- Amplitude ‘2명이 10명 분량을 해내는 마케팅팀의 테크 스택 공개’
지난주 Amplitude 커피챗에 게스트로 다녀왔습니다. 이재철 Jaechul Lee, Jihee Yoo님과 함께 약 1시간 동안 이야기를 나눴는데요. 그날 나눈 이야기들, 정리해봅니다.
📊 베테랑 마케터들이 리텐션을 안 보고 있었다는 걸 AI가 알려줬습니다.
그동안 퇴근후AI 커뮤니티의 성공적인 초기 안착에 취해(?)있었는데요. 활발한 컨텐츠 포스팅으로 MAU는 6천을 넘었고, 단톡방+사이트 회원은 합산 3천명을 넘었습니다.
본격적인 마케팅 활동을 위해 퇴근후AI 웹사이트에 설치된 Amplitude를 클로드코드와 MCP로 연결했어요. 커넥터 기능을 통해 버튼만 누르고 로그인만 하니 끝이었습니다. 물론 웹사이트 내 택소노미, 지표 설계, 이벤트 태깅이 깔끔해야 분석도 깔끔한데 재철님이 이미 바이브코딩으로 해결해둔 덕분이었죠.
커넥터 연결 후 skills.sh에서 찾은 ‘Growth Hacker’ 스킬을 연동하여 채팅창에 요청했습니다.
"Amplitude 데이터 연결해서 대시보드랑 액션 아이템 추천해주는 페이지 만들어줘."
몇 분만에 대시보드와 채팅창이 만들어졌습니다. 무엇보다도 추천해주는 액션 아이템들이 정말 바로 적용 가능했어요.
. 회원가입 시 관심사 설문을 받아 7일 이후 이탈 회원에게 개인화 뉴스레터 보내기
. 커뮤니티 활동에 따라 포인트를 부여하고, 획득한 포인트로 AI 정보 구매 포인트 부여하기
. '이번 주 AI 퀴즈 풀기', 'AI 들 활용 팁 공유하기' 등 짧고 쉬운 미니 챌린지 상시 운영 등이었습니다.
🤖 AI 에이전트, 진짜 어려운 부분은 기술이 아닙니다
커피챗에서 재철님이 이런 말을 했어요. "매출이 떨어지면 나는 보통 이렇게 하는데 - 라는 것을 생각해보지 않고 일하잖아요. AI에게는 이걸 모두 끄집어내서 설계서로 만들어줘야 해요."
AI와 일하는 것과, 사람과 일하는 것 - 똑같습니다. AI가 헤매는 게 아니라 지시가 모호한 경우가 많아요. 일 잘하는 신입한테 업무를 주면 20가지 F/U 질문을 던지는데 내심 귀찮기는 해도 믿음이 가죠. 이런 질문들이 우리도 몰랐던 암묵지를 찾게 해줍니다. 결국 AI 에이전트를 잘 쓴다는 것은 ‘내가 하는 일을 얼마나 명확하게 언어화할 수 있느냐’를 의미합니다.
🔄 Lovable + Amplitude MCP 조합 - 마케터 혼자 전체 사이클을 돌릴 수 있게 된다.
재철님이 보여준 시나리오가 진짜 인상 깊었어요.
❶ Lovable(바이브코딩 툴) 로 SEO 랜딩 페이지를 만들고
❷ Amplitude 이벤트 코드를 심어서
❸ 어떤 키워드로 유입됐는지, 바로 이탈했는지, 회원가입까지 전환됐는지 데이터를 보고
❹ Amplitude MCP로 AI가 "이 카피를 바꿔봐, CTA 위치를 옮겨봐" 개선안을 제안하고
❺ Lovable에서 바로 수정 배포 이 사이클 전체 혼자 돌릴 수 있게 되는 거죠.
원래라면 기획자, CRM 마케터, 그로스 마케터, 데이터 분석가가 다 붙어야 하는 일을 한 큐에 해결할 수 있게 됩니다. 이 조합이라면 빠른 시일 내 다양한 실험 실행 - 결과 적용을 AI 혼자서 반복 수행할 수도 있겠다는 생각이 들었습니다.
❓ 기타 Q&A에서 나온 질문들 - 저도 고민하던 지점들이었습니다.
Q: "회사에서 AI 도입을 시도했는데 잘 안 됩니다. 왜일까요?"
재철님 답: AI 도입 실패의 공통점은 "AI를 도입할 거야"를 목표로 잡는 것. AI가 언제, 무엇을, 어떤 도구로 해야 하는지 구체적으로 정의하지 않으면 실패합니다. 먼저 조직 내 진짜 병목이 뭔지를 찾고, 그 병목을 AI가 해결하는 구체적인 설계부터 시작해야 합니다.
Q: "마케터라는 직업, 앞으로 어떻게 될까요?”
저의 답: 점차 개발·기획·디자인·마케팅의 경계가 허물어지는 그림을 예상합니다. "나는 마케터야"가 아니라 "이 문제를 해결할 수 있어"로 정의가 바뀌는 것이죠. 10년 전 TV 마케팅에서 디지털 마케팅으로 메인 스트림이 변화할 때 발 빠르게 전환한 사람들의 커리어가 빛났던 것처럼, 지금 AI 파도는 그때보다 더 크다는 것을 체감하게 됩니다.
Q: "주니어는 도메인 지식을 어디서 쌓나요?"
이 질문이 제일 마음이 아팠어요. 재철님이 솔직하게 답했는데 - "직접 해보는 법 밖에 없다. 시행착오밖에 없다."는 것이었습니다. AI가 그럴듯한 워크플로우를 제안해주지만, 그 사이사이 맥락과 노하우는 직접 겪어야만 쌓입니다. 모르는 개념이 나오면 "초등학생도 알게 설명해줘"라고 물어보면서 본질과 원리를 쌓아가는 것이 지금 주니어분들이 할 수 있는 가장 현실적인 방법인 듯 합니다.
Q: "SEO 콘텐츠를 AI로 만들면 KPI에 실제로 기여가 되나요?"
저는 제 개인 블로그에서 SEO API를 연동해서 AI가 키워드 최적화한 글을 올리고 있는데 실제 유입 효과를 보고 있습니다. 저의 시각보다 AI의 시각이 더 보편적이고 구조적이니까요. 근데 경쟁이 센 키워드는 다릅니다. AI가 구조, FAQ, 메타디스크립션 같은 테크니컬한 요소를 담당하고, 본문의 진심은 사람이 써야합니다. AI가 SEO를 좋아하는 구조를 짜주고, 사람이 도메인 지식과 진정성을 채우는 조합이 가장 효과적입니다.
🛠️ AI와 일하는 방식: 완벽주의 내려놓기
하루에도 몇 개씩 OO 제대로 쓰는 법에 대한 글들이 넘쳐나는데요. 완벽하게 배워서 써야 한다는 강박을 내려놓으면 마음이 편해집니다. 저는 일단 AI한테 "이거 자동화해줘" 하고 맡기고, 그 다음 마음에 드는 결과물이 나올 때까지 튜닝합니다.
’AI가 내 일을 뺏어간다’가 아니라 - ‘AI에게 내 고유한 일을 얼마나 잘 가르칠 수 있을까’의 프레임으로 접근합니다. 남들보다 기술적으로 앞서가야한다는 조바심보다, ‘나의 문제들을 어떻게 좀 더 쉽게 해결할까?’와 같은 여유로운 마음으로 아무 질문이나 던져보세요. 어느 순간 나와 손발이 정말 잘 맞는 AI 동료가 생겨있을거에요!
