이메일 마케팅 자동화의 대표 주자였던 Klaviyo가 성격이 다른 카드를 꺼냈습니다. Marketing Agent와 Customer Agent, 두 개의 AI 에이전트를 정식 출시하며 스스로를 “AI 우선 B2C CRM”이라고 다시 정의한 것입니다. 캠페인 발송 도구에 머물던 회사가, 이제는 마케팅 계획과 실행, 그리고 고객 응대까지 하나의 흐름으로 이어주는 운영 파트너를 자처하고 있습니다. 왜 이 발표가 소비재 브랜드에게 중요한지, 그리고 실제 마케팅 현장에서는 어떻게 써먹을 수 있는지 정리했습니다.
30초 요약
- 정식 출시: Klaviyo가 Marketing Agent와 Customer Agent를 일반 사용자 대상으로 정식 공개했습니다.
- 포지셔닝 전환: 이메일 자동화 도구에서 AI 우선 B2C CRM으로 회사의 정체성이 바뀌고 있습니다.
- 두 에이전트의 협업: 하나는 마케팅 캠페인을, 하나는 고객 문의 응대를 담당하며 서로 데이터를 주고받는 구조입니다.
- 실전 활용 포인트: 이메일과 SMS, 문의 응대가 하나의 고객 데이터 위에서 돌아가면 세그먼트와 재구매 유도가 훨씬 촘촘해집니다.
- 주의점: AI에게 브랜드 톤과 판단 기준을 넘겨주기 전에, 데이터 정리와 가드레일 설계가 먼저입니다.
1. 무슨 일이 일어났나
Klaviyo는 Marketing Agent와 Customer Agent를 정식 출시한다고 발표했습니다. 베타 형태로 일부 고객에게만 열려 있던 기능이 이제 일반 사용자에게 정식 공개된 것입니다. 회사는 이번 발표를 두고 “AI 우선 B2C CRM으로 나아가는 결정적인 단계”라고 설명했습니다. 즉, 단순히 새 기능 하나가 추가된 것이 아니라 제품 전체를 AI 에이전트 중심으로 재편하겠다는 방향 전환에 가깝습니다.
왜 지금일까요. 지난 2년 동안 마케팅 SaaS 업계에서는 “생성형 AI가 카피를 뽑아주는 기능”이 유행처럼 붙었습니다. 하지만 카피 몇 줄 뽑아주는 것과, 실제 세그먼트를 나누고 캠페인을 돌리고 결과를 분석하는 것은 전혀 다른 이야기입니다. Klaviyo는 후자, 즉 실행까지 대신 해주는 방향으로 방점을 옮기고 있습니다. 발표에 따르면 두 에이전트는 각자 다른 업무를 맡되 데이터와 맥락을 공유하며 협업하는 구조로 설계되었습니다.
2. 마케팅 AI 에이전트, 쉽게 이해하기
“AI 에이전트”라는 단어가 요즘 너무 자주 나와서 오히려 감이 안 잡히실 수 있습니다. 아주 단순하게 비유하면 이렇습니다. 챗봇이 “질문에 답해주는 아르바이트생”이라면, AI 에이전트는 “목표를 주면 알아서 순서를 짜고 실행하는 신입 매니저”에 가깝습니다.
예를 들어 “재구매율이 낮은 고객을 다시 데려오고 싶다”라고 목표를 주면, 챗봇은 “이런 캠페인 아이디어가 있습니다”라고 답하는 데서 끝납니다. 에이전트는 여기서 한발 더 나갑니다. 조건에 맞는 고객을 데이터에서 뽑고, 세그먼트를 만들고, 카피와 이미지 초안을 준비하고, 발송 시점을 제안하고, 결과가 나오면 다음 액션을 스스로 정리합니다. 사람은 방향을 잡고 최종 승인만 합니다. 이 차이 하나가 마케팅 실무자의 하루를 완전히 바꿔 놓습니다.
물론 신입 매니저가 처음부터 완벽하지 않듯, AI 에이전트도 그렇습니다. 처음에는 옆에서 자주 봐주고 가이드를 줘야 하고, 어느 정도 데이터가 쌓여야 판단이 안정됩니다. 이 부분은 뒤에서 다시 다루겠습니다.
3. Marketing Agent와 Customer Agent의 역할
Klaviyo가 내놓은 두 에이전트의 역할 분담은 이름 그대로입니다.
Marketing Agent
이름 그대로 마케팅 캠페인 쪽을 담당합니다. 고객 데이터를 바탕으로 어떤 세그먼트에 어떤 메시지를 언제 보낼지 제안하고, 이메일과 SMS를 아우르는 캠페인 흐름을 구성하도록 설계되어 있다고 알려져 있습니다. 실무자가 “이번 달은 재구매 유도에 집중”이라고 목표만 정하면, 세부 세팅을 함께 짜주는 파트너 역할에 가깝습니다.
Customer Agent
고객 응대 쪽을 맡습니다. 브랜드로 들어오는 문의, 이를테면 배송, 반품, 제품 사용법 같은 반복적인 질문에 답하고, 필요할 때는 사람 상담원에게 자연스럽게 넘기는 역할입니다. 여기서 중요한 포인트는, 이 응대에서 얻은 고객 신호가 다시 Marketing Agent 쪽 데이터로 흘러 들어간다는 점입니다. 예를 들어 “배송이 늦어 실망했다”는 문의가 많은 고객군은, 다음 캠페인에서 프로모션 톤이 아니라 회복 톤으로 접근하도록 세그먼트가 조정될 수 있습니다.
즉, 이 두 에이전트의 진짜 가치는 각자의 기능이 아니라 “서로 데이터를 주고받는다”는 부분에 있습니다. 그동안 마케팅 팀과 CS 팀 사이에서 흩어져 있던 고객 신호가 하나의 CRM 위에서 이어지도록 만든 것이 이번 발표의 핵심 그림입니다.
핵심 포인트: 이번 발표의 진짜 뉴스는 “AI가 이메일을 써준다”가 아닙니다. 마케팅과 고객 응대라는 원래 따로 놀던 두 흐름이, 하나의 고객 데이터 위에서 서로를 참고하며 돌아가기 시작했다는 점입니다.
4. 소비재 브랜드의 실전 활용 시나리오
미국 시장에서 소비재 브랜드를 운영해 본 분이라면 아실 겁니다. Shopify에서 주문이 들어오고, Klaviyo로 이메일을 돌리고, Gorgias나 Zendesk로 문의를 받고, Amazon 채널은 또 별도로 관리하는 구조가 흔합니다. 이 파편화된 흐름을 AI 에이전트가 어떻게 이어줄 수 있는지 세 가지 시나리오로 정리했습니다.
시나리오 1. 이메일과 SMS의 리듬 맞추기
미국 소비자는 하루에도 수십 개의 마케팅 메시지를 받습니다. 이메일과 SMS를 따로 관리하면 같은 날 두 채널이 겹쳐서 “스팸처럼 느껴진다”는 반응이 나오기 쉽습니다. Marketing Agent 관점에서는 채널 간 발송 리듬을 하나의 관점에서 조율할 수 있습니다. 아침에는 이메일로 스토리텔링, 오후 한정 프로모션은 SMS로 짧게, 이런 식의 조합을 세그먼트별로 다르게 실험해 볼 수 있습니다.
시나리오 2. 문의 데이터로 세그먼트 다듬기
Customer Agent가 응대하는 과정에서 쌓이는 문의 유형은, 그 자체로 강력한 마케팅 인풋입니다. “성분에 대한 질문이 많은 고객군”은 교육형 콘텐츠에 반응이 좋고, “재고 문의가 잦은 고객군”은 재입고 알림 SMS에 반응이 좋습니다. 이런 신호를 Marketing Agent 쪽 세그먼트 조건에 자연스럽게 반영할 수 있게 되면, 캠페인의 결이 훨씬 정교해집니다.
시나리오 3. 재구매 유도와 CS의 매끄러운 연결
재구매 캠페인을 돌리면 반드시 “저번에 받은 제품이 아직 좀 남았다”는 답장이 옵니다. 이걸 Customer Agent가 자연스럽게 받아서 “그럼 다음 달에 다시 알려드릴까요”라고 대응하고, 그 정보가 다시 캠페인 스케줄에 반영되면, 브랜드 입장에서는 재구매 주기 데이터가 손에 잡히기 시작합니다. 미국 시장의 DTC 브랜드에게 이 데이터는 사실상 자산입니다.
5. 기존 이메일 자동화와 무엇이 다른가
글로 설명하면 다 좋은 이야기 같지만, 실제로 무엇이 어떻게 달라지는지 한눈에 보이도록 정리했습니다.
| 구분 | 기존 이메일 자동화 방식 | AI 에이전트 방식 |
|---|---|---|
| 세그먼트 설계 | 사람이 조건을 하나하나 짜서 저장 | 목표를 주면 조건 조합을 제안하고 초안 세그먼트 생성 |
| 캠페인 기획 | 실무자가 캘린더에 캠페인 슬롯을 채움 | 재고, 시즌, 문의 데이터를 반영해 캠페인 계획을 함께 짬 |
| 이메일과 SMS 조율 | 채널별 팀이 각자 발송 | 하나의 관점에서 채널 간 리듬 조율 |
| 고객 응대 | 별도 헬프데스크 툴에서 진행 | Customer Agent가 1차 응대 후 사람에게 이관 |
| 데이터 순환 | 마케팅과 CS 데이터가 따로 논다 | 응대 데이터가 세그먼트와 캠페인에 다시 반영 |
| 실무자의 역할 | 세팅과 실행에 시간의 대부분을 씀 | 방향 설정과 승인, 그리고 실험 해석에 집중 |
실무자가 “세팅하는 사람”에서 “방향 잡고 판단하는 사람”으로 이동한다는 것이 가장 큰 차이입니다. 이건 마케터의 일이 줄어드는 것이 아니라, 손이 아니라 머리를 쓰는 시간이 늘어난다는 이야기에 가깝습니다.
6. 도입 전 반드시 짚어야 할 주의점
새 기능이 화제라고 무작정 도입 버튼부터 누르면 안 됩니다. 특히 브랜드 톤과 고객 신뢰가 중요한 소비재 카테고리에서는 몇 가지 가드레일을 먼저 세워두는 것이 좋습니다.
데이터가 지저분하면 AI도 지저분한 판단을 합니다
Klaviyo 안에 이메일 구독자와 SMS 동의자, 구매 이력이 얼마나 깔끔하게 정리되어 있는지가 시작점입니다. 중복 프로필, 이탈자가 그대로 남아 있는 리스트, 태그가 뒤죽박죽인 세그먼트가 있는 상태에서 에이전트를 돌리면, 잘못된 대상에게 잘못된 메시지가 나갈 수 있습니다.
브랜드 톤을 문서로 만들어 두어야 합니다
“우리 브랜드는 이런 표현을 씁니다, 이런 표현은 피합니다”를 사람이 감으로만 알고 있으면 AI가 학습할 근거가 없습니다. 톤 가이드와 금지 표현, 자주 쓰는 문구를 한 문서에 정리해 두는 것만으로도 결과물의 품질이 확 달라집니다.
사람이 반드시 개입하는 지점을 정해두어야 합니다
모든 결정에 사람이 붙으면 자동화의 의미가 사라지고, 반대로 아무 데도 붙지 않으면 사고가 났을 때 브랜드가 다칩니다. 프로모션 할인율, 사과 메시지, 환불 관련 답변처럼 민감한 지점은 반드시 사람 승인 단계를 걸어두는 것이 안전합니다.
미국 소비자 데이터 규제도 함께 봐야 합니다
캘리포니아를 포함한 여러 주에서 소비자 데이터 활용에 대한 요구가 계속 강해지고 있습니다. AI 에이전트가 어떤 데이터를 어떤 목적에 쓰는지 내부적으로 설명 가능하게 정리해 두는 것은, 마케팅 성과 이전에 브랜드의 기본 위생입니다.
7. 자주 묻는 질문
Q1. Marketing Agent와 Customer Agent는 어떤 차이가 있나요?
Marketing Agent는 캠페인 기획과 발송 쪽을, Customer Agent는 고객 문의 응대 쪽을 담당합니다. 두 에이전트가 같은 고객 데이터를 공유하며 서로의 결과를 참고하도록 설계된 것이 이번 발표의 핵심입니다.
Q2. 기존 Klaviyo 사용자도 별도 설정이 필요한가요?
Klaviyo 발표에 따르면 두 에이전트는 정식 출시되어 일반 사용자 대상으로 공개되었습니다. 세부 이용 조건과 활성화 절차는 계정 유형에 따라 다를 수 있으므로, 실제 도입 시에는 자사 계정 관리자와 함께 확인하시는 것을 권합니다.
Q3. 이메일 카피를 AI가 대신 써주는 기능과 뭐가 다른가요?
카피 생성 기능은 문장을 뽑아주는 데서 끝나지만, 에이전트는 세그먼트 설계, 캠페인 계획, 응대 흐름까지 함께 다룬다는 점에서 성격이 다릅니다. 문장 하나가 아니라 캠페인 하나를 옆에서 같이 굴려주는 개념에 가깝습니다.
Q4. 한국이나 일본에서 미국 시장에 진출한 소비재 브랜드에게도 유용할까요?
영어 응대 부담과 시차 이슈가 큰 팀일수록 오히려 이점이 큽니다. 다만 브랜드 톤 가이드와 자주 나오는 문의 패턴을 미리 정리해 두어야 결과물이 어색하지 않게 나옵니다.
Q5. 도입한다고 CS 인력이 필요 없어지나요?
그렇지 않습니다. 반복 질문은 에이전트가 받되, 클레임이나 예민한 이슈, 브랜드 판단이 필요한 응대는 여전히 사람이 마무리해야 합니다. CS 팀의 시간이 반복 업무에서 판단 업무로 이동한다고 이해하는 것이 정확합니다.
Q6. Amazon 채널에도 활용할 수 있나요?
Klaviyo는 기본적으로 브랜드 자사몰과 이메일, SMS 중심이지만, 여기서 얻은 재구매 주기, 세그먼트 특성 같은 인사이트는 Amazon 광고 전략과 리뷰 응대 방침 설계에 그대로 참고 자료가 됩니다. 채널 통합보다 인사이트 이전 관점에서 접근하시는 것이 현실적입니다.
8. 정리하며
Klaviyo의 이번 발표는 마케팅 SaaS가 “기능을 파는 도구”에서 “실행을 함께 하는 파트너”로 넘어가고 있다는 흐름을 보여주는 상징적인 사건입니다. 이메일과 SMS, 그리고 고객 응대가 하나의 고객 데이터 위에서 돌아가기 시작하면, 지금까지 감으로만 해오던 세그먼트와 리텐션 전략이 훨씬 구조적으로 잡히게 됩니다.
중요한 것은 도구를 얼마나 빨리 켜느냐가 아니라, 우리 브랜드의 데이터와 톤이 이 에이전트가 잘 일할 수 있을 만큼 정리되어 있느냐입니다. Calywire는 2014년부터 미국 시장에서 소비재 브랜드의 성장 전략을 함께 만들어 오면서, 이런 새로운 도구가 등장할 때마다 “무엇을 켤지”보다 “무엇을 준비해 둘지”를 먼저 짚어 왔습니다. AI 에이전트 시대의 CRM을 어디서부터 손대야 할지 감이 잘 오지 않으신다면, 편하게 한 번 이야기 나눠 보시는 것도 좋은 출발이 될 수 있습니다.
참고 자료
- Klaviyo Newsroom: Klaviyo advances AI-first B2C CRM with CRM agents
- Klaviyo Newsroom: Marketing Agent 공식 소개
- Klaviyo Investors: Klaviyo Advances AI-first B2C CRM with the Launch of Marketing Agent and Customer Agent
- Yahoo Finance: Klaviyo launches AI Marketing and Customer Agents
