2026년, AI를 활용해 이메일 마케팅 성과를 극대화하는 방법
AI는 이제 우리 생활에 깊이 뿌리내렸지만, 소비자들은 그 어느 때보다 AI를 회의적으로 바라보고 있습니다. AI가 우리의 일자리를 빼앗을 것이라는 온갖 예측에도 불구하고, 특히 대중의 신뢰가 걸린 상황에서는 AI가 여전히 독자적으로 제대로 작동할 만큼 충분히 성숙하지 못합니다. 하지만 AI를 적절하게 활용한다면, AI 연동 기능은 이메일 마케팅 성과를 극대화하는 가장 강력한 도구가 될 수 있습니다.
최초 게시일: .마지막 업데이트: 2026년 이메일 마케팅 분야의 AI 현황에 대한 이 기사를 조사하던 중, 타당한 의구심을 가진 이들도 발견했습니다. 그리고 수많은 ‘AI 쓰레기’도 말이죠. 현재 우리는 AI 열풍의 정점에 도달한 듯하며, 소셜 미디어에 익숙한 많은 소비자들은 이미 AI에 질린 상태인 것 같습니다. 그렇다면 AI는 어떤 분야에서 뛰어난 성과를 내고 있을까요? 자동화일까요, 예측일까요, 아니면 그 밖의 다른 것일까요? 함께 알아보겠습니다… 이 글을 다 읽으시면, 신뢰를 유지하고 불필요한 정보를 줄이며 측정 가능한 성과를 이끌어낼 수 있는 방식으로 AI를 활용할 수 있도록 더 명확한 시각을 얻으시길 바랍니다.
주요 요점
- 신뢰는 자동화될 수 없다. 소비자들은 AI를 회의적으로 바라보고 있으며, 특히 Z세대는 더욱 그렇다 [1]
- 풀스택 생성형 AI는 일종의 도박입니다. 모든 내용을 반드시 수정하고, 확인하고, 인간적인 감성을 더해야 합니다.
- 스팸 필터가 AI가 생성한 패턴을 표적으로 삼고 있습니다. AI에 대한 의존도가 높아질수록 메일 수신률이 떨어집니다.
- 구독자들은 AI의 ‘냄새’를 맡을 수 있다. 브랜드 특색이 느껴지지 않는 어조와 진부한 이미지는 구독 취소를 유발한다
- AI로 생성된 저품질 콘텐츠(대량 생성된 저품질 텍스트 및 이미지)가 대중으로부터 거센 반발을 사고 있다. 사람이 직접 기획하고 최종 검토를 거치는 것은 필수 불가결한 요소다.
- AI를 가장 효과적으로 활용하는 분야는 바로 ‘배경’에서 이루어집니다. 워크플로우 자동화, A/B 테스트, 예측 기반 타이밍 등이 바로 그것입니다.
- 적절한 시기에 발송되는 소량의 이메일이 대량 발송보다 더 효과적입니다. 실제 의도 신호를 바탕으로 할 경우, 전체 발송량의 2%만으로도 매출의 50%를 창출할 수 있습니다 [2]
‘회의주의 세대’: 관객은 관심을 보인다
먼저 어떻게 하는지부터 시작해 볼까요? 아니다 이메일 마케팅에 AI를 활용해야 하는 이유는, 현재 대부분의 마케터들이 이 문제를 완전히 뒤집어 생각하고 있는 것 같기 때문입니다. 만약 단순히 정보 과부하를 가중시킬 뿐 실제로 효과가 있는 요소들은 무시한다면, AI는 브랜드를 완전히 망가뜨릴 수 있습니다.
여러분이 해야 할 일은 우리가 늘 해왔던 것과 똑같은 것, 즉 관객을 위해 봉사하는 것뿐입니다. 하지만 우리가 관객에 대해 품고 있는 기대감도 완전히 뒤집어 놓고 있는 것 같습니다.
기술 도입은 대개 인구통계학적 집단을 명확하게 구분된 연령대로 나눕니다. 예를 들어, 스마트폰이 처음 등장했을 당시 밀레니얼 세대가 가장 먼저 이를 받아들이고 적응한 반면, X세대와 베이비붐 세대는 그 흐름에 한참 뒤처져 있었습니다.
오늘날 AI는 ‘최신 유행’입니다. 그리고 과거의 ‘최신 유행’들과는 달리, AI의 사용은 모든 연령대에 걸쳐 꽤 고르게 분포되어 있습니다. 그 자체만으로도 이상한 일이지만, 더 이상한 점은 각 연령대가 이에 대해 보이는 반응이 얼마나 다른가 하는 것입니다.
이전 세대는 새로운 기술에 대해 더 회의적이며 이를 받아들이는 데 더 느린 경향이 있지만, 인공지능(AI)의 경우 젊은 층이 ‘세대의 회의론자’ 역할을 맡고 있다. 특히 Z세대는 인공적으로 생성된 콘텐츠에 대해 극심한 거부감을 보이고 있습니다. 딥페이크, 봇이 주도하는 소셜 미디어, 알고리즘으로 선별된 피드를 접하며 자라온 Z세대는 오늘날 AI에 가장 저항적인 집단입니다 [1].
Z세대는 디지털 활용 능력이 뛰어나고 허위 정보에 대한 관용도가 낮은 핵심 소비층이기 때문에, 이는 이메일 마케팅 전문가들에게 매우 중요한 문제입니다.
이메일이 전적으로 AI에 의해 작성된 것으로 의심되면, 그들은 단순히 메일을 삭제하는 데 그치지 않고 ‘완전한 초토화 작전’을 펼칩니다. 구독을 취소하고, 스팸으로 표시하며, 소셜 미디어에 “엉터리 AI”의 스크린샷을 공유하죠. 마케터가 노력을 기울이지 않았으니, 그들은 그만큼 더 공을 들일 것입니다.
회의적인 태도는 젊은 층에만 국한된 것이 아닙니다. 모든 연령대의 소비자들은 ‘AI 쓰레기’라고 불리는, 진부하고 반복적이며 생기 없는 콘텐츠에 점점 지쳐가고 있습니다. 여러분의 청중이 이를 중요하게 여기고 있으니, 여러분도 이에 주목해야 합니다.
신뢰는 이메일 수신함 내 관계의 토대이며, 구독자가 해당 브랜드가 자동화 시스템을 통해 그 관계를 소홀히 하고 있다고 믿게 되면, 그 유대감은 사실상 사라지게 됩니다 [1].
생성형 AI는 도박과 같다
이메일 마케팅 프로세스에서 모든 것을 해결해 주는 ‘마법의 버튼’이라는 개념은 마케터와 경영진 모두에게 매우 흥미로운 일입니다. 즉시 생성되는 카피, 완벽한 제목, 아름다운 이미지, 흠잡을 데 없는 HTML – 이 모든 것이 단 몇 초 만에 생성된다고요? 그야말로 꿈만 같네요!
하지만 안타깝게도 현실은 그 꿈과 맞지 않습니다.
AI의 엉망진창 더미에 또 다른 문제를 더할 위험도 문제지만, 허술한 코드, 보안 취약점, 허구적인 할인 제안[5], 그리고 자율성을 넘겨주는 행위는 브랜드에 치명적인 재앙이 될 수 있다.
Sender AI와 Inbox AI
2026년, AI는 이메일의 양측에서 모두 활용되고 있습니다. 마케터들은 AI를 활용해 콘텐츠와 제목 줄을 생성하고 발송 시간을 최적화합니다. 반면, 이메일 서비스 제공업체와 스팸 필터는 AI를 통해 패턴을 파악하고, 이상 징후를 감지하며, 어떤 이메일이 기본 수신함으로 전달될지 결정합니다.
이 두 AI는 아니다 서로에게 중립적이다.
Inbox AI는 생성형 AI의 특징을 보이는 콘텐츠, 즉 예측 가능한 문장 구조, 지나치게 자주 사용되는 연결 구, 구체적이고 검증 가능한 세부 정보의 부재, 긴 대시(em dash), 그리고 “그건 단지 X가 아니라 Y다!”[2]와 같은 AI가 작성한 글의 전형적인 특징을 인식하고 우선순위를 낮추도록 점점 더 정교하게 훈련되고 있습니다.
전략부터 카피 작성, 디자인부터 발송에 이르기까지 모든 것을 AI에 맡기는 마케터들은 필연적으로 스팸 필터에 걸릴 수 있는 이메일을 만들어 내게 될 것입니다. 콘텐츠가 획일적이고 예측 가능해지며 우리의 문화적 현실과 동떨어지게 되면, 브랜드가 위태로워질 가능성이 매우 높습니다.
브랜드의 목소리는 소중한 자산입니다. 인터넷의 모든 정보를 바탕으로 학습된 생성형 AI는 기본적으로 평균 의 모든 것 그것이 겪어온 것.
팔레트 위의 모든 색을 섞으면 베이지색이 됩니다. 그리고 AI는 가장 베이지색인 것.
독특하지도 않고, 기억에 남지도 않는다. 정의상, 그것은 평균.
AI가 이메일을 작성하고 이미지를 삽입하도록 내버려 둔다면, 브랜드를 전혀 신경 쓰지 않는 무언가에 브랜드를 맡겨버린 셈입니다 [4]. 여러분의 팀과 핵심 전문가들—바로 이들에게 브랜드를 맡겨야 합니다. AI가 아니라요.
환각, 허위 정보, 그리고 허술한 코드
모든 신형 모델은 ‘특이점’이라고 일컬어지는데, 즉 인공 생명의 탄생이자, 마침내 우리의 모든 일자리를 빼앗고, 모든 인간을 멸망시킬 AI이며, 세상을 클립 더미로 만들어 버리다. 하지만 그 모든 과대광고에도 불구하고, 우리는 아직 ‘손을 떼는’ 단계에조차 이르지 못했습니다. 한참 멀었습니다.
생성형 AI는 허상을 만들어내는 경향이 있는 것으로 잘 알려져 있으며, 허위 정보를 사실인 양 자신 있게 주장하기도 합니다 [7]. 이메일 상황에서 이러한 허상은 존재하지 않는 제품이나 가격 [5], 지어낸 배송일, 또는 귀사의 팀이 이행할 수 없는 고객 서비스 약속 등이 될 수 있습니다.
AI가 생성한 HTML 및 이메일 코드는 여전히 신뢰성이 매우 낮은 것으로 알려져 있습니다. 이메일 클라이언트(Gmail, Outlook, Apple Mail)마다 코드를 다르게 렌더링합니다. AI 모델은 이러한 렌더링상의 특이점을 일관되게 학습하지 못하기 때문에, 레이아웃이 깨지거나 이미지가 표시되지 않거나, 클릭이 되지 않는 CTA가 발생하는 문제가 발생합니다. 이메일 내용이 제대로 표시되지 않는 것은 아예 이메일을 받지 못하는 것보다 더 나쁩니다. 특히 사용자가 정말로 기다리던 내용이라면 더욱 그렇습니다!
소음 대 가치
이메일 마케팅은 가치 있고, 관련성이 높으며, 시의적절한 커뮤니케이션과 불필요한 정보 사이에서 항상 줄타기하는 어려움을 겪어 왔습니다.
생성형 AI 덕분에 더 많은 잡음을 더 빠르게 만들어내는 것이 식은 죽 먹기처럼 쉬워졌지만, AI가 만들어내는 저질 콘텐츠에 대한 반발은 엄청납니다. 소비자들은 AI가 제품에 대해 어떻게 생각하는지에는 관심이 없습니다. 그들이 알고 싶은 것은 사람들 생각해 보세요. 사람들은 사람들이 무엇을 만들어내는지 보고 싶어 하죠.
물론, AI는 프로토타입 제작이나 레이아웃 모형 제작에 도움말을 제공할 수 있지만, 실제 작업은 사람이 해야 하며, 메시지 반드시 사람이 해야 합니다. 그리고 최종 승인 절차는 이를 진심으로 신경 쓰는 누군가를 거쳐야 합니다. 절차를 빠르게 진행하기 위해 이 모든 단계를 생략한 이메일은 예외 없이 낮은 참여도와 높은 구독 취소율로 이어집니다 [2]. 요컨대, 전략이 뒷받침되지 않는 AI는 그저 더 빠르지만, 더 많은 잡음일 뿐입니다.
구독자들은 AI를 “감지”할 수 있다. 그리고 그들은 그것을 원하지 않는다.
이는 사용자 행동에 따라 조치를 취하라는 수많은 데이터가 쏟아지고 있음에도 불구하고 발생하는 현상입니다. “‘사용자 X가 이메일을 33%까지 스크롤했다’, ‘사용자의 23.3%가 CTA 2를 클릭했다’, ‘화요일에 구독 취소율이 가장 높다’ – 이런 이상한 지표에 기반해 콘텐츠를 자동화하면 결과만 더 평균화될 뿐이며, 사실상 아무런 의미도 없는 행동 패턴을 근거로 수신함을 메일 홍수로 뒤덮을 위험이 있습니다.
~에 관한 원탁 토론에서 2026년 이메일 캠페인에 AI를 활용하는 방법 [6], 패널에 참여한 전문가 중 한 명(아스트랄의 베스 오말리)가 이를 아주 잘 표현했습니다:
“사람들이 이메일을 통해 무엇을 보내야 하고 무엇을 보내서는 안 되는지에 대한 명확한 기준과 제대로 된 이해가 없다면, 우리는 지금과 똑같은 상황에 처하게 될 것입니다. 즉, 너무 많은 신호에 대해 너무 많은 이메일이 쏟아지는 상황이죠. 게다가 이 문제를 해결하려고 노력한 결과, 수많은 데이터를 바탕으로 사람들의 받은 편지함을 가득 채워버리게 되어 결국 우리 스스로에게 피해를 입히게 될 것입니다. 이는 쉽게 문제가 될 수 있습니다.”
자동화 및 백엔드 작업
자, 그럼 꾸짖는 건 이쯤에서 끝내자. 우리 모두는 어떻게 아니다 이메일 마케팅에 AI를 활용하는 것. 그렇다면, 문구, 이미지, 코드 작성에는 AI를 사용해서는 안 된다면, 무엇을 ~해야 한다 그럼 우리는 대신 뭘 해야 할까요?
자동화.
이건 정말로 이메일 마케팅에서 AI를 활용하는 가장 효과적인 사용 사례. 워크플로우 최적화, A/B 테스트, 초개인화, 이메일 발송의 완벽한 타이밍 등을 이야기하고 있습니다. 여러분이 하고 싶어 하지만, 이를 실행에 옮길 자료나 지식이 부족해 미처 실천하지 못하고 있는 모든 것들입니다.
생성형 AI는 잊어버리세요. 자동화와 최적화가 전부입니다.
워크플로우 최적화 및 A/B 테스트
AI는 마케팅 시간을 잡아먹는 ‘지루한’ 업무에 특히 탁월합니다. 복잡한 워크플로우 설정, 구독자 행동에 따라 콘텐츠 블록을 동적으로 삽입하고, A/B 테스트 변형을 자동으로 순환시키는 등의 작업은 모두 AI가 창의적인 과정이나 심층적인 연구와는 달리 안정적으로 처리할 수 있는 업무들입니다.
특히 A/B 테스트의 경우, AI는 일반적인 “제목 A 대 제목 B” 테스트를 훨씬 뛰어넘는 역할을 할 수 있습니다. AI 기반 테스트를 통해 발송 시간, 콘텐츠 순서, 이미지 선택, CTA 배치 등을 지속적으로 최적화할 수 있습니다. 수십 변이체 동시에 – 그런 다음 당첨 조합에 더 많은 발송 물량을 자동으로 할당합니다 [8].
초개인화
초개인화는 AI의 가장 강력한 사용 사례 중 하나이지만, 지나치게 밀고 나가면 기이하고 소름 끼치는 느낌을 줄 수 있습니다. 이는 개인화를 명시된 선호도와 관찰된 사용자 행동을 바탕으로 할지, 아니면 제3자 출처와 ‘사생활 침해’를 통해 할지 여부에 달려 있습니다.
사용자의 여유 시간(이메일을 확인할 시간), 구매 주기, 구매를 유도하는 요인, 구매 내역, 선호하는 것과 싫어하는 것을 파악할 수 있다면 초개인화는 매우 유용할 수 있습니다. 이는 수신함의 이미지를 개인화하고, 발송 시점을 최적화하며, 사용자에게 커뮤니케이션이 자신만을 위해 맞춤화된 것처럼 느끼게 하는 지름길입니다.
자사 데이터 활용하기
한 걸음 더 나아가, AI는 CRM과 전자상거래 플랫폼을 분석하여 사람이 놓치기 쉬운 개인화 기회를 찾아낼 수 있습니다. 예를 들어, AI는 고객이 3주마다 특정 커피 블렌드를 구매한다는 사실을 파악한 뒤, 18일째 되는 날 재구매 알림을 발송할 수 있습니다. 이는 유용한 기능입니다. 하지만 같은 AI가 제대로 관리되지 않는다면, 고객이 부유한 지역에 거주한다는 사실을 파악하고 가격을 동적으로 인상할 수도 있습니다. 이는 약탈적인 행위입니다.
핵심은 기계에 의사결정권을 넘겨주지 않는 것입니다. 기계가 현재 상황을 알려주게 하세요. 전체 데이터 세트를 분석하고, 다음에 무엇을 해야 할지에 대해 실행 가능한 지침을 제공해 줄 수 있는 ‘초고성능 조력자’로 활용하세요.
예측형 AI: 이메일을 최적의 타이밍에 발송하기
이메일 마케팅 분야에서 AI의 가장 강력하면서도 가장 덜 주목받는 활용 사례 중 하나는 예측 타이밍입니다.
~할 때 이메일을 보내는 것은 다음만큼이나 중요합니다. 무엇 보내는 내용. 잘못된 시점에 올바른 메시지를 보내는 것은 잘못된 메시지를 보내는 것만큼이나 무의미하며, 이는 이메일에서 명백한 문제점 중 하나입니다.
대량으로 메일을 보내고 잘 되기를 바라는 방식은 정말 구식이지만, 우리는 여전히 그 시대에 갇혀 있습니다. 이메일이 그런 방식을 넘어 진화하는 데 이렇게 오랜 시간이 걸렸다는 사실은 사실 꽤 놀랍지만, AI 덕분에 드디어 ‘보내고 기다리기’에서 벗어날 수 있는 방법이 생겼습니다.
업계 데이터에 따르면, 시의적절하고 구매 의도를 반영한 이메일에 가치가 놀라울 정도로 집중되어 있음이 지속적으로 드러나고 있습니다.
마케팅 분야의 베테랑 전문가 래리 킴 다음과 같이 설명합니다:
“누군가가 특정 행동을 했다는 신호를 포착해 30분 이내에 이메일을 발송한다면, 해당 이메일은 브랜드 전체 발송량의 2%에 불과할지라도 매출의 50%를 창출할 수 있습니다. B2B 분야에서도 이미 이 사실을 파악하고 있습니다. 모든 마케팅 부사장에게 이메일을 보낼 필요는 없습니다. 중요한 것은 바로 이러한 의도 신호들입니다.” [6]
이러한 의도 신호는 자금 조달, 승진, 또는 직무 변경일 수 있습니다. 또한 장바구니 포기, 제품 조회, 또는 가격 인하 알림일 수도 있습니다.
예측형 AI는 다양한 데이터 출처에서 이러한 신호를 감지하여, 적절한 시점에 적절한 이메일을 자동으로 발송합니다. 그 결과 실제로는 더 적음 이메일 – 시의적절하고 관련성 높은 이메일 [6]. 더 보기 효과적인 이메일.
채널로서의 이메일의 미래는 우리가 현재 떠올리는, 모든 사람에게 똑같이 적용되는 대규모 뉴스레터 일괄 발송과는 다릅니다.
수백만 개의 신호를 최적화하는 것도 아닙니다. 중요한 것은 적시에 올바른 메시지를 전달하는 것입니다. AI가 모든 적절한 신호를 포착하고, 고객이 제품에 대해 알아볼 준비가 되었을 때와 구매할 준비가 되었을 때를 예측함으로써, 딱 알맞은 타이밍에 완벽한 이메일을 보낼 수 있습니다 [6]. 바로 이것이 우리 모두가 기다려온 미래입니다. 다만, 이건 더 이상 미래의 이야기가 아니라, 지금 당장 우리 손에 닿을 수 있는 현실입니다. 지금 당장.
고급 잠재고객 세분화 및 AI 에이전트
예측형 AI는 정말 훌륭하지만, 2026년 가장 선진적인 이메일 마케팅 전문가들은 자체 개발한 AI 에이전트의 세계로 발을 들여놓고 있습니다. 에이전트는 사실상 매우 정교한 자동화 프로세스라고 할 수 있는데, 내부 및 외부 데이터 출처를 지속적으로 분석하여 고객 참여 기회를 파악하고, 개인화된 이메일 시퀀스를 실행합니다.
핵심은 자체 에이전트를 구축하거나, 기성 플랫폼을 구성하여 특정 데이터 스트림에 대응하도록 하는 것입니다. 일반적인 AI 에이전트에만 의존하면 평범한 결과만 얻을 뿐입니다. 자신의 전문 분야와 대상 고객에 맞춰 구체적으로 접근해야 합니다.
그러니 CRM, 전자상거래 플랫폼, 소셜 미디어 분석 데이터, 고객 지원 로그를 에이전트형 AI 플랫폼에 연동하세요. Gemini, ChatGPT, Claude, Perplexity, Copilot, Zapier 중에서 원하는 것을 선택하시면 됩니다. 그리고 외부 데이터를 추가하세요.
날씨 예보, 뉴스 동향, 콘텐츠 일정, 업계 트렌드. 이 모든 정보를 귀사의 브랜드별 목표와 브랜드 목소리에 맞춰 훈련된 AI 에이전트에 입력하세요 [6].
AI 에이전트는 수천 가지의 다양한 접근 방식을 제시할 수 있습니다. 예를 들어 인사 담당자가 이를 수동으로 처리한다면, 지난 1년 동안 퇴사한 모든 직원을 대상으로 한 재유치 전략을 찾아낼 수는 있겠지만, 그 외에는 별다른 성과를 얻지 못할 수도 있습니다. 하지만 AI는 다음과 같은 점을 파악할 수 있습니다. 모든 사용 사례.
AI는 “저기, 그 직원이 퇴사했는데, 바로 이 시점에서 우리가 그 직원을 제대로 챙기지 못했죠”라고 말할 수 있습니다.
사용자가 후속 조치를 취할 수 있는 모든 가능한 항목을 찾아내어 실시간으로 처리합니다 [6].
이를 덜 위협적으로 표현하자면 ‘효율성’이라고 할 수 있습니다. 기업들은 보통 이런 종류의 잡무를 처리하기 위해 인력을 고용하는데, 이는 상당히 비효율적입니다. 수백 개의 에이전트를 가동해 기업 내부에서 일어나는 일들을 모니터링하고, 이를 외부 데이터 출처와 연계하면, 수작업으로는 도저히 따라올 수 없는 수준의 대응력을 확보할 수 있습니다.
이메일 마케팅에서 AI의 미래는 에이전트 중심적이고, 신호에 반응하며, 철저하게 시의적절할 것입니다. 하지만 독자의 관심을 끌고 행동을 유도하는 기본 원칙은 언제나 변함없을 것입니다.
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자주 묻는 질문
이메일 문구 작성에 AI를 사용하는 것이 안전한가요?
사람이 대대적으로 편집해야만 가능하며, 그 경우에도 독창적인 내용을 작성하는 것이 가장 좋습니다. 물론 영감을 얻는 것은 좋지만, AI가 생성한 문안을 사람이 어조, 정확성, 브랜드 일관성 등을 검토하지 않은 채로 절대 보내서는 안 됩니다.
AI를 사용하면 제 이메일이 스팸으로 분류될까요?
가능성은 있습니다. 스팸 필터는 AI가 생성한 패턴을 감지하도록 점점 더 정교해지고 있으므로, 전체 워크플로우를 AI 기반으로 구성하면 스팸 필터가 작동할 가능성이 높습니다. 대량으로 발송하기 전에 항상 테스트를 진행하십시오.
“AI 슬롭”이란 무엇이며, 왜 중요한가?
AI 슬롭은 적은 노력으로 대량 생산된 콘텐츠로, 품질이 낮은 것이 특징입니다. 이는 독자들이 이를 적극적으로 외면하고 있어, 결과적으로 오픈율이 낮아지고 구독 취소율이 높아지며 브랜드 이미지가 훼손되기 때문에 중요한 문제입니다.
AI를 활용해 이메일을 어떻게 개인화할 수 있나요?
관찰된 행동(과거 구매 내역, 검색 기록, 장바구니 포기 내역)과 명시된 선호도(설문 응답, 선호도 설정)를 바탕으로 개인화를 진행하십시오. 도시 단위 이상의 위치 정보나 귀사의 제품과 무관한 검색 기록과 같은 민감한 데이터를 기반으로 한 개인화는 피하십시오.
이메일 마케팅에서 AI 에이전트란 무엇인가요?
AI 에이전트는 (내부 및 외부의) 데이터 출처를 지속적으로 모니터링하고, 특정 의도 신호에 따라 이메일 발송을 트리거하는 자동화된 프로세스입니다. 단순한 자동화 규칙과 달리, 에이전트는 시간이 지남에 따라 새로운 신호에 적응할 수 있습니다.
예측 AI를 활용해 이메일을 몇 통 정도 보내야 할까요?
더 많이 보내는 것이 아니라, 더 적게 보내세요. 예측형 AI를 활용하면 적절한 시기에 적절한 이메일을 보낼 수 있으며, 이는 전체 이메일 발송 건수는 줄이면서도 참여도를 높이는 결과를 가져옵니다. 발송량보다는 의도를 나타내는 신호에 집중하세요.
출처
[1] https://www.numerator.com/resources/blog/ai-generational-trends/
[4] https://www.litmus.com/blog/guide-to-ai-in-email-marketing
