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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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마케팅 자동화(Marketing Automation)란?🔍

마케팅 자동화(Marketing Automation)란?🔍

마케팅 자동화란?마케팅 자동화(Marketing Automation)는 반복적이고 시간이 많이 소요되는 마케팅 활동을 디지털 도구를 활용해 자동화하는 것을 의미합니다. 과거의 마케팅은 매번 일회성 캠페인을 만들고, 고객 데이터를 하나하나 정리하며, 수동으로 성과 보고서를 만들어야 했지만, 오늘날의 마케팅 자동화 도구를 사용하면 훨씬 효율적으로 일할 수 있죠.마케팅 자동화는 주로 다음과 같은 업무를 효율적으로 수행할 수 있습니다.이메일 마케팅SMS 마케팅모바일 마케팅(앱 푸시, 인앱 메시지 등)크로스 채널 마케팅캠페인 관리테스트 및 최적화성과 분석마케팅 자동화가 중요한 이유마케팅 자동화 도구를 잘 활용하면, 더 효율적으로 일할 수 있게되어 사소한 작업에 낭비하는 시간을 줄이고, 마케팅 전략에 대한 큰 그림을 고민할 수 있습니다. 뿐만 아니라, 고객과의 소통을 더 빠르고 쉽게 만들어주며, 각 고객 개인에게 최적화된 마케팅을 가능하게 합니다. 하버드 비즈니스 리뷰의 분석에 따르면, 고객의 요구는 시간과 상황에 따라 달라지며, 기업은 이러한 변화하는 요구에 즉각 대응할 수 있도록 현재 사용 가능한 기술을 활용해야 한다고 강조합니다.만약, 100만 명의 고객에게 이름이 들어간 푸시 알림을 보낸다고 생각해봅시다. 마케팅 자동화 툴 없이 진행한다면, 그 100만 개의 메시지 각각에 고객의 이름을 수동으로 입력해야 하며, 이는 캠페인을 몇 주, 몇 달 동안 발송하지 못하게 할 수도 있습니다. 하지만 마케팅 자동화를 사용하면 개인화 도구를 통해 각 수신자의 이름을 자동으로 불러와 단 몇 분 만에 캠페인을 발송할 수 있습니다.단순 이름뿐만 아니라, 과거 구매 이력을 기반으로 한 제품 추천 메시지부터, 고객이 주문한 상품에 변동 사항이 있을 때 이를 알리는 반응형 메시지까지 쉽게 발송 가능합니다. 이러한 메시지는 단순한 가치를 넘어서 브랜드와 고객 간의 관계를 더욱 긴밀하게 만들어 줍니다.마케팅 자동화 주요 기능다음은 마케팅 자동화의 주요 세부 기능입니다. 고려하고 있는 마케팅 자동화 도구가 다음 기능을 제공하는지 확인해보세요.동적 세분화 및 타겟팅: 실시간 데이터를 기반으로, 세그먼트를 생성하고, 해당 세그먼트를 실시간으로 자동 업데이트합니다. 예를 들어, "최근 24시간 이내에 제품을 리뷰한 고객", "7일 이상 활동 기록이 없는 앱 사용자", "30,000 포인트 이상의 잔액을 보유한 고객"와 같은 세그먼트를 만들고 이들을 대상으로 캠페인을 집행할 수 있습니다.라이브 프로필: 고객의 위치 데이터, 언어 선호도 등 다양한 출처로부터 고객에 대한 관련 정보와 활동 세부 사항을 하나의 소스에서 통합해 제공합니다.개인화 기능: 개별 고객의 여정에 맞춰 1:1 맞춤 메시지를 제공하며, 고객의 상황에 맞춘 접근이 가능합니다. 이를 통해 고객에게 더 적절한 메시지를 전달할 수 있습니다.채널 최적화: 고객이 가장 반응할 가능성이 높은 채널을 통해 메시지를 전송할 수 있습니다.전송 시간 최적화: 고객이 메시지를 열거나 클릭할 가능성이 가장 높은 시점에 캠페인을 전달함으로써 참여도를 높일 수 있습니다.마케팅 자동화 핵심 : 실시간 데이터하지만 이 모든 것은 실시간 데이터에 기반을 두고 있습니다. 데이터가 중요하다는 사실은 누구나 알고 있지만, 정말로 데이터를 수집하고, 관리하며, 이해하고, 활용하는 기업은 그리 많지 않습니다.다시말하면, 데이터 관리를 제대로 한다면, 보유한 정보를 활용해 메시지 경험의 거의 모든 측면을 맞춤화하고 최적화할 수 있고 경쟁사보다 앞서갈 수 있습니다. 여기서 말하는 모든 측면이란 카피, 시각 자료, 메시지 발송 주기와 빈도 등을 말하죠.또한, 단순히 데이터를 활용하는 것이 아닌 실시간으로 데이터를 수집하고 활용하는 것이 중요합니다. 이 데이터를 얼마나 신속하게 활용하느냐에 따라 브랜드 경쟁 우위가 달라집니다. 예를 들어, 사용자가 신발을 구매하려는 신호를 보였을 때, 그 거래를 마치도록 독려하는 메시지가 10분 후에 도착하면 구매로 이어질 가능성이 훨씬 높습니다. 그 메시지가 일주일 후에 발송된다면, 사용자는 이미 다른 회사에서 신발을 구매했을 가능성이 높겠죠.배치 데이터 VS 스트리밍 데이터기업이 고객에게 적시에 경험을 제공할 수 있는 능력은 시스템이 데이터를 처리하는 방식에 달려 있습니다. 마케팅 자동화 기술 생태계가 스트리밍 데이터를 기반으로 구축되어 있다면 더 빠르게 마케팅 대응을 할 수 있습니다. 반면, 배치 방식을 사용하고 있다면 이보다 훨씬 느리죠.여기서 배치 데이터와 스트리밍 데이터의 차이는 무엇일까요?  배치 처리 방식은 마케팅 자동화 도구가 데이터를 개별 단위로 묶어서 처리합니다. 이 묶음은 시간 기반 스케줄(예: 매 24시간마다) 또는 특정한 데이터 양이 누적되었을 때(예: X량의 데이터가 모이면) 처리됩니다. 반면 스트리밍 방식은 특정 시간이나 임계값에 도달했을 때만 데이터를 처리하는 것이 아니라, 스트리밍 데이터 엔진이 각 데이터 단위를 개별적으로 처리하여 시스템 간에 실시간으로 정보를 지속적으로 흐르게 만듭니다.스트리밍 데이터가 효과적인 마케팅 자동화를 지원하는 방법추석을 대비하여 큰 프로모션 캠페인을 고객에게 보내려고 한다고 가정해봅시다. 고객에게 일반적인 프로모션 메시지를 보낼 수도 있지만, 오늘날 소비자의 90%가 관련 없는 메시지를 받으면 짜증을 내며, 개인화된 메시지가 평균적으로 10-30% 더 높은 수익을 창출한다는 사실을 무시할 수 없습니다. 배치 데이터를 기반으로 하는 마케팅 자동화 도구를 사용하여 개인화된 프로모션 캠페인을 보낸다면, 소비자 선호도와 행동의 변화가 반영되지 않을 위험이 있으며, 이는 고객이 더 이상 관심이 없을 수도 있는 제품을 추천하게 될 수 있습니다.그러나 실시간 마케팅 자동화 도구를 사용하면, 이런 걱정은 없습니다. 대표적으로 Braze는 여러 소스에서 정보를 동적으로 가져와 마케팅 메시지를 풍부하게 구성할 수 있습니다. 고객이 앱이나 웹사이트에서 가장 최근에 본 제품 데이터를 자동으로 불러와 Braze SDK로 쉽게 수집된 데이터를 기반으로, 이메일이나 푸시 알림을 발송하는 즉시 이를 메시지에 자연스럽게 삽입할 수 있습니다. 고객과 더 스마트하고, 세심하며, 관련성 있는 소통을 하는 것이지요!Braze 연구에 따르면, Liquid 개인화 같은 마케팅 자동화 도구를 사용하면 마케팅 이메일의 고유 클릭률이 1.7배 상승하고, iOS와 안드로이드 푸시 알림의 오픈율은 각각 1.3배, 1.5배 높아집니다. 스트리밍 데이터와 적절한 마케팅 자동화 도구를 사용하여 마케팅 캠페인을 간편하게 최적화하고, 전반적으로 더 나은 고객 경험을 제공해보세요.

메시지 전송 시간 개인화(Delivery-time Personalization)에 대한 이해

메시지 전송 시간 개인화(Delivery-time Personalization)에 대한 이해

마케터에게 사용자 참여 행동의 흐름을 이해하는 것은 고객이 마케팅 메시지를 수용할 가능성이 가장 높은 시간에 수신하도록 하는데 중요한 부분입니다. 그러나 모든 사람에게 적용되는 하나의 패턴이 없다는 게 문제죠. 일부 소비자는 아침에 깨어 난 후 가장 먼저 이메일을 읽을 수 있고, 다른 소비자는 점심 시간에 푸시 알림을 확인하는 경향이 있을 수 있습니다. 전송 시간 개인화 기능을 활용하면 개인별 메시지 캠페인을 맞춤화하여 정확한 순간에 개별 사용자에게 도달할 수 있습니다.시간을 잊지 마세요개인화를 생각할 때 메시징의 "어떻게"와 "무엇을"에만 집중하기가 쉽습니다. 소비자가 이메일 또는 푸시 알림에 더 많이 응답하는지? 참여와 유지를 가장 많이 유도하는 콘텐츠 유형은 무엇인지? 어떤 문구나 이미지가 주목을 끌지? 이러한 질문은 개인이 메시징과 상호 작용하는 경향이 있을 때엔 중요할 수 있습니다. 하지만 고객의 휴대폰에는 최근 받은 편지함과 알림 목록이 넘쳐나고 있으며, 조사 결과에 따르면 소비자의 78% 는 수신한 내용이 방해가 된다고 느끼게 되면 메시지 수신을 거부하거나 앱을 제거하는 것으로 나타났습니다.개별 사용자마다 고유한 참여 패턴을 가질 수 있습니다.일시적일 수 있지만 사용자 경향을 식별하는 것은 가능성이 높고 매우 효과적입니다. Braze의 전송 시간 개인화 기능으로 브랜드는 고객이 하루 중 여러 유형의 메시징과 언제 가장 높게 상호 작용하는 지를 각 채널로 드릴 다운할 수 있습니다. 예를 들어, 한 소비자가 아침에는 이메일을 읽고 클릭할 가능성이 더 높지만 다른 소비자는 밤에 황금 시간대 TV를 시청하는 동안 그렇게 하는 경향이 있는 경우 브랜드는 이 두 소 비자에게 특정 시간에 특정 채널을 활용하여 메시지를 전달할 수 있습니다. 시간을 최대한 활용하세요.물론 전송 시간 개인화는 완전한 해결책이 아닙니다. 특정 사용자 행동과 관련이 있거나 연말연시 세일과 같은 프로모션은 더 빨리 전송되는 것보단 늦게 전송되는 것이 좋습니다. 긴급하게 처리해야 하는 메시지와 전송 시간 개인화에 가장 적합한 메시지를 결정하는 것은 마케팅 담당자의 몫입니다.좋은 소식은 Intelligent Timing과 같은 도구로 특정 메시지를 보내는 건 가장 좋은 시기를 판단할 때 단편적인 추측을 없애고 포괄적인 데이터 분석을 활용하여 개별 소비자의 개인 습관을 파악하는 프로필을 생성한다는 것입니다.마무리하며하나의 메시징 채널이 모든 소비자에게 똑같이 효과적일 수 없는 것처럼, 모든 소비자가 참여할 준비가 된 상태에서 균일한 전송 시간을 잡을 수는 없습니다. 메시징과의 사용자 상호 작용에서 시간을 변수로 추적하면 불편을 느끼는 순간 누군가에 보내져 그간의 노력을 낭비하지 않도록 할 수 있습니다.동적 개인화가 메시징의 도달 범위, 침투 및 효과를 극대화할 수 있는 방법에 대한 자세한 내용은 Braze 개인화 가이드를 확인하십시오.



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