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MCP: AI 사용자 경험을 확장시켜줄 핵심 연결고리

Team MAXONOMY 2025.08.18

MCP: AI 사용자 경험을 확장시켜줄 핵심 연결고리



오늘날 마케팅의 본질은 단순히 제품을 알리는 데 그치지 않습니다. 소비자의 기대치는 그 어느 때보다 높아졌고, 기업은 “고객을 위한 경험”을 제공해야 한다는 압박을 받고 있습니다. 이런 변화 속에서 AI는 중요한 조력자로 부상했지만, 아직까지는 많은 한계가 있는 것이 사실입니다. 가장 큰 이유는 아직까지 AI기술이 일부 플랫폼 속에서 폐쇄적인 형태로 존재하기 때문입니다. 뛰어난 AI 기술을 여기저기서 활용하고 싶지만 그렇지 못한다는 것이죠.


이 한계를 뛰어넘게 만들기 위해 AI업계에서는 MCP라는 기술을 적용시키고 있습니다. CDP도 아니고 MCP란 것은 또 무엇일까요? 왜 등장했을까요? 🤔 이번 맥사이트픽 포스팅에서는 MCP가 무엇이며, 마케터에게 MCP를 왜 주목해야 하는지 알아보도록 하겠습니다.







MCP란?


MCP는 Model Context Protocol의 약자로 AI가 외부의 다양한 도구와 데이터 소스에 표준화된 방식으로 연결되도록 설계된 프로토콜 기술인데요. 쉽게 말해, 모델이 단순히 텍스트만 처리하는 게 아니라 “컨텍스트”를 확장해서 다양한 애플리케이션·데이터 소스·플러그인과 소통할 수 있게 해주는 통신 규칙입니다. 이는 단순한 기술 혁신을 넘어 마케터가 소비자 경험을 설계하는 방식 자체를 변화시키는 AI 경험 확장의 첫 단계가 될 수 있습니다.


흔히들 MCP를 다음과 같이 비유하고 있습니다. MCP는 AI와 외부 세계를 연결하는 ‘공용 어댑터 와 같다. 지금까지는 각 AI와 도구를 연결하기 위해 개별 API 연동을 해야 했습니다. 마케터 입장에서 이는 시간이 많이 들고, 통합 범위에도 한계가 있었습니다. 그러나 MCP는 이 과정을 표준화해 AI가 여러 도구에 동일한 형식으로 접근할 수 있도록 합니다.



그렇다면 이런 시도로 인해 사용자들의 AI 경험에 어떤 변화가 생기게 되는 것일까요. 크게 다음 3가지의 큰 변화를 경험할 수 있습니다.


(1) 즉시성

소비자는 기다림을 싫어합니다. MCP를 활용하면 AI는 고객 요청에 즉시 대응하며 대화 흐름을 끊지 않습니다. 예를 들어, 라이브 커머스 방송 중 소비자가 “이 제품 해외배송 가능한가요?”라고 물으면 AI는 판매 시스템에서 바로 정보를 가져와 답변합니다.


(2) 연속성

마케팅은 단발 이벤트로 끝나지 않습니다. MCP를 활용하면 AI가 고객과의 과거 대화를 기억하고, 다음 접점에서 이어서 대화를 진행합니다. 예를 들어, 지난주에 상품 상담을 했던 고객이 다시 채팅을 시작하면 AI가 “지난번 문의하신 블루 재킷, 오늘 재입고 되었습니다.”라고 답할 수 있게됩니다.


(3) 몰입감

소비자 경험이 끊김 없이 이어지고, 그 안에서 개인화된 정보가 활용되면 고객은 기업과의 상호작용에 더 깊이 몰입할 수 있게됩니다. MCP는 이러한 몰입형 브랜드 경험을 가능하게 하는 핵심 인프라입니다.









MCP와 마케팅 혁신


마케팅 측면에서 MCP는 다음 3가지 혁신을 기대할 수 있습니다.


(1) 실시간 고객 응대의 혁신

앞서 들었던 예시와 같이 MCP를 활용하면 고객이 “이 제품 지금 재고 있나요?”라고 묻는 순간, AI는 재고 관리 시스템에서 데이터를 바로 가져와 답변합니다. 더 이상 ‘추측성 응답’이 아닌 검증된 최신 데이터를 기반으로 한 응대가 가능합니다.


(2) 개인화의 정교화

마케팅의 핵심은 나만을 위한 메시지를 전달하는 것입니다. MCP는 AI가 고객의 과거 구매 이력, 웹사이트 행동 데이터, 실시간 위치 정보까지 통합해 맥락에 맞는 제안을 할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 고객이 특정 제품 페이지를 열람한 직후 AI가 “현재 이 제품에 대해 10% 할인 중이며, 오늘 주문 시 내일 배송 가능합니다.”라는 메시지를 전송합니다.


(3) 캠페인 운영 자동화

마케터는 MCP를 통해 광고 집행 툴, 이메일 마케팅 플랫폼, SNS 채널을 하나의 AI 대화 환경에 통합할 수 있습니다. 캠페인 데이터를 분석해 성과가 낮은 타겟군을 즉시 조정하거나, 성과가 좋은 광고 문안을 다른 채널로 확장하는 자동화도 가능합니다.









AI, 도구에서 에이전트로


2025년의 마케팅 환경은 과거와 비교할 수 없을 정도로 복잡하고 역동성이 더해지고 있습니다. AI 기술은 단순한 콘텐츠 생성 도구를 넘어, 고객 접점 전체를 통합 관리하는 에이전트 기반 생태계로 발전하고 있습니다.


특히 MCP는 AI와 외부 데이터, 도구, 시스템을 하나의 언어로 연결하는 환경을 만드는 핵심 역할을 수행할 것입니다. 결과적으로는 AI 에이전트의 활성화를 이끌어낼 것이라 예상할 수 있습니다.


MCP의 확산은 마케팅 생태계에 큰 변화를 가져올 것입니다. 앞으로의 AI 마케팅은 표준화 기반 생태계 → 도구·데이터 실시간 연동 → 자동화된 맞춤 경험 제공이라는 흐름으로 가속화될 것입니다. 마케터는 MCP 덕분에 기술 통합에 쓰던 시간을 절약하고, 전략과 창의성에 집중할 수 있습니다.








MCP적용 시 주의점


전적으로 AI로 인해 모든것이 자동화될 수록 주의사항은 더욱 명확합니다. 맥사이트픽으로 여러번 언급해드렸던 프라이버시와 보안 문제입니다. MCP로 연결되는 데이터는 실시간성이란 강한 무기를 가집니다. 그리고 그만큼 보안 위협을 수반합니다. AI가 민감한 데이터에 접근하는 만큼, 권한 제어와 감사 로그 관리가 필수이며 때로는 데이터 접근 권한을 최소화하고, 필요한 경우 고객 동의를 명확히 받아야 할 것입니다.


또한 사용자 경험 관리 측면으로도 주의가 필요합니다. AI가 모든 요청을 자동 처리하더라도, 고객이 과도한 정보 제공을 요구받는다면 거부감을 느낄 수 있습니다. UX 설계 단계에서 고객 편의성을 최우선으로 고려해야 합니다. AI가 설계한 고객의 UX에 대해 고객이 100%만족할 것이라 기대에 의존하지 않는것이 좋습니다. AI 또한 잘못된 데이터를 기반으로 고객을 잘못 이해하거나 오해하는 경우가 생길 수도 있습니다.


MCP의 구조와 설정 방식이 아직은 생소합니다. 이를 해결하기 위해 MCP 경험이 있는 파트너사와 협력하거나, 마케터, 개발자, 경영진이 모여 MCP의 가치와 역할에 대한 공감대 형성과 이해도를 맞추는 것이 첫번째 순서일 수 있습니다.







마치며


AX(AI 대전환)을 준비하는 기업과 브랜드에게 MCP는 실무에서 마케터가 직면하는 데이터 단절, 시스템 불일치, 운영 비효율 문제를 근본적으로 해결하고 여기에 고객 경험 강화, 영업 프로세스 최적화, 캠페인 자동화 등 다양한 영역에서 효과를 발휘기 위한 최고의 방안이 될 수 있습니다.

마케터가 MCP를 성공적으로 활용하려면 우선순위 시스템 선정, 데이터 품질 관리, 보안 설계를 철저히 하기를 권해드립니다. 현시점부터 단계적으로 MCP를 도입하고 경험을 축적하는 기업이 향후 AI 마케팅을 리드하는 브랜드가 될 것임을 강조드리며, 이번 포스팅을 마치겠습니다.

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AI, 소비자 마케팅에 스며들다

AI, 소비자 마케팅에 스며들다

지난 맥사이트픽 포스팅에서 글로벌 컨설팅 펌이 AI를 어떻게 바라보고 있는지 살펴보았죠. 이번 포스팅에서는 이에 이어, 마케팅 분야에서 AI가 불러오는 변화는 무엇이 있을지 그리고 실제 어떤 사례들이 마케팅 성과로 이어지고 있는지 다양한 브랜드를 통해 살펴보겠습니다. 먼저, 생성형 AI의 이미지 생성 기능을 이용하여 소비자들이 AI를 직접 체험하는 오프라인 마케팅 사례를 소개하겠습니다. 농심: 짜파게티 40주년 팝업스토어이미지 출처: 농심 | 짜파게티 40주년 기념 AI 프로필농심에서는 짜파게티 40주년 기념 오프라인 팝업스토어를 구성하고 해당 공간 안에 AI 포토부스를 설치했습니다. 팝업에 방문한 소비자들은 커스터마이징된 포토부스에서 농심 짜파게티가 처음 개발된 1984년을 체험해 볼 수 있었는데요. 여기에 생성형 AI 기술이 접목되어 생생한 짜파게티 탄생의 모습을 체험할 수 있었습니다.또한, 자신의 프로필 사진을 짜파게티와 합성하여, 새로운 프로필을 만드는 ‘AI 프로필’ 콘텐츠도 제공하였습니다. AI를 통해 브랜드와 고객의 추억이 연결될 수 있는 재밌는 놀이장치를 제공함으로써, 고객과 더욱 깊은 유대감을 형성하였습니다.카타르항공: Start in your Own Adventure이미지 출처: 카타르항공 | Start in your Own Adventure카타르 항공은 ‘Start in your Own Adventure(당신만의 모험을 시작하라)’라는 슬로건의 캠페인을 기획하였는데요. 고객들이 자신의 사진을 업로드하면, AI가 해당 사진을 영화 속의 인물로 변환해주는 이벤트였습니다. 고객들은 단순히 흥미로운 이벤트를 체험하는 것을 넘어, 자신이 영화의 주인공처럼 특별하다는 감정을 전달받고 싶어하죠. 카타르항공은 이러한 특성을 잘 이해하고, 고객이 특별한 여행을 할 수 있도록 언제나 최선을 다하고 있다는 메시지를 전달하고 있습니다.불교협회: AI 출가 체험이미지 출처: 불교협회 | AI 출가 체험이렇듯 생성형 AI를 통한 이미지 생성은 마케팅에 가장 대표적으로 사용하고 있으며, 심지어 종교분야에서도 적극 활용 중입니다. 최근 불교협회는 서울국제불교박람회에서 팝업스토어를 열고 큰 인기를 끌었습니다. 스님과 AI의 만남이 힙스터의 감성을 자극하게 될 것이라고는 사실 생각지 못했었는데요. 젊은 MZ소비자층을 겨냥한 마케팅을 통해 ‘요즘 불교’ 라는 새로운 면모를 보여주면서 종교의 영역을 넘어 대중들에게 많이 노출되었습니다.이번 박람회에 가장 주목받은 공간 중 하나는 출가 체험을 콘셉트로 불교를 새롭게 해석한 AI 전시부스입니다. 부스에 방문한 소비자는 자신의 프로필 사진이 스님의 모습으로 바뀌는 결과를 직접 확인할 수 있었는데요. 한 번쯤 상상은 했지만 직접 확인할 수 없었던 출가한 자신의 모습이 AI를 통해 생생하게 구현되는 것을 보는 것만으로도 소비자들을 멈춰세우기는 충분했습니다. 코카콜라: 패키지 디자이너가 된 AI이미지 출처: Coca-Cola | Y3000기업이 아예 제품의 디자인을 AI에게 부탁한 사례도 있습니다. AI를 가장 잘 활용하는 브랜드중 하나인 코카콜라는 인공지능과의 공동 디자인으로 한정판 코카콜라 제품을 출시했습니다. AI와 협업하여 제작된 디자인에 사람이 메시지를 더 하고 해석하는 방식을 사용하였는데요. 이런 업무 방식을 선택한 것에는 인공지능이 고객의 공감을 불러오는데 충분한 역할을 할 수 있다는 믿음이 깔려있었다고 볼 수 있습니다.코카콜라 컴퍼니의 글로벌 전략 담당 시니어 디렉터 오아나 블라드는 "코카콜라가 서기 3000년에도 오늘날처럼 여전히 의미 있고 상쾌한 존재감을 유지하기를 바랍니다. 그래서 미래의 코카콜라는 어떤 맛일지, 그리고 미래의 코카콜라는 어떤 경험을 선사할지에 대한 콘셉트를 탐구해 보았습니다."라고 말하며, 코카콜라가 미래에 가져올 긍정적인 모습을 표현해야 했기 때문에 AI를 의도적으로 결합했다고 전했습니다.DELL: I WILL ALWAYS BE ME(나는 언제나 나일 거야)이미지 출처: Campain of the World | I WILL ALWAYS BE MEAI 마케팅은 다양한 비즈니스 버티컬에서 활용하고 있지만, 아무래도 놀거리, 즐길거리와 같이 캐쥬얼한 분야에서 많이 사용하는 경향이 있습니다. 그런 와중에 조금 더 진중한 영역에서 AI를 활용하는 기업이 있습니다. 바로 DELL입니다. 많은 신경질환(MND) 환자들이 치료 과정에서 목소리를 잃고 그로 인한 심리적 고통을 크게 경험하고 있는데요. DELL은 이런 신경 질환 환자들을 위해 목소리를 복원하는 캠페인을 기획하고, 관련 기술을 개발하였습니다. 환자의 목소리 톤과 억양을 학습해 이를 디지털 데이터로 보관하고 이를 바탕으로 환자는 AI가 생성한 목소리로 대화를 할 수 있게 되었습니다. AI 기술로 환자와 가족 모두에게 큰 감정적 위로를 전한 것이죠. 이러한 시도는 사회적인 공헌을 넘어 DELL이라는 브랜드에 대한 소비자의 인지도와 긍정적인 이미지에 크게 도움이 될 수 있었습니다.두 국내외 보험사의 AI 캠페인보험 분야에서도 국내외 할 것 없이 AI 마케팅 캠페인을 시도하고 있습니다. 먼저 생명보험 사회공헌 재단에서는 청소년 심리 치료를 목적으로 AI와 청소년들의 상호작용을 가능하게 하는 플랫폼을 개발하였고, 이 플랫폼 안에서 청소년 이용자들은 카드 게임과 같은 방식으로 AI와 대화를 수행했는데요.  다소 단순화된 감정 표현 수단을 사용했지만, 그만큼 AI가 사람의 감정을 정확하게 이해하게 되며, 심리적 위로와 공감을 높이도록 캠페인이 설계되었습니다. 또한 카드를 바탕으로 AI가 감정상태를 분석하고 단순한 정보 전달을 넘어서 개인에 맞춘 정서적 메시지를 제공한다고 평가받고 있습니다.벨기에의 보험사 Helan 또한 심리 치료 목적의 AI 마케팅 캠페인을 기획했습니다. Helan의 AI는 고객의 목소리, 억양, 감정상태를 분석하고 이에 맞춤형 심리적 치료 방법들을 제시하는데요. 어린 시절 자신에게 편지를 써보는 심리 치료법에서부터 영감을 얻어 기획된 이번 캠페인은 사람들이 자신의  어린 시절을 직접 마주했을 때 얻게되는 경험에 초점을 맞추고 있습니다. 고객들이 AI기술을 통해 생성된 자신의 어린시절 아이를 직접 대면하는 환경을 구현한 것인데요. 캠페인에 참가했던 고객 중 Jelle는 과거 13살 때 부모의 이혼과 학교에서의 괴롭힘이 있었고 그로 인해 낮은 자존감과 우울증에 시달렸습니다. 주변 사람들의 지지와 정신과 치료를 통해 점차 회복했지만, 언제라도 정신적인 고통이 찾아올 수 있었습니다. 비록 AI를 통해 생성된 어릴 적 자신이지만, 그런 자신과의 진솔한 대화만으로도 많은 상처를 치료할 수 있었습니다.맥소노미가 PICK한 이유!처음엔 흥미를 끄는 정도로 활용되던 AI 마케팅은, 이제 삶에 실질적인 도움을 줄 수 있다는 인식을 자리잡게 만들 정도로 발전했습니다. 또한, AI는 이제 단순히 데이터를 분석하거나 이미지를 생성하는 단계를 넘어, 사람의 감정에 공감하고 정서적 연결을 강화하는 도구로 자리잡고 있습니다. 브랜드는 AI를 통해 소비자와의 감정적 교감을 실질적으로 실현하며, 긍정적 브랜드 경험과 충성도를 높이고 있습니다.브랜드와 고객 사이에서 AI가 역할을 다하게 되었을 때, 소비자에 대한 이해와 개인화의 수준을 혁신적으로 높여줄 수 있을 것이란 기대를 갖게 됩니다. AI가 끊임없이 소비자 개인에 대한 분석을 멈추지 않고, 소비자들이 제공하는 데이터가 계속해 증가하는 지금. 방대한 데이터를 보다 빠르게 그리고 실시간으로 분석해 소비자의 감정 상태를 파악하게 되며, 궁극적으로는 고객이 실제로 브랜드로부터 진지한 이해를 받고 있다는 감정적 경험을 하게 만들 수 있을 것으로 기대됩니다.그러므로, 마케터에게 새롭게 주어지는 과제는 ‘브랜드와 소비자 사이의 감정적 연결을 강화하기 위해 AI를 어떤 수단으로써 활용해볼 것인지’에 대한 물음입니다. AI의 등장으로 기존의 마케팅을 접근했던 방식과 방법들이 조금씩 달라지고 있습니다. 하지만 마케팅의 최종 목표가 고객의 만족이라는 점은 달라지지 않습니다. 고객을 만족시키기 위해 함께 고민하는 협업자로서 AI를 활용한다면, 소비자와의 감정적 유대를 강화하고 개인 맞춤형 경험 여정을 보다 쉽게 찾아낼 수 있을 것입니다. 

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[활용 사례] 언더아머, 웰 파머시, 널드월렛

[활용 사례] 언더아머, 웰 파머시, 널드월렛

프로덕트 매니저는 팀에서 고객의 니즈를 받아들이고 훌륭한 제품을 생산하는데 반복하여 분석하는 작업이 얼마나 중요한지 잘 알고 있습니다. 그러나 명확하게 정의되어 있지 않고 액세스가 불가능한 데이터로 반복 작업을 계속 하게되면, 타겟 고객을 잘못 선정하는 오류부터 이전의 변경 내용을 검증하는데 너무 많은 시간이 소요되어 적절한 타임라인을 놓치는 이슈까지, 제품 출시 주기 내내 문제가 발생할 수 있습니다. 관련 내용을 좀 더 자세히 알아보기 위해 Amplitude(앰플리튜드)에서는 ‘제품 인텔리전스 리포트’를 통해 350여 명의 디지털 제품 의사결정자를 대상으로 설문조사를 진행했습니다. 그 결과 69%의 팀이 간단한 데이터 분석을 위해 며칠 또는 최대 일주일의 시간을 소요한다는 사실을 확인했습니다. 그 69% 중에서39%는 필요한 분석 결과를 기다리며 프로젝트 진행을 중단하고 있고,약 60%는 확실한 분석 근거가 아닌 본능에 따라 프로젝트를 계속 진행하고 있습니다. 또한 이 설문조사를 통해 프로덕트 인텔리전스 툴을 사용하여 명확하고 액세스 가능한 고품질 데이터를 활용하는 기업이 그렇지 않은 기업에 비해 매년 25% 이상의 성장률을 기록할 가능성이 5.5배 더 높은 것을 확인할 수 있었습니다.본 포스팅에서는 세 개의 글로벌 기업 (웰 파머시(Well Pharmacy), 널드월렛(NerdWallet), 언더아머(Under Armor)) 사례를 통해 고객의 인사이트가 프로덕트 팀에 매우 중요한 역할을 하고 있음을 설명합니다. 이 세 기업은 프로덕트 인텔리전스 툴 Amplitude(앰플리튜드)를 사용하여 신속한 의사 결정과 높은 고객 이해도를 갖게 되었으며, 데이터 분석을 통해 얻은 충분한 정보를 기반으로 플랫폼 개선을 위한 가설 설정을 진행했습니다. 웰 파머시(Well Pharmacy): 회원 가입 전환율 향상을 위해 퍼넬 활용웰 파머시의 프로덕트 팀은 웰 파머시가 영국에서 가장 큰 규모의 독립 약국이자 세번째로 큰 약국 체인임에도 불구하고, 프로덕트 인텔리전스 리포트의 대다수 응답자들과 마찬가지로 신뢰할 수 있는 데이터에 액세스하기가 어려웠습니다. 이로 인해 제품 개발 속도가 매우 느려지는 문제가 있었습니다. 당시 사용하던 분석 플랫폼은 겉핥기 수준의 데이터만을 제공했고 심도있는 고객의 인사이트를 보여주지 못했습니다. 특히 특정 이벤트를 진행한 후 고객이 어떤 행동을 했는지와 같은 중요한 정보가 누락되었습니다. 결과적으로 웰 파머시의 프로덕트 팀은 새로운 변화에 따른 효과를 검증하기 위해 더 자주 테스트를 진행해야 했습니다.이를 보완하기 위해 웰 파머시는 실시간으로 정확한 분석이 가능하며 프로덕트 팀 전체가 이해하고 사용할 수 있는 Amplitude(앰플리튜드)로 플랫폼을 변경했습니다. Amplitude(앰플리튜드)를 통해 통해 프로덕트 팀은 피드백 주기를 주 단위에서 분 단위로 단축할 수 있었습니다.또한, 회원 가입 과정에서 많은 수의 고객이 왜 중도에 이탈했는지와 같은 이전에는 확인할 수 없었던 인사이트를 빠르게 확인할 수 있게 되었습니다. 웰 파머시의 프로덕트 팀은 퍼넬 상에서 고객이 어디로 이탈하는지 파악함으로써, ‘가입 과정 중 이메일 확인 단계에서 많은 고객이 이탈한다’는 중요한 추세를 알게 되었습니다. 이를 개선하고자 이메일 확인 단계를 가입 과정의 다른 부분으로 이동했고, 그 결과 회원 가입 완료율이 30% 증가했습니다. 이는 고객이 온라인 약국을 더 많이 이용하도록 유도하는데 도움이 되었고, 매장 직원들의 스트레스 감소 효과도 가져왔습니다. 또한, 고객의 기본적인 질문 수가 감소하여, 약사와 고객 서비스 팀이 매장을 방문한 고객들에게 최선의 조언을 하는데 집중할 수 있게 되었습니다.  널드월렛(NerdWallet): 세그먼트 생성으로 리텐션 비율 증가웹사이트와 애플리케이션을 통해 퍼스널 금융 서비스를 제공하는 널드월렛은, 비즈니스 규모를 확장하면서 지속적인 성장을 위해 더 개선된 고객 인사이트가 필요해졌습니다. 이를 위해 프로덕트 인텔리전트 툴인 Amplitude(앰플리튜드)를 도입했고, 데이터 팀은 사용자 환경을 개선하고 고객이 계속해서 재방문하도록 유도하는 방법을 신속하게 찾을 수 있게 되었습니다.애플리케이션 로딩에 걸리는 시간과 같은 백엔드 엔지니어링 의사결정이 리텐션에 어떻게 영향을 주는지 관찰한 것이 그 첫번째 사례 중 하나입니다. 세그먼트와 코호트를 생성함으로써 팀에서는 제품 출시에 필요한 프로세스의 변경이 고객 행동에 어떤 영향을 주는지 비교할 수 있게 되었습니다. 이 정보를 통해 회사는 로딩 시간을 12초에서 5초로 단축했습니다. 널드월렛 팀은 실시간 분석 기능을 통해 전환을 유도하기 위한 소규모 실험을 수행할 수 있게 되었습니다. Amplitude(앰플리튜드)의 퍼넬을 이용하여 모바일 애플리케이션에서의 사용자 클릭율(CTR)이 웹사이트 사용자와 비교하여 상당한 차이가 있음을 확인했습니다. 웹사이트 CTR이 모바일 애플리케이션 CTR보다 2배 더 높았습니다. 또한, A/B 테스트를 통해 고객들의 반응을 이끌어낼 수 있는 캠페인을 만들 수 있었습니다. 널드월렛은 약간의 조정만으로도 빠르게 측정할 수 있는 Amplitude(앰플리튜드)의 장점을 활용하여 모바일 애플리케이션 클릭율을 200%까지 높였습니다.  언더 아머 (Under Armour): 코호트를 기반으로 가설 설정언더아머 커넥티드 피트니스는 맵마이런(MapMyRun), 마이피트니스팔(MyFitnessPal) 등 운동하는 사람을 위한 피트니스 앱 네트워크입니다. Amplitude(앰플리튜드) 도입 전에는 언더아머의 프로덕트 매니저가 현황을 확인하기 위해 매번 프로덕트 분석가에게 데이터를 요청해야만 했습니다. 프로덕트 분석가는 프로덕트 매니저에게 요청받은 정보를 전달하기 위해 오랜 시간 여러 번의 반복 작업이 필요한 SQL 쿼리 작업을 진행해야 했습니다. 그러나 프로덕트 인텔리전스 플랫폼 Amplitude(앰플리튜드)를 도입한 이후, 언더아머의 테스트 시간은 3개월에서 1개월로 단축되었습니다. 짧아진 테스트 주기는 고객의 신속한 학습과 측정을 가능하게 했기 때문에 고객이 좋아하지 않는 제품 기능을 구축하기 위해 리소스를 낭비하는 것에 대한 염려를 없앨 수 있었습니다. 또한 리텐션 증가와 기능 활용에 중점을 둔 대규모 업데이트도 수행할 수 있게 되었습니다.검증 기간이 단축됨에 따라, 팀에서는 새로운 기능 출시와 관련하여 예측을 하게 되었습니다. 첫번째는 고객의 자세 형성에 도움을 주는 기능을 제공하면 맵마이런(MapMyRun)의 리텐션 비율이 높아질 것이라는 가정이었습니다. 고객들이 부상 없이 계속 운동할 수 있도록 하는 것이 결국 애플리케이션을 계속 사용하도록 도움을 줄 것이라고 예측했습니다.이 가설을 기반으로 맵마이런(MapMyRun) 애플리케이션에 자세 코칭 팁 메뉴를 추가했습니다. 회사는 Amplitude(앰플리튜드)의 코호트, 세그먼트 및 리텐션 트래킹 기능을 활용하여 고객이 새로 추가된 메뉴를 좋아하는지를 분석했습니다. 결과적으로 자세 코칭 팁 메뉴의 도입은 성공적이었으며, 7일차까지의 리텐션 비율이 30%까지 향상되었음을 확인할 수 있었습니다.프로덕트 인텔리전스 툴 활용의 장점은 기업이 새로운 기능을 출시할 때 빌드-측정-학습 주기를 단축하는 것 뿐만이 아니었습니다. 현재의 제품을 더욱 매력적인 것으로 개선하여 고객에게 제공하는 방법을 파악하는 데도 도움이 되었습니다.예를 들면, 세그먼트 차트를 통해 레이스 트레이닝 플랜 기능을 고객이 많이 사용하지 않는 다는 것을 확인했습니다. 언더아머 팀은 더 다양한 목표를 제안하는 것으로 플랜을 재설계했습니다. 행동 코호트를 생성하여 재설계한 플랜이 시간의 경과에 따라 어떠한 영향을 주는지를 측정했습니다. 결과적으로 이 플랜을 사용하는 유료 고객의 비율이 이전보다 3배 더 높아졌음을 확인할 수 있었습니다.Amplitude(앰플리튜드)의 프로덕트 인텔리전스 리포트에 따르면, 많은 제품 의사결정자들이 실시간으로 활용하고 실행할 수 있는 고품질의 데이터를 보유하는 것에 어려움을 겪고 있다고 합니다. 반면에, 프로덕트 인텔리전스 툴을 사용하는 기업은 그렇지 않은 기업에 비해 최소한 일주일에 한 번 이상 새로운 기능을 출시할 가능성이 6배 더 높다고 합니다. 고객의 데이터를에 액세스하고 내용을 이해하는 것이 쉬울수록, 프로덕트 팀은 반복 작업을 더 신속하게 수행할 수 있게 됩니다.



오늘날 마케팅의 본질은 단순히 제품을 알리는 데 그치지 않습니다. 소비자의 기대치는 그 어느 때보다 높아졌고, 기업은 “고객을 위한 경험”을 제공해야 한다는 압박을 받고 있습니다. 이런 변화 속에서 AI는 중요한 조력자로 부상했지만, 아직까지는 많은 한계가 있는 것이 사실입니다. 가장 큰 이유는 아직까지 AI기술이 일부 플랫폼 속에서 폐쇄적인 형태로 존재하기 때문입니다. 뛰어난 AI 기술을 여기저기서 활용하고 싶지만 그렇지 못한다는 것이죠.


이 한계를 뛰어넘게 만들기 위해 AI업계에서는 MCP라는 기술을 적용시키고 있습니다. CDP도 아니고 MCP란 것은 또 무엇일까요? 왜 등장했을까요? 🤔 이번 맥사이트픽 포스팅에서는 MCP가 무엇이며, 마케터에게 MCP를 왜 주목해야 하는지 알아보도록 하겠습니다.







MCP란?


MCP는 Model Context Protocol의 약자로 AI가 외부의 다양한 도구와 데이터 소스에 표준화된 방식으로 연결되도록 설계된 프로토콜 기술인데요. 쉽게 말해, 모델이 단순히 텍스트만 처리하는 게 아니라 “컨텍스트”를 확장해서 다양한 애플리케이션·데이터 소스·플러그인과 소통할 수 있게 해주는 통신 규칙입니다. 이는 단순한 기술 혁신을 넘어 마케터가 소비자 경험을 설계하는 방식 자체를 변화시키는 AI 경험 확장의 첫 단계가 될 수 있습니다.


흔히들 MCP를 다음과 같이 비유하고 있습니다. MCP는 AI와 외부 세계를 연결하는 ‘공용 어댑터 와 같다. 지금까지는 각 AI와 도구를 연결하기 위해 개별 API 연동을 해야 했습니다. 마케터 입장에서 이는 시간이 많이 들고, 통합 범위에도 한계가 있었습니다. 그러나 MCP는 이 과정을 표준화해 AI가 여러 도구에 동일한 형식으로 접근할 수 있도록 합니다. 



그렇다면 이런 시도로 인해 사용자들의 AI 경험에 어떤 변화가 생기게 되는 것일까요. 크게 다음 3가지의 큰 변화를 경험할 수 있습니다. 


(1) 즉시성

소비자는 기다림을 싫어합니다. MCP를 활용하면 AI는 고객 요청에 즉시 대응하며 대화 흐름을 끊지 않습니다. 예를 들어, 라이브 커머스 방송 중 소비자가 “이 제품 해외배송 가능한가요?”라고 물으면 AI는 판매 시스템에서 바로 정보를 가져와 답변합니다.


(2) 연속성

마케팅은 단발 이벤트로 끝나지 않습니다. MCP를 활용하면 AI가 고객과의 과거 대화를 기억하고, 다음 접점에서 이어서 대화를 진행합니다. 예를 들어, 지난주에 상품 상담을 했던 고객이 다시 채팅을 시작하면 AI가 “지난번 문의하신 블루 재킷, 오늘 재입고 되었습니다.”라고 답할 수 있게됩니다.


(3) 몰입감

소비자 경험이 끊김 없이 이어지고, 그 안에서 개인화된 정보가 활용되면 고객은 기업과의 상호작용에 더 깊이 몰입할 수 있게됩니다. MCP는 이러한 몰입형 브랜드 경험을 가능하게 하는 핵심 인프라입니다.









MCP와 마케팅 혁신


마케팅 측면에서 MCP는 다음 3가지 혁신을 기대할 수 있습니다.


(1) 실시간 고객 응대의 혁신

앞서 들었던 예시와 같이 MCP를 활용하면 고객이 “이 제품 지금 재고 있나요?”라고 묻는 순간, AI는 재고 관리 시스템에서 데이터를 바로 가져와 답변합니다. 더 이상 ‘추측성 응답’이 아닌 검증된 최신 데이터를 기반으로 한 응대가 가능합니다.


(2) 개인화의 정교화

마케팅의 핵심은 나만을 위한 메시지를 전달하는 것입니다. MCP는 AI가 고객의 과거 구매 이력, 웹사이트 행동 데이터, 실시간 위치 정보까지 통합해 맥락에 맞는 제안을 할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 고객이 특정 제품 페이지를 열람한 직후 AI가 “현재 이 제품에 대해 10% 할인 중이며, 오늘 주문 시 내일 배송 가능합니다.”라는 메시지를 전송합니다.


(3) 캠페인 운영 자동화

마케터는 MCP를 통해 광고 집행 툴, 이메일 마케팅 플랫폼, SNS 채널을 하나의 AI 대화 환경에 통합할 수 있습니다. 캠페인 데이터를 분석해 성과가 낮은 타겟군을 즉시 조정하거나, 성과가 좋은 광고 문안을 다른 채널로 확장하는 자동화도 가능합니다.









AI, 도구에서 에이전트로


2025년의 마케팅 환경은 과거와 비교할 수 없을 정도로 복잡하고 역동성이 더해지고 있습니다.  AI 기술은 단순한 콘텐츠 생성 도구를 넘어, 고객 접점 전체를 통합 관리하는 에이전트 기반 생태계로 발전하고 있습니다.


특히 MCP는 AI와 외부 데이터, 도구, 시스템을 하나의 언어로 연결하는 환경을 만드는 핵심 역할을 수행할 것입니다. 결과적으로는 AI 에이전트의 활성화를 이끌어낼 것이라 예상할 수 있습니다.


MCP의 확산은 마케팅 생태계에 큰 변화를 가져올 것입니다. 앞으로의 AI 마케팅은 표준화 기반 생태계 → 도구·데이터 실시간 연동 → 자동화된 맞춤 경험 제공이라는 흐름으로 가속화될 것입니다. 마케터는 MCP 덕분에 기술 통합에 쓰던 시간을 절약하고, 전략과 창의성에 집중할 수 있습니다.








MCP적용 시 주의점


전적으로 AI로 인해 모든것이 자동화될 수록 주의사항은 더욱 명확합니다. 맥사이트픽으로 여러번 언급해드렸던 프라이버시와 보안 문제입니다. MCP로 연결되는 데이터는 실시간성이란 강한 무기를 가집니다. 그리고 그만큼 보안 위협을 수반합니다. AI가 민감한 데이터에 접근하는 만큼, 권한 제어와 감사 로그 관리가 필수이며 때로는 데이터 접근 권한을 최소화하고, 필요한 경우 고객 동의를 명확히 받아야 할 것입니다.


또한 사용자 경험 관리 측면으로도 주의가 필요합니다. AI가 모든 요청을 자동 처리하더라도, 고객이 과도한 정보 제공을 요구받는다면 거부감을 느낄 수 있습니다. UX 설계 단계에서 고객 편의성을 최우선으로 고려해야 합니다. AI가 설계한 고객의 UX에 대해 고객이 100%만족할 것이라 기대에 의존하지 않는것이 좋습니다. AI 또한 잘못된 데이터를 기반으로 고객을 잘못 이해하거나 오해하는 경우가 생길 수도 있습니다. 


MCP의 구조와 설정 방식이 아직은 생소합니다. 이를 해결하기 위해 MCP 경험이 있는 파트너사와 협력하거나, 마케터, 개발자, 경영진이 모여 MCP의 가치와 역할에 대한 공감대 형성과 이해도를 맞추는 것이 첫번째 순서일 수 있습니다.







마치며


AX(AI 대전환)을 준비하는 기업과 브랜드에게 MCP는 실무에서 마케터가 직면하는 데이터 단절, 시스템 불일치, 운영 비효율 문제를 근본적으로 해결하고 여기에 고객 경험 강화, 영업 프로세스 최적화, 캠페인 자동화 등 다양한 영역에서 효과를 발휘기 위한 최고의 방안이 될 수 있습니다.

마케터가 MCP를 성공적으로 활용하려면 우선순위 시스템 선정, 데이터 품질 관리, 보안 설계를 철저히 하기를 권해드립니다. 현시점부터 단계적으로 MCP를 도입하고 경험을 축적하는 기업이 향후 AI 마케팅을 리드하는 브랜드가 될 것임을 강조드리며, 이번 포스팅을 마치겠습니다.

자동화, 인공지능(AI), 마케팅 트렌드, MCP