가이드
대규모 제작의 중요성
AI 기반 콘텐츠 제작으로 기업 영향력을 극대화하세요.
AI 기반 콘텐츠 제작으로 엔터프라이즈급 영향력 발휘
현대 마케팅이 극복해야 할 과제는 아이디어가 아니라 규모입니다. 고객이 점점 더 맞춤형 경험을 요구하면서, 마케팅 조직의 니즈와 제공 역량 간의 격차는 더욱 커지고 있습니다. 기존의 제작 모델로는 속도를 따라갈 수 없습니다. 다행히 생성형 AI가 새로운 길을 열어주고 있지만, 대부분의 기업은 파일럿 단계에서 초기 성공을 거둔 후 품질, 거버넌스, 통합의 격차로 인해 중단된 상태입니다.
이 가이드에서는 콘텐츠 병목 현상을 해결하기 위한 3단계 프레임워크인 견고한 기반 구축, 미충족 수요 격차 해소, 엣지에서의 실시간 콘텐츠 개인화 배포에 대해 설명합니다. Adobe는 Accenture와의 협업을 통해 마케터 설문조사를 실시하고 전문가 분석을 적용하여 엔터프라이즈급 제작의 재정적 이점을 정량화했습니다. 이 연구를 바탕으로 CMO가 파일럿을 넘어 전사적으로 영향력을 발휘하는 단계로 나아갈 수 있도록 직원, 프로세스, 기술 전반에서의 실질적인 실행 전략을 제시합니다. 이를 통해 기업은 낭비를 최소화하고, 가치 창출을 가속화하며, 지속 가능한 경쟁 우위를 점할 수 있습니다
대규모 에셋 제작의 가치
마케터는 성장을 주도하기 위해 그 어느 때보다도 빠른 속도와 큰 규모로 더욱 세분화된 타겟팅 경험을 제공해야 합니다. 필요한 에셋의 깊이와 폭이 폭발적으로 늘어나면서 콘텐츠 공급은 마케팅 실행과 전사적 확장 모두에 병목 현상을 일으키고 있습니다.
많은 리더들은 이에 대한 해결책으로 생성형 AI를 주목했습니다. 그러나 대부분의 이니셔티브는 초기 단계에서 작은 성공을 거둔 후 추진력을 잃고 있습니다. 많은 파일럿 프로젝트가 개별적으로는 성공하지만 전사적으로 확장하기에는 한계가 있습니다. 품질, 거버넌스, 브랜드 준수, 마테크 통합이라는 문제에 직면하기 때문입니다.
크리에이티브 과제의
이상이 에셋 규모 확대와 관련이 있습니다.
출처: 마케팅 및 크리에이티브 설문조사
이를 극복하려면 CMO는 대규모 제작을 종합적인 관점에서 바라봐야 합니다. 즉, 먼저 견고한 기반을 마련한 다음, 핵심 가치 영역을 신속하게 처리하는 방식으로 접근해야 합니다. 이 접근 방식이 올바르게 수행되면 효율성 향상은 물론, 출시 시간 단축과 엄청난 매출 성장을 기대할 수 있습니다.
재무 모델에 따르면 이 같은 혁신을 통해 3년 동안 최대 8.5배의 순 ROI를 실현할 수 있습니다. 300억 달러 규모의 조직에서는 연간 약 5,500만 달러의 가치가 증가할 것으로 추정됩니다.1 산업 전체에서 이러한 상승세의 약 75%는 순 신규 수익에서 비롯되고, 나머지 약 25%는 효율성과 생산성 향상에서 나옵니다.
1. 300억 달러 규모의 조직을 기준으로 계산되었으며, 이는 엔터프라이즈 규모 조직의 업계 평균입니다. 부록의 계량경제학적 분석 방법론을 참조하세요.
시간이 지나도 변함없는 솔루션을 구축하려면 리더는 다음 세 가지 단계에 집중하는 것이 좋습니다.
- 1단계 - 대규모 제작을 위한 견고한 기반 구축: 장기적인 비즈니스 및 기술적 우선순위에 기반한 솔루션을 도입하여, 빠르게 성과를 입증해 모멘텀을 구축합니다.
- 2단계 - 미충족 수요 격차 해소: 효율성 향상에서 수익 창출 사례로 빠르게 전환하여, 기존의 캠페인 및 고객 경험 니즈를 지원합니다.
- 3단계 - 실시간 콘텐츠 개인화 배포: AI 기반 콘텐츠 제작을 데이터 및 여정 통합 관리 기능에 연결하여 엣지에서 지능적으로 제작합니다.
효율성이 향상되면 시간이 지남에 따라 각 단계에서 수익이 증가하여 복리 효과가 발생합니다. 1단계에서의 시간 절약 및 제작 비용 절감은 2단계에서 더 빠른 테스트 및 학습 주기의 원동력이 됩니다. 이를 통해 더 깊은 참여, 더 높은 성과를 내는 크리에이티브를 제작하고 더 빠르게 시장을 확장할 수 있습니다. 3단계에서는 이러한 학습을 통해 엣지에서 실시간 개인화가 이루어지고, 모든 고객 상호 작용이 수익 이벤트와 다음 상호 작용을 위한 인사이트로 전환됩니다.
다음 섹션에서는 각 단계를 자세히 분석하여 일반적인 함정을 파악하고, 가장 중요한 기회를 집중 조명하며, 장기적인 성공을 보장하기 위한 직원, 프로세스, 기술 전반의 핵심 조치를 알아봅니다.
1단계
대규모 제작을 위한 견고한 기반 구축
대부분의 조직은 AI를 통한 대규모 콘텐츠 제작의 가치를 인식하고 있습니다. 하지만, 마케팅 운영의 모든 측면을 지원할 수 있는 솔루션보다는 단기적인 성과에만 초점을 맞춘 전술적인 접근 방식을 취하는 경우가 많습니다. 그로 인해 다음과 같은 함정에 빠지기 쉽습니다.
- 비즈니스와 연계되지 않은 기술에 대한 과도한 집중: 도입이 제한적이거나 회사 목표 달성에 도움이 되지 툴로 인해 가치보다 마찰이 더 많이 발생합니다.
- 엔터프라이즈급 콘텐츠에서 중요한 표준 간과: 브랜드 준수, 품질, IP 보호, 법률 준수 격차로 지연과 과도한 재작업이 발생합니다.
- 프로세스 초기에 핵심 사용자 배제: 새로운 워크플로우를 알릴 기회를 놓쳐 도입률이 저하되고 가치 실현 시간이 늦어집니다.
- 대규모 제작을 단절된 기능으로 취급: 콘텐츠 공급망의 업스트림 및 다운스트림 시스템과 프로세스와의 단절로 영향력이 제한됩니다.
그러나 대규모 제작 기반을 구축한 조직은 확장 가능한 운영을 구축함으로써 이러한 문제를 극복하고 원하는 가치를 실현할 수 있습니다. 일반적으로 초기 이점은 채널 전반에 걸친 에셋 크기 조정, 개체 및 배경 교체, 프로모션 영상 또는 배너의 지역적 변형 생성 등 매우 반복적인 작업을 간소화하는 크리에이티브 및 운영 팀에 집중됩니다.
에셋 재사용에 크리에이티브 팀 시간의
가 소모되어 연간 수백만 달러 상당의 비효율적인 인건비가 지출됩니다.
출처: 마케팅 및 크리에이티브 설문조사
가치 실현 방법
일반적인 함정을 피하기 위해 먼저, 콘텐츠 제작에 대한 중요한 목표와 기업 원칙을 정의하는 데 집중합니다. 이러한 원칙이 확립되면 직원, 프로세스, 기술 전반에서 다음과 같은 니즈를 해결해야 합니다.
직원
초기 지지자 및 지원자를 확보합니다. 핵심 도메인 전문가와 '파워 유저'를 파악하여 솔루션을 알리고, 테스트하고, 널리 홍보할 수 있습니다. 크리에이티브 팀은 여기서 중요한 역할을 하며, 기술을 향상하고 역할을 확장할 수 있는 새로운 기회를 통해 초기부터 이점을 누릴 수 있습니다. 집중해야 할 주요 그룹은 다음과 같습니다.
- 핵심 크리에이터: 대규모 제작 솔루션을 통해 시간이 많이 소요되는 작업의 시간을 줄이고, 새로운 컨셉의 아이디어 구상, 테스트, 선별과 같은 더 가치 있는 작업에 집중할 수 있습니다.
- 크리에이티브 기술 전문가: 브랜드 및 IT 팀과 협력하여 AI 모델, 템플릿, 브랜드 서비스, 확장된 워크플로우 등 조직을 위한 디자인 시스템을 만들고 배포하는 중요한 새로운 역할을 합니다.
프로세스
의사 결정과 처리할 우선순위 워크플로우를 명확히 합니다. 조직에서 대규모 제작을 활용하는 방법과 의사 결정 방법을 정의합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
- 새로운 기능에 대한 의사 결정권자와 거버넌스를 파악하고, 이 정보를 주요 이해관계자 그룹 전체에 널리 공유합니다.
- 대규모 제작을 위한 초기 워크플로우와 콘텐츠 유형의 우선순위를 정하고, 다음 기회에 대한 초기 관점을 확보합니다. 더 중요한 것은 AI와 자동화를 과도하게 활용하지 않을 부분(예: 브랜드 캠페인, 핵심 사진 등)을 정의하는 것입니다.
- 제작 규모에 따라 강화해야 하는 업스트림 및 다운스트림 워크플로우(예: 캠페인 개요 작성, 메타데이터 태그 지정, QA, 승인)를 선제적으로 매핑합니다.
기술
기술, AI, 브랜드 요구 사항을 정의합니다. IT 및 마테크 팀의 핵심 니즈와 중요한 디자인 표준에 맞춰 조정하여 다음을 수행합니다.
- IP 보호, 상업적 유용성, 브랜드 맞춤화, 필수 형식(예: 이미지, 벡터, 영상, 3D) 지원 등의 요소를 다루는 크리에이티브, 브랜드, 법무, 보안 팀이 포함되어 있는지 확인합니다.
- 기존 크리에이티브 및 마케팅 실행 툴(예: 워크플로우 자동화, 디지털 에셋 관리 시스템)과의 상호 운용성 니즈를 파악합니다.
- 대규모 콘텐츠 제작 결과물이 조직의 보안 및 AI 윤리 원칙에 부합하는지 확인합니다.
실제 구현 사례
Estée Lauder, Adobe 솔루션을 통한 대규모 콘텐츠 제작
25개 이상의 유명 브랜드를 보유한 Estée Lauder는 고객 확보를 가속화하고 높은 인지도를 계속해서 유지해 나가고자 했습니다. 이 회사는 Adobe Firefly Services를 활용하여 제작을 간소화하고 수십만 개의 에셋에 대한 엄청난 수요를 충족함으로써 원하는 목표에 다가가고 있습니다. Creative Center of Excellence 부사장인 Yuri Ezhkov는 이렇게 말합니다. "신뢰 파트너인 Adobe의 생성형 AI 기술과 툴은 상업적으로 안전하게 사용할 수 있습니다. 덕분에 디자인 팀은 안심하며 보다 신속하게 작업하고 아이디어 구상에 집중합니다." 자세한 내용 살펴보기.
2단계
미충족 수요 격차 해소
대규모 제작이 성숙 단계에 접어들면서 제품, 시장, 세그먼트, 마케팅 모멘트 전반에서 충족되지 않은 니즈를 해결하면 상당한 매출 증가를 이룰 수 있습니다. 이를 위해 우선순위로 삼아야 할 주요 활용 사례는 다음과 같습니다.
- 콘텐츠 개인화: 보다 세분화된 오디언스 세그먼트로 제작을 확장하면 참여도와 전환율을 높이고 오디언스 자체에 대한 새로운 인사이트를 얻을 수 있습니다. 보다 세분화된 콘텐츠는 보다 세분화된 데이터로 이어지고, 보다 세분화된 데이터는 다시 보다 세분화된 콘텐츠로 이어집니다.
- 에셋 현지화: 지역별 니즈에 맞게 콘텐츠를 확장하면 관련성을 높이고 시장 점유율을 확대할 수 있습니다. 이를 제대로 수행하면 지원이 부족한 현지 팀의 '불량' 브랜드 콘텐츠 제작을 방지할 수 있습니다.
- 더 빠른 콘텐츠 업데이트: 경험을 더 빠르고 자주 업데이트할 수 있습니다. 이는 성장 마케팅 활동과 시즌별 캠페인 전략에 특히 중요합니다.
- 더 심층적인 실험: 에셋 조합을 확대하면 새로운 수준의 A/B 테스트를 할 수 있습니다. 속성, 주제, 배경 등으로 보다 심층적으로 실험하며 타겟 오디언스를 위한 성공적인 조합을 찾을 수 있습니다.
가치 실현 방법
이 기회를 실현하려면 추가 기능을 활성화 및 홍보하고, 새로운 비즈니스 프로세스를 정의하며, 마케팅 기술 스택 전반에서 보다 심층적인 상호 연결성을 보장해야 합니다. 직원, 프로세스, 기술 전반에서 다음과 같은 조치를 고려하세요.
직원
제작 규모가 확대되면서 마케팅 팀의 더 많은 업무 방식이 바뀌어야 합니다. 다음 기능을 우선적으로 준비합니다.
- 캠페인 계획 및 실행: 더 빠르게, 더 자주, 더 높은 수준의 타겟팅으로 캠페인을 실행할 수 있도록 준비합니다.
- 마케팅 운영: 콘텐츠 공급망 전반의 기존 프로세스를 재검토하여 보다 심층적인 콘텐츠 파이프라인(예: 에셋 라우팅, 태그 지정, 검토, 승인)을 반영합니다.
- 테스트 및 최적화: 콘텐츠를 최적화하기 위해 더 빠르고 심층적인 수준의 테스트를 준비합니다. 활용할 수 있는 기존 오디언스 및 여정 사례를 평가합니다.
- 데이터 및 기술: 콘텐츠 데이터, 아키텍처, 활성화 기능이 연결되어 있고 더 광범위하고 빠른 실행을 지원할 준비가 되어 있는지 확인합니다.
프로세스
일부 워크플로우를 다시 검토하여 실행을 간소화합니다. 마케팅 팀은 대규모 제작을 지원하기 위해 현재 프로세스를 검토 및 조정해야 합니다. 이를 위해 다음을 수행합니다.
- AI 및 자동화를 활용하여 메타데이터에 자동 태그를 지정하고 에셋 변형을 DAM의 올바른 리포지토리 및 하위 폴더로 라우팅합니다.
- 검토 및 승인 기준을 정의합니다. 메인 에셋이 승인되면 대규모로 제작되는 대부분의 파생 에셋에 대해 품질 및 브랜드 규정 준수 확인을 위한 AI 지원 감사만으로도 충분할 수 있습니다.
- 중앙에서 제작한 에셋 또는 콘텐츠를 지역 팀이 최종 편집할 수 있도록 권한을 부여합니다. 이를 통해 어조, 문화적 민감성, 현지 니즈에 맞게 최적화할 수 있습니다.
기술
콘텐츠 공급망과의 통합을 추진합니다. 또한 콘텐츠의 상호 운용성 및 고급 데이터 활용 방식을 보장합니다. 이를 위한 몇 가지 주요 영역은 다음과 같습니다.
- 대규모 제작 기능을 업스트림 및 다운스트림 시스템(예: 캠페인 계획 툴, DAM, 온드, 언드, 페이드 활성화 채널)에 통합합니다.
- 콘텐츠 데이터 전략과 분류 체계를 개선하여 에셋 변형에 대한 새로운 메타데이터 필드를 정의 및 적용하는 등 활성화를 간소화합니다.
- 디자인, 브랜드, 크리에이티브 기술자 등 팀 간에 성과 인사이트를 공유할 수 있는 경로를 만듭니다. 그러면 크리에이티브 방향과 전사적인 디자인 시스템을 세밀하게 조정할 수 있습니다.
실제 구현 사례
Gatorade, 몰입형 e커머스 제공
2024년 10월, Gatorade는 자사 e커머스 플랫폼에서 소비자가 직접 스퀴즈 보틀을 개인화할 수 있는 혁신적인 디지털 경험을 선보였습니다. Adobe Firefly Services를 사용해 수십만 개의 고유한 브랜드 디자인을 제작하여 소비자와 선수들이 창의적으로 자신을 표현할 수 있도록 지원함으로써 참여도와 브랜드 충성도를 모두 높였습니다. Gatorade 마케팅 부문 전무이사인 Xavi Cortadellas는 이렇게 말합니다. "이제 전 세계 소비자와 운동선수들이 재미있고 쉬운 방식으로 우리 브랜드와 소통할 수 있습니다. 개인화 가능성은 사실상 무한하며, 이를 통해 소비자와 직접적으로 연결하여 관계를 강화하고 브랜드 충성도를 높일 수 있습니다." 자세한 내용 살펴보기.
3단계
실시간 콘텐츠 개인화 배포
이제 고객 여정은 앱, 웹, 이메일, 마켓플레이스, 라이브 경험을 아우르며 밀리초 단위로 전개됩니다. 하지만 대부분의 크리에이티브 워크플로우는 워터폴 프로세스를 따르기 때문에 중요한 순간을 놓치고 마케팅 민첩성이 제한됩니다. 이 단계에서는 에셋 제작이 독립적인 단계로 취급되지 않고, 대규모 개인화를 지원하는 활성화 레이어에 통합됩니다.
미래 지향적인 마케터들은 이미 AI, 고객 데이터, 엣지 의사 결정을 통합하여 컨텍스트를 기반으로 실시간으로 콘텐츠를 제작하고 전달하기 위한 계획을 세우고 있습니다. 이러한 변화는 복잡성을 가중시킵니다. 따라서 직원, 기술, 워크플로우 전반에 걸쳐 더욱 긴밀한 조율이 필요합니다. 이제 관건은 콘텐츠 확장 여부가 아니라, 지능적인 반응형 기능으로 기존 운영에 어떻게 연결할 것인가입니다.
이 단계에 접어들면 다음 기능에 집중해야 합니다.
- 동적 콘텐츠 제작: 고객 경험 통합 관리 엔진의 트리거와 실시간 신호를 기반으로 엣지에서 에셋을 생성합니다.
- 통합 콘텐츠 프로파일: 고객 데이터 원칙을 콘텐츠에 적용하고, 세그먼트, 캠페인, 스타일, 어조, 색상, 레이아웃, 사용된 개체 등의 에셋 변형에 속성을 매핑합니다.
- 자체 최적화 시스템: AI가 지속적으로 테스트, 학습, 반복을 수행하여 각 오디언스에 가장 효과적인 에셋과 속성을 확장합니다. 이를 통해 성과 향상을 극대화할 수 있습니다.
가치 실현 방법
이 시점에서 조직은 사고방식과 운영을 바꿔야 합니다. 무엇보다도 콘텐츠를 개인화 플랫폼에 통합된 지능적인 반응형 기능으로 인식해야 합니다. 이를 통해 각 메시지가 이전 메시지를 기반으로 구축되어 매 순간 관련성과 정확성을 유지하면서 고객에게 전달할 수 있는 섬세하고 순차적인 스토리텔링이 가능해집니다. 이 단계에서는 다음과 같은 조치를 고려하세요.
직원
실시간 제작을 위한 거버넌스를 강화합니다. 콘텐츠 제작이 더욱 중요해짐에 따라 새롭고 확장된 역할이 필요하게 됩니다. 다음부터 시작하는 것이 좋습니다.
- 지능형 COE(Content Centers of Excellence): 기능을 발전시키고 전반적인 거버넌스를 제공하는 조직입니다. 집중적인 실행을 보장하기 위해 기존 데이터, AI, 개인화 COE와 연결되어야 하며, 다양한 부서의 직원들로 구성된 별도의 팀으로 운영해야 합니다.
- 콘텐츠 아키텍트: 콘텐츠에 대한 데이터 프레임워크(예: 분류 체계, 메타데이터 모델)의 정의 및 유지 관리는 물론, 이러한 데이터가 즉시 제작으로 이어질 수 있도록 지원하는 것으로 역할이 확장됩니다.
- AI 콘텐츠 엔지니어: 데이터 신호에 의해 트리거되는 콘텐츠 워크플로우를 설계하고, 콘텐츠 아키텍트, 의사 결정 전문가, 크리에이티브 기술자와 긴밀히 협력하여 생성형 및 에이전틱 AI 기능을 활용합니다.
프로세스
엣지 생성을 지원하기 위해 비즈니스 프로세스를 재고합니다. 기회를 최대한 활용하려면 정적 또는 워터폴 워크플로우에서 벗어나, 동적 에셋 생성을 위한 유연하고 반응이 빠른 프로세스를 구축해야 합니다. 다음과 같은 조치를 고려합니다.
- 모든 경험에 1:1 콘텐츠 개인화가 즉시 필요한 것은 아닙니다. 따라서 실시간 콘텐츠 제작이 가치를 창출하는 시점에 대한 명확한 가이드라인을 정의합니다.
- 실시간 콘텐츠 니즈를 여정의 우선순위에 맞춰 조정하고, 퍼널 단계, 오디언스 세그먼트, 채널 적합성에 따라 콘텐츠를 매핑하여 동적 제작 및 구성을 트리거합니다.
- 여정 자동화를 안내하는 기존 데이터 기반 트리거와 의사 결정 규칙을 콘텐츠로 확장하여 적합한 에셋이 적시에 적합한 고객을 위해 생성되도록 합니다.
- 모델이 카피, 이미지, 로고, 오퍼를 변경할 수 있는 범위를 규정하는 AI 가드레일을 도입합니다. 그럼으로써 모든 결과물이 브랜드가 승인한 템플릿, 어조, 가격 매개변수를 벗어나지 않도록 할 수 있습니다.
기술
기술 스택을 강화하여 상시 가동되는 콘텐츠 엔진을 구축합니다. 이러한 기회를 포착하려면 완전히 통합된 기술 및 데이터 에코시스템을 구축해야 합니다. 엣지에서 콘텐츠를 제작하려면 다음과 같은 조치를 고려합니다.
- 콘텐츠 데이터 스키마 및 분류 체계를 정의하고 구현하여 실시간 콘텐츠 제작의 매개변수를 관리합니다.
- 엣지 제작 및 전달을 지원하는 콘텐츠 활성화 플랫폼을 선택(또는 업그레이드)하여 에셋이 밀리초 이내에 최종 사용자에게 최대한 가깝게 렌더링되도록 합니다.
- 고객 데이터, 여정 통합 관리, 미디어 플랫폼, 측정 시스템 전반에 기술 스택을 통합합니다. 그렇지 않으면 콘텐츠가 단절되어 개인화가 제한되고, 인사이트가 제작으로 다시 유입되지 않을 수 있습니다.
- 참여도, 전환율, 기타 성과 지표를 의사 결정 엔진과 핵심 크리에이티브 팀으로 라우팅하여 모델과 사람이 추가적인 수작업 없이 경험을 공동 최적화할 수 있도록 합니다.
실제 구현
1. 단순한 지원이 아닌, 경영진의 책임감 있는 행동
마케팅 리더십은 책임감을 갖고 AI 투자를 비즈니스 성장과 연계하고, 단절된 파일럿 프로젝트에서 기업을 위한 총체적인 솔루션으로의 전환을 주도하는 장기적인 비전을 수립해야 합니다.
2. 유연한 가치 중심 투자
연간 예산의 경직성에서 벗어나세요. 효과가 있는 것에 집중 투자하고 그렇지 않은 것에는 투자를 줄이는 벤처 스타일 펀딩을 도입하여 빠르게 확장 가능한 콘텐츠 엔진, 개인화 모델, 데이터 통합을 통해 성과를 실현합니다.
3. 변화를 핵심 역량으로 인식
미래를 준비하는 마케팅 조직은 변화를 일상 업무의 핵심으로 받아들입니다. 즉, 역할을 재고하고, 팀을 재교육하고, 워크플로우를 지속적으로 재설계하여 AI를 단순한 툴에서 성장 촉진제로 전환해야 합니다.
이 가이드의 단계별 지침과 이러한 요소를 적극 활용하여 초기 성공을 지속 가능한 경쟁 우위로 전환할 수 있습니다.
조사 및 분석 방법론
조사 방식: Adobe와 Accenture는 파트너십을 통해 콘텐츠 제작 혁신이 가져올 재정적 영향을 추산했습니다. 해당 인사이트는 4가지 구성 요소(설문조사 데이터, 전문가 인터뷰, 계량 경제 분석, 2차 연구)를 기반으로 합니다.
마케팅 및 크리에이티브 설문조사: 30개 질문으로 구성된 온라인 설문조사를 통해 2024년 10월과 11월에 콘텐츠 제작에 적극 참여하는 크리에이티브, 마케팅 및 기타 팀의 전문가 1,047명으로부터 인사이트를 수집했습니다.
- 지역: 응답자는 미국과 캐나다에 거주했습니다.
- 역할: 모든 응답자는 마케팅 또는 광고 부서에서 관리자 수준 이상의 정규직으로 재직 중이며, 콘텐츠 디자인, 콘텐츠 전략, 콘텐츠 제작, 마케팅 분석, 성과 측정, 브랜드 관리에 적극적으로 참여하고 있었습니다.
- 업계: 리테일(n=229), 소비재(n=200), 첨단 기술(n=150), 금융 서비스(n=150), 제약(n=150), 미디어 및 엔터테인먼트(n=168)
- 통계적 유의성: 설문조사 결과는 백분율 기반 통계의 경우 ±8퍼센트 포인트, 평균과 같은 추정치의 경우 ±2퍼센트 포인트의 오차 범위를 유지하며 두 가지 모두에 대해 95% 신뢰 수준을 가정합니다.
전문가 인터뷰: 38건의 개별 인터뷰를 통해 업계 전반에 걸쳐 정성적 인사이트를 확보했습니다. 다음과 같은 주제별 전문가를 인터뷰했습니다.
- 크리에이티브 및 디자인 전문가 9명(Accenture 직원 패널)
- Accenture 업계 전문가 15명(리테일 3명, CPG 4명, 금융 서비스 1명, 제약 2명, 첨단 기술 3명, 미디어 및 엔터테인먼트 2명)
- Accenture 마케팅 혁신 전문가 8명(전직 CMO 및 자문가로 구성된 패널)
- Adobe 전문가 6명(마케팅 및 업계 리더로 구성)
계량 경제 분석: 다음은 콘텐츠 제작 워크플로우를 혁신하는 가치를 정량화하기 위한 가치 사례 모델을 구축하는 데 사용된 가정과 출처에 대한 간략한 설명입니다.
- 회사 규모: 모든 계산은 연간 매출이 30억 달러인 조직을 기준으로 합니다
- 가치 수집: 1년 차 30%, 2년 차 50%, 3년 차 100%
- 위험 조정: 20%로 현실적인 추정치 반영
- 투자 수익률: 10%
- 비용: AI 툴 구현에 따른 예상 이익과 비용을 기반으로 예상 ROI를 계산합니다.
- 예상 이익: 예상치는 콘텐츠 제작의 현재 엔드 투 엔드 워크플로우에서 AI 툴이 미치는 영향에 대한 설문 응답자의 자체 보고 추정치를 기반으로 합니다. 설문조사 결과는 마케팅 기능에 생성형 AI를 구현하는 클라이언트를 지원하는 과정에서 관찰된 결과를 바탕으로 Accenture의 업계 전문가들의 검증을 거쳤습니다.
- 예상 AI 툴 구현 비용: 기술 라이선스 및 지원(Adobe에서 제공), 가치 기회 실현에 필요한 변경 관리 및 교육에 대한 예상 증가 비용을 기반으로 계산합니다.
- 운영 효율성: 작업 간소화, 에셋 재사용 증가, 검토 및 승인 간소화로 인한 시간 절약(전체 시간당 비용 기준)은 물론, 물리적 제작 비용 및 에이전시 지출과 같은 직접 비용 절감도 포함됩니다.
- 매출 성장: 업계 평균 클릭률, 노출 횟수, 전환율을 기반으로 더 개인화되고 타겟팅된 캠페인과 더 많은 양의 콘텐츠로 인해 콘텐츠 영향력이 높아짐에 따라 예상되는 매출 증가입니다.
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