새 회사에 합류한 마케터에게 가장 어려운 건 의욕이 아니라 맥락입니다.

하반기 매출 목표는 이미 정해져 있는데, 이 쇼핑몰이 지금 어떤 상태인지는 아무도 한 문장으로 정리해주지 않습니다.
대시보드는 열었지만, "그래서 뭐부터 해야 하죠?"에 아무도 답해주지는 않습니다.

이번 달 뷰티 쇼핑몰에 합류한 한 마케터의 첫 주를 따라가 봤습니다.
그는 데이터라이즈 AI 에이전트에게 질문 하나를 던지는 것으로 시작했고, 일주일 안에 첫 캠페인을 성공적으로 발송했습니다.
그가 AI 에이전트와 나눈 대화를 따라가 보겠습니다!

"우리 지금, 어디가 문제예요?"

여기서 그는 두 숫자에 걸립니다.

이탈률 92.4%와 재구매율 37%가 어떻게 동시에 성립하는지 헷갈렸거든요.

기능 설명이 아니라 지표를 읽는 법을 알려준 겁니다.

이직 첫 주에 이 쇼핑몰의 진짜 문제 "신규는 들어오는데 유지가 안 된다" 를 한 문장으로 잡은 순간이었습니다.

"그래서 뭘 하면 돼요?"

진단이 끝나면 보통 여기서 다시 막힙니다. 문제는 알겠는데, 무슨 캠페인을 어떤 채널로 얼마에 돌려야 할지가 남으니까요!

채널 단가와 기대 ROAS가 추천과 함께 나오니, 그는 무엇을 먼저 할지 근거로 판단할 수 있었습니다.
감으로 "일단 전체 카카오톡 캠페인부터 돌리자"가 아니라요!

"이 조건이면 몇 명한테 가요?"

방향을 정하면 다음은 대상입니다.

오디언스는 많이 모으는 게 아니라 반응할 사람으로 좁히는 것이 핵심인데, 그 조건을 잡는 게 늘 어렵습니다.

조건을 걸자마자 예상 모수가 바로 나오고, 쿠폰 할인율은 업종 벤치마크로 근거를 받습니다.

마케터가 할 일은 제안을 검토하고 "이대로 갈지"만 판단하는 것으로 줄어듭니다!

"그럼 이제 어떻게 세팅해요?"

챗봇이 아니라, 완주하는 파트너

이 대화에서 눈에 띄는 건 답변의 정확도가 아니라 끝까지 함께 갔다는 점입니다.

진단에서 멈추지 않고 → 목적별 캠페인 추천으로 → 오디언스 조건과 예상 모수로 → 발송 시점과 세팅 절차까지!

질문 하나에 답 하나를 주고 끝나는 게 아니라, 하나의 목표를 여러 턴에 걸쳐 완주합니다.
흩어진 데이터를 직접 모아 범용 AI에 붙여넣던 과정이, 한 번의 연속된 대화로 바뀐 겁니다.

그래서 이직 첫 주, 이 쇼핑몰의 맥락을 아직 다 파악하지 못한 마케터도 일주일 안에 첫 캠페인을 발송할 수 있었습니다.
데이터라이즈 AI 에이전트가 커머스 일반론이 아니라, 우리 쇼핑몰 데이터를 직접 읽어 우리 몰에만 맞는 답을 주기 때문입니다.

하반기 목표를 앞두고 "뭐부터 해야 하지?"에서 멈춰 있다면, 질문 하나로 시작해 보세요.

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