Blog | 데이터 분석, 이제 브랜드 인텔리전스 에이전트에게 맡기세요 — 마케팅부터 이커머스, 법무까지, 모든 팀의 브랜드 인사이트

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이제는 당연해진 일들이 있습니다. 고객 문의를 AI가 답하고, 마케팅 콘텐츠는 AI가 초안을 검토하고, 코드는 AI가 처음부터 제안합니다. 이렇게 전 세계 기업의 85%가 이미 하나 이상의 업무에 AI 에이전트를 도입했고, 고객 서비스의 80%는 AI가 처리하며, 개발자의 84%는 AI 코딩 도구를 사용 중입니다.

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그런데 브랜드를 운영하는 팀들은 어떨까요? 마케팅 팀은 신제품 런칭 이후 리셀러가 얼마나 생겼는지 파악하려 여러 채널의 데이터를 직접 취합합니다. 영업 팀은 가격이 무너진 마켓플레이스를 찾으려 대시보드와 엑셀 파일을 번갈아 뒤집습니다. 법무 팀은 신고 대상 셀러 목록을 하나하나 취합해 수동으로 대응을 시작합니다.

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에이전트가 일상이 된 시대. 브랜드 운영팀만 여전히 수동입니다.

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에이전트가 일하는 시대, 브랜드 운영은 예외일까?

이 아이러니에는 이유가 있습니다. McKinsey의 2025년 AI 현황 보고서는 중요한 사실을 짚습니다. 기업의 78%가 AI를 사용하지만, 실질적인 성과를 내는 기업은 5.5%에 불과합니다. AI를 도입했지만 달라진 게 없다면, 문제는 기술이 아니라 업무 방식입니다. AI 고성과 기업은 그렇지 않은 기업보다 3.6배 높은 확률로 워크플로우 자체를 재설계합니다.

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브랜드 운영도 같습니다. 모니터링 툴 하나 더 추가한다고 업무 환경이 바로 달라지지 않습니다. 문제는 도구의 수가 아니라, 흩어진 데이터가 팀마다 따로 존재한다는 것입니다. 마케팅 팀이 필요한 데이터, 영업 팀이 필요한 데이터, 법무 팀이 필요한 데이터가 각각의 보고서와 대시보드에 고립되어 있는 한, 에이전트를 도입해도 효과는 제한적입니다.

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진짜 변화는 브랜드 데이터 전체가 하나로 연결되고, 그 위에서 에이전트가 작동할 때 시작됩니다.

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부서마다 다른 질문, 하지만 데이터는 하나로 연결되어야 합니다

브랜드를 운영하는 팀은 하나가 아닙니다. 그리고 각 팀이 브랜드 데이터에서 필요로 하는 것도 다릅니다. 그런데 지금은 팀마다 다른 화면, 다른 툴, 다른 보고서를 오가며 각자 데이터를 찾아야 합니다.

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마케팅 팀은 이렇게 묻습니다.

"신제품 런칭 이후 비공식 리셀러가 얼마나 늘었어?"
"우리 브랜드를 사칭해 광고하는 계정, 지금 몇 개야?"

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영업·채널 팀은 이렇게 묻습니다.

"공식가보다 20% 이상 싸게 파는 셀러 지금 어디야?"
"해외 바이어 가격 협상 전에, 국내 최저 판매가 지금 얼마야?"

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이커머스 팀은 이렇게 묻습니다.

"오늘 새벽에 새로 올라온 그레이마켓 셀러 리스트 뽑아줘."
"지난주 대비 가격이 떨어진 SKU TOP 10 보여줘."

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법무·IP 팀은 이렇게 묻습니다.

"오늘 안에 신고해야 하는 건 뭐야?"
"이 셀러, 지난 6개월간 몇 번이나 적발됐어?"

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경영진은 이렇게 묻습니다.

"가격 1% 하락이 연 매출에 얼마나 영향 주는지 시뮬레이션해줘."
"이번 주 브랜드 모니터링 주간 리포트 만들어줘."

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질문이 다르다고 데이터가 따로 존재해야 할 이유는 없습니다. 오히려 반대입니다. 모든 팀의 질문이 하나의 연결된 데이터 체계에서 답을 얻을 수 있어야, 브랜드 운영이 진짜로 달라집니다.

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브랜드 인텔리전스 에이전트 — 팀이 달라도, 답은 하나의 인사이트로 나옵니다

마크비전이 6월 29일 공개하는 브랜드 인텔리전스 에이전트는 가격, 셀러, 위조상품, 사칭 사이트·도메인·광고까지 브랜드에 영향을 주는 모든 시장 신호를 모든 시장 신호를 하나의 인텔리전스로 연결합니다.

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담당 팀이 마케팅이든, 영업이든, 법무든 상관없습니다. 각 팀이 평소에 하던 질문을 그대로 입력하면 됩니다. 브랜드 인텔리전스 에이전트는 연결된 데이터 위에서 분석, 인사이트, 실행 우선순위까지 한 번에 제안합니다. 엑셀을 열고, 탭을 넘기고, 보고서를 기다리는 과정이 사라집니다.

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