2026년
글로벌 마케팅 리포트

마케팅은 거대한 전환기를 맞이하고 있습니다. AI 의 급속한 발전, 높아지는 고객 기대, 확장되는 데이터 생태계, 그리고 측정 가능한 성과를 요구하는 압박이 마케팅 조직의 운영 방식, 투자 전략, 성장 모델을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 산업과 지역을 막론하고 팀은 고객과의 소통 방식, 의사결정 방식, 그리고 가치 창출 방식을 재정의하고 있습니다. 이 보고서는 전 세계 26 개국, 6 개 대륙에 걸친 4,450 명의 마케팅 전문가를 대상으로 실시한 이중 익명 설문조사 결과를 바탕으로 작성되었습니다. 조직들이 에이전트형 AI 와 보다 자율적이며 데이터 기반의 고객 참여 모델을 구축하는 가운데, 본 연구는 전략, 기술, 실행 전반에서 나타나는 구조적 변화에 마케터들이 어떻게 대응하고 있는지를 조명합니다. 이러한 전환을 조직이 어떻게 경험하고 있는지 파악하기 위해, 응답자는 마케팅 투자 성과에 대한 만족도를 기준으로 세 가지 성과 그룹으로 구분했습니다.

이러한 관점을 종합하면, 마케팅이 실제 현장에서 어떻게 변화하고 있는지에 대한 글로벌 시각을 제시합니다. 또한 동종 업계가 어떻게 대응하고 있는지, 조직이 어떤 영역에서 자신감을 높이고 있는지, 그리고 업계가 지속적인 전환의 흐름 속에서 어떻게 진화하고 있는지를 이해할 수 있도록 맥락을 제공합니다.

AI를 도입하고 그 영향에 적응하는 일은 마케터에게 최우선 과제이자 동시에 가장 큰 도전 과제로 꼽힙니다. 이는 현재 마케팅 환경이 지닌 긴장감을 단적으로 보여줍니다. 마케터들은 효율성 향상과 대규모 개인화와 같은 AI의 이점을 적극 활용하고자 하지만, 이는 단순히 스위치를 켜는 것처럼 쉽게 구현되는 일이 아닙니다. 견고한 데이터 기반을 구축하고 새로운 AI 도구를 조직에 정착시키는 데에는 체계적인 접근과 전략적 준비가 필요합니다.

AI에 이어 중요한 과제로는 운영 효율성 제고와 ROI 입증이 자리합니다. 이는 내부 프로세스를 지속적으로 점검·개선하는 동시에, 성과를 측정하고 전달하는 방식 역시 끊임없이 재정의되고 있음을 보여줍니다.

AI의 영향이 마케팅 조직 전반에 확산되면서 최고마케팅책임자(CMO)의 역할 범위도 계속 확대되고 있습니다. 마케터의 86%는 CMO의 책임이 점점 더 넓어지고 있다고 응답했습니다. 현재 CMO는 전통적인 브랜드 및 제품 마케팅은 물론, 분석, 데이터 전략, 매출 운영과 같은 보다 기술적인 영역까지 평균 6개 이상의 기능 영역을 직접 책임지고 있습니다.

우선 과제와 도전 과제는 마케터와 조직 전반에 공통적으로 영향을 미치고 있지만, 지역과 조직 특성에 따라 차이가 존재합니다. 귀사의 상황에 어떤 의미를 갖는지 보다 깊이 이해하려면 아래의 인터랙티브 대시보드를 확인해 보십시오.

브랜드 전반에서 AI 도입이 확산되고 있습니다. 현재 마케팅 조직의 75%가 콘텐츠 개인화, 캠페인 성과 예측, 비주얼 생성 등 최소 한 가지 이상의 업무에 AI를 활용하고 있습니다.

마케터의 13%는 현재 에이전틱 AI를 사용하고 있으며, 이 새로운 기술은 빠르게 상위 성과 팀의 특징으로 자리 잡고 있습니다. 상위 성과 마케터는 하위 성과 그룹보다 AI 에이전트를 사용할 가능성이 거의 두 배에 달합니다. 또한 에이전트를 사용 중이거나 도입을 계획 중인 마케터의 82%는 마케팅 ROI가 크게 또는 상당히 개선될 것으로 기대하고 있습니다.

AI를 도입한 조직에서는 다음과 같은 명확한 성과 개선이 나타나고 있습니다.

• 마케팅 ROI 20% 증가
• 고객 만족도 20% 증가
• 전환율 19% 증가
• 마케팅 비용 19% 감소

AI의 가치는 단순한 속도 향상이 아니라, 역량의 확장에 있습니다. 마케터는 AI 에이전트를 통해 주당 8시간을 절감하고, 이를 고부가가치의 창의적 업무에 재투자할 것으로 기대하고 있습니다. 그 결과, AI 에이전트를 활용하는 마케터는 그렇지 않은 조직보다 고객 인사이트를 심층적으로 개발하고, 새로운 채널이나 전략을 실험할 수 있는 시간이 유의미하게 더 많다고 보고합니다.

또한 설문조사 결과, AI 및 AI 에이전트 사용이 직원 이직률에 미치는 영향은 크지 않은 것으로 나타났습니다. AI를 도입하지 않은 마케팅 조직의 이직률은 14%, AI를 도입한 조직은 16%로 큰 차이를 보이지 않았습니다.

기초적인 AI 도입률은 높지만, 마케터의 61%는 아직 AI가 완전히 통합된 상태는 아니라고 응답했습니다. (완전 통합이란 AI 도구가 브랜드의 마케팅 기술 스택 전반에 내장되거나, 다른 시스템과 매끄럽게 연결된 상태를 의미합니다.)

AI 도입과 관련해 가장 큰 우려는 개인정보 보호와 데이터 보안이며, 그 다음으로 AI의 정확성이 꼽혔습니다. 이는 에이전틱 AI가 널리 확산되기 전에 추가적인 교육과 정교화가 필요함을 시사합니다.

아직 AI를 도입하지 않은 조직의 경우, 가장 큰 장애 요인은 기술과 조직 모두의 성숙도 부족입니다. 마케터는 ‘AI 기술의 성숙을 기다리고 있음’과 ‘직원 전문성 부족’을 도입 지연의 주요 이유로 들었습니다.

AI는 마케터가 고객 참여 방식을 근본적으로 재고하도록 만들고 있습니다. 변화는 언제나 SEO의 핵심이었지만, 이제 AI는 제로 클릭(Zero-click) 검색 환경에서도 고객에게 즉각적인 답변을 제공할 수 있도록 검색 환경을 그 어느 때보다 크게 변화시키고 있습니다. 그 결과, 마케터의 85%는 SEO 전략을 재정립하고 있다고 응답했으며, 88%는 ChatGPT나 Google의 AI Overview(AIO)와 같은 AI 기반 검색 경험에 최적화하는 작업을 진행 중이라고 밝혔습니다.

SEO가 주요 이슈로 떠오르고 있지만, 마케터는 AI의 영향을 가장 크게 받는 채널로 소셜 미디어를 꼽고 있습니다. 그러나 마케터의 절반 가까이는 AI의 광범위한 활용에 맞춰 전략을 어떻게 조정해야 할지 아직 명확히 정립하지 못했다고 응답했습니다.

AI 도구와 전략이 빠르게 진화함에 따라, 마케터는 기술적 역량과 비기술적 역량 모두를 강화하려 하고 있습니다. AI 활용이 확대될수록 가장 중요한 역량으로는 데이터 분석 및 해석 능력과 AI 도구 관리 역량이 꼽혔습니다.

이 새로운 검색 환경에 적응하는 동시에, 많은 마케터는 일상적인 마케팅 실행 전반으로 AI 활용 범위를 넓히고 있습니다. 가장 일반적인 활용 사례로는 대규모 콘텐츠 개인화, 고객 행동 예측, 캠페인 성과 및 ROI 예측을 통한 기획 및 의사결정 고도화가 있습니다. 또한 카피 생성과 비주얼 제작을 통해 제작 속도를 높이는 데에도 AI 활용이 증가하고 있습니다. 이를 통해 팀은 전략 수립, 성과 측정, 최적화와 같은 핵심 업무에 더 많은 역량을 집중할 수 있습니다.

AI는 마케팅이 담당하는 다양한 채널과 전략 전반에 영향을 미치고 있습니다. 다만 산업, 업종, 지역에 따라 그 양상에는 차이가 있습니다. 아래의 인터랙티브 차트를 통해 특정 산업과 지역에서 어떤 영역이 가장 큰 영향을 받고 있는지 확인해 보십시오.

에이전틱 마케팅은 조직 전반에 걸친 통합 고객 뷰를 기반으로 작동합니다. 예를 들어, AI 에이전트가 고객의 최근 서비스 이력이나 장바구니 이탈 내역을 확인할 수 없다면, 고객 문제를 자율적으로 해결하거나 적절한 제품을 추천하는 것은 불가능합니다.

평균적으로 마케팅 조직은 최소 7개의 데이터 소스를 활용하고 있습니다. 마케터의 절반을 약간 넘는 비율이 세분화, 캠페인 실행, 분석을 위해 실시간 데이터에 접근하고 있지만, 3분의 1은 해당 활동에 필요한 데이터가 지연된다고 응답했습니다.

마케터는 통합 고객 뷰를 구축하는 과정에서 데이터 공백 문제에 직면하고 있습니다. 대다수가 영업, 커머스, 서비스 팀의 데이터에 최소한 부분적으로 접근하고 있지만, 전체 데이터에 대한 완전한 접근은 여전히 일반적이지 않습니다.

• 마케팅 팀 중 서비스 데이터에 완전히 접근할 수 있는 비율은 58%에 불과합니다.
• 마케팅 팀 중 영업 데이터에 완전히 접근할 수 있는 비율은 56%에 불과합니다.
• 마케팅 팀 중 커머스 데이터에 완전히 접근할 수 있는 비율은 51%에 불과합니다.

마케터의 71%는 다양한 고객 접점을 연결하는 역량에 대해 만족한다고 응답했지만, 완전히 만족한다고 답한 비율은 26%에 불과합니다. 전반적으로 데이터를 통합하고 고객 데이터를 활용해 관련성 높은 경험을 제공하는 방식에 대해 완전히 만족하는 마케터는 4명 중 1명에 그칩니다. 이는 AI 에이전트 운영에도 영향을 미칠 수 있습니다. 통합된 데이터는 에이전트가 업무를 수행하는 데 필요한 맥락을 제공합니다.

AI 에이전트를 사용하는 마케터는 조직이 고객 경험을 접점 전반에 걸쳐 연결하는 능력에 대해 더 높은 만족도를 보이는 경향이 있습니다. 이는 에이전트 도입을 준비하는 과정에서 데이터 기반을 강화하거나 팀의 역량을 향상시키는 등의 선행 작업이 이루어졌기 때문일 수 있으며, AI 자체가 가져온 개선 효과일 가능성도 있습니다.

마케터는 오디언스를 정의하는 방식에서 점점 더 정교해지고 있습니다. 구매 이력과 인구통계 데이터는 여전히 기본 요소로 활용되지만, 이제는 데이터를 활용해 미래를 예측하는 것이 새로운 모범 사례로 자리 잡고 있습니다. AI를 활용하는 마케터의 41%는 예측된 행동 데이터를 기반으로 오디언스를 세분화한다고 응답한 반면, AI를 사용하지 않는 마케터는 30%에 그쳤습니다.

마케터는 전통적으로 성과 지표 중심의 사고를 해왔으며, 가치 추적, 성과 개선, 매출 증대를 지속적으로 강조해 왔습니다. 가장 많이 활용되는 마케팅 KPI는 영업 조직의 지표와 직접적으로 연계되어 있습니다. 이는 사일로를 줄이고, 고객에게 일관된 경험을 제공하며, 장기적으로 비즈니스와 함께할 충성 고객 기반을 구축하려는 노력의 일환입니다.

이러한 매출 책임성에 대한 집중은 특히 상위 성과 그룹에서 두드러집니다. 마케터의 83%는 자사의 활동이 영업 파이프라인에 미치는 영향을 명확히 파악하고 있다고 응답했습니다.

마케터의 83%는 양방향 소통에 대한 수요가 증가하고 있다고 인식하고 있지만, 여전히 많은 조직이 신속한 대응에 어려움을 겪고 있습니다.

고객이 있는 곳에서 만나라. 이는 오랫동안 마케팅의 핵심 원칙이었으며, 이제 그 중요성이 더욱 현실화되고 있습니다. 평균적으로 기업은 10개의 채널에서 마케팅을 전개하고 있으며, 채널 전반에서 고객과 실시간으로 효과적으로 소통하는 마케터일수록 상위 성과 그룹에 속할 가능성이 높습니다.

마케터의 83%는 고객이 점점 더 양방향 소통을 원하고 있다는 데 동의하고 있습니다. 그러나 이를 실제로 구현하는 일은 여전히 진행 중인 과제입니다.

마케터의 69%는 고객 및 잠재고객 문의에 즉각적으로 대응하는 데 어려움을 겪고 있다고 인정했습니다. 이메일과 SMS는 여전히 마케팅 믹스의 핵심 채널이지만, 종종 단방향(“회신 불가”) 채널로 활용되고 있습니다. 이메일과 SMS를 통해 고객의 응답에 자주 회신한다고 답한 마케터는 55%에 불과하며, 해당 프로세스는 현재 대부분 수작업으로 이루어지고 있습니다.

선도적인 마케팅 조직은 고객 기대와 현실 간의 격차를 좁히고 있습니다. 상위 성과 팀은 하위 성과 그룹에 비해 이메일 및 문자로 고객에게 자주 회신할 가능성이 1.5배 더 높습니다.

또한 새로운 기술에 대한 신뢰도도 높아지고 있습니다. 마케터의 81%는 고객 문의에 AI가 응답하는 것을 신뢰한다고 밝혔습니다. 이는 인간만으로는 어려운 방식으로, 에이전트가 24시간 연중무휴로 양방향 상호작용을 처리하는 전환점이 되고 있음을 보여줍니다.

마케터는 대규모 개인화가 성공의 핵심임을 인식하고 있지만, 이를 실제로 구현하는 일은 쉽지 않습니다. 마케터의 78%는 현재 생산 가능한 수준보다 더 많은 개인화 콘텐츠가 필요하다고 응답했습니다. 이를 개선하기 위한 핵심 과제는 데이터 기반을 정비하고 통합하는 것입니다.

마케터는 모바일 메시징과 유료 검색처럼 참여도와 접촉 빈도가 높은 채널에 개인화 역량을 집중하고 있습니다. 반면 오디오 채널과 웹사이트 경험은 상대적으로 뒤처져 있으며, 개인 단위 맞춤화가 가장 낮은 영역으로 나타났습니다.

또한 마케터의 48%는 AI의 광범위한 활용에 맞춰 마케팅 전략을 어떻게 조정해야 할지 아직 명확한 방향을 정립하지 못했다고 응답했습니다. 이는 웹과 같이 개인화 수준이 낮은 채널에서 고객 접점 에이전트가 더 큰 역할을 수행할 수 있는 기회로도 해석할 수 있습니다.

마케팅 팀의 거의 절반(46%)은 “고객 선호도에 대한 데이터 부족”과 “고객 니즈에 부합하는 콘텐츠 제공의 어려움”을 주요 과제로 꼽았습니다.

AI를 활용하는 마케터의 98%는 개인화를 추진하는 과정에서 최소 한 가지 이상의 장애 요인을 경험하고 있다고 응답했으며, 가장 큰 장애 요인은 다음과 같습니다.

주요 장애 요인은 대부분 데이터와 관련되어 있지만, 개인정보 보호 역시 여전히 중요한 이슈로 남아 있습니다. 마케터들은 엄격한 개인정보 보호 규제가 개인화를 위한 데이터 활용을 제한한다고 말합니다. 또한, 대규모 환경에서 품질 관리를 유지하는 것 역시 또 다른 과제로 지적됩니다.

종합해 보면, 에이전트형 AI 역량이 발전하면서 메시지 개인화와 내부 프로세스 효율화를 실현할 수 있는 새로운 가능성이 열리고 있으며, 마케터들은 그에 따른 큰 변화를 체감하고 있습니다. 그러나 대부분의 조직이 이러한 역량을 완전히 활성화하기까지는 여전히 넘어야 할 장벽이 존재합니다.

앞으로의 한 해는 마케터들에게 매우 중요한 시기가 될 것입니다. 생산성 향상과 대규모 개인화를 실질적으로 구현하기 위해, 이들은 다양한 과제를 해결해 나가야 합니다.

본 연구는 2025년 10월 8일부터 11월 17일까지 전 세계 4,450명의 마케팅 전문가를 대상으로 실시한 글로벌 설문조사를 기반으로 합니다. 응답자는 북미, 라틴아메리카, 유럽, 아시아 태평양 지역 전반에 걸쳐 다양한 산업군, 기업 규모, 직급, 비즈니스 모델을 대표합니다.

본 조사는 의뢰 기관과 응답자 정보가 공개되지 않는 독립적 방식으로 진행되었습니다. 참가자에게는 Salesforce가 연구를 의뢰했다는 사실이 공개되지 않았으며, Salesforce 역시 자격 요건 확인에 필요한 정보 외에는 개별 응답자의 신원 정보에 접근하지 않았습니다. 

필요한 경우, 데이터는 전 세계 마케팅 직무 분포와 비즈니스 유형 분포에 맞추어 가중치를 적용했습니다. 총 4,450명의 표본을 기준으로, 본 조사 결과의 표본오차는 95% 신뢰수준에서 ±1.5%p입니다.

별도 언급이 없는 한, 모든 차트와 분석 결과는 전체 응답자 기준을 반영합니다. 비율은 소수점 첫째 자리에서 반올림했으며, 그 결과 합계가 정확히 100%가 되지 않을 수 있습니다. 또한 본 보고서의 성과 분석은 응답자가 자사의 마케팅 투자 성과에 대해 보고한 만족도를 기준으로 조직을 상위 성과군, 중간 성과군, 하위 성과군으로 구분하여, 행동 방식, 전략, 기술 도입 수준을 비교할 수 있도록 구성되었습니다.

주요 장애 요인은 대부분 데이터와 관련되어 있으나, 개인정보 보호 역시 여전히 중요한 과제로 남아 있습니다. 마케터들은 엄격한 개인정보 보호 규제가 개인화를 위한 데이터 활용을 제한한다고 응답했습니다. 또한, 대규모 환경에서 품질 관리를 유지하는 문제 역시 주요 우려 사항으로 지적됩니다.

본 부록은 「제10판 State of Marketing」 보고서에 수록된 모든 차트를 하나의 PDF로 제공합니다. 이는 본 보고서의 주요 장과 분석 결과를 보완하는 시각 자료 모음으로 활용할 수 있습니다.

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