발표자 : 앰플리튜드 APJ 부사장 Matt Bennett, 앰플리튜드 한국 비즈니스 총괄 최동훈
챗GPT(Chat GPT)와 퍼플렉시티(Perplexity), 클로드(Claude) 등 생성형 AI의 등장은 마케팅과 데이터 분석 실무에 큰 변화를 일으켰습니다. 하지만 이제는 한 걸음 더 나아가 스스로 문제를 파악하고 실행하는 ‘에이전트 AI(Agent AI)’가 주목받고 있습니다.
앰플리튜드는 이러한 변화에 가장 발 빠르게 대응하고 있는 디지털 분석 플랫폼 중 하나입니다. 단순히 AI 기능을 추가하는 것이 아니라, 제품 전반에 AI를 내장(Built-in)하는 방식으로 전략을 구상했습니다.
지도 한장만으로 길을 찾던 시절을 기억하시나요? ‘A에서 B까지 가는 방법’을 찾기 위해 방향을 묻고, 종이에 그려진 경로를 외우곤 했습니다.
하지만 지금 우리는 스마트폰을 통해 GPS를 받고 최적의 경로를 실시간으로 추천받습니다. 그리고 이제는 자율주행자동차가 등장해 스스로 움직이는 것을 가능하게 만들고 있습니다.
길찾기가 지도에서 GPS로 발전한 것처럼 AI를 활용한 우리의 일하는 방식도 빠르게 변화하고 있습니다. 마치 자율주행차가 목적지까지 알아서 운전하듯, AI는 이제 사람의 개입 없이도 데이터를 분석하고, 인사이트를 도출하며, 심지어 실험 실행까지 가능하게 만들고 있습니다.
AI의 발전 단계는 다음과 같이 총 4단계로 구분됩니다.
현재 우리는 생성형 AI와 에이전트 AI의 길목에 서있습니다. 그리고 이번 세션에서 주로 다룰 주제는 바로 에이전트 AI이죠.
전 세계 주간 8억 명의 챗GPT(Chat GPT) 활성 사용자가 하루 25억 건의 프롬프트를 이용하고 있습니다. 그 중에서 한국은 챗GPT 유료 구독이 세계에서 두 번째로 많은 나라입니다. 한 달에 9억 분 이상 챗 GPT를 활용하며, 총 1,700년치에 달하는 시간을 AI와 함께 보내고 있죠.
하지만 AI로 업무 속도는 향상되었지만 여전히 리더들이 직면하는 새로운 과제는 다음과 같습니다.
이제는 실험 설계나 분석 노하우를 넘어서, AI를 활용한 그로스 전략 자체를 다시 설계해야 하는 시점임을 알 수 있습니다.
이제 중요한 건 AI를 어떻게 조직에 ‘심을 것인가’입니다. 단순히 옆에 두고 ‘보조 도구’처럼 쓰는 것을 넘어, 제품과 워크플로우 전체에 녹아들어야 합니다.
AI 시대에는 단순한 기능 추가만으로는 경쟁력을 확보할 수 없습니다. 앰플리튜드는 이 과제를 해결하기 위해 AI를 제품과 업무 흐름 전체에 빌트인 하는 전략을 선택했습니다.
앰플리튜드는 이제 AI가 단순한 분석 툴을 넘어 데이터를 이해하고, 실행하며, 성과를 향해 스스로 움직이는 플랫폼으로 진화하고 있고, 사용자에게 더 정교한 인사이트를 제공할 뿐 아니라, 고객 경험의 품질 자체를 끌어올리는 성장 기반이자 ‘협력자(Collaborator)’가 되어줄 것이라고 확신하고 있습니다.
“변화의 속도보다 더 빨리 움직이지 않으면 경쟁에서 뒤쳐질 수밖에 없습니다. 실시간 인사이트를 만들 수 없다면, AI의 가이던스를 얻지 못한다면, 결국 고객이 있는 곳에 도달할 수 없게 됩니다. AI는 더 이상 별도의 도구가 아니라, 마케팅, 제품, 고객 경험 전반에 내재되어야 합니다.”
앰플리튜드는 ‘가속화’, ‘자동화’, ‘데이터 활용 방식의 근본적 변혁’이라는 3가지 축을 중심으로 플랫폼 전반에 빌트인 AI를 구현하고 있습니다.
이미 오랫동안 사랑받고 있는 ‘Conversion Drivers’ 기능입니다. 이는 퍼널의 두 단계 사이에서 어떤 행동이 전환과의 상관관계가 높은지를 보여주는 기능이죠. 전환 간 주요 동인에 대해 많은 인사이트를 주는 기능으로 퍼널의 전환율을 확인하는 데 유용합니다.
우리는 보통 전환율을 확인하는 데 익숙하지만, 사실 더 중요한 건 무엇이 전환을 만들었고, 무엇이 전환을 방해했는지를 정확히 파악하는 것입니다. 특히 실무에서는, 우리가 의도한 조건이 정말 효과를 냈는지 아니면 예상치 못한 요소가 전환을 이끌었는지를 명확히 구분하기 어렵죠.
‘Conversion Drivers’에 AI가 더해지면 사람이 일일이 찾아보기 어려운 행동 데이터를 기반으로, 어떤 이벤트가 전환에 긍정적인 영향을 미쳤는지, 설정한 조건이 실제 효과가 있었는지 혹은 오히려 전환을 방해하는 요인이었는지를 자동으로 분석해 보여줍니다.
성별, 연령, 지역과 같은 통계적인 기준으로 유저를 분류하는 방식은 이제 마케팅 실무에서 점점 의미를 잃어가고 있습니다. 요즘은 대부분 유저의 실제 행동에 기반해 세그먼트를 구성하고 있죠.
하지만 실무에서 자주 겪는 고민이 있습니다. “행동 기반 세분화, 어디서부터 시작해야하지?”라는 질문이죠. 이럴 때 유용한 기능이 바로 ‘Clustering’입니다. ‘Clustering’은 정교한 세분화 없이도유저의 행동 데이터를 자동으로 분석해 행동 패턴에 따라 유저를 자동으로 그룹화해 줍니다.
“예를 들어, 하루에 몰아보는 스타일, 일주일에 두 번 꾸준히 보는 스타일, 한 달에 한 번만 보는 스타일 같이 유저의 행동을 기반으로 그룹을 자동으로 만들어주고 분석까지 도와줍니다.”
Ask Amplitude는, 앰플리튜드 안에서 가장 자주 사용되는 기능 중 하나로, 우리가 익히 알고 있는 채팅형 생성 AI와 유사한 형태를 띠고 있습니다. 간단한 자연어로 질문하면, AI가 차트를 직접 만들어주고 해석까지 제공하는 구조입니다.
특히 최근 업데이트를 통해, 이 채팅형 인터페이스가 기존의 차트 생성 화면 안에 통합되면서 훨씬 더 강력해졌습니다. 사용자는 기존 분석 화면을 벗어나지 않고도, 왼쪽 창에 자연어로 질문을 입력하면 오른쪽에서 분석 단계가 어떻게 수행되고 있는지, 결과 차트와 그 의미에 대한 해석을 동시에 확인할 수 있습니다.
예를 들어, “구매 완료까지의 퍼널을 차트로 만들어줘.”라고 입력하면 Ask Amplitude가 관련 이벤트들을 자동으로 연결해 퍼널 차트를 생성하고, 해당 단계별 이탈률과 전환율까지 함께 시각화해 보여줍니다.
또한 단순히 차트를 보여주는 데 그치지 않고, "이 구간의 이탈률이 높은 이유를 더 알아볼까요?", "최근 한 달 기준으로 다시 분석해드릴까요?" 같은 후속 질문을 제안하며 분석 흐름을 끊김 없이 이어갈 수 있도록 도와줍니다.
사용자는 별도로 복잡한 설정을 하지 않아도 대화하듯 질문하고, 분석 결과를 확인하고, 바로 다음 액션으로 넘어가는 경험을 할 수 있습니다. 데이터 분석에 익숙하지 않더라도, AI와 함께 분석을 배우고 실행해 나갈 수 있는 환경이 마련된 셈입니다.
현재는 베타 버전으로 제공되고 있지만, 앞으로는 더 많은 화면과 기능에 적용될 예정이라고 합니다. 데이터 분석의 진입 장벽을 낮추고, 실무에 바로 적용할 수 있도록 돕는 것, Ask Amplitude는 그 역할을 충실히 수행하고 있습니다.
이렇게 앰플리튜드는 AI의 활용 단계를 한 단계씩 진화시키고 있습니다. Ask Amplitude는 생성형 AI 단계에 해당합니다. 그러나 이제 앰플리튜드는 AI 에이전트(AI Agent)를 출시하며 그 다음 단계인 ‘에이전트 AI’로 진화하고 있습니다.
앰플리튜드가 곧 선보일 차세대 기능, AI 에이전트는 기존의 대화형 AI를 넘어서는 완전히 새로운 개념입니다. 단순히 명령을 받아 수행하는 비서형 AI가 아니라, 서비스 맥락과 목표를 스스로 이해하고, 필요한 분석과 실험을 자율적으로 수행하는 주도적 에이전트인 것이죠.
“일반적인 챗봇형AI가 ‘똑똑한 비서’라면, AI 에이전트는 스스로 일을 처리하고 결과를 내는 팀원이라 할 수 있습니다.”
예를 들어, AI 에이전트는 대시보드 상의 중요한 변화가 감지되면 이를 직접 분석하고, 수천 건의 사용자 세션 리플레이를 검토해 전환율 하락의 원인을 추적합니다. 이후 문제 해결을 위해 설문조사나 A/B 테스트 같은 실험 방식을 제안하고, 그 설정까지 스스로 구성해 사용자에게 전달합니다. 사용자는 결정만 내리면 되는 구조이죠.
또한 AI 에이전트는 분석의 시작부터 끝까지 설정된 명확한 목표를 중심으로 작동합니다.
덕분에 데이터 해석, 인사이트 도출, 실험 설계 등 일련의 루틴이 하나의 맥락 안에서 이어지게 됩니다. 한 가지 유형에 머물지 않고, 특정 목적(예: 전환, 유지, 리텐션 등)에 맞춰 여러 종류의 에이전트가 구성될 수 있어, 기업의 다양한 목표에 맞게 유연하게 대응할 수 있습니다.
AI 에이전트가 만드는 ‘스스로 진화하는 서비스’의 시작점은 다음과 같습니다.
이제 우리는 단순한 보조가 아닌, 스스로 진화하는 서비스의 파트너로서의 AI를 앰플리튜드를 통해 실무에서 직접 만나고 있습니다.
“결국 중요한 것은 데이터를 더 많이 쌓는 게 아니라, 데이터를 활성화하는 것이고, 더 근본적으로는 조직의 데이터 활용 방식을 변혁해 추측에서 벗어나, AI가 이끄는 성장으로 나아가야 합니다. 그것이 바로 궁극적 목표입니다.”
오는 10월, 앰플리튜드 AI 에이전트는 단순한 분석 툴을 넘어 하나의 팀원처럼 실무 현장에 합류하게 될 예정입니다.
수 만, 수십 만, 수천 만 개의 세션이 쌓이면 그걸 사람이 다 볼 수 있을까요? 현실적으로 불가능합니다. AI가 대표적인 몇 가지 세션만 추려 보여주고, 문제까지 짚어주면 굉장히 편리하겠죠. 더 나아가 어떤 실험을 하면 좋을지 제안하고, 세팅까지 도와준다면 훨씬 수월할 겁니다.
앰플리튜드 세션 리플레이(Session replay)는 사용자의 행동 데이터를 가시적으로 확인할 수 있는 앰플리튜드의 대표적인 솔루션입니다.
엠플리튜드 AI는 여기서 멈추지 않습니다. 여러분도 아시다시피 행동 데이터는 매우 중요하지만, 그것만으로는 부족합니다. 그 행동이 왜 일어났는가를 파악하려면, 사용자들의 직접적인 목소리(VoC :, Voice of Customer)가 필요하죠.
2026년 출시 예정인 앰플리튜드 VoC는 고객 피드백 데이터를 행동 데이터와 함께 분석할 수 있는 기능입니다.
젠데스크, 구글 플레이스토어, iOS 앱스토어, 엑스(X, 구 트위터), 페이스북 등 다양한 채널에 흩어져 있는 고객 리뷰와 의견을 수집해, 앰플리튜드 안에서 행동 데이터와 통합 분석할 수 있습니다.
예를 들어, 앱 업데이트 이후 이탈이 급증한 시점에 플레이스토어 리뷰를 함께 분석하면, 단순 수치로는 보이지 않았던 사용자의 불만이나 기대를 함께 파악할 수 있습니다. 이는 곧 제품 개선, 사용자 경험 최적화, 나아가 전환율 개선으로 이어질 수 있는 강력한 인사이트로 연결됩니다.
앰플리튜드는 내년, 사용자 인터페이스(UI) 안에서 직접 화면까지 안내해 주는 챗봇, 앰플리튜드 Assistant를 선보일 예정입니다.
겉으로 보기엔 익숙한 챗봇처럼 보일 수 있지만, 앰플리튜드 Assistant는 일반적인 챗봇 보다 한층 더 진화한 솔루션입니다. 단순히 텍스트 기반으로 답변을 주는 것이 아니라, 사용자의 질문 의도와 서비스 맥락을 정확하게 파악하고, 필요한 UI 버튼이나 기능으로 커서를 이동시켜 직접 안내하는 형태의 챗봇이에요.
예를 들어, “이 기능은 어디에서 설정하나요?”라는 질문에, “설정 페이지 > 기능 탭을 클릭하세요”라는 답변을 주는 대신, 실제 화면에서 해당 버튼 위치를 하이라이팅하거나 커서를 이동시켜 사용자가 따라가기만 하면 되도록 도와줍니다.
이 기능은 특히 앰플리튜드를 처음 사용하는 사용자나, 복잡한 설정 흐름을 익히기 어려운 실무자에게 큰 도움이 될 것입니다. 마치 UI 안에 내장된 튜토리얼 가이드처럼, Assistant가 한 단계씩 따라가며 설명해주기 때문이죠.
“4년 전만 하더라도 누군가는 AI를 기대했고, 누군가는 두려워했었는데요. 지금은 AI가 이미 우리 사회에 깊숙이 들어왔고, 이제는 이 AI라는 재화를 통해서 빨리 앞으로 나아가야 될 때인 것 같습니다.”
세션의 마지막 메시지는 분명했습니다. 이제 AI는 선택이 아니라, 내재화의 속도가 경쟁력을 좌우하는 시대라는 것이죠.
앰플리튜드는 단순히 "말 잘 듣는 AI 비서"를 만드는 것이 아닙니다. 목표와 맥락을 스스로 이해하고, 주도적으로 움직이는 팀원 같은 AI를 지향합니다. 이런 방향성이 실제 기능 하나하나에 깃들어 있으며, 오늘날의 ‘Amplitude AI’는 단순한 자동화 도구를 넘어 실무 전략의 일부로 자리잡고 있습니다.
앰플리튜드의 방향성은 분명합니다. 적은 리소스로도 빠르게 실행 가능한 전략, 그리고 스스로 진화하는 서비스. 그 핵심에 바로 앰플리튜드 AI가 있습니다.
여러분의 조직은 지금, AI와 어디까지 함께 성장할 준비가 되어 있나요?
