2026년 마테크 스택: AI, 데이터 중력, 개인정보 보호가 이끄는 진화

Slalom과 함께하는 최신 마케팅 데이터 스택 인사이트

지난 1년 동안 서로 맞물린 세 가지 요인이 마케팅에 크게 변화를 일으켰습니다. 바로 AI, 데이터 중력, 그리고 개인정보 보호입니다. 최신 마케팅 데이터 스택 보고서는 이러한 요인들이 기술 변화, 시장 환경, 소비자 기대, 그리고 마케터의 요구에 따라 어떻게 계속 진화하는지를 다루고 있습니다. 또한, 데이터와 AI의 잠재력을 최대한 활용하도록 돕는 믿음직한 서비스 파트너 Slalom 리더를 포함한 업계 전문가들의 인사이트가 담겨 있습니다. 이 페이지에서는 스택 기술의 최신 트렌드와 더불어 이러한 진화의 중요성, 그리고 마케터와 광고주가 이에 어떻게 대응해야 하는지를 더 깊이 살펴봅니다.

AI가 주도하는 가속화

AI, 데이터 중력, 개인정보 보호라는 세 가지 요인은 마케팅 전반의 여러 도구와 기술에 막대한 영향을 미쳤습니다. 그렇다면 2025년, 해당 산업에 가장 큰 영향을 미친 단일 애드테크 또는 마테크 혁신은 무엇이었을까요? 이 질문에 대해 Slalom의 디지털 전략 이사 Heather Roth는 “마케팅 도구 전반에 적용된 소비자 수준의 AI 활용”이라고 답하며 다음과 같이 덧붙였습니다. “단순히 생성형 AI를 통한 콘텐츠 제작이 아니라, 여정을 개인화하고 행동을 예측하며 의사 결정 과정을 자동화하는 ‘에이전틱’한 내장형 지능입니다. 기대의 초점이 ‘인사이트’에서 ‘행동’으로 전환되면서, 데이터가 실시간으로 활용되는 방식이 새롭게 정의되었습니다.”

AI의 광범위한 도입은 매우 큰 변화를 일으켰습니다. AI/ML 기술은 이제 스택의 모든 계층에 통합되었으며, 최신 마케팅 데이터 스택에는 LLM을 위한 전용 카테고리까지 새로 추가되었습니다. 마케팅 데이터와 AI의 핵심은 새롭게 추가된 LLM 계층과 긴밀히 통합되어 여러 마케팅 기능을 지원하며, 기업들은 LLM을 마케팅에 활용할 새로운 방식을 적극적으로 시도하고 있습니다. 이는 이제 챗봇이나 고객 서비스의 범위를 훨씬 넘어섰으며, 활용 사례 또한 점점 확대되고 있습니다. 고객 프로필의 누락된 데이터를 보완하거나, 다단계 캠페인을 실행하는 자율 에이전트의 초기 버전을 구현하는 등 폭넓게 사용되고 있습니다.

하지만, 마케터들이 고급 LLM 활용 사례를 발전시켜 왔음에도, 여전히 여러 과제가 남아 있습니다. 대부분의 LLM이 여전히 전문적이라기보다는 범용형에 가깝기 때문에, 마케터들이 이를 진정한 전략적 파트너로 삼아 협업할 수 있는 단계에는 아직 도달하지 못했습니다. LLM 공급업체가 늘어나고 모델이 계속 발전함에 따라, 개발자들은 여러 공급업체의 온보딩, 사일로화된 지원 체계, 복잡한 통합 문제까지 고려해야 하기에, AI 스택을 유기적으로 연결하는 일은 결코 쉽지 않습니다. 여기에 데이터와 모델의 보안, 거버넌스, 옵저버빌리티가 따로 관리되는 복잡성까지 더해지면, AI를 신뢰성 있게 배포하는 데 필요한 투명성을 확보하기가 매우 어려워집니다.

이를 해결하기 위해 기업들은 데이터를 모델로 옮기는 대신, 모델을 데이터가 있는 곳으로 이동하는 방식을 채택하고 있습니다. 이러한 접근은 고객 데이터를 보호하고, 브랜드 자산을 외부 모델 학습에 사용하지 않으며, AI 출력의 편향을 통제함으로써 신뢰 기반을 다지는 데 도움이 됩니다. 기업 데이터에 적용되는 규칙을 AI 학습에도 동일하게 확장하는 통합 데이터 기반 구축은 단순한 실험과 근본적 변화를 구분하는 데 중요합니다.

아직 완전히 실현되지 않은 AI의 거대한 잠재력 중 하나는 바로 ‘진정한 자율형 AI 에이전트’입니다. 올해 들어 큰 화제를 모았지만, ‘에이전틱 AI’는 아직 마케팅 캠페인을 직접 설계하고 여러 작업을 동시에 처리할 정도로 성숙하지는 않았습니다. 그 시점이 오면, AI 에이전트는 스스로 워크플로우를 설계해 업무를 수행하고, 문제를 해결하며, 확률적 방식으로 작업을 수행할 수 있습니다. 그때까지 기업은 AI 에이전트에게 반복 가능하고 단순한 작업을 맡기며, 명확한 가이드라인을 설정해 신뢰와 투명성을 구축하며 점진적으로 활용할 수 있습니다.

그렇다면 마케터들은 새로운 AI 기술을 적극적으로 도입해야 할까요, 아니면 기존 스택 공급업체가 이를 갖출 때까지 기다려야 할까요? Roth는 “위험은 공급업체에 맡기되, 어느 시점에 직접 주도해야 할지 파악하는 것이 중요하다”고 말합니다. “플랫폼에 내장된 AI는 빠르게 성숙하고 있지만, 스마트한 조직들은 미디어 믹스 모델링, 지능형 차선 행동 추천, 개인화 모델 등 차별화가 중요한 영역에서 맞춤형 AI 모델을 시범적으로 운영하고 있습니다. AI의 성공은 균형에 달려 있습니다.”라고 Roth는 덧붙입니다.

Slalom의 마케팅·광고·고객 경험 총괄 매니징 디렉터 Logan Patterson은 “조직이 스택을 업그레이드하고 최적화할 방안을 고민할 때, 마테크 현대화를 단순한 기술 프로젝트가 아닌 ‘사람 중심의 변화 프로젝트’로 접근하는 것이 중요하다”고 말합니다.

“마케팅, 비즈니스 및 기술 팀이 교육을 통해 동기부여를 받으며, 현재의 업무 방식이 더 효율적으로, 새로운 방식으로 진화한다는 점을 이해하지 못한다면, 아무리 정교한 스택이라도 결국 실패할 것입니다.”라고 Patterson은 강조했습니다. “AI를 통해 수동적 업무를 자동화하고 워크플로우를 가속화함으로써, 사람들은 ‘해야만 하는 일’이 아니라 ‘하고 싶었던 일’을 할 수 있게 됩니다. 이것은 곧 인간의 창의성과 기술, AI가 결합할 때 일어나는 ‘인간 창의성의 르네상스’를 의미합니다. 리더들은 새로운 기술 도입보다, 구성원의 역량 강화와 조직 문화에 더욱 집중적으로 투자해야 합니다.”

데이터 중력의 영향력

AI는 데이터 중력의 영향을 더욱 증폭시키고 있습니다. 즉, 모든 엔터프라이즈 데이터를 하나의 플랫폼으로 통합하고, 데이터를 이동시키는 대신 작업을 데이터가 있는 곳으로 옮기려는 경향이 강해지고 있습니다. 오늘날 기업이 방대한 규모의 데이터를 축적함에 따라, 해당 데이터를 애플리케이션 간에 이동하는 일은 더욱 위험하고 비용이 많이 듭니다. 또한, 기업은 데이터 사일로를 제거하고 ‘단일 진실 공급원(Single Source of Truth)’을 확보할 필요가 있습니다. 이를 통해 조직 전반에서 점점 더 활용되고 있는 AI 모델에 오직 올바른 데이터만이 반영되도록 보장해야 합니다. 즉, 도구와 애플리케이션, 나아가 AI 모델까지도 데이터가 있는 곳으로 옮겨져야 합니다.

이러한 변화는 여러 마테크 카테고리에 영향을 미쳤지만, 특히 고객 데이터 플랫폼(CDP)에 큰 변화를 가져왔습니다. CDP는 본래 마케팅 캠페인과 프로그램을 위한 데이터를 통합하려는 목적으로 만들어졌으나, 지금은 마케터에게 제공하는 가치가 새롭게 변하고 있습니다. 일부 CDP는 인수합병을 통해 더 큰 플랫폼 제품에 통합되고 있으며, 그밖의 CDP들은 발전을 거듭하며 고객 참여 영역으로 확장되고 있습니다. Slalom의 마테크 및 디지털 전략 수석 컨설턴트 Jennifer Fleck은 “조직은 CDP 시장 통합에 대해 전략적으로 신중하게 접근해야 한다”고 조언합니다. “통합은 시장의 성숙을 나타내는 신호입니다. 그리고 이전의 모든 마테크 트렌드와 마찬가지로, 전략을 중심으로 고객의 요구를 충족하며 시장을 선도하는 기업에게 통합은 기회가 됩니다. 그러나 명확한 목표 없이 새롭고 화려한 도구와 유명 브랜드만 쫓는 기업에게는 겉보기에는 좋아 보여도 실제로는 큰 위험이 될 수 있습니다.”라고 Fleck은 덧붙입니다.

개인정보 보호의 우선순위

한편, 개인정보 보호에 대한 우려는 여전히 사라지지 않고 있습니다. 소비자 데이터를 보호하기 위한 새로운 법률과 규제가 시행되고 있지만, 데이터 개인정보 보호에 대한 소비자들의 우려는 계속해서 커지고 있습니다. Pew Research Center의 통계 결과는 그리 낙관적이지 않습니다. 미국인의 77%는 소셜 미디어 경영진이 자신의 데이터를 안전하게 보호할 것이라고 믿지 않으며, 70%는 AI 기업의 개인정보 보호를 신뢰하지 않습니다.

소비자의 불신이 커지고, 규제 완화가 진행되며, 데이터 수집과 수익화 기술이 발전하면서, 마케터와 광고주들은 개인정보 보호 트렌드가 어디로 향하는지 점점 예측하기 어려워지고 있습니다. 그러나 한 가지 사실만은 분명합니다. 개인정보 보호를 우선시하는 것은 신뢰를 구축하고 고객을 보호하는 데 필수적이며, 동시에 기업에 경쟁 우위를 제공합니다. Roth는 “동의와 투명성, 책임성 있는 AI는 단순한 체크리스트가 아니라 경쟁 차별화 요소입니다.”라고 말하며, “조직은 활성화, AI, 개인화의 모든 계층에 개인정보 보호와 거버넌스를 포함해야 합니다.”라고 덧붙였습니다.

Google의 서드 파티 쿠키 정책 변화처럼 불확실하고 끊임없이 변하는 환경 속에서, 이러한 과제는 버겁게 느껴질 수 있습니다. 개인정보 보호를 이유로 수년간 서드 파티 쿠키에 대해 강경한 입장을 유지해 온 Google은 2025년 4월 쿠키를 완전히 폐지하지 않겠다고 발표했습니다. 그러나 Slalom의 마케팅 및 광고 전략 선임 이사 Nick Miller는 “이러한 소식이 기업의 개인정보 보호 전략 방향에 영향을 미쳐서는 안 된다”고 말합니다.

“요약하자면, 저희 고객이나 저희의 제안에는 아무런 변화가 없습니다. 서드 파티 쿠키가 일시적으로 유지된다 하더라도, 이는 기업에 일시적인 안도감을 줄 수는 있으나, 개인정보 보호 중심 전략으로의 전환을 늦출 이유는 되지 않습니다.”라고 Miller는 덧붙였습니다. “저희는 이를 퍼스트 파티 데이터, 지속 가능한 ID 솔루션, 그리고 동의 기반 개인화에 집중하고, 서드 파티 신호에 대한 의존도를 재검토할 계기로 보고 있습니다. 물론 광고주는 여전히 리타겟팅, 잠재 고객 확장, 사이트 간 측정 등이 가능하겠지만, 장기적인 대비 없이 현재에만 안주한다면 그 대가는 클 것입니다. 규제 압력과 플랫폼 변화가 앞으로도 생태계를 계속 바꿔 나갈 것이므로, 미래에 대한 대비는 여전히 필수적입니다.”

마케터는 개인정보 보호에 대한 불확실성에 대비할 수 있는 전략과 실행 체계를 마련하고, 책임 있고 투명한 데이터 관리를 통해 신뢰를 기반으로 고객 관계를 구축해야 합니다.