보고서

최신 마케팅 데이터 스택

AI가 주도하는 세상에서 마케팅 담당자가 변화의 주체가 되는 방법

MMDS 2026 report badge
이 최신 보고서는 다음과 같은 마테크 생태계의 진화를 추적합니다.
  • AI는 어디에나 존재하며, 에이전틱 AI는 더 큰 워크플로우 혁신을 약속합니다.
  • 마케팅 데이터 개인정보 보호의 균형이 다시 한번 변화하고 있습니다.
  • 데이터 중력은 계속해서 그 힘을 발휘하며 마테크를 변화시키고 있습니다.
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엔드투엔드 AI의 시작

AI가 마테크 스택에 완전히 융합되면, 다음 단계는 개별 프로세스를 연결하여 자동화된 에이전트가 행동을 취할 수 있도록 하는 것입니다. 다수의 조직은 아래와 같은 에이전틱 미래를 향해 나아가기 위해 데이터와 1세대 AI 도구를 재정비하고 있습니다.
 

  • 향상된 AI 광고 콘텐츠 역량을 최대한 활용하기 위해서는 정밀하게 다듬어진 성과 데이터 분석이 요구될 것입니다.

  • 멀티 모달 AI 모델은 텍스트, 이미지, 비디오, 음성은 물론 게임플레이까지 활용하여 채널과 형식을 초월한 메시지 통합을 실현할 것입니다. 

  • AI 시대에 측정을 위해서는 새로운 데이터 사일로와 공급업체 종속을 피하기 위한 여러 모델이 필요합니다.

AI 에이전트의 시대는 이미 시작되었으며, 기술 자체와 마케팅 담당자 모두 한 걸음씩 진화해 나갈 것입니다.

새로운 관점, 새로운 스택

일반적으로 최신 마케팅 데이터 스택은 공급업체, 그리고 솔루션 공급자가 가치를 형성하는 방식에 중점을 둡니다. 올해 최신 스택은 기업 마케팅 담당자의 목표와 이들이 실제로 수행하는 업무에 초점을 맞추는 방향으로 계속 움직이고 있습니다.

MMDS 2025 report diagram

마케팅 담당자의 관점에서 새로운 기술 생태계가 부상하고 있으며, 그 주요 내용은 다음과 같습니다. 
 

  • 자체 구축(build)과 외부 구매(buy) 사이의 딜레마는 더 이상 존재하지 않습니다. 마케팅 담당자들은 구축한 도구와 구매한 도구를 결합하며 자신만의 방식으로 데이터, AI, 아키텍처에 접근하고 있습니다.

  • 데이터 협업이라는 새로운 카테고리의 등장은 마케팅 담당자가 데이터를 통제하면서 데이터에서 수익을 창출하는 데 점점 더 관심이 커지고 있음을 보여줍니다. 

  • LLM은 이제 강력하고 고유한 사용 사례를 위한 도구로서 스택 내에서 확고한 위치를 차지하고 있습니다.

  • 이 모든 것의 근간이 되는 통합되고 안전한 AI 및 데이터 파운데이션은 중요한 인사이트와 전체 마케팅 생태계에서 협업할 수 있는 역량을 제공합니다. 

이번에 발간된 최신 보고서에서, 진화한 마테크 스택과 그 길을 개척하는 공급업체에 대해 알아보세요.

최신 스택의 기반 데이터 중력

‘데이터 중력’은 엔터프라이즈 데이터를 도구 사일로로 분산된 상태로 관리하기보다 통합 플랫폼으로 모아 관리하려는 현상으로, 마케팅 담당자들은 캠페인 성과를 개선하기 위해 이를 활용합니다. 그 결과 새로운 기회가 창출되고 민첩성이 향상됩니다.
 

  • 구성 가능한 스택을 도입함으로써 마케팅 담당자는 특정 공급업체에 종속되지 않고 민첩성과 통제력을 확보할 수 있습니다. 

  • 특히 빠르게 변화하는 AI 시대에 마케팅 담당자는 요구와 기회의 변화에 ​​따라 적합한 솔루션으로 전환할 수 있어야 합니다. 

  • 엔터프라이즈 데이터가 중앙 집중화됨에 따라 CDP는 참여 플랫폼과 더욱 긴밀하게 연결된 오케스트레이션 계층으로 진화하고 있습니다.

마케팅 담당자는 중앙 집중화된 데이터 파운데이션을 토대로 각 고객을 더 잘 파악하여 향상된 개인화 서비스를 제공하고 더욱 스마트한 의사 결정을 빠르게 내릴 수 있습니다.

개인정보 보호 고객의 정보를 소중하게

개인정보 보호는 또 다른 동력입니다. 많은 데이터를 요구하는 기술이 끊임없이 개발되고 개선되더라도, 개인정보 보호와 개인 데이터 활용 방식에 대한 소비자들의 우려는 사라지지 않을 것입니다. 하지만 이와 관련된 시장의 신호는 아래와 같이 엇갈리고 있습니다.
 

  • 서드 파티 쿠키는 여전히 존재하며, 디지털 지문(핑거프린팅) 기술은 부활을 준비 중입니다.

  • 리전과 국가 및 주(미국의 경우)마다 개인 데이터에 대한 접근 방식이 달라 규제 환경은 혼란스럽습니다.

  • 퍼스트 파티 데이터, 그중에서도 특히 비정형 데이터는 여전히 큰 주목을 받고 있습니다.

강력한 기술을 활용해 탄탄한 관계와 소비자 신뢰를 구축하려면 개인화, 혁신, 그리고 때로는 자제력이 필요합니다.

2026년 최신 마케팅 데이터 스택

마케팅 데이터 스택을 구성하는 14가지 카테고리를 대표하는 선도적 솔루션과 새로운 마테크 동향이 궁금하시다면 지금 바로 보고서 전문을 다운로드하세요.

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방법론

본 연구의 목표는 Snowflake 내에서 상당한 활성 고객 기반이 확보된 기술을 정확히 파악하는 것으로서 Snowflake의 2025 회계연도에 맞춰 2024년 2월 1일부터 2025년 1월 31일까지 12개월 동안 11,100명 이상의 Snowflake 고객에게서 수집한 사용 데이터와 관련 동향을 평가했습니다. 세부 프로세스는 다음과 같습니다.

마케팅 데이터 스택 내 기술 파악

  • 분석 기간 동안 Snowflake 활성 고객의 마케팅 기술 사용 현황을 평가했습니다. 

  • 여기서 활성 고객이란 다음과 같이 정의됩니다.

    • 유효한 종료일이 있는 용량, 온디맨드 또는 셀프서비스 계약을 보유한 고객

    • 지난 1년 동안 Snowflake에서 수익을 창출한 고객

  • 분석 대상 기술은 다음의 기준을 충족했습니다.

    • 각 평가 카테고리에 포함된 기술은 Snowflake Partner Network(SPN)의 활성 구성원이거나, Snowflake와 유사한 계약을 체결했거나, 관련 마켓플레이스 이용 약관에 동의한 Snowflake Marketplace 공급자여야 합니다.

  • 대규모 언어 모델(LLM) 카테고리에 언급된 기업은 Snowflake Cortex AI를 통해 Snowflake AI 데이터 클라우드에서 LLM을 사용하는 공급자이며, Snowflake의 최신 마케팅 데이터 스택 평가 대상이 아닙니다.

  • 마케팅 클라우드 카테고리에 속한 공급업체는 Snowflake 사용량, 업계 내 입지, 고객 마케팅 데이터 스택 등 다양한 요소를 기준으로 평가되었습니다.

Snowflake 소비 유형에 따른 기술 분류

Snowflake가 플랫폼 기능을 지속적으로 강화하고 다양한 애플리케이션 배포 모델을 제공함에 따라 공급업체는 다양한 목적에 맞게 다양한 방식으로 AI 데이터 클라우드와 통합되고 있습니다. 고객 기반의 관점에서 시장 리더십과 채택 수준을 정확하게 평가하기 위해 Snowflake 소비 유형에 따라 특정 지표를 적용했습니다. 분석에서는 다음을 고려하였습니다.

  • 데이터 통합, 변환 및 분석 워크로드에 Snowflake를 사용하는 기술

  • 데이터 협업 솔루션 이외의 제품을 통합하기 위해 Snowflake의 협업 워크로드를 활용하는 기술

  • 본 보고서의 ‘협업’ 카테고리와 관련된 데이터 협업 솔루션을 제공하기 위해 Snowflake의 협업 워크로드를 활용하는 기술

마케팅 도구의 효과를 측정하기 위한 주요 지표 파악

스택의 각 카테고리 내에서 마케팅 도구별 채택 효과를 정확하게 측정하기 위해 파트너 솔루션에서 Snowflake의 기능을 어떻게 활용했는지를 기준으로 하여 구체적인 지표를 분석했습니다. 

  • 데이터 통합, 변환 및 분석 워크로드에 Snowflake를 사용하는 기술에 대한 지표

    • 해당 기술을 사용하는 총 활성 고객 수

    • Snowflake 기술별 총 크레딧 소비량

    • 두 카테고리의 직전 12개월 대비 분석 기간(12개월) 동안의 성장률

  • 데이터 협업 솔루션 이외의 제품을 통합하기 위해 Snowflake의 협업 기능을 활용하는 기술에 대한 지표

    • 해당 기술을 포함하는 총 스테이블 엣지 수. 스테이블 엣지는 데이터 공급자와 데이터 소비자 간의 지속적인 관계를 나타냅니다. 스테이블 엣지는 컴퓨팅 리소스가 소비된 트랜잭션을 20건 이상 생성한 데이터 공유를 의미합니다. 이러한 소비는 3주의 주기가 두 번 연속되는 기간 동안 제품 수익으로 인식되며, 각 기간 동안 최소 20건의 트랜잭션이 발생해야 합니다.

    • 해당 기술이 Snowflake에서 사용하고 있는 데이터 공유로 인해 발생하는 총 크레딧 소비량

    • 두 카테고리의 직전 12개월 대비 분석 기간(12개월) 동안의 성장률

  • 본 보고서의 ‘협업’ 카테고리와 관련된 데이터 협업 솔루션을 제공하기 위해 Snowflake의 협업 워크로드를 활용하는 기술에 대한 지표

    • 해당 기술을 포함하는 총 스테이블 엣지 수

    • 해당 기술이 Snowflake에서 사용하고 있는 데이터 공유로 인해 발생하는 총 크레딧 소비량

    • 공급자와 소비자 간에 설정된 한 개 이상의 스테이블 엣지로 정의된 데이터 협업 기술의 총 고유 소비자 수

성장 수치 분석

2024년 2월 1일 기준 모든 활성 용량 및 셀프서비스 고객 중 이후 1년 동안 Snowflake에서 플러스 수익을 창출한 고객을 포함했습니다. 성장률은 직전 12개월 대비 2024년 2월 1일부터 2025년 1월 31일까지(분석 기간) 12개월 간의 카테고리별 도구 사용량의 증가율을 반영합니다. 이 방법론을 통해 Snowflake 고객들 사이에서 인기를 얻고 있는 기술을 명확하게 파악하고자 했습니다.

Snowflake 기술에 대한 침투 지수 생성

Snowflake와의 상호 작용을 기반으로 기술의 시장 침투와 사용량 깊이를 설명하기 위한 지수를 개발했습니다. 이 계산에서는 다양한 유형의 Snowflake 사용량에 맞춘 가중치 기준을 사용합니다.

  • 데이터 통합, 변환 및 분석 기능에 Snowflake를 사용하는 기술 

    • 너비(40%): 12개월의 분석 기간 동안 Snowflake에서 해당 기술을 사용하는 활성 고객 수

    • 깊이(40%): 12개월의 분석 기간 동안 Snowflake의 기술별 총 크레딧 소비량

    • 너비와 깊이의 성장

      • (10%) 직전 12개월 대비 분석 기간(12개월) 동안 해당 기술을 사용한 총 활성 고객 수의 성장률

      • (10%) 직전 12개월 대비 분석 기간(12개월) 동안 기술별 총 크레딧 소비량의 성장률

  • 데이터 협업 솔루션 이외의 제품을 통합하기 위해 Snowflake의 협업 워크로드를 활용하는 기술

    • 너비(40%): 12개월의 분석 기간 동안 해당 기술에 대한 Snowflake 내 스테이블 엣지 수

    • 깊이(40%): 12개월의 분석 기간 동안 Snowflake의 기술별 총 크레딧 소비량 

    • 너비와 깊이의 성장

      • (10%) 직전 12개월 대비 분석 기간(12개월) 동안 해당 기술에 대한 Snowflake 내 총 스테이블 엣지 수의 성장률

      • (10%) 직전 12개월 대비 분석 기간(12개월) 동안 기술별 소비량의 성장률

  • 본 보고서의 ‘협업’ 카테고리와 관련된 데이터 협업 솔루션을 제공하기 위해 Snowflake의 협업 워크로드를 활용하는 기술

    • 너비(70%) 

      • (40%): 12개월의 분석 기간 동안 해당 기술에 대한 Snowflake 내 스테이블 엣지 수

      • (30%): 공급업체가 제공하는 기술을 통해 통합된 소비자 수

    • 깊이(30%): 12개월의 분석 기간 동안 Snowflake의 기술별 총 크레딧 소비량 

  • 이 지수를 통해 Snowflake 생태계 내에서의 시장 도달 범위와 기술 사용 강도를 종합적으로 파악할 수 있습니다.

마케팅 기술을 1부터 N까지 순위를 매기거나 선별할 수 있으며, 낮은 숫자(순위)일수록 선호도가 높습니다. 그리고 두 그룹의 전체 기술 목록을 결합하여 해당 순위를 0~100점으로 정규화합니다. (점수가 100점이면 해당 기술이 모든 지표에 걸쳐 1위임을 의미합니다.)

  • 선도 기업은 각 카테고리에서 지수 값이 가장 높은 상위 기술을 제공한 기업을 의미합니다. 다음 기준을 충족하는 공급업체를 선도 기업으로 선정했습니다.

    • 협업 카테고리를 제외한 모든 카테고리

      • 해당 카테고리에서 상위 3위 안에 랭크됨

      • 또는 기술 지수가 해당 카테고리의 상위 3개 공급업체 평균 지수의 87% 이내임

    • 협업 카테고리

      • 해당 카테고리에서 상위 3위 안에 랭크됨

      • 또는 기술 지수가 해당 카테고리의 상위 3개 공급업체 평균 지수의 94% 이내임

  • 주목할 만한 기업은 시장에서의 강력한 입지뿐 아니라 최근에 시장에서 보인 강력한 성장세, Snowflake를 사용하는 혁신적인 기술이나 접근 방식, 최근 선보인 강력한 고객 기능 등과 같은 다양한 요인을 고려하여 선정되었습니다.