포지션 상세
AI 마케팅 솔루션 기획자(PL)
사내 마케팅 조직이 AI를 실제로 쓰게 만드는 것이 이 포지션의 목표입니다.
마케팅 실무자의 판단 — 어떤 지표를 봐야 하는지, 어떤 소재가 좋은지, 언제 집행을 멈춰야 하는지 — 은 대부분 경험 안에 암묵지로만 존재합니다. 이 포지션은 그 판단 기준을 정의로 끄집어내고, 데이터 플랫폼 위에서 재현 가능한 형태로 고정하고, AI 워크플로우로 제품화하는 일을 맡습니다.
즉 캠페인을 잘 운영하는 사람이 아니라, 마케팅 도메인의 문제를 정의하고 그 정의를 제품으로 만드는 사람을 찾습니다.
협업 및 역할 범위 가이드
1. 주도적으로 결정하는 것 (오너십)
마케팅 도메인 문제 정의 및 우선순위 결정
지표·세그먼트·소재 평가 기준 및 판단 로직 표준화
AI 기능 스펙, 수용 기준(Acceptance Criteria), 성공/실패 판정 기준 정의
가설 기반 실험 설계 및 성과 정량 검증 (시작/폐기 결정)
2. 협업 및 역할 범위 가이드
엔지니어링 팀과 협업: 플랫폼 아키텍처, 데이터 모델링, 인프라, 개발 우선순위 및 릴리즈 일정
마케팅 실무 팀과 협업: 광고 집행 예산 및 매체 운영 관련 의사결정
1. AI 마케팅 워크플로우 설계 및 제품화
캠페인 기획, 소재 생성, 성과 분석, 인사이트 도출 등 마케팅 업무 전반에서 반복·비효율 지점을 발굴하고 AI 워크플로우로 설계해요.
사내 마케터가 사용할 화면의 IA를 설계하고, 기능 정의서, 정책 문서, 화면 기획서 등 기획 산출물을 직접 작성해요.
마케터·프론트·디자인·서버 등 다양한 직군과 협업하며, 플랫폼의 일관된 UX와 거버넌스를 설계해요.
광고·고객·콘텐츠 데이터를 기반으로 다음 액션을 제안하는 기능을 기획하되, 판단 근거와 신뢰도를 함께 제시하고 근거가 부족할 때는 판단 보류를 명시하는 동작까지 정의해요.
유입-전환-리텐션 단계별 데이터를 분석해 개선 과제를 도출하고, 자동화 대상과 사람이 판단해야 할 영역을 구분해요.
2. AI 기반 콘텐츠 생성 시스템(AIGC) 구축
LLM 및 이미지 생성 AI를 연동한 마케팅 카피·배너 생성 파이프라인을 기획해요.
매체별(SNS·검색·디스플레이) 성과 예측 모델을 연동하고 대량 소재 테스트를 자동화해요.
프롬프트 엔지니어링으로 브랜드 톤앤매너 일관성을 유지하고, 무엇을 합격으로 볼 것인지 품질 기준 자체를 정의해요.
3. 마케팅 데이터 표준 및 인프라 기획
브랜드·매체별로 흩어진 마케팅 데이터의 수집-정제-활용 파이프라인을 설계하고 표준화해요.
지표와 세그먼트 정의를 문서가 아닌 실행 가능한 자산으로 등록하고, 조직 합의를 이끌어내요.
생성 AI와 사내 데이터를 연동해 마케팅 인사이트를 도출하는 분석 환경을 구축해요.
4. 가설 검증과 성과 증명
유효한 가설 수립 데이터 기반 실험 검증 반복(Iteration)의 루프를 직접 돌려요.
AI 기능이 실제로 성과를 냈는지 정량적으로 증명하고, 효과가 없으면 접는 판단까지 책임져요.
데이터 엔지니어, 데이터 분석가, 백엔드/프론트엔드 엔지니어, 디자이너와 협업하며 과제를 세분화하고 끝까지 끌고 가요.
IT 서비스 기획 등 유관 경력 5년 이상이신 분
마케팅 도메인(퍼포먼스 마케팅, CRM, 그로스)에 대한 깊은 이해를 갖추신 분
사용자 흐름과 화면을 직접 기획하고, 와이어프레임·프로토타입으로 구체화해 실무자·개발자와 합의해 본 경험이 있으신 분
AI 기반 디자인·프로토타이핑 툴(Figma AI, v0, Cursor, Lovable 등)로 UI 시안이나 동작 가능한 프로토타입을 빠르게 만들어 보신 분
고객 또는 실무자 관점에서 문제를 직접 정의하고 해결해 본 경험이 있으신 분
SQL로 직접 데이터를 추출하고 복잡한 퍼널 분석이 가능하신 분
사내 마케팅 조직이 AI를 실제로 쓰게 만드는 것이 이 포지션의 목표입니다.
마케팅 실무자의 판단 — 어떤 지표를 봐야 하는지, 어떤 소재가 좋은지, 언제 집행을 멈춰야 하는지 — 은 대부분 경험 안에 암묵지로만 존재합니다. 이 포지션은 그 판단 기준을 정의로 끄집어내고, 데이터 플랫폼 위에서 재현 가능한 형태로 고정하고, AI 워크플로우로 제품화하는 일을 맡습니다.
즉 캠페인을 잘 운영하는 사람이 아니라, 마케팅 도메인의 문제를 정의하고 그 정의를 제품으로 만드는 사람을 찾습니다.
협업 및 역할 범위 가이드
1. 주도적으로 결정하는 것 (오너십)
마케팅 도메인 문제 정의 및 우선순위 결정
지표·세그먼트·소재 평가 기준 및 판단 로직 표준화
AI 기능 스펙, 수용 기준(Acceptance Criteria), 성공/실패 판정 기준 정의
가설 기반 실험 설계 및 성과 정량 검증 (시작/폐기 결정)
2. 협업 및 역할 범위 가이드
엔지니어링 팀과 협업: 플랫폼 아키텍처, 데이터 모델링, 인프라, 개발 우선순위 및 릴리즈 일정
마케팅 실무 팀과 협업: 광고 집행 예산 및 매체 운영 관련 의사결정
주요업무
주요 업무1. AI 마케팅 워크플로우 설계 및 제품화
캠페인 기획, 소재 생성, 성과 분석, 인사이트 도출 등 마케팅 업무 전반에서 반복·비효율 지점을 발굴하고 AI 워크플로우로 설계해요.
사내 마케터가 사용할 화면의 IA를 설계하고, 기능 정의서, 정책 문서, 화면 기획서 등 기획 산출물을 직접 작성해요.
마케터·프론트·디자인·서버 등 다양한 직군과 협업하며, 플랫폼의 일관된 UX와 거버넌스를 설계해요.
광고·고객·콘텐츠 데이터를 기반으로 다음 액션을 제안하는 기능을 기획하되, 판단 근거와 신뢰도를 함께 제시하고 근거가 부족할 때는 판단 보류를 명시하는 동작까지 정의해요.
유입-전환-리텐션 단계별 데이터를 분석해 개선 과제를 도출하고, 자동화 대상과 사람이 판단해야 할 영역을 구분해요.
2. AI 기반 콘텐츠 생성 시스템(AIGC) 구축
LLM 및 이미지 생성 AI를 연동한 마케팅 카피·배너 생성 파이프라인을 기획해요.
매체별(SNS·검색·디스플레이) 성과 예측 모델을 연동하고 대량 소재 테스트를 자동화해요.
프롬프트 엔지니어링으로 브랜드 톤앤매너 일관성을 유지하고, 무엇을 합격으로 볼 것인지 품질 기준 자체를 정의해요.
3. 마케팅 데이터 표준 및 인프라 기획
브랜드·매체별로 흩어진 마케팅 데이터의 수집-정제-활용 파이프라인을 설계하고 표준화해요.
지표와 세그먼트 정의를 문서가 아닌 실행 가능한 자산으로 등록하고, 조직 합의를 이끌어내요.
생성 AI와 사내 데이터를 연동해 마케팅 인사이트를 도출하는 분석 환경을 구축해요.
4. 가설 검증과 성과 증명
유효한 가설 수립 데이터 기반 실험 검증 반복(Iteration)의 루프를 직접 돌려요.
AI 기능이 실제로 성과를 냈는지 정량적으로 증명하고, 효과가 없으면 접는 판단까지 책임져요.
데이터 엔지니어, 데이터 분석가, 백엔드/프론트엔드 엔지니어, 디자이너와 협업하며 과제를 세분화하고 끝까지 끌고 가요.
자격요건
자격 요건IT 서비스 기획 등 유관 경력 5년 이상이신 분
마케팅 도메인(퍼포먼스 마케팅, CRM, 그로스)에 대한 깊은 이해를 갖추신 분
사용자 흐름과 화면을 직접 기획하고, 와이어프레임·프로토타입으로 구체화해 실무자·개발자와 합의해 본 경험이 있으신 분
AI 기반 디자인·프로토타이핑 툴(Figma AI, v0, Cursor, Lovable 등)로 UI 시안이나 동작 가능한 프로토타입을 빠르게 만들어 보신 분
고객 또는 실무자 관점에서 문제를 직접 정의하고 해결해 본 경험이 있으신 분
SQL로 직접 데이터를 추출하고 복잡한 퍼널 분석이 가능하신 분
