마케팅 업무 중 생성형 AI(Generative AI)의 영향을 가장 크게 받고 있는 분야는 단연 ‘시장 조사’다. 과거에는 고객과 경쟁자에 대한 인사이트를 얻기 위해 시간과 비용을 투입해 데이터를 수집했지만, 이제는 AI가 이 과정의 전반을 빠르게, 더 정밀하게, 더 폭넓게 대체 또는 보완하고 있다. 본 글은 생성형 AI가 시장 조사에 어떻게 적용되고 있으며, 어떤 기회를 창출하고 어떤 한계를 갖는지를 4가지 범주로 나눠 설명한다.

기존 업무의 고도화

AI는 시장 조사 과정의 전 단계를 지원할 수 있다. 예컨대, 기존 문헌 요약이나 가설 도출(설계 단계), 인터뷰 데이터 요약 및 설문 분석(수집·분석 단계), 결과 요약 및 시각화(보고 단계) 등에서 AI는 빠르고 일관된 처리를 수행한다. 실제 조사에 따르면 응답자의 62%는 인터뷰 전사본을 요약하는 데, 58%는 데이터 분석에, 54%는 보고서 작성에 AI를 사용하고 있다고 응답했다. 특히 AI는 반복적 작업을 줄여주고, 인간은 더 창의적이고 전략적인 영역에 집중할 수 있도록 돕는다.

기존 방식을 대체하는 새로운 접근

생성형 AI는 ‘합성 데이터(Synthetic Data)’를 생성함으로써 기존 조사 방식 자체를 대체하는 방식도 가능케 한다. 이는 실제 응답을 받지 않아도 소비자의 행동과 반응을 시뮬레이션할 수 있는 강력한 도구다. EY는 AI 기반 합성 데이터를 실제 CEO 응답 결과와 비교해 95% 일치하는 결과를 얻었고, 일부 기업은 자체 데이터를 기반으로 AI 모델을 훈련시켜 내부적으로 합성 응답자(persona)를 구축하고 있다. 다만 합성 데이터는 인간의 예측 불가능성과 감정적 반응을 온전히 반영하지 못하는 한계도 존재한다.

새로운 인사이트의 발견

AI는 전통적 방식으로는 수집하기 어려운 정보의 ‘틈새’를 메울 수 있다. 일부 기업은 AI를 통해 특정한 설문이나 인터뷰 없이도 시장의 흐름을 파악하고 의사결정에 활용하고 있다. 예컨대, 경쟁사 전략을 분석해 타이밍에 맞는 인사이트를 도출하거나, 사내 ‘AI 실험실’을 구축해 누구나 데이터를 기반으로 의사결정에 접근하도록 하는 방식이 확산되고 있다.

전혀 새로운 데이터와 방식의 창출

가장 미래지향적인 응용은 ‘디지털 트윈’이다. 이는 실제 고객을 모사한 가상 인격으로, 다양한 콘텐츠나 마케팅 전략을 시험할 수 있는 환경을 제공한다. 클릭률, 구매 반응, 거부 요인 등을 실시간으로 검토하고 조정할 수 있어 타겟 마케팅의 정밀도를 높이는 데 유용하다. 학계에서도 심리·인지 테스트를 바탕으로 트윈을 생성해 실험에 활용하려는 시도가 나타나고 있다.

기술의 한계와 윤리적 고려

생성형 AI는 여전히 편향, 신뢰도, 감성 이해 능력, 실험 시뮬레이션의 정확성 등 여러 한계를 안고 있다. 특히 응답자의 다양성을 반영하기 어렵고, 질문 순서 등에 민감하게 반응한다. 이는 현재 모델들이 특정 성향(예: 자유주의적, 고학력 중심)을 반영하는 경향이 있기 때문이다. 따라서 AI 기반 시장 조사를 활용하되, 해석과 활용에 있어 인간 중심의 검토와 윤리적 가이드라인이 병행되어야 한다.

생성형 AI는 시장 조사에 있어 속도와 효율성, 확장성을 제공하지만, 인간 고유의 직관과 맥락 해석을 대체하지는 못한다. 궁극적으로는 AI를 통해 더 인간적인 인사이트에 도달하는 것이 핵심이다.

출처: Harvard Business Review, 2025년 5월. 「How Gen AI Is Transforming Market Research」
https://hbr.org/2025/05/how-gen-ai-is-transforming-market-research