블럭스, AI 에이전트로 CRM 자동화…자연어 명령으로 분석·캠페인 수행

테크월드뉴스 · 2026년 9월 10일

✦ AI 요약

블럭스는 AI 에이전트를 활용한 CRM 업무 자동화 전략을 공개했다.

세미나는 지난 7일 서울 강남구 마루180에서 브랜드 마케터·CRM 실무자를 대상으로 열렸고, 고객 재구매·장기 관계 형성을 주제로 AI 에이전트 활용 CRM 적용 사례를 소개했다.

블럭스는 고객 데이터 분석, 캠페인 기획, 콘텐츠 생성, 성과 분석과 함께 설정 오류 확인, 주간 성과 분석, 매출 하락 원인 분석과 맞춤형 캠페인 제안을 시연했다.

블럭스는 AI 에이전트를 활용한 CRM 업무 자동화 전략을 공개했다. 블럭스가 제시한 방향은 마케터가 반복적으로 수행해 온 업무를 AI 에이전트에 맡기는 것이며, AI 에이전트의 담당 범위는 고객 데이터 분석·캠페인 기획·콘텐츠 생성·성과 분석이다.

블럭스는 이를 설명하기 위해 지난 7일 서울 강남구 마루180에서 세미나를 개최했다. 세미나는 브랜드 마케터·CRM 실무자를 대상으로 진행됐으며, AI 에이전트 활용 CRM 적용 사례를 소개하는 내용으로 구성됐다.

이번 세미나는 고객 재구매·장기 관계 형성을 주제로 다뤘다. 현장에는 고객 유지율·고객생애가치(LTV) 향상을 담당하는 마케터·업계 관계자 50여 명이 참석했다.

김태호 블럭스 고객 성공 컨설턴트는 기존 CRM 업무의 한계로 반복적 수작업·규칙 기반 타깃팅을 지목했다고 밝혔다. 이어 제한된 인력으로는 고객별 행동·특성을 세분화하기 어렵고, 그 결과 평균적 고객군을 대상으로 캠페인을 설계하는 사례가 다수라고 설명했다.

블럭스는 AI 에이전트가 마케팅 실무를 자동화하는 과정을 시연했다. 이 과정에서는 자연어 명령 기반 고객 데이터 분석과 전환율 하락 구간 탐지, 분석 결과 차트 제시가 이뤄졌다. 또 의류 이미지·모델 이미지 조합 프로모션 소재 생성 과정도 선보였다.

블럭스는 캠페인 운영 중 설정 오류 확인 기능도 공개했다. AI 에이전트는 13개 자동화 시나리오 노드를 분석해 대기 시간 설정 오류를 탐지·수정했다. 이어 주간 성과를 채널별로 분석하고, 분석 결과 보고서를 작성하는 흐름까지 보여줬다.

이어 블럭스는 브랜드별 특성 반영 방법으로 '맥락 설계'를 제시했다. 맥락 설계에는 쿠폰 정책 반영, 브랜드 톤앤매너 반영, 핵심성과지표(KPI) 정의 반영이 포함됐다. 반영 대상은 시스템 프롬프트·도구·MCP·데이터·메모리의 4개 영역이라고 설명했다.

블럭스는 이들 정보를 기반으로 매출 하락 원인을 분석하고, 캠페인 대상 고객군을 구성하며, 맞춤형 캠페인을 제안하는 방향도 설명했다. 초점은 정해진 명령 수행을 넘어 브랜드 정책·고객 데이터 기반 CRM 업무의 여러 단계를 연계하는 데 맞춰졌다.

브랜딩 세션에서는 윤진호 초인 마케팅랩 대표가 AI 확산에 따른 브랜드 전략을 소개했다. 세션은 AI로 제품 기능 격차가 축소되고 AI로 콘텐츠 제작 역량 격차도 축소되는 상황을 전제로, 브랜드를 선택할 이유를 창출할 필요가 있다고 다뤘다. 이를 위해 캐릭터·콘텐츠를 활용하고 고객과 지속적 관계를 구축할 필요가 있다고 설명했다.

이어 김태호 블럭스 고객 성공 컨설턴트는 브랜딩은 좋아하게 만드는 일이고 CRM은 계속 좋아할 수 있는 관계를 형성하는 일이며 AI 에이전트는 그 관계의 일상적 실행이라고 설명했다. 또 현업 마케터가 단순 반복 작업에서 이탈하기를 기대한다고 밝혔고, 브랜드 맥락 설계가 필요하다고 말했다. 아울러 AI 에이전트를 동료로 삼는 방향을 제시하고 LTV의 지속적 제고를 기대했다.

출처: 테크월드뉴스 · 김승기 기자
원문: https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=406793