이번 글 요약

• 마케팅 데이터를 솔루션 화면 밖, 회사 대시보드와 AI 도구에서 바로 쓰려는 흐름이 커지고 있습니다.

• 그 첫 번째 통로는 API입니다. 한 솔루션의 데이터를 다른 도구가 정해진 방식으로 꺼내 쓸 수 있게 열어 둔 창구예요.

• 두 번째로는, ChatGPT, Claude 같은 AI 도구가 데이터를 직접 읽는 연결 표준인 MCP가 더해지면서 커머스 업계 전체가 데이터를 바깥에 열기 시작했습니다.

• 어디에 연결하든 결국 중요한 건 데이터가 얼마나 정리되어 있느냐입니다. 데이터라이즈도 CRM 캠페인 성과를 API로 여는 준비를 하고 있어요.

월요일 오전, 숫자를 옮겨 적는 시간

주간 보고서를 쓰는 월요일 오전을 떠올려 보세요. 메타와 구글 광고 화면에서 지난주 광고 데이터를 내려받고, 쇼핑몰 관리자 페이지에서 매출을 확인하고, CRM 솔루션에서 메시지 캠페인 성과를 복사합니다. 그다음 엑셀에 붙여 넣고, 날짜 형식과 캠페인 이름을 하나로 맞추죠.

이 일이 번거로운 건 숫자가 어려워서가 아니에요. 숫자가 각자 다른 화면에 갇혀 있어서입니다. 마케터가 하는 일의 상당 부분이 분석이 아니라 옮겨 적기가 되는 이유도 여기에 있습니다.

그래서 요즘은 데이터를 각 솔루션 화면에서 꺼내, 마케터가 이미 쓰는 곳으로 가져오려는 움직임이 커지고 있어요. 그 통로가 바로 API와 MCP입니다.

첫 번째 통로, API는 데이터를 꺼내 주는 주문 창구입니다

API(Application Programming Interface)는 한 서비스가 자기 데이터를 다른 프로그램에 건네주기 위해 열어 둔 창구입니다. 식당으로 치면 주문 창구와 비슷해요. 손님이 주방에 직접 들어가지 않아도 메뉴판대로 주문하면 음식이 창구로 나오는 것처럼, 다른 도구가 정해진 형식으로 요청하면 필요한 데이터만 꺼내 받습니다.

창구가 있으니 사람이 화면을 열고 복사할 필요가 없습니다. 대시보드 도구나 스프레드 시트를 한번 연결해 두면 정해진 시간마다 알아서 요청하고, 새 숫자로 표를 채웁니다. 누가 주문하는지 확인하는 출입증 역할은 보통 API 키라는 문자열이 맡습니다.

이커머스 마케팅에서는 이렇게 쓰입니다

이커머스 마케팅에서 API가 가장 많이 쓰이는 곳은 흩어진 성과를 한곳에 모으는 일입니다. 쇼핑몰 솔루션은 주문과 상품 데이터를, 광고 솔루션은 광고비와 전환 데이터를 API로 내보내고 있어요. 회사 대시보드에서 이 창구들을 하나씩 연결해 매출, 광고, 캠페인 성과를 한 화면에 보여 줍니다.

그런데 CRM 캠페인 성과는 이 그림에서 자주 빠져 있었어요. 캠페인 데이터를 내보내는 창구가 없으면, 결국 그 칸만 손으로 채워야 하니까요. 대시보드는 자동인데 CRM 마케팅 숫자만 수작업으로 남는 상황이 생깁니다.

두 번째 통로, AI 도구가 데이터를 직접 읽는 MCP

데이터를 바깥에서 쓰는 흐름이 최근 더 빨라진 건, 데이터를 읽는 쪽이 사람과 대시보드에서 AI 도구로 넓어졌기 때문입니다. 마케터가 AI 어시스턴트에게 "지난주 캠페인 중 반응이 가장 좋았던 건 뭐야?"라고 물으려면, AI가 그 데이터에 닿을 수 있어야 하거든요. 대시보드가 숫자를 모아 보여 주는 데서 멈춘다면, AI 도구는 그 숫자를 두고 마케터와 질문을 주고받는 데까지 나아갑니다.

이 연결을 표준화한 것이 MCP(Model Context Protocol)입니다. 여러 AI 도구가 같은 방식으로 외부 서비스의 데이터와 기능을 쓸 수 있게 정한 규칙이에요. Anthropic이 공개한 이 규칙은 2025년 12월 리눅스 재단 산하 Agentic AI Foundation으로 옮겨졌고, OpenAI와 Block이 함께 재단을 세웠습니다(Anthropic 발표). 2026년 10월에는 이 재단의 회원사가 305곳을 넘었습니다(리눅스 재단). 특정 회사의 기술이 아니라 업계가 함께 쓰는 연결 방식이 된 셈입니다.

커머스 업계 전체가 데이터를 바깥에 열고 있습니다

데이터를 바깥에 여는 움직임은 마케팅 도구만의 이야기가 아니에요. 2026년 5월 바이라인네트워크 보도에 따르면 무신사, 롯데온, CJ올리브영 등이 MCP 서버를 구축했거나 구축 중이고, 지그재그, 오늘의집, SSG닷컴은 준비하고 있습니다(바이라인네트워크). 카페24는 2026년 10월, 자사 솔루션으로 만든 모든 쇼핑몰에 WebMCP를 적용했다고 밝혔고요(바이라인네트워크). 쇼핑몰이 상품과 주문 데이터를 바깥에 여는 것처럼, 마케터의 성과 데이터도 같은 흐름 위에 있습니다.

데이터가 먼저 정리되어 있어야 합니다

통로가 API든 MCP든, 그 안의 데이터가 엉망이면 소용이 없습니다. 같은 보도에서 이커머스 기업들이 공통으로 꼽은 선행 과제도 데이터 정합성 확보와 전처리였어요. 대시보드든 AI든, 받은 숫자를 믿을 수 없다면 마케터는 다시 원본을 열어 검토하게 됩니다. 연결 방식은 점점 표준이 되어 가지만, 그 뒤의 데이터 품질은 서비스마다 다릅니다.

그래서 마케팅 데이터를 바깥에서 쓰려면, 창구 너머의 데이터가 아래 네 가지를 갖추고 있는지 먼저 보시길 권합니다.

• 빠짐없이 수집되는가. 방문, 클릭, 구매 같은 행동이 누락이나 중복 없이 들어와야 합니다.

• 늘 같은 방식으로 집계되는가. 기간, 범위, 기준이 그때그때 바뀌지 않고 일관되게 계산되어야 해요.

• 지표의 정의가 분명한가. 전환이나 재구매율이 무엇을 뜻하는지 정해져 있고, 어느 화면에서 보든 같은 뜻이어야 합니다.

• 데이터끼리 관계가 이어져 있는가. 고객, 상품, 캠페인이 서로 연결되어 있어야, 숫자가 왜 변했는지까지 따라갈 수 있어요.

데이터라이즈는 그 시작으로 API를 준비하고 있습니다

데이터라이즈 콘솔에 쌓인 CRM 캠페인 성과를 회사 대시보드와 스프레드 시트, 데이터 시스템으로 바로 받을 수 있도록, API를 준비하고 있어요. 위에서 언급한 수집, 집계, 정의, 관계는 데이터라이즈가 데이터를 쌓아 온 기준이기도 합니다(데이터라이즈가 데이터를 다루는 방식). API는 데이터를 바깥에서 쓰기 위한 첫걸음입니다. 잘 정리된 창구가 하나 열리면, 그 길은 대시보드를 넘어 마케터가 쓰는 AI 도구까지 이어질 수 있습니다.

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