언제나 실무자들에게 있어 최대 난제는 매일 같이 쏟아지는 업무 속에서 어떻게 하면 더 효율적, 빠르게 일을 처리할까 일 것 이다. 크래프톤에서 그로스마케팅 매니저를 담당 중인 정여원 매니저는 이번 강연이 AI 활용과 일의 효율적인 처리에서 많은 도움이 되기를 바란다고 이야기하며 발표를 시작했다.

반복적인 작업 축소화와 한계 극복 목표

정 매니저는 UA 마케터의 핵심 목표는 고객적으로 보았을 때 잠재력이 높은 이들을 얼마나 효율적으로 데려올 수 있는가라고 이야기하며 그 과정 속에서 반복 업무가 발생됨을 언급했다. 매체마다 데이터를 내려받아 컬럼을 맞추고 정합성을 검증한 뒤 리포트를 작성해야 하는데 이 과정이 캠페인 규모가 커질수록 기하급수적으로 커질 수 밖에 없고, 그렇게 되면 정작 중요한 의사결정이나 인사이트 발굴은 뒷전이 된다고 아쉬움도 표했다.

더불어, 게임 업계 특유의 구조적 엇박자로 인해 한계가 있음도 설명했다. 신작 출시 일정은 연기되거나 조기 출시가 이루어지는 등 탄력적인 반면, 인력과 파트너사 솔루션 등 리소스 지출 구조는 경직되어 있다는 것이 정 매니저의 설명이다.

정 매니저는 이 두 가지가 자신이 작업을 결심하게 된 동기라고 강조했다. 반복 적인 작업을 축소화 하고, AI를 통해 UA로서 뿐만 아니라 조직 전반의 역량 개선을 이루고자 했다고 설명했다.

코딩보다 먼저 조직의 동의를 얻다.

정 매니저가 처음 한 것은 바로 AI 체계화에 돌입한 것이 아닌, 조직에 동의를 이끌어내기 위해 이를 자료화 한 것이었다. 그는 조직의 업무를 분석하고, 업무에 투입되는 담당자, 시간, 반복되는 지점을 기록했다. 이후 이 업무들을 효과와 자동화 난이도라는 두 축의 매트릭스로 분리했다.

정 매니저는 가장 먼저 내세운 것이 자동화 난이도가 낮지만 임펙트가 큰 '퀵 윈즈' 영역이라 설명했다. 임펙트는 크지만 단 기간 내에 시도가 어려운 과제는 조직 내 실패 경험 축적을 우려하여 우선순위에서 잠시 미뤘음도 덧붙였다 그는 "이 매트릭스를 통해 값비싼 AI 구독 비용과 지원을 요청할 때 다 바꿔 달라는 것이 아닌, 순서대로 바꿔나갈 테니 지원해달라고 조직을 설득하는 강력한 무기가 됐다"라고 설명하며 작업에 앞서 조직의 동의를 이끌어 내는 것이 중요하고, 또 자신이 어떻게 동의를 이끌어 냈는지 강조했다.

AI가 대체하면 나는 다른 중요한 일을 하게 된다고 생각하라.

정 매니저는 다음으로 시스템 구축에 대해 설명했다. 조직을 설득했으니, 이제 AI로 자동화 시스템을 만들어야 하는 것이다. 그는 첫 번째로 '일부가 아닌 완벽한 대체'를 할 수 있게끔 AI를 설계하라고 조언했다. 그러면서 "그렇게 되면 AI가 내 일을 대체하는 것 아닌가 하는 불안감이 드시는 분들이 있으실 수 있다"라고 덧붙이며 "AI가 완벽하게 일을 대체하게 되면 자신은 더 중요한 일을 하게될 것이다라는 마음가짐을 가지는 것이 중요하다"라고 말을 이어갔다.

더불어 AI 설계를 할 때 팁도 전했다. 형용사 대신 업무 맥락을 담은 명령어가 중요함을 강조했다. AI는 형용사가 붙으면 미적인 부분에 더 치중하기 때문에 쓸모없는 결과가 나온다는 것. 정 매니저는 형용사 대신에 팀이 데이터를 스크리닝하는 순서와 판단 기준, 핵심 팩터와 우선순위를 제시하여 캐주얼하고 업무에 적합한 대시 보드를 구현했다고 언급했다.

마지막으로, 모두가 만족할 수 있게 맞춤형 경험 설계를 제시하는 것도 중요함을 설명했다. 그래서 정 매니저는 출근길 1분 만에 주요 흐름이 파악 가능하고, 대응도 원활한 모바일 업무툴을 개발했음도 시사했다.

AI, 이렇게 활용해보라. 그리고 결과는

정 매니저는 각 AI가 어떤 점에서 강점을 발휘하는지도 설명했다. 데이터 구조와 백엔드 설계는 전체 맥락 파악에 강한 '클로드'가 잘해냈으며, 화면 구현은 '코텍스'가, 그리고 전체 프로세스를 매일 순차적으로 구동하는 운영은 디버깅에 용이한 'n8n'을 활용한다고 이야기했다.

또한, 이러한 AI를 어떻게 활용해야하는지도 덧붙였다. 그는 △컨텍스트 한계에 부딪히는 AI이기에 한 번에 모든 것을 지시하기 보다는 명확한 지시 후 살을 덧붙이는 형태로 이어나가기 △ AI에게 복잡하고 상세한 지시를 내리기 보다는 어떤 조건을 달성하면 완성으로 판단할 것인지 명확히 하기, 즉 방법보다 목적지와 완료 조건 명시하기 △AI 스스로 질문을 여러 차례 하는 질문 증강 기법 활용하기 등을 들었다.

정 매니저는 실제로 이러한 과정을 통해 자사 내에서 운영 속도와 구조가 획기적으로 개선됐음을 강조했다. 데이터 집계 및 분석 업무의 약 95%가 자동화됐고, 60시간이 투입되어야 되는 반복 업무는 5시간으로 줄어들었다.

그는 발표의 헤드라인이었던 '저녁 있는 삶을 되찾은 UA 매니저'에 대해 재치 있는 언급을 하며 발표를 마무리 했다. 정 매니저는 "그래서, 저녁 있는 삶이 생겼는지, 어떻게 보내는지에 대해 궁금하신 분들이 계실 것 같다. 사실 더 바빠졌다 (웃음) 그렇지만 이러한 작업을 통해 제품 안정화나 새로운 아이디어 기획과 같은 가치 있는 일로 야근을 하게 되니 단순 데이터 메꾸기 보다 담당 게임의 성장을 고민하고, 내일의 새로운 기회를 모색할 수 있게 되어 좋다"라고 말했다.

더불어, "AI로 무언가를 만드는 것은 생각보다 많은 정성과 노력이 필요하고, 완성 후에도 삶이 크게 달라지지 않을 수 있다. 그렇지만 효율적인 업무를 추구하고 마케터로서의 첫 꿈을 간직한 분이라면 해봄직한 도전"이라고 이야기하며 도전을 종용했다.