2025년 9월, 샌프란시스코에서 개최된 HubSpot의 INBOUND 2025 컨퍼런스에서 허브스팟 CEO 야미니 랑간(Yamini Rangan)은 전통적인 마케팅 퍼널이 끝났다고 선언하며, AI 시대에 적합한 새로운 마케팅 운영 모델인 루프마케팅(Loop Marketing)을 공개했습니다.

“마케팅 퍼널은 더 이상 유효하지 않습니다. 오늘날 고객은 TikTok, Reddit, YouTube, 그리고 AI 기반 대화형 검색 엔진과 같은 수많은 채널에 흩어져 있습니다. 그리고 60%의 Google 검색이 클릭 없이 종료되는 Zero-Click 시대에 우리는 기존 플레이북을 완전히 재설계해야 합니다.“

AI가 만드는 새로운 현실: 샘 올트먼의 예측과 마케팅의 미래

최근 한 인터뷰에서 OpenAI CEO 샘 올트먼은 "오늘 태어난 아이는 AI보다 똑똑해지지 못할 것입니다”라고 언급했습니다. 앞으로의 미래가 얼마나 혁신적으로 변화할지 이 한 문장으로 정의할 수 있는데요.

실제로 OpenAI의 일반 추론 거대언어모델(General Reasoning LLM)이 2025년 국제수학올림피아드(IMO)에서 인간과 동일한 시간 제한에 어떤 도구의 도움도 없이 금메달 수준의 성과를 달성했습니다. 이는 AI가 전기 발명 이후 역사상 가장 중대한 발명이라는 사실을 명확하게 입증하는 이정표입니다.

이러한 AI의 급격한 발전은 마케팅 분야에서도 근본적인 변화를 일으키고 있습니다. HubSpot INBOUND 2025에서 제시한 Loop Marketing 모델을 공개하며 단순한 전술적 변화가 아닌 마케팅의 근본 체계가 재편되는 신호로 볼 수 있습니다.

전통적 마케팅 퍼널의 한계: 변화하는 고객 행동과 Zero-Click 시대

출처: What Is Zero Click Search? AI's Impact on SEO in 2025. Adlift

현재 마케터들이 가장 크게 직면하는 과제는 Zero-Click Search 현상입니다. 2025년 현재 Google 검색의 60%가 클릭 없이 종료되는데, 이는 AI 기반의 대화형 도구들이 사용자에게 바로 답변을 제공하기 때문입니다.

McKinsey의 연구에서는 이런 변화로 인해 2028년까지 Organic 트래픽이 50% 감소할 것이라고 전망했습니다. HubSpot의 Kipp Bodnar CMO는 이 현상을 다음과 같이 설명합니다.

기존 퍼널은 고객이 당신에게 알아서 올 것이라고 가정했습니다. 그들이 웹사이트를 방문하고, 블로그를 읽고, 당신의 조건에서 전환할 것이라고 말이죠. 하지만 60%의 검색이 Google을 떠나지 않고 AI가 클릭하기 전에 질문에 답변하기 때문에 기존 방식은 더이상 통하지 않습니다.

전통적인 인식-고려-결정 단계로 이어지는 선형적 퍼널은 현재 고객 행동을 제대로 설명하지 못합니다. 구글의 2021년 조사에 따르면 사용자는 평균 10개 이상의 채널에서 다양한 접점을 통해 구매 결정을 내리며 순차적이지 않고 복잡하고 비선형적이라고 합니다.

Gartner도 2025년까지 B2B 판매의 80% 이상이 디지털 채널을 통해 이루어질 것이며, 마케팅은 이 복잡한 고객 여정을 효율적으로 관리해야 한다고 강조합니다.

Loop Marketing의 4단계 프레임워크

출처: This NEW Marketing Playbook Will Future-Proof Your Business

허브스팟이 제안하는 Loop Marketing은 Express, Tailor, Amplify, Evolve 4단계로 구성되는 순환 모델입니다. INBOUND 2025에서 야미니 랑간 CEO가 직접 발표한 이 혁신적 프레임워크는 AI 시대의 마케팅 현실을 반영한 실무적 접근법을 제시합니다.

1) Express (표현): 브랜드 고유성의 명확한 정의

Express 단계의 핵심 메시지입니다. 야미니 랑간 CEO는 "브랜드 정체성과 깊은 고객 이해야말로 훌륭한 콘텐츠와 일반적인 콘텐츠를 구분하는 요소"라고 강조했습니다. 이 단계에서는 브랜드 스타일 가이드 개발이 중요합니다. HubSpot의 Breeze Assistant와 ChatGPT, Claude, Gemini 커넥터를 활용해 고가치 고객을 분석하고, 그들에게 어필하는 브랜드 음성을 개발할 수 있습니다.

Express 단계는 단순히 메시지를 만드는 것이 아니라 AI가 스팸이 아닌 가치 있는 콘텐츠를 생성할 수 있는 기반을 마련하는 과정입니다. 브랜드의 고유한 관점과 전문성을 명확히 정의함으로써 AI 생성 콘텐츠가 브랜드만의 특별함을 담을 수 있게 됩니다.

핵심 측정 지표: 콘텐츠 발행 속도, 콘텐츠 제작 비용 등

2) Tailor (맞춤화): AI 기반 대규모 개인화

이는 단순한 {이름} 삽입을 넘어서는 진정한 개인화를 의미합니다. HubSpot의 Smart CRM과 Data Hub에서 제공하는 통합 고객 데이터—CRM 기록부터 통화 내용, 웹사이트 행동까지—를 활용하여 개인화된 메시지를 제작합니다.

실무 적용 사례로 HubSpot은 웹사이트 방문자가 이메일을 제공하면 단순한 후속 이메일을 보내는 대신, RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술을 활용해 방문자의 회사, 역할, 이전 대화 기록, 의도를 역추적하여 개인화된 응답을 제공합니다. 이를 통해 82% 향상된 참여율을 달성했습니다.

핵심 측정 지표: 채널별 클릭률(Click-through Rate) 등

3) Amplify (확산): 고객이 있는 모든 곳에서의 만남

현대 고객들은 TikTok, Reddit, 팟캐스트와 같은 다양한 플랫폼에 분산되어 있으며, AI 기반 검색에서 직접 답변을 얻습니다. 야미니 랑간은 "훌륭한 콘텐츠가 있어도 고객이 있는 곳에 없다면 의미가 없다"고 강조했습니다.

AEO(Answer Engine Optimization) 전략: 전통적인 SEO를 넘어 AI 검색 엔진에서의 가시성을 확보해야 합니다. 이는 AI가 질문에 답변할 때 브랜드의 콘텐츠가 참조되도록 하는 새로운 마케팅 영역입니다.

핵심 측정 지표: 채널별 전환율, AI 가시성, AI 점유율, 인용 횟수 등

4) Evolve (진화): 실시간 학습과 적응

전통적인 마케팅은 캠페인을 시작하고 몇 주 또는 몇 달 후에 결과를 분석하는 방식이었습니다. 하지만 Loop Marketing에서는 캠페인이 진행되는 동안 실시간으로 성과를 모니터링하고 즉시 최적화합니다.

실무 적용 사례로 HubSpot의 Email Engagement Optimization 기능은 이메일을 발송하기 전에 참여도를 예측합니다. 또한 실시간 성과 데이터를 바탕으로 빠른 실험을 진행하고 전략을 지속적으로 개선하여 매 루프마다 더 나은 결과를 만들어냅니다.

핵심 측정 지표: 정량화 가능한 리드 수, 실험 횟수 등

Loop Marketing의 혁신적 차별점

사람과 AI가 Loop Cycle로 협업할 때, 기업은 몇 달이 아닌 며칠 만에 성장할 수 있으며 이로 인한 이점은 다음과 같습니다.

• 개인적으로 제작된 느낌의 메시지로 더 깊은 연결 형성

• 더 똑똑한 타겟팅을 통한 고객 획득 비용 감소

• 모든 상호작용에서 AI가 학습하면서 지속적인 개선

Kipp Bodnar CMO는 "Loop Marketing은 근본적으로 다르다. 고객이 있는 모든 곳에서 만나고, AI를 활용해 대규모로 각 메시지를 개인화하며, 모든 상호작용을 Loop를 더 강하게 만드는 학습 기회로 전환한다"고 설명했습니다.

HubSpot은 Loop Marketing 구현을 위한 구체적인 도구들을 함께 공개했습니다:

• Marketing Studio: 하나의 캠페인 아이디어로 전체 채널 전략을 매핑

• AI-Powered Email: 캠페인 내 모든 이메일 개인화

• Segments + Personalization: CRM 데이터 기반 웹사이트 개인화

• Breeze Customer Agent: 고의도 페이지에서 즉시 질문 응답

Loop Marketing은 단순한 마케팅 전술의 변화가 아니라, AI 시대에 적합한 완전히 새로운 성장 사고방식을 제시합니다. 이는 전통적인 캠페인을 대체하는 것이 아니라 기존 캠페인을 슈퍼차지하여 지속 가능한 성장을 만드는 혁신적 프레임워크입니다.

전통적 퍼널과 Loop Marketing의 차별점

출처: Funnels vs Loops. What drives more growth? by Daphne Tideman

Loop Marketing과 전통적 퍼널의 가장 큰 차이점은 지속적인 학습과 개선에 있습니다. 전통적 퍼널이 일방향 선형 경로를 따르는 반면, Loop는 순환적이며 각 상호작용을 통해 지속적으로 학습하고 발전합니다.

구조적 차이점: 선형 vs 순환

전통적 퍼널은 인식 → 고려 → 의도 → 구매의 고정된 선형 구조를 가집니다. 이 모델은 고객이 예측 가능한 경로를 따라 단계적으로 진행한다고 가정합니다. 하지만 현실은 다릅니다. BCG의 2025년 연구에 따르면, 현대 B2B 구매자의 70%는 영업팀과 접촉하기 전에 이미 구매 결정의 대부분을 완료합니다.

반면 Loop Marketing은 순환형 구조로 설계되어 각 단계에서 얻은 인사이트가 다음 사이클을 개선하는 데 활용됩니다. Steve Melamed의 분석에 따르면, "현대 B2B 구매자들은 하나의 퍼널을 따르지 않고, 제품 체험, 경쟁사 비교, 피어 네트워크 검토를 동시에 진행하며 Jackson Pollock의 그림처럼 복잡한 패턴을 보인다"고 설명합니다.

고객과의 관계: 거래적 vs 관계적

거래적 접근 (전통적 퍼널): 퍼널 모델에서 고객은 "전환의 대상"으로 여겨집니다. 구매가 완료되면 관계는 종료되고, 새로운 고객을 확보하기 위해 지속적인 마케팅 투자가 필요합니다.

관계적 접근 (Loop Marketing): Rachel Minion의 분석에 따르면, "퍼널은 전환에 도움이 되지만, 루프는 확장에 도움이 됩니다". 이는 Loop Marketing이 단순한 일회성 전환이 아닌 지속 가능한 성장을 추구한다는 점을 강조합니다. 고객은 단순한 구매자가 아니라 적극적인 성장 파트너가 됩니다.

AI 활용의 차이점

전통적 퍼널에서의 AI: 주로 기본적인 자동화 작업(이메일 발송, 리드 스코어링)에 제한됩니다. AI는 단순히 기존 프로세스를 더 빠르게 실행하는 도구로 활용됩니다.

Loop Marketing에서의 AI: AI는 통합된 전략 파트너로 기능합니다. 고급 콘텐츠 생성, 대규모 하이퍼 개인화, 실시간 캠페인 최적화를 통해 매 루프마다 더 나은 성과를 창출합니다. Qualified의 연구에 따르면, Agentic AI는 인간의 한계를 넘어서 24시간 지속적으로 리드와 상호작용하며, 전통적 SDR이 월 250개 리드만 처리할 수 있는 반면 AI는 무제한적으로 처리 가능합니다.

성장 매커니즘의 차이

퍼널의 한계: 전통적 퍼널은 가산적(Additive) 성장을 추구합니다. 더 많은 리드를 상단에 투입해야 더 많은 고객을 얻을 수 있는 구조입니다. 이는 지속적인 마케팅 예산 투입을 요구하며, ROI 감소의 위험이 있습니다.

루프의 장점: Loop Marketing은 복합적(Compound) 성장을 실현합니다. 한 고객의 긍정적 경험이 추천, 리뷰, 사용자 생성 콘텐츠를 통해 새로운 고객을 유입시키는 자기강화적 사이클을 만듭니다. 이는 Dropbox의 추천 시스템이나 LinkedIn의 콘텐츠 생태계와 같은 바이럴 성장을 가능하게 합니다.

측정과 최적화 방식

퍼널의 측정: 전통적 퍼널은 반응적(Reactive) 최적화를 특징으로 합니다. 캠페인이 종료된 후 결과를 분석하고 다음 캠페인에 반영하는 방식입니다.

루프의 측정: Loop Marketing은 예측적(Proactive) 최적화를 실현합니다. AI를 활용한 실시간 성과 모니터링과 즉각적인 조정을 통해 캠페인이 진행되는 동안에도 지속적으로 개선됩니다.

고객 경험의 개인화 수준

퍼널의 개인화: 대부분 기본적인 세그먼테이션에 의존하며, [이름] 삽입 수준의 개인화에 그칩니다.

루프의 개인화: "Cohort of One" 수준의 개인화를 제공합니다. CRM 데이터, 통화 내용, 웹사이트 행동 데이터를 통합하여 각 고객이 "우리가 나를 진정으로 이해한다"고 느낄 수 있는 수준의 맞춤화를 실현합니다.

이러한 근본적 차이점들은 AI 시대에 왜 전통적 퍼널이 한계에 도달했는지, 그리고 왜 Loop Marketing이 지속 가능한 성장의 새로운 표준이 되고 있는지를 명확히 보여줍니다. Rachel Minion이 지적했듯이, "루프 기반 전략으로 전환하지 않으면, 마케팅은 지속적으로 감소하는 수익률과 증가하는 고객 획득 비용에 직면"하게 될 것입니다.

위그로스의 Growth Cycle: 복잡한 고객 여정에 대응하는 Loop 기반 전략

AI 시대의 마케팅 패러다임 전환을 실무에 적용하기 위해서는 체계적인 방법론이 필요합니다. 위그로스(Wegrowth)가 제시하는 Growth Cycle 7단계 프로세스는 HubSpot의 Loop Marketing과 맥을 같이 하며, 복잡해지는 고객 구매 여정에 효과적으로 대응할 수 있는 실무 프레임워크입니다.

데이터 기반 문제 정의: 그로스 마케팅의 출발점

위그로스가 강조하는 핵심 철학은 정의할 수 있어야 도입할 수 있다는 원칙입니다. 많은 기업들이 '매출이 떨어졌다', '브랜드 인지도가 부족하다'와 같은 정성적 표현으로 문제를 인식하지만, 그로스 마케팅은 모든 문제를 정량화된 지표로 정의하고 해당 문제를 해결합니다.

예를 들어 '고객 방문이 예전과 같지 않다'는 문제를 MECE 프레임워크 기반으로 신규 방문자, 재방문자 기준으로 쪼개보거나, 일간/주간/월간 방문자로 기간 비교를 통해 몇 %씩 감소하고 있는지 정량적 수치를 파악하여 다음달 월 방문자(예. 월간 고유방문자)를 전월 대비 12% 증가시키는 목표로 재정의함으로써 구체적이고 측정 가능한 목표를 설정할 수 있습니다. 이를 위한 선행/후행 지표도 함께 수립하여 성과 기반 데이터 분석환경 구축이 필수적입니다.

위그로스 Growth Cycle의 핵심 구조

위그로스의 Growth Cycle은 AARRR 풀퍼널을 기반으로 7단계 순환 구조로 구성되어 있으며, 각 단계는 데이터 기반의 가설 검증을 통해 연결됩니다.

1. KPI & OMTM 수립 (핵심 지표/문제 정의)

• 북극성 지표(NSM)와 OMTM(One Metric That Matters) 설정

• Root Cause Analysis와 5 Why, MECE 등의 Framework 기반 문제 정의

• Aha Moment 정의: 행동, 날짜, 빈도 등 고객의 실질적 가치 지점 파악 → 데이터 기반의 문제현상(병목, 이탈율 등)을 명확히 진단 후 목표 지표 설정

2. 시장 조사 (Market Search)

• Desk Research + Field Research 병행

  → 양적·질적 데이터 통합 분석

  → 고객군별/시장 동향별로 고객 여정 및 페르소나, 가치 제안을 구체적으로 매핑합니다.

3. 타겟 세그먼트 정의 (Target Segmentation)

• Target Persona, Value Promise 분석

• 고객 여정 퍼널 설계: AIDA, AARRR 전환 단계별 맵핑 → 퍼널 각 단계의 주요 전환율과 벤치마크 수립을 통해, 성과 기준을 명확히 설정합니다.

4. 미디어 및 데이터 플래닝 (Media & Data Planning)

• Triple Media 전략(Paid, Earned, Owned 채널)

• GA4, GTM, 이벤트 설계, CRM & Retention Flow 구축 → 디지털 분석 환경과 고객 행동 데이터 수집 체계를 조기 완비하여, 실행력을 높입니다.

5. 액션 & 테스트 (Action & Test)

• WOG-WHO-WWS, ICE Framework로 가설 검증 절차와 우선순위 결정

• A/B 테스트, 다변량 실험 등 신속 반복 → 생산성 높은 실행주기와, 통계적 유의성 기반 실험 설계로 가설 검증의 신뢰도를 극대화합니다.

6. 데이터 분석 및 인사이트 도출 (Data Analysis)

• 실험 결과 분석, Looker Studio/Tableau/Power BI 등 자동화 대시보드 운영

• Pandas, Matplotlib 기반 고급 분석 → 신속한 데이터 해석과 적용으로 데이터 분석 환경 구축

7. 피드백과 개선 (Lesson Learned/Feedback)

• 실험 후 성공 요인 전면 적용 및 추가 최적화

• 반복적인 피드백 구조를 통해 지속 혁신 → 마케팅 자동화 도구(Funnel, 대시보드 포함)로 효율적인 지속 성장 시스템을 만듭니다.

모든 단계는 정량화·자동화·피드백 중심으로 운영되며, 고객 여정의 병목 해결과 AI 기반 실험 문화, 제품-마케팅 적합성(Product Marketing Fit) 확보를 통해 '복리적 성장'을 가능하게 합니다. 이 구조는 실제 위그로스의 기업 프로젝트(시장 신규 진입, 캠페인 개선, 성과 최적화 등)에 따라 사전 정밀 분석을 통해 적용되고 있습니다.

위그로스의 Growth Cycle이 다른 그로스 마케팅 방법론과 차별화되는 점은 북극성 지표(North Star Metric) 중심의 통합적 접근입니다. 단순히 각 AARRR 단계를 개별적으로 최적화하는 것이 아니라, 전체 고객 여정을 관통하는 핵심 지표를 설정하고 이를 중심으로 모든 활동을 분석합니다.

또한 실험 기반의 반복 사이클을 통해 불확실성이 높은 환경에서도 빠른 학습과 적응이 가능합니다. 이는 AI 시대의 급변하는 마케팅 환경에서 특히 중요한 경쟁력이 됩니다.

출처: Mapping out the customer journey and finding your audience

현재 고객의 구매 여정은 평균 10개 이상의 터치포인트를 거치며 비선형적으로 진행됩니다. 위그로스는 이러한 복잡성에 대응하기 위해 세 가지 핵심 Loop 전략을 제시합니다.

• 바이럴 루프(Viral Loop): 사용자가 직접적으로 다른 사용자를 초대하는 매커니즘을 통해 자연스러운 성장 동력을 확보합니다. 바이럴 계수(K-Factor) 1.3 이상을 목표로 하여 지속 가능한 성장을 실현합니다.

• 콘텐츠 루프(Content Loop): 사용자가 생성한 콘텐츠가 검색과 소셜미디어를 통해 새로운 사용자를 유입시키는 순환 구조를 만듭니다. 사용자 생성 콘텐츠(UGC)를 활용하여 획득 비용을 절감하면서 신뢰도를 증가시킵니다.

• 페이드 루프(Paid Loop): 사용자로부터의 수익이 새로운 고객 확보를 위한 투자로 재순환되는 지속 가능한 성장 모델을 구축합니다. 고객 생애 가치(LTV) 대 고객 획득 비용(CAC) 비율 3:1 이상을 유지하여 지속가능한 성장을 지속합니다.

결론: AI 시대 마케팅의 필수 전략, Loop 기반 Growth Cycle 구축

출처: Unlock Product Growth - Building Effective Growth Loops

샘 올트먼이 예측한 AI 시대의 도래와 함께, 마케팅은 근본적인 변화의 기로에 서 있습니다. HubSpot의 Loop Marketing과 위그로스의 Growth Cycle이 공통적으로 제시하는 핵심은 복잡한 고객 여정을 반영한 순환형, 지속 학습형 성장 전략의 필요성입니다.

Loop 기반 성장 전략의 핵심 가치

• 복잡성을 기회로 전환: Zero-Click Search와 하이퍼 개인화로 인해 복잡해진 고객 여정을 단순히 문제로 보지 않고, 더 깊이 있는 고객 관계를 구축할 기회로 활용해야 합니다.

• 지속 가능한 성장 엔진: 위그로스의 Growth Cycle처럼 "입력값이 특정 프로세스를 통해 더 많은 출력값을 생성하고, 이 출력값이 다시 입력값으로 재투자되는 순환형 시스템"을 구축하여 지속가능한 성장을 실현해야 합니다.

• 데이터 기반 의사결정: AI 시대에는 직감보다는 정량적 지표와 실험을 통한 명확한 근거 기반의 검증된 인사이트가 경쟁 우위의 원천이 됩니다.

앞으로의 마케팅 성공은 인간의 창의성과 AI의 효율성을 조화롭게 결합하면서, Loop 기반의 지속적 학습과 최적화 사이클을 구축하는 기업에게 달려 있습니다. Seth Godin이 강조했듯이, AI를 전략적 파트너로 삼아 인간의 창의성과 감정 지능을 증폭시키는 동시에 위그로스가 제시하는 Growth Cycle처럼 체계적이고 반복 가능한 성장 프로세스를 구축해야 합니다.

McKinsey가 예측하는 연간 4.4조 달러의 AI 경제적 가치와 복잡해지는 고객 여정(Customer Journey Map)의 현실 앞에서, 기업들은 더 이상 전통적인 선형적 퍼널에 의존할 수 없습니다. Loop Marketing, Growth Cycle 등 순환형, 학습형, 진화형 마케팅 접근법을 채택하여 AI 시대의 새로운 마케팅 패러다임을 선도해야합니다.

마케팅의 미래는 더 이상 고객을 일방향으로 끌어들이는 것이 아니라, 고객과 함께 성장하고 진화하는 상호작용적 성장 생태계를 구축하는 데 달려 있습니다. 이러한 변화를 선제적으로 받아들이고 Loop 기반의 Growth Cycle을 구축하는 기업만이 AI 시대의 마케팅에서 지속 가능한 성공을 거둘 수 있을 것입니다.