고객이 좋아하는 이메일, AI와 함께 만들기: 세션 1. 이메일 마케팅 담당자들의 AI 활용 현황
AI 시대의 이메일 마케팅 현황과 트렌드
지난 8월 27일, 고객이 좋아하는 이메일, AI와 함께 만들기를 보다 잘 이해할 수 있도록 웨비나를 진행했습니다. AI 시대의 이메일 마케팅 현황과 트렌드부터 실제 업무에 도움이 될만한 팁과 스티비의 AI 기능 시연까지. 웨비나에 참석하지 못한 분들도 내용을 쉽게 이해하고 활용하실 수 있도록, 웨비나의 핵심 내용을 공유합니다.
첫 번째 세션은 '이메일 마케팅 담당자들의 AI 활용 현황'입니다. 설문은 2025년 7월 15일부터 7일간 스티비 뉴스레터 구독자 중 일부분들을 대상으로 진행했습니다. 모두 92명의 이메일 마케팅 담당자분들이 응답해주셨습니다.
먼저 이메일 마케팅을 할 때 AI를 사용하고 있는지 여쭤봤는데요. 전체 응답자의 약 68.5%, 즉 10명 중 7명 정도가 이메일 마케팅에 AI를 사용하고 있다고 답했습니다.
이 수치가 어느정도 수준인지 감이 잘 안오실 수 있을 것 같은데요. 그래서 비교적 최근의 국내 기업들을 대상으로한 AI 사용 현황 자료를 몇 개 찾아봤습니다.
AWS가 7월에 국내에서 진행했던 기자간담회 발표 내용이나, 산업통상자원부에서 6월에 발표한 내용, 그리고 한영회계법인에서 2월에 발표한 내용을 종합해보면 대략 국내 기업의 30~50%가 AI를 활용하고 있다고 볼 수 있을 것 같습니다.
이메일 마케팅에서의 AI 활용은 약 70% 수준이었으니까, 이메일 마케팅 담당자들이 AI를 상대적으로 더 적극적으로 활용하고 있다고 볼 수 있습니다.
이어서 이메일 마케팅을 할 때 어떤 AI 도구를 사용하는지 여쭤봤는데요. ChatGPT를 사용한다고 답한 비율이 92.1%로 가장 높았습니다. 이어서 Claude, Gemini가 각각 33.3%, 25.4%로 뒤를 이었습니다. 뤼튼이나 Perplexity를 사용한다고 답한 분들도 적지 않게 계셨습니다.
여러 AI를 사용해보시면 느끼실 수 있을텐데, 각 서비스마다 답변을 잘 하는 영역이 조금씩 다릅니다. 그래서 여러 AI를 업무 목적이나 상황에 따라서 잘 조합해서 사용하는 게 중요합니다.
예를 들어서, 뉴스레터 주제를 브레인스토밍하거나 초안을 쓸 때는 ChatGPT를 쓰고자료를 조사하거나 조사한 자료에 대해서 사실관계를 확인할 때는 Perplexity를 쓰는 방식으로 상황에 맞게 AI를 사용하면, 그 효과를 더 높이실 수 있습니다.
이메일 마케팅 담당자들이 이메일 마케팅의 각 단계별로 AI를 얼마나 많이, 그리고 어떻게 활용하고 있는지도 여쭤봤습니다. 이메일 마케팅 업무를 '기획-콘텐츠 작성-성과 분석-성과 개선' 이렇게 네 단계로 나누었을 때, 기획과 콘텐츠 작성 단계에 AI가 가장 활발히 활용됩니다.
발송 이후에 성과를 분석하거나 성과를 개선하기 위해 고민하는 단계에서는, 아직 AI 활용도가 높지 않았습니다.
올해 초에 스티비에서 발행한 2025 이메일 마케팅 리포트에 이메일 마케팅의 각 단계별로 얼마나 많은 시간을 쓰는지 조사한 내용이 있는데요. 이를 바탕으로 시간을 가장 많이 쓰는 '콘텐츠 기획 및 원고 작성 단계'나 디자인 및 편집 단계'에서 시간을 아끼기 위한 목적으로 AI를 많이 활용한다고 추측할 수 있습니다.
그럼 이메일 마케팅의 각 단계별로, AI를 어떻게 활용하고 있는지 더 자세히 살펴보겠습니다.
먼저, 기획 단계에서는 87.3%가 콘텐츠 기획 업무에 AI를 활용합니다. 콘텐츠를 정기적으로 만드는 경우가 많은 이메일 마케팅의 특성상, 콘텐츠 주제를 정하는 첫번째 단계부터 AI를 많이 활용하고 계신 것 같습니다. 이 외에 A/B 테스트를 위해 아이디어를 도출하거나, 자동화 시나리오를 구상하는 것에서도 AI가 많이 활용되고 있었습니다.
콘텐츠 작성 단계는 이메일 마케팅에서 AI 활용도가 가장 높은 단계인데요. 특히 이메일 본문 작성 업무의 AI 활용도가 가장 높게 나타났습니다. 응답자의 85.7%가 본문 내용을 작성할 때 AI를 활용한다고 답했습니다.
이메일 제목을 작성할 때 AI를 활용하는 비율도 65.1%로, 다른 단계의 업무에 비해서 꽤 높게 나타났습니다.
발송 이후에 성과를 분석하는 단계에서는, 앞의 두 단계에 비해 AI 활용도가 높지 않았습니다.
성과 분석 단계에서는 이메일 성과 요인에 대한 인사이트 도출에서 AI를 많이 활용하는 것으로 나타났습니다. 이 외에 성과 개선을 위한 다음 액션을 제안받거나, 주요 지표를 정리하고 시각화하는 것에서도 AI를 활용한다고 답한 분들이 계셨지만 전체적으로 비율이 높진 않았습니다.
성과 분석 단계에서는 AI를 활용하지 않는다고 답한 분들의 비율도 38.1%로 꽤 높았습니다.
마지막으로 성과 개선 단계에서는, AI를 활용하지 않는다는 응답이 58.7%로 가장 높았습니다. 타겟 세그먼트를 추천받거나 발송 시간과 빈도를 최적화하는 데 AI를 활용한다고 답한 분들도 계셨지만, 비율이 높진 않았습니다.
이메일 마케팅의 각 단계별로 AI를 얼마나, 어떻게 활용하고 있는지 살펴봤는데요, 이렇게 AI를 활용하면서 어떤 효과를 느끼는지도 여쭤봤습니다.
업무 시간이 단축되는 효과를 느낀다고 답한 비율이 79.4%로 가장 높았습니다. 기획과 제작 단계에서 시간을 가장 많이 쓰고 AI 활용도 가장 많이 한다고 말씀드렸는데, 시간을 많이 쓰는 단계인만큼 시간을 아끼는 것에서 큰 가치를 느끼시는 것 같습니다. 반복 작업에 대한 피로도 감소가 58.7%, 콘텐츠 퀄리티 향상이 57.1%로 뒤를 이었습니다.
성과 지표 개선은 7.9%로 나머지 항목에 비해 비율이 많이 낮았습니다. 앞에서 성과 개선 단계에서는 AI 활용도가 낮다고 말씀드렸는데요. 선후관계까진 알기 어렵지만, AI를 활용해 성과를 높이는 것은 아직 기대치도 낮고 그만큼 활용도 잘 하지 않는 것 같습니다.
이번 조사를 진행하면서, AI로 해결하고자하는 문제가 대략 '시간 아끼기-실수 줄이기-성과 높이기'라는 세가지 층위로 구성되는 것 같다는 생각을 했는데요.
가장 기본적인 건 손이 많이가는 귀찮은 작업을 AI한테 맡겨서, 내 시간을 아끼는 것인 것 같습니다. 이건 AI를 활용했을 때 효과가 바로 체감되기 때문에 가장 많이 활용하고 효과도 많이 느낄 수 있습니다.
그리고 손으로 직접 작업하다보면 많이 발생할 수 있는 휴먼에러를 줄이는 게 다음으로 기대할 수 있는 효과 같습니다. 이건 리스크를 줄이는 차원이기 때문에 효과가 바로 체감되진 않지만, 훨씬 더 안정감을 갖고 일을 할 수 있다는 측면에서 도움이 됩니다.
이런 하위의 두가지 기대가 잘 충족되면, 그 다음에는 AI를 통해서 성과를 높이는 것까지 기대를 하게 됩니다. 이메일 마케팅의 경우에는 AI를 활용해서 발송성공률, 오픈율, 클릭률을 높인다던가 구독자를 더 잘 모으는 것 등을 생각해 볼 수 있습니다.
스티비 팀도 스티비 서비스 안에 AI 기능을 어떻게 녹일 수 있을지 고민할 때, 이 세 가지 층위로 구분을 지어서 생각을 해보고 있습니다. 그리고 사용자분들이 가장 빠르게 효과를 체감할 수 있는 것은 '시간 아끼기' 단계라고 생각해서, 그런 방향으로 먼저 기능을 빠르게 업데이트하고 있습니다.
첫 번째 세션에서는 설문 데이터를 바탕으로 이메일 마케팅에서의 AI 사용 현황 데이터를 분석해 보았습니다. 이외에도 '고객이 좋아하는 이메일, AI와 함께 만들기'의 전체 내용이 궁금하다면, 아래 링크를 통해 확인해 보실 수 있습니다.