10초 안에 승부하라…AI로 진화하는 이메일 마케팅의 세계
AI, 마케터들의 최우선 과제이자 도전과제로 대두 세일즈포스의 마텍(MarTech) 인텔리전스 리포트에 따르면 AI는 현재 마케터들의 최우선 과제이자 동시에 가장 큰 도전과제로 부상했다. 2022년 말 ChatGPT가 등장한 이후 생성형 AI는 이메일 마케팅 플랫폼을 포함한 모든 종류의 소프트웨어에 빠르게 도입되고 있다. 많은 벤더들이 제목 작성, 메시지 본문 작성, 이미지 생성까지 지원하는 생성형 AI 기능을 도입하고 있으며, 세분화와 최적의 메시징 및 발송 시간 예측에도 AI와 머신러닝이 활용되고 있다. 특히 AI는 A/B 테스트 자동화, 감정 분석, 전달성 향상 등 다양한 영역에서 혁신을 이끌고 있다. 놀라운 ROI로 입증되는 이메일 마케팅의 효과 리트머스(Litmus)의 2020년 조사에 따르면 이메일 마케팅에 투자한 1달러당 평균 36달러의 수익이 발생하는 것으로 나타났다. 산업별로는 미디어, 출판, 이벤트, 스포츠 분야가 32:1, 소프트웨어와 기술 분야가 36:1, 마케팅과 PR, 광고 에이전시는 42:1, 소매업과 이커머스 업계는 45:1의 투자수익률을 기록했다. 리서치앤마켓(Research and Markets)에 따르면 이메일 마케팅 소프트웨어 시장은 2022년 17억 달러에서 2030년 34억 달러 규모로 연평균 9.4% 성장할 것으로 전망된다. 2023년 마텍 교체 설문조사에 따르면 마케팅 자동화는 24%, 이메일 배포 기술은 16%의 기업이 교체했다고 응답했다. 주목할 만한 점은 이러한 교체의 주된 이유가 더 나은 기능을 활용하기 위해서였다는 점이다. 기존 소프트웨어를 교체한 기업의 43%가 SaaS 소프트웨어의 향상된 기능을 도입 이유로 꼽았으며, 28%는 더 나은 통합 기능을 위해 교체했다고 응답했다. AI 기반 이메일 마케팅의 혁신적 기능들 현재 주요 이메일 마케팅 플랫폼들은 AI를 활용해 리스트 세분화, 개인화, 콘텐츠 생성, 카피라이팅, 최적 발송 시간 예측 등 다양한 기능을 제공한다. 도트디지털(Dotdigital)은 RFM 모델링을 통한 고객 분석, 다음 주문 날짜 예측, 이탈 가능성 예측, 고객 생애 가치 예측 기능을, 오라클(Oracle)은 피로도 분석과 계정 스코어링을 통한 세분화 최적화 기능을, 세일즈포스(Salesforce)는 생성형 콘텐츠 제작 기능을 제공한다. 개인정보 보호 강화와 데이터 과제 세일즈포스의 '커넥티드 커스터머' 보고서에 따르면 이메일(93%)은 전화(88%), 대면(86%), 모바일 앱(76%)을 제치고 기업과 고객 간 가장 중요한 소통 채널로 자리잡았다. 그러나 리트머스의 분석 결과, 브랜드 이메일을 읽는 시간이 2018년 13.4초에서 2021년 10초로 감소했다. 애플의 메일 프라이버시 보호(MPP) 기능과 'Hide My Email' 기능 도입으로 이메일 개방률 측정이 어려워지고 있으며, 이에 대응해 벤더들은 데이터 플랫폼 기능을 강화하고 개방률 외 다른 지표 개발에 주력하고 있다. 이메일 마케팅 플랫폼의 핵심 기능 진화 최신 이메일 마케팅 플랫폼들은 메시지 디자인과 생성, 미리보기, 워크플로우 자동화, 이메일과 SMS 발송, 전달성 관리, 데이터 관리, 분석과 리포팅, 이커머스 기능, 서드파티 통합 등 종합적인 기능을 제공한다. 특히 고객 데이터 플랫폼(CDP) 기능과 AI/ML 기반 기능을 통해 콘텐츠 생성, 최적화, 개인화를 지원하며, 실시간 데이터를 활용한 트리거 기반 자동화도 구현하고 있다. 벤더 시장 동향과 투자 현황 2023년에는 클라비요(Klaviyo)가 9.2억 달러 규모의 기업공개(IPO)를 진행했으며, 메시지기어스(MessageGears)는 6,200만 달러의 성장 자금을, 코디얼(Cordial)은 5,000만 달러의 시리즈 C 투자를 유치했다. 브레보(Brevo, 구 Sendinblue)는 모바일 앱 푸시 제공업체 WonderPush와 CDP Octolis를 인수했으며, 2021년에는 인튜이트가 메일침프를 120억 달러에 인수하는 등 업계의 인수합병도 활발히 이루어지고 있다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다.
