7-Eleven, Inc.는 어떻게 Mosaic AI를 사용하여 마케팅을 위한 획기적인 GenAI 크리에이티브 어시스턴트 구축

GenAI로 마케팅을 혁신하려는 7-Eleven의 노력 들여다보기

7-Eleven, Inc.는 19개국에 85,000개의 매장을 보유한 글로벌 유통 업계의 선두 주자이며, 미국 인구의 절반 이상이 7-Eleven 매장 2마일 이내에 거주하고 있습니다. 7-Eleven은 상징적인 편의점 사업 외에도 AI 기반 무인 계산대 매장에서부터 독점적인 연료 및 배달 시스템에 이르기까지 자체 기술 혁신에 대한 오랜 역사를 가지고 있습니다.

마케팅이 디지털 채널로 전환되면서 캠페인 수요가 급증했습니다. 모든 브리프에는 새로운 크리에이티브 콘셉트, 멀티채널 카피라이팅, 브랜드와의 완벽한 통일성이 필요했습니다. 기존 공급업체의 챗봇은 일관된 브랜드 보이스가 부족하고, 거버넌스가 어려우며, 기존 워크플로에 깊이 통합될 수 없는 등 기대에 미치지 못했습니다. 이 기업은 크리에이티브 개발을 더 스마트하고 안전하게 만들 수 있는, 안전하고 빠르며 기업에 특화된 GenAI 어시스턴트가 절실히 필요하다고 판단했습니다.

챗봇의 무덤을 넘어 실제 운영 가능한 가치를 창출하기까지

초기 실험 및 핵심 교훈

초기에는 간단한 문서 기반 챗봇과 기본적인 검색 증강 생성(RAG)에 중점을 두었습니다. 이러한 도구는 간단한 쿼리는 처리했지만 길고 복잡하며 이미지가 많은 콘텐츠를 처리하는 데는 어려움을 겪었습니다. 세 가지 전략적 교훈을 얻게 되었습니다.

• 일반적인 모델은 브랜드 기준을 충족할 수 없었으며, 성공을 위해서는 맞춤화된 프롬프트, 정의된 에이전트 역할, 내재된 비즈니스 컨텍스트가 필요했습니다.
• 거버넌스는 미공개 캠페인 데이터를 보호하고 규정 준수를 시행하는 데 필수적이었습니다.
• 도입 성공의 관건은 Microsoft Teams에 내장하는 것과 같은 접근성과 이해관계자가 즉시 실행할 수 있는 결과물을 제공하는 것이었습니다.

이러한 인사이트를 바탕으로 프로덕션에 즉시 투입 가능한 마케팅 어시스턴트의 청사진을 마련했습니다.

속도, 안전성, 창의적 영향력을 위해 구축된 GenAI 마케팅 어시스턴트

비즈니스 우선 설계

AI 팀은 내부 마케터들과 긴밀히 협력하여 실제 크리에이티브 워크플로에 맞춤화된 어시스턴트를 제공했습니다.

• 캠페인 크리에이티브 생성기: 이 생성기는 잠재고객, 지역, 톤과 같은 매개변수를 기반으로 캠페인 콘셉트, 태그라인, 스토리, 채널 전략을 제작합니다.
• 카피라이터 봇: 이메일, 동영상, 라디오 스크립트, 앱 알림을 위한 정확하고 채널에 특화된 카피를 승인된 브랜드 보이스로 작성하는 데 특화되어 있습니다.
• 일반 어시스턴트: 광범위한 마케팅 질문을 처리하고 아이디어 구상을 촉진하여 창의적인 작업이 중단되지 않도록 합니다.
• 슈퍼바이저 에이전트: 워크플로를 총괄하고, 요청을 라우팅하며, 결과물의 품질을 검토하고, 멀티 에이전트 협업을 조정합니다.

사용자 지정 구성을 통해 사용자는 목소리 톤, 인구 통계, 클릭 유도 문구 등을 선택하여 모든 결과물을 매우 관련성 높고 (완전히 브랜드에 맞게) 만들 수 있었습니다.

품질과 신뢰를 위해 구축된 다중 에이전트, 휴먼 인 더 루프(Human-in-the-Loop) 시스템

이 솔루션은 단순한 요청 라우팅에서 다중 에이전트 오케스트레이션 모델로 발전하여 창의적인 적응성과 제어 기능을 모두 제공합니다. LangGraph와 Databricks Mosaic AI를 기반으로 구축된 이 시스템은 각각의 역할과 가드레일을 가진 여러 에이전트를 원활한 크리에이티브 워크플로로 조율합니다.

LangGraph는 작업 흐름 관리, 대화 간 메모리 공유, 웹 검색 및 이메일 자동화와 같은 도구 통합, 그리고 가장 큰 가치를 더할 수 있는 지점에 바로 사람인 검토자를 투입하는 등 복잡한 오케스트레이션을 처리합니다. 이를 통해 어시스턴트는 단순히 질문에 답하는 것을 넘어, 노련한 크리에이티브 파트너처럼 실제로 계획하고, 성찰하며, 반복 작업을 수행할 수 있습니다.

Mosaic AI는 빠르게 변화하는 비즈니스 환경에서 이를 지속 가능하게 만드는 데 필요한 확장성, 거버넌스, 관찰 가능성을 제공합니다. 내장된 MLflow 추적 기능을 통해 팀은 프로덕션에 배포하기 전에 의사 결정 과정을 엔드투엔드로 모니터링하고, 자신 있게 프롬프트를 조정하며, 자동화된 에이전트 평가를 사용해 근거 기반, 안전성, 관련성을 측정할 수 있습니다. 추론 테이블과 계층화된 가드레일을 통해 성능 및 규정 준수 문제가 나중에 추가되는 것이 아니라 처음부터 시스템에 내장되도록 설계했습니다.

주요 기능은 다음과 같습니다.

• 성찰 및 품질 관리: 슈퍼바이저는 '생각을 소리 내어 말하고', 단계를 계획하며, 캠페인 요구 사항을 재확인하여 의도치 않은 결과물이 생성되는 것을 방지합니다.
• 웹 검색 에이전트: 트렌드 인텔리전스를 수집하고 새로운 캠페인이 진부하거나 경쟁사의 아이디어를 재활용하지 않도록 보장합니다.
• 휴먼인더루프(Human-in-the-Loop): 실시간 UI 개입부터 이메일 검토에 이르기까지 모든 워크플로 단계에서 사람이 콘텐츠를 확인, 가이드, 승인할 수 있어 규정 준수에 대한 신뢰도를 높입니다.
• 모든 단계에 가드레일 적용: 유해성, PII, 정책 위배 응답은 출력이 시스템에서 나가기 전에 필터링됩니다.

어시스턴트가 크리에이티브 워크플로를 어떻게 혁신했는가

어시스턴트 도입 전에는 멀티채널 캠페인의 콘셉트를 구상하고 스크립트를 작성하는 데 수 시간에서 수 일이 소요되었으며, 크리에이터와 검토자 간에 여러 차례 작업 전달이 이루어졌습니다. 이제 단 몇 분 만에 바로 그 결과물들을 생성하고, 다듬고, 승인할 수 있습니다. 이는

• 절약된 수작업 시간: 어시스턴트는 아이디어 구상, 다채널 스크립트 작성, 캠페인 요약을 자동화하여 마케터가 각 캠페인에 직접 투입해야 하는 시간을 대폭 줄여줍니다.
• 더 빠르고 높은 품질의 크리에이티브: 브레인스토밍, 카피 개선, 반복적인 검토에 몇 시간씩 걸리던 작업을 이제 몇 분 만에 완료할 수 있으며, 즉각적인 반복 개선도 가능합니다.
• 맞춤형 결과물, 더 높은 도입률: 7-Eleven의 브랜드 목소리에 맞게 튜닝하고 팀별 구성을 허용함으로써, 사람들이 외면했던 '아이디어 구상 전용' 봇과 달리 마케터들이 실제 라이브 캠페인에 결과물을 사용합니다.
• 비즈니스 피드백: 기본 모델뿐만 아니라 비즈니스 사용 사례에 맞게 고도로 맞춤화한 덕분에 사용자 후기에는 "획기적이다", "거래처에 작업을 중단하라고 했다", 그리고 (가장 마음에 들었던) "ChatGPT보다 낫다"라는 평이 있었습니다.

단순한 자동화를 넘어선 AI 역량 강화

어시스턴트는 효율성을 넘어, 계절별 변형 테스트, 새로운 채널 실험, 더 많은 A/B 크리에이티브 테스트 실행 등 이전에는 시도할 수 없었던 아이디어를 팀이 실행할 수 있도록 지원합니다. 내부 가드레일은 캠페인 데이터의 보안을 보장하고, KPI 성과 데이터는 향후 콘텐츠를 미세 조정하는 데 사용될 수 있습니다. 그 결과 더 빠른 출시, 더 풍부한 실험, 데이터 기반 개선의 선순환이 이루어집니다.

• 리스크 완화: 내부 가드레일과 거버넌스는 독점 데이터를 보호하여 결과물이 브랜드 정체성을 유지하고 안전하도록 보장합니다.
• 확장 가능한 창의성: 팀은 시장 동향과 최근 캠페인 성과 데이터를 기반으로 여러 캠페인 아이디어를 실험하고 전략과 채널을 신속하게 전환할 수 있습니다.
• 역량이 강화된 마케팅팀: 반복적인 작업에 드는 시간은 줄이고, 전략, 분석, 비즈니스에 직접적인 영향을 미치는 데 더 많은 시간을 할애합니다.

기술적 기반에서 전략적 이점으로

7-Eleven 마케팅 어시스턴트의 성공은 단지 영리한 프롬프트 엔지니어링이나 화려한 UI 때문이 아니라, 올바른 기반 위에 구축되었기 때문입니다. 팀은 LangGraph의 오케스트레이션 기능과 Databricks Mosaic AI의 강력한 LLMOps 환경을 결합하여 오늘날 강력할 뿐만 아니라 빠른 발전을 위해 준비된 플랫폼을 만들었습니다.

LangGraph는 7-Eleven의 엔지니어에게 각각 고유한 역할과 가드레일을 가진 여러 에이전트를 원활한 크리에이티브 워크플로로 조율할 수 있는 방법을 제공했습니다. 복잡한 작업 흐름 오케스트레이션, 대화 간 메모리 관리, 웹 검색이나 이메일 자동화와 같은 도구 통합, 가장 큰 가치를 더할 수 있는 지점에 바로 사람인 검토자를 투입하는 등 어려운 부분을 단순화했습니다. 마케팅팀에게 이것은 AI 어시스턴트가 단순히 질문에 답하는 것을 넘어, 노련한 크리에이티브 파트너처럼 실제로 계획하고, 성찰하며, 반복 작업을 수행할 수 있음을 의미했습니다.

Mosaic AI는 빠르게 변화하는 비즈니스 환경에서 이 프로젝트를 지속 가능하게 만드는 데 필요한 확장성, 거버넌스, 관찰 가능성을 제공했습니다. 내장된 MLflow 추적 기능을 사용하여 팀은 배포가 프로덕션에 도달하기 전에 어시스턴트의 엔드투엔드 의사 결정 과정을 지켜보고, 자신 있게 프롬프트를 튜닝하며, 자동화된 에이전트 평가를 사용하여 기반성(groundedness), 안전성, 관련성을 측정할 수 있었습니다. 추론 테이블과 계층화된 가드레일은 성능과 규정 준수가 나중에 추가된 것이 아니라, 처음부터 시스템에 설계되도록 보장했습니다.

이제 이 강력한 기반은 다음 도약을 가능하게 합니다: 아이디어 구상에서 자동화된 실행으로의 전환입니다. 로드맵에는 HTML 이메일을 검토 및 승인하고, Salesforce 및 Genie API에서 실시간 KPI를 가져와 새로운 캠페인에 정보를 제공하며, 7-Eleven의 브랜드 자산에 부합하는 이미지 또는 동영상 콘텐츠를 생성하는 도구가 포함됩니다. 목표는 간단한 '업로드 투 아웃풋' 환경을 제공하는 것입니다. 즉, 마케터가 캠페인 개요를 제출하면 잠시 후 완전히 구성된 크리에이티브 콘셉트, 카피, 채널 계획을 받은 편지함으로 받게 됩니다.

비즈니스 리더들에게 이 이야기는 명확한 메시지를 전달합니다. 기성 챗봇과 혁신적인 AI 어시스턴트의 차이점은 다음 세 가지 원칙에 있습니다:

• 맞춤형이 범용을 이깁니다: 시스템이 7-Eleven의 워크플로, 데이터, 보이스에 맞춤화되었기 때문에 마케터들은 실제 캠페인에서 그 결과물을 실제로 사용하고 신뢰합니다.
• AI는 대체가 아닌 증강: 어시스턴트는 반복적인 창의적 작업의 부담을 덜어주어 사람들이 더 높은 가치의 전략과 혁신에 집중할 수 있도록 합니다.
• 거버넌스를 통한 확장성 확보: 강력한 가드레일, 관찰 가능성, 유연한 다중 에이전트 아키텍처는 시스템이 제어력을 잃지 않으면서도 역량을 확장할 수 있음을 의미합니다.

성과는 단순히 시간을 절약하는 것만이 아닙니다. 물론 시간 절약 효과도 상당하지만 말이죠. 새로운 아이디어를 빠르게 실현하고, 더 정밀하게 캠페인을 시작하며, 경쟁사가 따라올 수 없는 창의적 우위로 마케팅팀을 무장시키는 것입니다.

(이 글은 AI의 도움을 받아 번역되었습니다. 원문이 궁금하시다면 여기를 클릭해 주세요)