웨이즈는 이를 기반으로 지역 광고와 비즈니스 연동 서비스를 운영하고 있다. 사용자 참여가 데이터가 되고, 그 데이터가 다시 새로운 수익 구조로 연결되는 것이다. 최근 등장하는 '카테크(Car-Tech)' 흐름 역시 이러한 변화의 연장선에 있다. 이는 자동차 자체보다 자동차를 둘러싼 생활 경험 전체를 데이터 기반으로 연결하는 개념에 가깝다. 사용자의 행동 데이터를 바탕으로 필요한 서비스를 적시에 연결하고, 혜택과 리워드를 통해 지속적인 접점을 만들어가는 구조다. 이러한 플랫폼 생태계 안에서 소비자는 이전보다 훨씬 개인화된 경험을 누릴 수 있게 된다. 자신의 운전 습관과 차량 이용 패턴에 따라 보험 할인 혜택을 받거나, 차량 관리 시점에 맞춰 필요한 서비스를 추천받을 수 있다. 차량 구매 이후에도 관리와 혜택이 끊기지 않고 자연스럽게 이어지는 카라이프 전반의 여정으로 확장되는 것이다. 이는 단순한 편의성 강화에 그치지 않는다. 자동차 이용 과정에서 발생하는 '불안 비용'을 줄여주는 방향으로도 연결된다. 자동차는 구매 이후에도 보험과 정비, 사고 처리, 금융 등 수많은 변수와 비용이 발생하는 시장이다. 플랫폼이 데이터를 기반으로 이를 예측하고 연결할수록 소비자는 보다 안정적이고 효율적인 차량 경험을 누릴 수 있게 된다. 특히 앞으로의 플랫폼 경쟁은 얼마나 다양한 산업군과 연결되어 사용자의 '불안 비용'을 줄여줄 수 있느냐에 가까워질 가능성이 높다. 보험사와 금융사, 정비 네트워크, 유통 파트너들이 데이터 기반으로 유기적으로 연결될수록 사용자는 보다 예측 가능하고 안정적인 차량 경험을 누릴 수 있게 되는 것이다. 과거 자동차 산업이 제조와 판매 중심 구조였다면, 지금은 데이터와 서비스 중심의 연결 산업으로 재편되고 있다. 플랫폼 안에서 쌓인 데이터는 서비스 운영을 위한 정보에 머물지 않고, 다양한 산업을 연결하는 인프라로 기능한다. AI 시대에 이는 기업의 핵심 자산이 된다. 데이터를 얼마나 정교하게 분석하고, 이를 서비스와 수익 모델로 연결시키느냐에 따라 사업의 방향성과 경쟁력이 달라질 수 있기 때문이다. 최근 모빌리티 플랫폼 '차봇'이 주목받는 이유 역시 여기에 있다. 차봇 모빌리티는 운전자의 일상 전반을 연결하는 카라이프(Car-Life) 파트너로 서비스 구조를 재설계하고 있다. 포인트 혜택을 하나의 기점으로 차량 구매와 금융, 관리, 혜택 경험을 유기적으로 연결하며 사용자의 일상 안에서 지속적인 접점을 만들어가고 있다. 핵심은 운전자의 생활 데이터가 서비스 안에서 자연스럽게 순환하며, 다시 사용자에게 더 정교한 혜택과 경험으로 환원되는 구조를 만드는 데 있다. 앞으로 플랫폼 시장에서의 경쟁은 기본 서비스를 통해 얼마나 자연스럽게 일상 루틴으로 스며드는지가 더 중요해질 것이다. 모빌리티 플랫폼 역시 차량을 판매하는 것을 넘어 운전자의 생활 전반을 연결하고 관리하는 방향으로 진화하게 될 가능성이 높다. 결국 앱테크의 진정한 의미는 포인트 몇 원에 있는 것이 아니다. 사용자가 만들어낸 데이터가 사용자에게 더 큰 가치로 돌아오고, 그 가치가 다시 산업 생태계 전반의 협력 구조로 확장되는 방식 자체에 있다. 그리고 지금 모빌리티 시장은 그 변화가 가장 빠르게 나타나고 있는 현장 중 하나가 되고 있다.

2026.06.03 09:13이성미 컬럼니스트

마이리얼트립 'AICX', 고객 상담·서비스 운영 대행 B2B 사업 진출

마이리얼트립(대표 이동건)의 상담·운영 업무를 담당하는 고객 경험(CX) 전문 자회사 에이아이씨엑스(AICX)가 외부 기업 대상으로 고객 상담·서비스 운영 대행을 포함한 B2B 사업으로 본격 확장한다고 10일 밝혔다. 2022년 설립된 AICX는 마이리얼트립의 고객 상담과 운영 업무를 담당해 왔다. 서비스 성장 과정에서 축적한 대규모 고객 데이터와 운영 노하우를 기반으로, 현재는 AI 기술을 접목한 'AICX 에이전트'를 자체 개발해 대량의 고객 문의와 복잡한 운영 흐름을 안정적으로 처리하고 있다. AICX의 B2B 서비스는 각 기업의 서비스 구조와 운영 환경에 맞춰 고객 상담과 운영 프로세스를 설계하는 것이 특징이다. 반복적이고 표준화된 문의는 AI 기반 AICX 에이전트가 우선 처리하고, 정책 판단이나 예외 대응이 필요한 영역은 전문 운영 인력이 담당하는 하이브리드 모델을 통해 운영 효율과 고객 경험 품질을 극대화해 준다. 이를 통해 AICX는 고객사의 고객 경험 핵심 지표 개선과 함께, 실제 운영 효율화를 통한 운영 비용 절감에 집중한다는 방침이다. 실제로 마이리얼트립 내부 운영 과정에서 AICX는 AI 챗봇을 통해 전체 문의의 70%를 자동 처리해 왔다. 또 24시간 무중단 고객지원을 통해 급격한 트래픽 증가 상황에서도 서비스 품질을 안정적으로 유지해 왔다. 이 과정에서 운영 리소스 투입 기준 50% 이상의 효율화를 달성했다. AICX는 여행, 커머스, 플랫폼, 콘텐츠 분야를 시작으로 고객 상담과 반복 업무 자동화 수요가 있는 전 산업으로 서비스 적용 범위를 확대했다. 단기적인 시스템 도입이 아닌 각 기업의 운영 성숙도에 맞춘 단계적인 AI 전환을 지원하며 고객 경험 혁신을 위한 기능 고도화도 순차적으로 선보일 예정이다. 차원호 AICX 대표는 "누적 수백만 명의 고객을 직접 대응하며 축적한 운영 경험과 데이터는 현장에서 바로 활용 가능한 경쟁력“이라며 “AI 기술과 전문 운영 인력을 결합한 고객 경험 모델을 통해, 고객과 직접 만나는 기업들의 운영 경쟁력을 높이는 실질적인 파트너가 되고자 한다"고 말했다.

2026.02.10 14:50백봉삼 기자

[현장] "고객 경험이 곧 경쟁력"…CJ올리브네트웍스, 新 전략 'CX:코드' 공개

"팀 맥소노미는 고객의 요구를 가장 잘 이해하고 이를 기술로 구현해 내는 전문가들입니다. 앞으로도 데이터를 잘 읽고 고객 경험(CX) 혁신을 실행해 나가는 조직으로 더욱 거듭나겠습니다." 유인상 CJ올리브네트웍스 대표는 26일 서울 삼성동 그랜드 인터컨티넨탈 파르나스에서 열린 '더 맥소노미 2025' 행사에서 이같이 강조했다. 이날 CJ올리브네트웍스는 자사가 운영하는 디지털 마케팅 전문가 조직인 팀 맥소노미의 철학과 방향성을 공유하고 급변하는 기술 환경 속에서 CX를 중심에 둔 실행 전략 'CX:코드'를 전격 공개했다. 더 맥소노미는 CJ올리브네트웍스가 매년 주최하는 CX 전략 컨퍼런스로, 올해 행사에는 국내외 기업의 마케팅·IT·데이터 전문가 800여 명이 참석했다. 이번 행사는 단순 트렌드 소개를 넘어 마케팅과 기술, 데이터를 유기적으로 결합해 CX 혁신을 이끌고 있는 전문기업들의 전략과 인사이트를 공유하는 자리로 진행됐다. 유 대표는 환영사를 통해 "지금까지 팀 맥소노미는 글로벌 솔루션을 현장에 안착시키고 고객을 파워 유저로 만드는 데 집중해 왔다"며 "앞으로는 국내의 다양한 요구를 체계적으로 정리해 글로벌 솔루션 벤더들에게 당당하게 요구할 수 있는 디지털 마케팅 분야의 진정한 창구가 되겠다"고 말했다. 이어 "한국 고객의 고유한 요구사항이 글로벌 솔루션 로드맵에 표준 기능으로 반영되도록 최선을 다하겠다"고 덧붙였다. CJ올리브네트웍스 남승우 사업단장은 키노트 발표를 통해 데이터와 기술의 홍수 속에서도 마케터와 기술 리더가 함께 해석하고 실행해야 할 핵심 전략 언어로서 CX:코드를 제시했다. 남 단장은 "인공지능(AI)·데이터 기술이 일하는 방식과 고객 접점을 빠르게 변화시키고 있지만, 정작 선택은 점점 더 어려워지고 있다"며 "이럴수록 브랜드의 미래를 좌우하는 것은 정교하게 설계된 CX"라고 강조했다. 남 단장은 CX 혁신을 가로막는 현실적인 장벽으로 ▲터치 포인트의 파편화(15개) ▲신뢰 부족한 데이터(64%) ▲성과를 낼 때까지의 시간 차(18개월) 등을 꼽았다. 이 세 가지 문제를 해결하기 위한 실행 전략이 바로 CX:코드다. CX:코드(CODE)는 연결(Connect)·조직(Organize)·탐지(Detect)·실행(execute)의 네 가지 키워드로 구성된다. 먼저 연결은 앰플리튜드·브레이즈·쇼피파이 등 다양한 글로벌 솔루션을 연동해 고객 행동 데이터를 실시간으로 분석하고 타깃 마케팅을 정밀하게 실행하는 구조다. 이 과정에서 생성되는 인사이트는 슬랙 등을 통해 자동 공유되며 조직 전체가 고객 여정의 전체 흐름을 빠르게 파악할 수 있도록 돕는다. 조직은 CJ올리브네트웍스의 자체 데이터 플랫폼을 통해 분절된 데이터를 표준화하고 신뢰 가능한 통합 데이터 환경을 만드는 전략이다. 중복 데이터와 불필요한 정보는 필터링되고 각 조직별로 커스터마이징된 대시보드를 제공해 실시간 의사결정을 지원한다. 탐지는 각종 AI 엔진을 활용해 고객 이탈 징후나 이상 행동을 감지하고 이를 담당자에게 자동으로 알림으로 전달하는 체계다. 이는 과거의 데이터를 기록으로 남기는 수준을 넘어 실시간 대응과 미래 예측이 가능한 수준으로 발전시키는 방안이다. 마지막 실행은 핵심성과지표(KPI) 중심의 퀵 윈(Quick Win) 과제를 도출하고 조직이 직접 캠페인을 기획·실행하며 성과를 내는 구조다. CJ올리브네트웍스는 이를 통해 기존 디지털 전환에 평균 18개월이 걸리던 성과를 6개월 이내로 단축할 수 있다고 강조했다. CJ올리브네트웍스는 앞으로도 팀 맥소노미를 중심으로 국내외 고객사의 디지털 전환을 돕고 CX 중심 전략이 실제 성과로 이어질 수 있도록 지속적인 기술·조직 지원을 이어갈 계획이다. 남 단장은 "CX:코드는 고객 데이터를 하나로 연결하고 기술과 조직이 유기적으로 반응할 수 있는 실천 전략"이라며 "이제 CX는 선택의 문제가 아니라 곧 기업의 생존과 성장의 조건"이라고 말했다. 이어 "이번 더 맥소노미는 단순한 이벤트가 아니라 디지털 마케팅 생태계 전반에서 실질적 변화를 만드는 출발점이 될 것"이라고 덧붙였다.

2025.06.26 14:05한정호 기자

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