AI를 활용한 마케팅 자동화와 성과 예측 - 알리바바와 네이버 사례 연구 = AI-Driven Marketing Automation and Performance Prediction: A Case Study of Alibaba and NAVER

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 알리바바와 네이버의 사례 분석을 중심으로, 인공지능（AI） 기술이 대형 디지털 플랫폼 기업의 마케팅 자동화와 성과 예측을 어떻게 향상시키는지를 탐구하였다. AI 기반 마케팅 자동화가 데이터 기반 의사결정에서 점차 핵심적인 역할을 하게 됨에 따라, 본 연구는 AI가 마케팅 과정에 어떻게 통합되는지, 기업 성과에 어떠한 영향을 미치는지, 그리고 그 도입으로부터 어떠한 전략적 시사점이 도출되는지를 분석하는 데 목적을 두었다.
이를 위해 본 연구는 문헌 검토, 기업 보고서 및 시장 자료를 바탕으로 질적 비교 사례연구 방법을 활용하였다. 또한 PEST 분석과 SWOT 분석을 적용하여 각 기업의 AI 기반 마케팅 자동화와 관련된 외부 환경 및 내부 역량을 체계적으로 검토하였다. 더 나아가 자동화된 마케팅 전략을 뒷받침하는 핵심 기술로 추천 시스템, 머신러닝 기반 예측 모델, 실시간 타기팅 알고리즘 등을 도출하였다.
연구 결과, 알리바바와 네이버는 AI 시스템 도입을 통해 마케팅 효율성과 투자수익률（ROI）을 크게 향상시킨 것으로 나타났다. 알리바바의 알리마마（Alimama） 플랫폼은 딥러닝 알고리즘을 활용하여 광고 타기팅과 콘텐츠 개인화를 최적화함으로써 전환율과 고객 참여도를 높였다. 네이버의 AiRS 시스템은 실시간 검색 및 추천 자동화를 통해 사용자 경험과 광고 효과를 강화하였다. 비교 분석 결과, 알리바바는 대규모 데이터 생태계와 알고리즘 혁신에서 강점을 보이는 반면, 네이버는 현지화된 개인화 서비스와 데이터 윤리 준수 측면에서 우수성을 보였다.
본 연구는 AI 기반 마케팅 자동화가 기업으로 하여금 개인화, 예측 정확성, 운영 최적화를 동시에 달성할 수 있게 한다는 점을 제시함으로써 학문적·실무적 의의를 가진다. 또한 데이터 프라이버시 문제, 시스템 통합의 복잡성, 기술 도입 비용과 같은 주요 한계 요인을 확인하고, AI 마케팅 시스템을 도입하고자 하는 기업에 전략적 시사점을 제공하였다. 궁극적으로 본 연구는 AI가 마케팅 관리를 예측적이고 적응적이며 성과 지향적인 과정으로 전환시키는 전략적 도구로서의 가능성을 강조하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study explores how artificial intelligence （AI） technologies enhance marketing automation and performance prediction in large digital platform enterprises, focusing on case analyses of Alibaba and NAVER. As AI-driven marketing automation becomes increasingly central to data-driven decision-making, this research aims to investigate how AI is integrated into marketing processes, how it influences business performance, and what strategic implications arise from its adoption.
To achieve this goal, the study employs a qualitative comparative case study method supported by literature review, company reports, and market data. Analytical frameworks such
as PEST and SWOT analyses are applied to systematically examine each company’s external environment and internal competencies related to AI-based marketing automation. The
research further identifies core technologies, including recommendation systems, machine learning–based predictive models, and real-time targeting algorithms, that underpin automated marketing strategies.
The findings reveal that both Alibaba and NAVER have achieved significant improvements in marketing efficiency and return on investment （ROI） through the implementation of AI systems. Alibaba’s Alimama platform optimizes advertising targeting and content personalization using deep learning algorithms, leading to higher conversion rates and customer engagement. NAVER’s AiRS system enhances user experience and ad effectiveness through real-time search and recommendation automation. Comparative analysis indicates that while Alibaba’s strength lies in its large-scale data ecosystem and algorithmic innovation, NAVER excels in localized personalization and data ethics compliance.
This study contributes to both academia and practice by demonstrating that AI-driven marketing automation enables enterprises to achieve personalization, predictive accuracy, and
operational optimization simultaneously. It also identifies key limitations such as data privacy issues, integration complexity, and technological costs, providing strategic insights for firms seeking to implement AI marketing systems. Ultimately, this research underscores AI’s potential as a strategic tool that transforms marketing management into a predictive, adaptive, and performance-oriented process.

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서 론 1
• 제1절 연구의 배경 및 목적 1
• 1. 연구의 배경 1
• 2. 연구의 목적 4
• 제2절 연구의 필요성 5
• 1. AI 마케팅 자동화 도입의 필요성 5
• 2. 실무적 필요성 5
• 제3절 논문의 구성 9
• 제2장 선행연구 11
• 제1절 인공지능（AI） 기반 마케팅 자동화 개요 11
• 1. 마케팅 자동화의 정의 및 특징 11
• 2. AI 기술의 적용 방식 및 주요 기능 13
• 제2절 관련 선행연구 고찰 16
• 1. AI 마케팅 전략 관련 연구 동향 16
• 2. 성과 예측 알고리즘에 대한 기존 연구 17
• 3. Alibaba 및 NAVER 관련 사례 기반 연구 18
• 제3절 분석 체계 및 연구 방법 20
• 1. 분석 절차 개요 및 사례 비교 접근 20
• 2. PEST 분석 체계 21
• 3. SWOT 분석 체계 24
• 제4절 사례 연구 설계 27
• 1. 사례 선정 배경 및 기준 27
• 2. 비교 분석 항목 및 구조 28
• 제3장 Alibaba 사례 분석 29
• 제1절 기업 배경 29
• 1. 기업 개요 및 산업 포지션 29
• 2. 디지털 전환과 AI 마케팅 도입 배경 30
• 3. 사례 기업으로서의 적합성과 연구 목적과의 연계성 33
• 제2절 마케팅 전략 34
• 1. 전략적 방향 및 목적 34
• 2. 핵심 구성 요소 및 실행 체계 35
• 3. 전략 효과 및 본 연구와의 연결성 36
• 제3절 기술 적용 37
• 1. 기술 구성 요소와 작동 방식 37
• 2. 기술 적용 40
• 3. 마케팅 자동화 기술의 통합 효과 및 한계 42
• 제4절 성과 분석 43
• 1. 성과 측정 지표 정의 43
• 2. 내부 성과 분석 결과 45
• 3. 예측 모델의 검증 및 결과 46
• 4. 핵심 성공 요인 도출 48
• 제5절 분석 체계 적용 50
• 1. PEST 분석 결과 50
• 2. SWOT 분석 결과 53
• 3. 통합 시사점 도출 56
• 제4장 NAVER 사례 분석 59
• 제1절 기업 배경 59
• 1. 기업 개요 59
• 2. 주요 사업 및 AI 마케팅 연계 60
• 3. 디지털 전환 및 시장 내 위상 61
• 제2절 AI 마케팅 전략 62
• 1. 마케팅 자동화 전략 구조 62
• 2. 콘텐츠 추천 및 개인화 전략 64
• 3. 전략 실행의 특징 및 차별성 66
• 제3절 기술 적용 68
• 1. 핵심 기술 및 도구 활용 68
• 2. 추천 알고리즘 구조 및 구현 69
• 3. 플랫폼 연계 및 기술 확장성 70
• 제4절 성과 분석 72
• 1. 외부 성과 지표 분석 72
• 2. 내부 지표 및 ROI 분석 73
• 3. 사용자 반응 및 전환율 변화 75
• 제5절 분석 체계 적용 76
• 1. PEST 분석 76
• 2. SWOT 분석 79
• 3. 비교 분석 정리 82
• 제5장 결론 몇 향후 연구 방향 87
• 1. 연구 결론 87
• 2. 연구의 한계 및 향후 연구 방향 90
• 참 고 문 헌 92
• ABSTRACT 97