“각자는 배우지만, 회사는 배우지 않는다.”
클로드(Claude)를 개발한 앤트로픽(Anthropic)에서 그로스 마케팅팀을 직접 구축하고, 마케팅 조직의 AI 전환(AX)을 이끌었던 Sunil Subhedar가 짚은 문제예요. AI로 업무 속도가 빨라져도, 그 과정에서 얻은 노하우가 개인에게만 남으면 조직 전체의 경쟁력은 제자리걸음일 수밖에 없어요.
매주 새로운 기능이 쏟아지는 AI 경쟁 속에서 Sunil은 앤트로픽 마케팅 조직을 채널 중심 조직에서 목표 중심 조직으로 재편했어요. 나아가 개인의 AI 활용과 마케팅 실험에서 얻은 인사이트를 조직의 자산으로 축적해 다음 실행에 반영하고, 높아진 생산성이 실제 비즈니스 성과로 이어지는지 검증하는 체계를 설계했어요.
AB180 Growth House Seoul에서 Sunil이 직접 공유한 경험을 바탕으로, 마케팅 조직과 일하는 방식을 어떻게 바꾸고 비즈니스 성과로 연결했는지 살펴볼게요.
📌 핵심 포인트
전통적인 마케팅 조직은 채널을 중심으로 조직되어 왔어요. 퍼포먼스 팀은 광고 성과를, 콘텐츠 팀은 검색과 콘텐츠를, CRM 팀은 이메일과 푸시 메시지를 담당하는 식이죠. 제품과 타깃 고객이 6개월에서 1년 주기로 업데이트되었던 시기에는 충분히 작동하던 방식이에요.
하지만 앤트로픽처럼 매주 새로운 기능이 출시되는 환경에서는 더 이상 통하지 않았어요. 제품이 바뀔 때마다 새로운 고객이 등장했고, 메시지도 계속 달라져, 채널별로 각자 계획을 세우고 실행하는 방식으로는 이 속도를 따라가기 어려웠어요.
Sunil은 여기서 기존 조직 구조의 근본적인 문제를 짚었어요. 마케터는 채널을 구분하지만, 고객은 그 경계를 인식하지 않는다는 점이에요.
그래서 앤트로픽은 채널 대신 고객과 비즈니스의 목표를 중심으로 그로스 마케팅팀을 세 개의 엔진으로 재구성했어요.
각 엔진은 2주 단위 스프린트로 움직였어요. 캠페인 일정에 맞춰 일하던 마케팅팀이 제품 개발 조직처럼 짧은 주기로 가설을 검증하고 방향을 조정하기 시작한 것이죠.
구글 검색 결과 창을 살펴보면 AI 답변, 유료 광고, 오가닉 검색 결과가 함께 노출돼요. 전통적인 조직에서는 각 담당자가 자기 영역의 성과를 높이려고 노력하겠죠. 하지만 앤트로픽은 이 세 영역을 '고객이 우리 제품을 발견하도록 만든다'는 하나의 목표로 바라봤어요.
Sunil은 AI 답변 최적화를 예로 들었어요. 특정 키워드가 이미 AI 답변에서 가장 좋은 위치를 확보했다면, 같은 키워드에서 광고에 더 많은 리소스를 투입할 필요가 없다는 거예요. 채널별 성과를 따로 최적화하는 대신, 고객이 제품을 발견하는 전체 경험을 기준으로 우선순위를 정한 거죠. 이 관점에서는 마케팅팀에서 발행하지 않는 제품 문서와 사용자 교육 콘텐츠까지 디스커버리 엔진의 일부가 돼요.
이처럼 조직을 목표 중심으로 통합하자 각 채널의 역할을 따로 관리하는 대신, 고객에게 어떤 메시지와 경험을 제공할지 함께 판단할 수 있게 됐어요.
누구나 AI로 콘텐츠를 빠르게 만들 수 있는 시대, 양과 속도만으로는 고객의 이목을 사로잡기 어려워요. 대신 앤트로픽은 경쟁사가 쉽게 따라 할 수 없는 브랜드 경험을 만드는 데에 집중했어요.
앤트로픽은 가장 앞선 AI 기술을 가진 회사 중 하나지만, 마케팅에서는 오히려 사람과 사람을 연결하는 오프라인 경험을 강조했어요. 기술적인 기능을 설명하는 대신, 사람들이 직접 찾아와 머무는 팝업 스토어를 열어, 사람들이 클로드로 무엇을 만들고 어떤 문제를 해결하는지 보여줬죠.
"우리는 제품을 팔지 않았어요. 브랜드와 아이디어를 팔았어요." — Sunil Subhedar
앤트로픽은 유통 채널도 다르게 바라봤어요. 메타나 구글처럼 익숙한 채널에만 집중하는 대신, 당시 상대적으로 경쟁이 덜했던 팟캐스트와 인플루언서 마케팅을 활용했어요.
이런 채널은 성과를 정확하게 측정하기 어렵지만, 새로운 방식으로 고객에게 다가갈 수 있었어요. Sunil이 강조한 건 고객이 실제로 관심을 기울이는 곳을 찾되, 경쟁사가 아직 충분히 진입하지 않은 접점을 먼저 공략하라는 것이었어요.
이는 앞서 살펴본 오디언스·크리에이티브 엔진과도 연결돼요. 앤트로픽은 채널마다 콘텐츠를 제각각 최적화하기보다, 어떤 활용 사례와 메시지가 고객의 공감을 얻는지 함께 살펴봤어요. 반응이 좋은 사례가 발견되면 그 콘텐츠를 더 만들거나 적합한 크리에이터를 찾아 확장했어요. 반응이 기대에 못 미치면 다른 메시지를 시험했고요.
앤트로픽은 이렇게 고객의 관심을 끌 수 있는 새로운 접점을 찾고, 어떤 메시지가 효과적인지 끊임없이 실험했어요. 하지만 실험의 속도만큼 중요한 건, 그 과정에서 얻은 배움을 다음 실행에 반영하는 ‘피드백 루프’를 만드는 일이에요. 앤트로픽은 이를 위해 개인의 경험과 노하우를 조직 전체가 활용할 수 있는 AI 시스템을 구축했어요.
Sunil이 여러 기업에서 발견한 공통된 문제는, 개인이 AI를 활발하게 사용해도 그 경험이 조직에 남지 않는다는 것이었어요. 잘 만든 프롬프트는 개인 계정에, 유용한 스킬은 누군가의 노트북에, 작업 과정에서 얻은 인사이트는 각자의 머릿속에 머물러 있었죠.
Sunil은 이 상황을 "각자는 배우지만, 회사는 배우지 않는다."라고 짚었어요. 앤트로픽 그로스 마케팅팀은 이 문제를 풀기 위해 개인의 AI 활용을 조직 전체의 역량으로 바꾸는 세 가지 요소를 마련했어요.
첫 번째는 공유 라이브러리예요. 라이브러리는 사람도 AI 에이전트도 같은 정보를 참고할 수 있도록 자산을 모아두는 공간을 말해요. 브랜드 가이드라인, 제품 정보, 고객 데이터, 성과가 좋았던 작업물을 한곳에 모으고, 담당자가 최신 상태로 관리해요.
Sunil은 이를 관리하는 역할을 '사서(librarian)'에 비유했어요. 사서는 정보가 정확하고 최신화되어 있는지 점검하고, 사람과 에이전트가 어떤 데이터까지 접근할 수 있는지 관리해요.
두 번째는 스킬이에요. 스킬은 AI가 특정 업무를 일관된 방식으로 수행할 수 있도록 필요한 지식과 작업 절차, 기준을 정리해 둔 것을 말해요. Sunil은 스킬도 팀원처럼 필요한 정보와 권한을 부여하고, 결과물의 품질을 관리해야 한다고 강조했어요. 이를 위해 앤트로픽 마케팅팀은 브랜드 보이스와 디자인처럼 모두가 사용하는 공용 스킬을 만들고, 그 위에 각 업무에 특화된 스킬을 구성했어요.
세 번째는 옵저버빌리티(observability)예요. 옵저버빌리티란 AI가 어떤 데이터를 사용하고 어떤 결과물을 만들었는지 관찰하고 평가하는 체계예요. 결과물이 브랜드 기준에서 벗어나거나 잘못된 정보를 포함한다면 이를 발견하고 수정할 수 있어야 해요. 에이전트에게 어느 정도의 자율성을 줄지도 업무의 위험도에 따라 달라지죠.
이 세 가지를 하나의 피드백 루프로 운영해 실행 결과에서 얻은 배움을 다시 라이브러리와 스킬에 반영하는 것이 핵심이에요.
이러한 시스템을 구축하고 운영하기 위해 Sunil은 중앙 AI 팀과 현업 팀이 역할을 나누는 방식을 제안했어요. 중앙 AI 팀은 데이터 연결, 공용 도구와 스킬, 새로운 모델 검증 등 조직 전체가 활용할 기반을 마련하고, 현업 팀은 이를 자신의 업무에 맞게 적용하고 개선하는 방법이에요.
이를 위해 Sunil은 각 팀에 다음 세 가지 역할이 필요하다고 설명했어요.
작은 회사라면 한 사람이 여러 역할을 맡을 수 있어요. 중요한 건 AI를 잘 활용하는 데서 그치지 않고, 이를 실제 업무에 적용하고 지속적으로 개선할 책임자를 정하는 것이죠.
이런 시스템이 자리잡으려면 리더의 역할도 중요해요. 리더는 기존 KPI를 달성하면서 AI까지 익혀야 하는 팀원에게 충분히 실험할 시간을 주고, 과도한 업무와 번아웃에서 팀을 보호해야 해요.
그렇다면 이러한 변화가 실제 비즈니스 성과로 연결될 수 있을까요?
Sunil은 AI를 활용한 업무 효율뿐 아니라 실제 비즈니스 성과까지 함께 측정해야 한다고 강조했어요. 출발점으로 제안한 방법은 '클릭 택스(click tax)'예요. 기존 업무를 단계별로 나누고, AI를 활용했을 때 각 단계에 드는 시간과 노력이 얼마나 줄었는지 살펴보는 방식이에요.
Sunil은 다음 단계로, 비즈니스 성과를 두 가지 차원에서 측정해야 한다고 강조했어요.
참고로 에어브릿지(Airbridge)와 같은 MMP 솔루션을 활용하면 광고 성과와 전환 기여도를 보다 정확하게 측정할 수 있어요.
앤트로픽 마케팅팀은 매 스프린트마다 서로 다른 크리에이티브 방향을 시험하고, 고객 반응과 성과를 분석해 다음 실행에 반영했어요. 성과가 좋았던 이유는 라이브러리와 스킬에 축적하고, 품질 기준을 통과한 콘텐츠가 기대한 성과를 내지 못하면 기준 자체를 다시 검토했어요.
Sunil은 그 결과 크리에이티브 산출량이 3배 증가하고 고객 획득 비용은 25% 낮아졌다고 설명했어요. 내부 생산성뿐 아니라 성과 지표에서도 개선이 나타난 것이죠.
앤트로픽의 사례에서 주목할 점은 AI로 더 많은 일을 해냈다는 사실만이 아니에요. 고객의 관점에서 마케팅의 우선순위를 정하고, 차별화된 경험을 만들고, 실행에서 얻은 배움이 다음 의사결정으로 이어지도록 조직을 설계했다는 점이에요.
그렇다면 우리 조직은 어떨까요? Sunil의 인사이트를 바탕으로 다음 항목을 점검해 보세요.
모든 항목을 한 번에 해결할 필요는 없어요. Sunil이 제안한 첫걸음은 이번 주에 팀이 해결해야 할 목표 하나를 고르고, 그 목표에 필요한 지식과 스킬을 누가 관리할지 정하는 것이었어요.
Sunil의 이야기를 통해 우리 조직의 일하는 방식을 돌아볼 수 있었나요? 앞으로도 AB180은 더 나은 방향을 찾아 비즈니스 성장을 이어갈 수 있도록, 앞서가는 기업들의 경험과 깊은 인사이트를 전해드릴게요.
