에이전틱 AI를 통한 실험 최적화 및 비즈니스 성장

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효과적인 팀 테스트 전략의 우선순위 설정

전략적 성장 목표와 가설의 긴밀한 연계

AI로 기존 테스트 방법론의 한계 극복

실험 라이프사이클 확장 및 운영 체계화

AI 에이전트 기반의 실험 인프라 구축

한층 스마트한 실험의 시대

실험 프로그램 확장 시 기업이 직면하는 과제와 해결 방안

시장을 앞서가는 브랜드들은 단순히 더 많은 테스트를 실행하는 것에 만족하지 않습니다. AI 에이전트를 조율하여 의사결정을 가속화하고 ROI를 명확하게 입증합니다.

이제 경험 최적화는 브랜드의 핵심 경쟁력이 되었으며, 제품, 성장, 실험 목표 및 KPI에 대한 경영진의 기대치도 높아졌습니다. 팀은 더 신속하게 움직이고, 더 일찍 성과를 증명하며, 테스트 결과를 매출과 비즈니스 성장으로 직접 연결해야 합니다.

데이터 복잡성이 심화되고 AI가 의사결정 방식을 재편하고 있는 만큼, 기존의 접근 방식은 더 이상 유효하지 않습니다. 지금이 바로 AI 기반의 인텔리전스, 자동화, 생산성을 실험 기획에서 실행, 확장 등 전 과정에 통합해야 할 중요한 시점입니다.

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성공적인 실험을 위해서는 더 나은 툴을 도입하는 것을 넘어, 상황을 이해하고, 스스로 적응하며, 팀에 방향을 제시할 수 있는 내장형 인텔리전스가 필요합니다. 에이전틱 AI와 생성형 AI는 이 새로운 수준의 추론 능력을 뒷받침하는 핵심 기술입니다. 이를 통해 무엇이 효과적이고 그렇지 않은지에 대한 맥락적 인사이트를 제공하는 자율 시스템을 실현할 수 있습니다. 또한 새로운 테스트 아이디어를 생성하고, 결과를 해석하며, 사람이 개입하는 워크플로를 통해 적응형 실험을 수행할 수 있습니다. 이는 단편적인 A/B 테스트를 넘어, 비즈니스 전반에서 고객 상호작용 데이터를 상시 학습하고 더 스마트한 최적화를 조율하는 실험 생태계로의 거대한 전환을 의미합니다.

본 가이드에서는 새로운 성장의 시대에서 기업이 실험을 확장할 때 마주하는 5가지 핵심 과제를 살펴봅니다. 팀이 테스트 우선순위를 정하고 이를 비즈니스 목표와 연계하는 방식부터, 대규모 적응형 실험을 운영에 체계화하는 방법까지 다룹니다. 각 섹션에서는 에이전틱 AI와 생성형 AI를 활용하여 실험을 더 스마트하고 빠르게 수행하고, 비즈니스에 가장 중요한 성과와 더욱 긴밀하게 연계할 수 있는 방법에 대한 실용적인 인사이트를 제공합니다.

과제 1

효과적인 팀 테스트 전략의 우선순위 설정 방법 파악

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많은 기업이 더 나은 경험을 만들기 위해 수많은 테스트를 실행하며 아낌없이 투자하고 있습니다. 그러나 의미 있는 성과를 도출하기는 쉽지 않습니다. 데이터는 여러 시스템과 스프레드시트에 흩어져 있고, 핵심 인사이트는 공유되지 않고 팀 내부에 머물러 있기 때문입니다. 각 사업 부서가 실험을 확장하면서 데이터의 양은 급증했지만, 실질적인 인사이트와 검증된 성과를 도출하기까지 너무 오랜 시간이 걸립니다. 콘텐츠, 오퍼, 참여 지표를 테스트하는 팀들은 어떤 항목을 어디서 테스트했는지, 누가 담당했는지, 과거 실험에서 얻은 핵심 교훈이 무엇인지 파악하는 데 지나치게 많은 시간을 소비하고 있는 것입니다.

실험에 많은 시간이 소요되고 체계가 부족하면 테스트의 흐름과 효과는 정체되고 맙니다. 과거 실험의 세부 내용과 교훈을 한눈에 파악하기 어려운 상황에서는 반복적으로 같은 시행착오를 겪고, 중복 작업을 피하지 못하며, 테스트 전략의 우선순위나 다음 행동 방향을 결정하는 데 어려움이 따릅니다. 데이터는 넘쳐나지만 전략 방향과 ROI에 대한 인사이트는 여전히 부족한 것이 현실입니다.

전략 맵

성장 마케팅 전문가인 Elena Verna의 성장 레버 및 모션에서 영감을 받아 실험 전문 기업인 Speero에서 제작했습니다.

성장 모션

성장 레버

제품 주도

마케팅 주도

영업 주도

관심

진행률 또는 이탈률(%)

예: 가격 페이지 조회 또는 장바구니 이탈

랜딩 페이지 참여도

문의 세션 비율(%)

획득

신규 방문자 전환율 또는 가입률(%)

전환당 비용(세그먼트별)

영업 또는 마케팅 적격 리드 비율(%)

수익화

AOV 또는 거래당 수량을 반영한 방문자당 매출액

(무료에서 유료 전환율)

고객 획득 비용(세그먼트별)

리드의 고객 전환율(%)

고객 유지

활성 사용자 비율(%)

신규 고객 vs. 재방문 고객 비율

기존 고객 전환율(세그먼트별)

고객 갱신율 또는 이탈률

실험을 제품, 마케팅, 영업 전반에 걸친 측정 가능한 성장 모션과 연결함으로써, 브랜드는 여러 성장 레버에서 테스트 전략의 우선순위를 조정하여 비즈니스 성과를 이끌 수 있습니다.

출처: Speero 및 Elena Verna

데이터와 실험이 보편화되면서 제품 및 성장 팀은 대규모 테스트 데이터를 분석하기 위해 AI 도입을 적극 추진하고 있습니다. 특히 AI는 과거의 수많은 실험과 결과가 축적된 방대한 지식 기반을 바탕으로, 비즈니스 성과 개선에 무엇이 효과적이고 그렇지 않은지를 명확히 찾아냅니다.

다음 4단계를 통해 AI 주도 실험의 견고한 기반을 마련할 수 있습니다.

1. 실험 데이터 중앙화

과거와 현재, 그리고 미래에 계획된 모든 테스트를 하나의 공유 실험 인벤토리와 워크스페이스로 통합하세요. 담당자, 오디언스, KPI, 제품 영역별로 실험을 체계화하고 태그를 지정하는 것이 중요합니다. 이러한 색인화를 통해 비즈니스 전반에서 수행된 모든 실험을 손쉽게 검색하고 공유할 수 있습니다. 이미 테스트한 항목, 성공한 테스트, 이를 통해 얻은 인사이트까지 한눈에 파악하여 실험 전략의 우선순위를 효과적으로 설정할 수 있습니다.

2. AI를 통한 실험 인사이트 발굴

생성형 AI와 에이전틱AI의 발전으로 전환율 향상 및 매출 증대를 견인하는 데이터를 빠르게 파악하며 가치 실현 시간을 단축할 수 있게 되었습니다. 과거에는 팀이 데이터를 수동으로 일일이 검토해야 했으며, 정교한 분석을 위해 전문 데이터 과학자나 통계 전문가를 투입해야 했습니다. 성장, 제품, 마케팅 팀이 오디언스, 콘텐츠, 성공을 이끄는 사용자 행동 패턴을 기반으로, 특정 실험안이 왜 최상의 효과를 냈는지 파악할 수 있는방법은 이것뿐이었습니다. 하지만 이제는 그런 번거로움 없이 핵심 인사이트를 신속하게 얻을 수 있습니다.

실험 결과와 AI 기반 최적화 추천을 보여주는 Adobe Journey Optimizer Experimentation Accelerator 대시보드

Adobe Journey Optimizer Experimentation Accelerator는 통계 모델과 생성형 AI 모델을 활용해 실험 내에서 어떤 요소가 효과적인지 보여주는 AI 실험 인사이트를 제공합니다. 실험이 통계적 유의성에 도달하면 핵심 지표에 미치는 영향을 즉시 확인할 수 있습니다.

3. 테스트 데이터와 고객 여정 분석 연계

실험 분석과 피드백 루프를 효과적으로 운영하려면 브랜드 콘텐츠, 제품 페이지, 모바일 앱 참여, 각 고객 접점에 걸친 옴니채널 행동 등을폭넓게 이해해야 합니다. 이제 브랜드는 전반적인 고객 여정의 다양한 채널과 각 단계에서 진행 중인 실험과 직접적으로 연결된 속성별 전환, 이탈 지점, 행동 변화를 손쉽게 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 실험 팀, 성장 팀, 제품 팀은 Adobe Customer Journey Analytics와 같은 솔루션을 활용해 Adobe Journey Optimizer Experimentation Accelerator 내에서 테스트 측정을 위한 성공 지표를 설정하고 심층 분석을 수행할 수 있습니다.

4. 체계적인 선순환으로 실험 품질 향상

AI 주도 실험의 효율성과 정확성을 높이려면 각 테스트를 일회성 활동이 아닌 지속적인 학습 시스템으로 접근해야 합니다. 실험 솔루션이 가설을 명확하게 정의하고 태그를 지정하며 추적할 수 있어야 AI 추론과 인사이트 검증이 원활하게 이루어집니다. 이를 통해 각 테스트 결과가 다음 가설로 이어지는 지속적인 성장 루프가 만들어지고, 향후 테스트 아이디어의 품질과 속도를 모두 높일 수 있습니다.

에이전틱 AI와 생성형 AI를 활용하면 실험은 더 이상 개별 성과를 수동으로 찾아 헤매는 과정이 아닙니다. 과거와 현재의 모든 실험에서 지속적으로 인사이트를 도출하는 AI 에이전트와 연결된 통합 시스템으로 거듭나게 됩니다. 이를 통해 기존에는 발견하기 어려웠던 인과 패턴과 고객 여정 전반의 상호 영향을 명확히 파악할 수 있습니다. Adobe 솔루션과 같은 기술이 이끄는 이 스마트한 실험의 시대에서는 인사이트를 다음 행동으로 연결하여 의사결정을 가속화하고, 분산된 테스트 데이터를 스스로 학습하는 지속 가능한 성장 엔진으로 전환시킵니다.

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과제 2

전략적 성장 목표와 가설의 긴밀한 연계

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성장 및 실험 팀은 비즈니스 성과 창출에 대한 끊임없는 압박을 받고 있습니다. 그러나 기업의 방향성과 일치하면서 비즈니스를 실질적으로 성장시킬 수 있는 새로운 가설을 찾기란 쉽지 않습니다. 많은 실험 프로그램이 매출 증대, 고객 유지, 크로스채널 참여와 같은 광범위한 비즈니스 목표와 동떨어진 단편적이고 개별적인 아이디어에 의존하고 있습니다.

실험을 아무리 많이 해도 특정 변형이 왜 효과적이었는지, 혹은 그 과정에서 얻은 교훈을 다음 테스트에 어떻게 적용해야 하는지 답해줄 수 있는 맥락적 인텔리전스가 부족한 경우가 많습니다. 고객 여정, 캠페인, 오디언스를 아우르는 통합적 시각이 확보되지 않으면 실험 결과를 비즈니스 전략과 연결하는 핵심 인사이트를 놓치게 됩니다.

Adobe의 제품 및 성장 팀 연구에 따르면 AI 기반 실험 및 분석 워크플로를 활용하는 기업은 실험 1건당 연평균 반복 매출(ARR) 효과를 200% 이상 높일 수 있습니다. 에이전틱 AI와 생성형 AI를 활용해 새로운 테스트 아이디어를 발굴함으로써, 브랜드는 실험을 통해 가장 높은 ROI를 신속하게 파악하고, 이를 바탕으로 전환율과 매출 성장을 전략적으로 견인할 수 있습니다.

기존 실험 프로세스:

엔드 투 엔드 실험은 많은 자원이 소요되고, 성과가 일정하지 않으며, 수 주에서 수 개월이 걸릴 정도로 진행이 느립니다.

기존 실험 프로세스는 아이디어 도출부터 실행까지 수일에서 수개월이 소요되며, 각 단계마다 다양한 어려움이 존재합니다.

AI 주도 실험 프로세스:

AI 주도 실험을 통해 새로운 영감을 얻고 비즈니스 성장을 한층 더 가속화할 수 있습니다.

아이디어 도출부터 실행까지의 지속적인 성장 루프를 형성하는 AI 주도 실험 프로세스의 4단계와 각 단계별 이점

AI 주도 실험을 통해 효과적인 테스트 전략을 수립하는 방법은 다음과 같습니다.

1. 비즈니스 성과를 최우선으로 실험 설계

평균 주문 금액, 전환율 향상, 이탈률 감소 등 명확하게 합의된 비즈니스 목표를 중심으로 실험 및 향후 진행할 테스트 백로그를 구성하는 것부터 시작하세요. 팀은 모든 테스트를 측정 가능한 KPI 및 성과 지표에 연계하고, 각 AI 실험에서 도출된 인사이트 또는 생성된 테스트 아이디어가 매출, 고객 유지율, 참여 지표에 직접적으로 기여하도록 해야 합니다. Adobe Journey Optimizer Experimentation Accelerator는 실험 팀이 이러한 방식으로 테스트를 설정하고 운행할 수 있도록 설계되었습니다.

2. 기존 테스트 데이터로 혁신 가속화

민첩한 의사결정을 위한 AI 활용이 본격화되는 가운데, 실험 데이터 분석을 통한 실질적인 성장 기회 발굴은높은 ROI 창출의 핵심 전략으로 부각되고 있습니다 AI 에이전트는 과거 및 실시간 실험 데이터를 모두 분석하여 특정 테스트 행동과의 연관성을 파악하고, 아직 실험하지 않은 특정 콘텐츠나 오디언스 세그먼트를 기반으로 학습 가능성이 높은 영역을 도출합니다. 또한 예상 전환율과 매출 향상 수치도 제공합니다.

3. 통합 분석으로 인과 관계의 영향 파악

실험 문화가 자리를 잡고 성숙해지면 조직은 개별 채널 중심의 테스트에서 벗어나 전사적인 비즈니스 성과를 견인하는 연결된 경험으로 관점을 확장해야 합니다. 채널과 여정 전반의 변화가 미치는 인과적 영향을 파악하기 위해, 온라인과 오프라인을 포함한 모든 데이터 소스를 통합 분석 소스로 결합하는 방식이 주목받는 이유입니다. 이를 활용하면 이메일이나 웹 등 특정 영역에서의 경험 개선이 하위 단계의 전환율이나 고객 유지율에 어떤 영향을 미치는지 파악할 수 있습니다.

4. 학습 사이클 자동화를 통한 지속적인 혁신

완료된 모든 실험은 공유 지식 기반에 축적되어야 합니다. 이를 통해 AI는 가설을 정교화하고, 새로운 기회를 포착하며, 다음 실험 단계를 추천할 수 있습니다. 이러한 지속적인 피드백 루프는 실험을 단순한 일회성 활동이 아닌, 비즈니스 우선순위와 최적화 목표에 맞춰 역동적으로 진화하는 적응형 전략으로 전환시킵니다.

앞으로의 실험 환경은 AI가 주도할 것이며, 이는 분산된 인사이트를 통합하여 비즈니스 성장을 가속화하는 핵심 동력이 될 것입니다. 학습 결과를 통합하고, 인과적 영향을 파악하며, 기회 발견과 분석을 자동화함으로써 기업은 모든 테스트를 한층 더 스마트한 의사결정의 토대로 삼을 수 있습니다.

과제 3

팀 전반으로 실험 라이프사이클 확장 및 운영화

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실험 프로그램이 확장되면 데이터 수집 및 분석에서 설계, 배포, 인사이트 공유에 이르기까지 전 과정의 상호 의존성도 함께 증가합니다. 공유된 가시성이나 체계적인 워크플로가 없다면 팀 간 마찰이 심해지며, 이로 인해 테스트 주기가 늦어지고, 학습 결과는 일관성을 잃고, 중복된 작업이 발생합니다. 실험을 확장하려면 새로운 툴과 기술 도입만으로는 부족합니다. 아이디어가 가설에서 인사이트로, 인사이트에서 실행으로 이어지는 흐름을 원활하게 만들 수 있는 전사적인 지지와 협업이 필수입니다.

진정한 확장은 실험이 단일 팀의 영역을 넘어 다각적인 협업 체계로 운영되고 전사적으로 내재화되어 비즈니스 핵심 경쟁력으로 자리 잡을 때 실현됩니다. 이를 위해 이해관계자들이 공통 목표를 향해 한 방향을 바라보고, 투명한 워크플로를 구축하고, 공유된 인사이트를 바탕으로 실무자들의 실행 역량을 강화해야 합니다. 아울러 아이디어 도출부터 측정 가능한 성과에 이르기까지 테스트의 전체 라이프사이클을 한눈에 파악할 수 있어야 합니다. 그래야 더욱 효과적인 협업이 가능해지고 학습 결과가 비즈니스 가치로 전환되는 속도도 빨라집니다.

선도적인 조직들은 다음과 같은 방법으로 부서 간 사일로를 허물어 학습을 가속화하고 실험 프로그램을 확장합니다.

공유 가시성 확보 및 체계적인 계획 수립

실험 프로그램이 확장될수록 프로젝트 관리는 테스트 데이터의 중앙화만큼이나 중요해집니다Adobe Workfront와 같은 계획 수립 시스템은 전반적인 운영에 원활하게 통합되어 팀 요청을 관리하고, 아이디어 백로그를 정리합니다. 또한 마케팅, 제품, 분석 부서 전반에 걸쳐 담당자를 지정할 수 있도록 합니다. 이러한 워크플로를 중앙화하면 접수 및 승인부터 실행, 보고에 이르기까지 모든 테스트가 명확한 라이프사이클을 거치게 되며, 실험 관리자는 조직 전반을 아우르는 가시성을 확보할 수 있습니다.

실험 분석 및 경영진 보고서 자동화

AI는 실험 결과를 즉각 요약하고, 인과적 영향 요인을 파악하며, 이해관계자 보고에 바로 활용할 수 있는 보고서를 생성합니다. 슬라이드나 스프레드시트를 일일이 작성하는 대신, 팀은 왜 그러한 결과가 발생했는지, 누구에게 영향을 미쳤는지, 어떻게 더 광범위한 비즈니스 목표 및 KPI와 연결되는지를 명확하게 설명하는 보고서를 받아볼 수 있습니다. 이를 통해 분석을 적극적인 성장 동력으로 전환하게 됩니다.

생성형 AI와 에이전틱 AI는 팀의 협업 및 업무 방식을 근본적으로 재정의하고 있습니다. AI 투자 가치는 막연한 기대에 그치지 않습니다. 이미 많은 기업이 측정 가능한 실질적인 성과를 거두고 있습니다. Adobe 연구에 따르면 다음과 같습니다.

53%

생성형 AI 도입 효과로 '팀의 생산성 및 업무 효율성 향상'을 손꼽은 고위 경영진 비율

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생성형 AI 도입 효과로 '아이디어 도출 및 콘텐츠 제작 속도 가속화'를 손꼽은 고위 경영진 비율

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아래 그림에서 확인할 수 있는 생산성 향상 효과는 실험 프로그램에도 직접적으로 이어집니다. AI가 주도하는 조정을 통해 테스트 주기가 단축되고, 팀은 프로세스 관리 시간을 줄여 실질적인 성과 창출에 더 집중할 수 있습니다.

지난 1년간 생성형 AI를 통해 얻은 이점에 대한 고위 경영진의 평가

수일에서 수개월이 소요되는 기존 실험 프로세스의 4단계와 각 단계에서 직면하는 문제점을 보여주는 이미지

협업 및 지식 공유 체계 구축

성숙한 실험 프로그램을 갖춘 기업은 각 부서의 의사결정권자들이 전사적 차원에서 업무를 조율하는 소통의 장을 마련하는데 — 격주 또는 월별로 개최하는 부서 간 회의를 예로 들 수 있습니다. 이러한 기회를 통해 진행 중인 실험을 함께 검토하고, 주요 성과와 인사이트를 공유하며, 향후 추진할 우선순위에 대한 합의를 이끕니다. 정기적인 대화는 조직 내 지식을 축적하고, 책임 의식을 높이며, 실험이 더 광범위한 비즈니스 목표와 연결되도록 만듭니다.

고객 여정을 중심으로 실험의 방향 정의

실험이 광범위한 고객 유치나 단일 채널 전술에만 집중될 경우에는 장기적인 충성도와 유지율에 결정적인 영향을 미치는 고객 상호작용의 중요한 순간을 놓칠 수 있습니다. 이를 해결하는 방법 중 하나로, 팀은 테스트 설정 과정에서 모든 신규 실험에서 제외되는 무작위 전용 사용자 세그먼트인 글로벌 홀드아웃을 구성할 수 있습니다. 이를 통해 시간 경과에 따른 모든 캠페인과 여정 실험의 실질적인 증분 효과를 측정하는 일관된 대조 그룹을 확보하게 됩니다. 정밀한 테스트와 여정 중심 프레임워크의 결합은 단순한 전환율이나 트래픽 증가를 넘어, 성장을 이끄는 요인과 지속 가능한 고객 가치를 명확히 규명해 줍니다.

실험의 규모 확대는 단순히 더 많은 테스트를 실행하는 것이 아닙니다. 지속적인 학습과 운영을 가능하게 하는 인프라, 협업 체계, 조직 문화를 구축하는 일입니다. 팀들이 가시성을 공유하고, 분석을 자동화하며, 전체 고객 여정에서 협업할 때 실험은 조직 전반에 걸쳐 인사이트를 실행으로 연결하는 통합 성장 엔진이 됩니다.

과제 5

멀티 에이전트 상호운용성을 갖춘 에이전틱 AI 실험 인프라 구축

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많은 기업이 단편적인 테스트에서 벗어나, 고객 여정 전반에서 다양한 변형안을 시도하며 상시 가동되는 AI 안내형 최적화 체계를 구축하기 위해 전력을 다하고 있습니다. 그러나 기업 대부분의 기반 시스템은 에이전트 간 워크플로, 적응형 실험, 다단계 오케스트레이션으로 대표되는 에이전틱 시대를 위해 설계되지 않았습니다. 실험의 패러다임은 정적인 규칙 및 단일 채널의 A/B 테스트를 넘어 빠르게 진화하고 있습니다. 맥락 공유, 통합 데이터 접근, 크로스채널 조율, 에이전트 간 소통과 실행을 위한 표준화된 방식이 미래 실험의 핵심 요소가 됩니다.

이러한 변화는 브랜드가 단일 제어 평면 역할을 하는 통합 플랫폼을 통해 AI 에이전트를 구성하고, 관리하며, 원활하게 연결할 수 있는 기반 레이어를 탐색하면서 더욱 분명해지고 있습니다. AI 주도 실험에 투자하는 제품, 성장, 마케팅 팀은 브랜드 보이스, 데이터 및 보안 정책, 오케스트레이션 규칙, 테스트 시나리오 등을 포함하도록 AI 에이전트 역량을 맞춤화해야 합니다. 이러한 에이전틱 역량을 제대로 구현하려면 일관된 데이터 접근성, 상호운용성 표준, 명확한 에이전트 라이프사이클 관리가 반드시 필요합니다.

적절한 인프라가 뒷받침되지 않는다면 AI 주도 실험은 파편화되고, 신뢰성이 떨어지며, 고객 경험 오케스트레이션을 위한 마케팅 및 성장 목표와 어긋날 수 있습니다. 실험에 활용하기 위해 에이전틱 AI와 생성형 AI를 도입하려는 브랜드는 AI 에이전트의 구축 및 조율을 지원하는 기반 기술이 차세대 AI 주도 실험 워크플로를 뒷받침할 수 있는지 반드시 확인해야 합니다.

실험을 위한 에이전틱 AI 인프라와 운영 모델 구축 시 다음 5단계를 고려하세요.

1. 통합된 에이전트 구성 및 거버넌스 표준 수립

모든 AI 에이전트는 일관되게 작동하고, 의사결정 과정을 명확히 설명하며, 브랜드 및 규정 정책 내에서 운영되어야 합니다. 이를 위해서는 브랜드 톤, 목표, 정책, 역량, 데이터 권한 등 AI 에이전트의 행동 방식을 단일 인터페이스에서 정의할 수 있는 공통 거버넌스 모델이 필요합니다. AI 에이전트를 맞춤화하고 확장하기 위한 이러한 표준 확립은 실험 생태계에 에이전틱 AI를 본격적으로 도입하기 전에 반드시 갖춰야 할 핵심 기반입니다.

2. 모든 에이전트가 맥락 파악에 활용할 수 있는 실시간 데이터 기반 구축

브랜드의 실험 운영 방식은 단일 채널이나 특정 화면 내에서의 단순 최적화에서 벗어나, 통합 고객 프로필에 접근하고 다단계 고객 여정 전반으로 확장하는 AI 주도 실험으로 바뀌고 있습니다. 제품, 성장, 마케팅 팀은 오디언스, 콘텐츠, 테스트 행동 전반의 맥락적 데이터를 기반으로 접근하고, 추론하고, 의사결정을 내리는 에이전틱 AI 실험 워크플로를 구축해야 합니다.

Adobe Experience Platform Agent Orchestrator는 웹, 모바일, 여정, 서비스, 콘텐츠, 분석 전반에서 고객 행동에 대한 심층적인 이해를 제공합니다. 이를 통해 AI 에이전트는 훨씬 풍부한 맥락을 바탕으로 추론할 수 있습니다.

고객 경험 오케스트레이션을 위한 에이전틱 아키텍처

에이전트 및 AI 우선 애플리케이션 레이어와 Adobe Experience Platform Agent Orchestrator의 6가지 구성 요소를 보여주는 아키텍처

출처: Adobe

3. AI 에이전트의 효과적인 협업을 위한 상호 운용 가능한 프로토콜 도입

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP), 에이전트 간(A2A) 통신과 같은 개방형 표준은 AI 에이전트가 데이터와 외부 툴에 접근하여 자율적으로 작업을 수행하고, 에이전트 간에 정보를 원활하게 교환할 수 있도록 지원합니다. 이러한 자율 실행 능력은 실험 에이전트가 오디언스 에이전트, 여정 에이전트, 서비스 봇과 함께 작동하는 데 필수입니다. 표준화된 에이전트 간 통신은 다양한 화면, 채널, 시스템 전반에서 특정 행동을 유도하고, 인사이트 공유, 적응형 실험 변경 사항 조율이 안전하고 일관되게 이루어지도록 합니다.

4. AI 에이전트 배포, 테스트, 최적화를 위한 운영 모델 구축

실험 팀은 실험 ROI를 높이기 위해 일회성 테스트 워크플로에서 벗어나 상시적인 추론, 개선, 의사결정을 지원하는 AI 에이전트를 지속적으로 감독하고 거버넌스를 관리하는 방향으로 사고를 전환해야 합니다. Adobe의 Agent Composer는 고객과 파트너가 단일 인터페이스에서 AI 에이전트 작업을 세밀하게 조정할 수 있도록 합니다. 비즈니스 맞춤화는 물론, 더 광범위한 사용 사례에 맞춰 에이전틱 애플리케이션을 구축, 확장, 오케스트레이션할 수 있는 개발자 툴링까지 제공합니다. 이로써 실험 팀은 에이전트 성능을 훈련, 검증, 최적화하여 에이전틱 운영 모델을 강화할 수 있습니다.

5. 오케스트레이션 레이어 기반의 실험 내재화로 다단계 고객 여정 및 비즈니스 성과 극대화

생성형 AI와 에이전틱AI의 기술적 발전이 고객 여정 오케스트레이션 및 실험 역량과 결합되면서 이는 브랜드의 핵심 차별화 요소로 자리잡고 있습니다. AI 에이전트는 이제 고객 획득, 참여, 유지 등 고객 접점 전반에 걸쳐 맥락이 담긴 학습 결과를 전달합니다. 또한 메시징이나 인게이지먼트 전략의 변경을 제안하고, 고객 여정의 처음부터 끝까지 실행을 조율합니다. 실험 프로그램 관점에서 이는 테스트가 개별 채널에 머무르지 않고, 실험 및 최적화 팀을 넘어 다양한 조직과 사업부 전반을 아우르며 중앙화된다는 것을 의미합니다.

데이터, 거버넌스, 오케스트레이션을 아우르는 상호 연결된 인프라를 구축함으로써, 팀은 실험 프로그램이 에이전트 기반 워크플로에 대응하도록 준비할 수 있습니다. 이 기반 위에서 AI 에이전트는 협력하고, 실험을 유연하게 조정하며, 모든 고객 접점에서 신뢰할 수 있는 최적화를 실현합니다. 또한 실험의 ROI와 비즈니스 성과를 전사적으로 확장해 나갑니다.

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한층 더 스마트한 실험의 새로운 시대

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에이전틱 AI가 실험의 패러다임을 바꾸고 있습니다. 이제 실험은 마케팅 퍼널의 특정 채널에 갇혀 수작업으로 진행되던 최적화 방식에서 벗어나, 전체 고객 여정에 걸쳐 학습하고 적응하며 행동을 조율하는 고객 경험 인텔리전스 체계로 진화하고 있습니다. 통합 데이터, 상호운용성, 거버넌스를 결합한 기반 인프라에 선제적으로 투자하는 브랜드는 AI 에이전트와 엔터프라이즈 시스템을 안전하고 자신 있게 확장하고, 실험을 고객 경험과 비즈니스 성장을 이끄는 지속적이며 상시 가동하는 자율 엔진으로 발전시킬 수 있습니다.

본 가이드에서 소개한 과제들은 실험이 직면한 공통된 현실이기도 합니다. 기존의 실험 방식으로는 새로운 생성형 및 에이전틱 AI 혁신을 통해 실현하고자 하는 압도적인 처리 속도, 복잡성, 조율 과정을 해결할 수 없습니다. 아이디어의 우선순위를 정하고, 실험을 비즈니스 전략과 연결하고, 부서 간 협업을 시스템화하며, AI 인프라를 현대화함으로써 실험은 브랜드의 핵심 차별화 요소가 됩니다. 고객에게 무엇이 효과적인지 더 빠르게 파악하며 보다 스마트하고 효율적으로 비즈니스 성장을 이룰 수 있기 때문입니다.

실험을 AI 기반 인사이트로 전환하여 비즈니스 성장을 가속화하세요.

Adobe Journey Optimizer Experimentation Accelerator는 AI 주도의 인사이트 발굴, 자동화된 테스트 아이디어 생성, 적응형 실험 워크플로를 단일 통합 허브에 모아 제품, 성장, 마케팅 팀이 활용할 수 있도록 지원합니다. Experimentation Accelerator는 Adobe Experience Platform Experimentation Agent를 기반으로 구동되며, 테스트를 통해 더 빠르고 명확한 인사이트를 제공합니다. 이를 통해 팀은 무엇이 효과적인지 신속하게 파악하고 더 스마트한 최적의 의사결정을 내릴 수 있습니다.

Experimentation Accelerator를 통해 실험 프로그램을 한 단계 더 높은 수준으로 올리는 방법을 알아보세요.

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