[클럽BCP_Note 02] AI 시대, 소비자의 행동과 의사결정은 어떻게 바뀔까?

AI 시대 브랜드가 맞이할 변화를 짚고 있는 리포트들이 공통적으로 이야기하고 있는 지점이 있습니다. 대다수의 소비자가 AI를 사용하는 주된 목적은 더 나은 발견이 아니라 실패의 제거에 가깝다는 것입니다. “실패 안 할 만한 게 뭐야?”, “후기 안 좋은 거 빼고 골라줘.” 이런 질문들이 검색창을 채우기 시작하면서, AI는 우리에게 더 넓은 세상을 보여주는 창이 아니라 실패 확률이 낮은 안전한 울타리를 만들어주는 가이드가 되고 있습니다. 

한 마디로, 소비자 의사결정 여정(Consumer Decision Journey)이 효율성 중심으로 재편되고 있습니다. 브랜드를 직접 발굴하고 비교하던 탐색 과정은 축소되고, AI가 필터링한 신뢰 구간 내에서의 의사결정이 점차 주를 이루고 있습니다. 소비자 주권이 강화된 것처럼 보이지만, 실상은 선택의 피로를 피하기 위해 스스로 선택의 범위를 좁히고 있는 셈입니다.

AI가 다수의 평가와 검증된 데이터만 학습하고 이를 토대로 추천을 하게 되면, 시장은 더 다양해지기보다 평균으로 수렴하게 될 것이라 예측해볼 수 있습니다. 이름 없는 신생 브랜드나 독특한 개성을 가진 브랜드는 설 자리를 잃고, 상위 몇 개의 검증된 브랜드로만 쏠리는 보수적인 시장이 열리게 되는 것이죠. 

그렇다면 AI가 다 알아서 골라주는 세상에서 브랜드는 힘을 잃게 될까요? 세 리포트의 답은 단호합니다. "오히려 브랜드는 더 중요해진다"는 것입니다. 이유는 명쾌합니다. AI는 논리적인 선택지는 줄 수 있어도, "이거 사도 괜찮아"라는 마지막 '확신'은 줄 수 없거든요. 그 마침표를 찍어주는 건 결국 브랜드의 몫입니다. 

BCG는 우리가 알던 브랜드 평가지표가 완전히 수명을 다했다고 선언합니다. 인지도나 호감도가 아무리 높아도, AI의 요약 필터에 걸러지지 않으면 그걸로 끝이니까요.  그리고 새로운 브랜드 평가 지표인 FFR(First-Fast Response)을 제시합니다. 클럽 BCP 첫번째 노트에서 TOM(Top-of-Mind) 개념을 다루었던 것 기억하시나요? (깨알어필...) FFR은 TOM으로부터 한 걸음 더 진화한 지표입니다. 기존의 핵심 지표인 TOM이 특정 카테고리에서 가장 먼저 생각나는 브랜드는 무엇인지를 묻는다면, AI 시대의 새로운 기준인 FFR은 그 대답이 나오기까지의 '속도'와 '맥락'에 집중합니다. 둘 다 비보조 상기를 전제로 하지만, 다음과 같은 결정적인 차이가 있습니다. 

첫째, '카테고리'와 '맥락'의 차이입니다. TOM은 "운동화 하면 떠오르는 브랜드"처럼 넓은 제품군 내에서의 위상을 측정합니다. 반면 FFR은 "비 오는 날 당장 신어야 할 신발"처럼 소비자가 처한 아주 구체적인 니즈 상황 안에서의 반응을 측정합니다. AI 검색이 바로 이 구체적인 상황에 대한 답을 요약해 주는 도구이기 때문에, FFR은 AI 시대에 훨씬 최적화된 지표가 됩니다. 

둘째, '기억'과 '반사'의 차이입니다. TOM이 머릿속 장기 기억 저장소에서 첫 번째로 인출되는 이름을 확인한다면, FFR은 그 인출이 얼마나 망설임 없이(Fast) 일어나는지를 봅니다. 아무리 TOM으로 꼽히는 브랜드라도 대답까지 시간이 걸린다면, 이는 뇌가 비교와 연산을 수행했다는 증거입니다. 반면 FFR은 뇌가 고민하기 전 반응하는 인지적 반사에 가깝습니다. 이러한 즉각적인 인출 능력은 단순히 기억 속에 머무는 TOM보다 실질적인 구매를 이끌어내는 힘이 월등히 높습니다. 실제로 BCG 분석에 따르면, FFR은 기존 TOM보다 구매 행동을 2.6배 더 잘 포착하며 미래 매출 예측력은 4배 이상 높다고 합니다. 

이쯤되니 궁금해지지 않으세요? AI가 추천을 대신해주는데 왜 사람의 뇌가 더 중요해질까요? 그 이유는 AI가 추천의 근거를 바로 사람들의 인지 데이터에서 찾기 때문입니다. AI는 스스로 브랜드를 선호하지 않습니다. 다만 인간들이 어떤 상황에서 어떤 브랜드에 가장 즉각적으로 반응하는가를 추적할 뿐입니다. AI는 인간의 인지적 패턴을 학습한 거울에 가깝기 때문에, 인간의 뇌에서 반사적으로 튀어나오지 않는 브랜드는 AI의 추천 로직에서도 서서히 뒷순위로 밀려나게 됩니다. 앞으로 브랜딩의 성패가 "얼마나 많은 사람이 우리를 아는가"가 아니라 "어떤 순간에 얼마나 압도적인 속도로 떠오르는가"에 달려 있다고 말하는 이유도 여기에 있습니다. AI의 추천 상단(slot)은 사람들의 뇌 속에서 가장 짧은 경로로 연결된 브랜드의 자리이기 때문입니다. 

리포트들은 AI시대에 브랜드 관리를 소홀히 했을 때 치러야 할 대가가 단순히 '인지도 하락' 수준에 그치지 않을 것이라고 지적합니다. BCG는 현재 브랜드 예산 1달러를 삭감하면, 잃어버린 점유율을 회복하기 위해 향후 1.92달러의 투자가 필요하며, 소비자 주의력 상실에 따른 재무적 비용이 상승함에 따라 브랜드 예산 삭감이 5년 전보다 더 큰 타격을 줄 것이라 전망합니다. AI 시대에 브랜드가 실체적인 확신을 주지 못한다면, 이는 다음과 같은 재무적 손실로 이어질 수도 있습니다.  

먼저, 알고리즘에 의한 ‘범용재(Commodity) 판정’입니다. 브랜드 파워가 없는 제품은 AI의 눈에 그저 언제든 대체 가능한 상품으로 분류됩니다. 이 경우 AI는 브랜드의 가장 저렴한 옵션만을 최상단에 올리게 되고, 브랜드는 제품 성능이 아무리 뛰어나도 결국 가격 소팅의 대상으로 전락하게 됩니다. 

그리고 이는 곧바로 '영업이익률의 붕괴'로 이어집니다. 강력한 브랜드는 고객이 기꺼이 비용을 더 지불하게 만드는 가격 프리미엄을 형성합니다. 고객이 브랜드 신뢰의 대가로 단 5%라도 더 지불할 용의가 있다면, 그 5%는 마케팅 비용을 제외한 순수 이익으로 직결됩니다. 반대로 브랜드가 약해 최저가 경쟁에 뛰어드는 순간, 고정비는 그대로인 상태에서 이익의 절대액이 증발하게 됩니다. 결국 AI 시대에 브랜딩을 포기한다는 것은, 냉정한 알고리즘 앞에서 가격이라는 무기 하나로만 싸우겠다는 무모한 결정이 될 수 있습니다. 

본질적인 질문을 한번 던져보겠습니다. 모든 브랜드가 AI를 활용해 비슷한 정답을 내놓는 시대에, 소비자는 굳이 왜 '우리 브랜드'를 선택해야 할까요?  

BCG와 엑센추어는 이 지점에서 브랜드의 신뢰도와 정서적 유대 관계가 더 중요해진다고 강조합니다. AI가 누구나 평균 이상의 결과물을 찍어내는 크리에이티브의 평준화 시대를 열면서, 역설적으로 마케팅 전장은 기술에서 다시 인간으로 옮겨가고 있습니다. 알고리즘이 범람할수록 소비자가 특정 메시지에 집중하는 시간은 더욱 짧아질 것이고, 승부는 단순한 노출 양이 아닌 질적인 몰입에서 결정될 것입니다. 

그래서 AI 시대의 크리에이티브는 단순히 정보를 전달하는 수준을 넘어, 무의미하게 피드를 내리는 소비자의 엄지손가락을 멈추게 하는 ‘컬처럴 썸 스토퍼(Cultural Thumb-stoppers)’가 되어야 합니다. 단순히 아름답거나 혹은 독특하기만한 크리에이티브가 아니라, 의미/관계/서사/맥락 등 브랜드-소비자 간 공유할 수 있는 컬쳐 코드를 개발해서 이 코드만 봐도 잠깐 시간을 들여 몰입하고 싶은 마음을 만들어내는 것이 중요하다는 의미입니다. 정교한 CG보다 투박하더라도 진정성 있는 스토리, AI가 계산할 수 없는 의외성의 유머, 그리고 소비자 개개인의 윤리적·사회적 신념을 건드리는 휴머니즘이 크리에이티브의 핵심이 되어야 합니다. 기계가 흉내 낼 수 없는 브랜드만의 고유한 태도와 세계관이 담긴 메시지만이, 알고리즘의 요약 필터를 뚫고 소비자의 감각을 일깨우는 유일한 차별점이 됩니다. 

아울러 AI 에이전트가 소비자 여정을 대행하는 시대에, 단순한 '시청(Watching)'은 금방 휘발될 수 있기 때문에, 크리에이티브는 소비자 스스로가 브랜드의 세계관에 참여하고 '몰입(Engagement)'하게 만드는 체험적 설계로 진화해야 합니다. 고정된 TVC 한 편보다, 소비자가 AI와 대화하거나 브랜드가 제공하는 솔루션을 직접 활용하며 느끼는 '동적인 고객 경험(Dynamic CX)' 자체가 크리에이티브의 영역이 될 수도 있을 것이고요.  

액센추어는 AI시대 브랜드의 역할도 단순히 '판매자'를 넘어 소비자의 목표 달성을 돕는 '조력자(Enabler)'이자 '파트너'로 기능해야 한다고 강조합니다. 정보 과잉의 시대에서 브랜드는 소비자에게 확신을 주는 신뢰의 상징이 되어야 하고, 단순히 제품을 파는 것이 아니라, 소비자의 삶을 개선하는 가치를 제공해야 한다는 것이지요. 그리고 이런 관계 속에서 소비자는 자신이 추구하는 가치와 일치하는 브랜드에 더 강력한 충성도를 보일 것이라고 전망합니다. 꼭 엑센추어의 주장 때문이 아니더라도, AI는 브랜드와 소비자 간의 가치 일치 여부를 판별하는 필터 역할을 할 것이기 때문에, 브랜드의 가치관을 명확하게 하는 것은 선택가능성을 높인다는 측면에서도 의미가 있어 보입니다. 

AI 덕분에 ‘누구에게(Who)’ 전달할지는 더 이상 마케터의 고유 능력이 아닌 기술의 기본값이 되었습니다. 모든 경쟁사가 똑같이 AI의 도움을 받아 정확한 타겟에게 도달하게 된다면 결국 승부는 다시 ‘무엇을(What)’ 보여줄 것인가로 돌아옵니다. 즉, 마케팅의 성패는 얼마나 강력한 문화적 명분을 제공하여 소비자의 값진 주목을 획득하느냐에 달려 있습니다. AI가 합리적 정답을 제시하는 비서라면, 브랜드는 소비자가 그 정답을 거부하고서라도 기꺼이 관여하고 싶게 만드는 매력적인 이야기꾼이 되어야 합니다. 기술이 상향 평준화 되어갈 수록, 결국 AI가 계산할 수 없는 정서적 유대감과 그로부터 획득한 신뢰 자산이 브랜드가 가져갈 수 있는 유일한 프리미엄이  될 것입니다. 

이러한 논리 위에서, 우리 브랜드가 속한 카테고리 별로 관여도와 소비자의 의사결정 특성에 따라 AI 에이전트를 대하는 전략과 실행 도구를 어떻게 차별화해야 할지 플래너들을 위한 지침을 정리해봤습니다. 

먼저 금융이나 자동차처럼 리스크가 큰 고관여·고위험 영역에서는 AI의 객관적 분석력이 소비자의 절대적인 신뢰를 얻습니다. 따라서 브랜드는 AI가 우리를 ‘가장 안전한 정답’으로 인용할 수 있도록 전문성과 신뢰도를 관리하는 데 집중해야 합니다.

• 전략적 지향점: 팩트 기반의 정보가 AI 학습 데이터에 정확히 반영되도록 권위 있는 데이터 소스를 구축하는 것이 핵심입니다. 공식 채널의 역할이 더욱 중요해집니다. 
• 핵심 레슨: 공식 웹사이트, 오피셜 SNS 채널을 '구조화된 지식 데이터베이스'로 만들어야 합니다. AI가 정보를 긁어가기 좋게 스키마 마크업(Schema Markup)*을 최적화하고, 화이트페이퍼 수준의 전문 텍스트를 탑재해두는 것이 필요합니다. 또한, AI는 정보 인용 시, 출처의 신뢰도를 엄격히 따지므로 검색 엔진 내 전문 칼럼, 기술 블로그, 공식 보도자료, 위키류 페이지 등 신뢰성 높은 도메인을 활용하는 것이 유리합니다. 
• 인플루언서 활용: 해당 분야의 공인된 전문가, 교수, 전문 기자 등 전문 지식의 깊이를 증명할 수 있는 인물을 기용합니다. 이들의 콘텐츠는 AI가 우리 브랜드를 권위 있는 선택지로 분류하게 만드는 결정적인 학습 소스가 됩니다. 

② 중관여·비교 중심 (ex. 가전, 뷰티): "탐색 종결을 위한 확신의 증거"

반면 가전이나 뷰티 같은 중관여·비교 중심 영역에서 AI는 수많은 후보군을 좁혀주는 비서 역할을 수행합니다. 여기서 브랜드는 소비자가 최종 결정을 내리기 직전 마주하는 '비교의 피로'를 끊어내고 이걸 고르면 후회 없다는 확신을 제공하는 탐색 종결자가 되어야 합니다. 

• 전략적 지향점: 맥락적 상기 속도인 FFR을 극대화하여, 브랜드로 하여금 AI의 추천을 최종 구매로 전환시키는 확신의 보증자로 활용해야 합니다. 
• 핵심 레슨: AI가 요약해주길 바라는 핵심 키워드(예: '층간소음 특화', '속건조 해결')를 도출하고, 이 키워드들이 비교 분석형 유튜브 채널, 커뮤니티 내 실사용 후기, 상세페이지 내 비교 차트 등에서 반복 노출되도록 관리해야 합니다. 
• 인플루언서 활용: 꼼꼼한 리뷰로 팬덤을 보유한 전문 리뷰어를 기용합니다. 타사 대비 확실한 비교 우위를 강조하는 콘텐츠는 소비자에게 강력한 트리거로 작용하여 최종 결정을 앞당기는 역할을 합니다.

③ 저관여·감성 소비 (ex. 패션, F&B): "알고리즘을 넘어서는 선망의 세계관"

가장 흥미로워질 지점은 패션이나 F&B, 코스메틱 같은 저관여·감성 소비 영역입니다. 여기서는 AI의 합리적 제안보다 자신의 취향과 자아를 증명해 줄브랜드 고유의 세계관과 독보적인 가치가 승부를 가릅니다. 

• 전략적 지향점: AI의 합리적 제안보다 자신의 기호를 우선시하도록 만드는 ‘심리적 선호도’를 구축해야 합니다. 서사와 의미를 담은 컬처 코드가 가장 강력하게 작동해야 하는 지점입니다. 
• 핵심 레슨: 알고리즘의 추천 로직(가성비, 유행 패턴)을 의도적으로 벗어나는 '문화적 아웃라이어(Cultural Outlier)' 전략이 필요합니다. AI가 "이 가격대에선 이 옷이 합리적"이라고 할 때, 소비자가 "그건 너무 뻔해, 이 브랜드의 괴짜 같은 감성이 좋아"라고 반응하게 만들어야 하는 것이죠. 그래서 AI가 학습할 수 없는 오프라인 공간 경험이나 커뮤니티의 소속감을 브랜딩의 핵심 매체로 삼는 것이 유리합니다. 또, 브랜드만의 고유한 미감과 라이프스타일이 Cultural Thumb-stopper로 작동하도록 구현해보세요. 이를 인스타그램 릴스, 틱톡, 핀터레스트와 같은 시각 중심 매체에서 직관적으로 노출함으로써, 알고리즘의 흐름을 끊고 소비자의 질적인 주목을 이끌어내야 합니다.
• 인플루언서 활용: 브랜드의 세계관과 일치하는 라이프스타일을 가진 트렌드 세터나 앰배서더를 기용합니다. 제품 기능을 설명하기보다 브랜드의 일부가 된 모습을 자연스럽게 노출하여 소비자의 감정적 동조와 선망을 이끌어내야 합니다.