모든 것은 Anthropic의 블로그 포스트에서 시작되었습니다.
https://claude.com/blog/how-anthropic-uses-claude-marketing
"터미널 한 번 만져본 적 없는 그로스 마케터가 이제 Claude Code로 마케팅 부서 전체를 운영하고 있다"는 이야기입니다.
자세히 알아보니 예상보다 더 많은 비슷한 사례들을 발견했습니다. 2026 년 4 월 기준 공개된 정보를 바탕으로 Claude Code를 활용하는 마케터들의 사례 연구를 정리했습니다.
사례 연구 개요
여기서는 글로벌 기업과 개인 실무자에 이르기까지 다양한 마케팅 전문가들의 세 가지 사례를 소개합니다.
사례 연구 1 | Anthropic 자체 — "혼자서 그로스 마케팅 부서를 운영하는 사람"
제가 가장 먼저 접하고 가장 놀랐던 사례입니다.
Anthropic의 그로스 마케팅 팀에서 일하는 Austin Lau는 터미널을 한 번도 만져본 적이 없었지만 Claude Code만으로 다음과 같은 모든 것을 구축하고 운영하게 되었습니다:
- 자동 광고 변형 생성: 기존 광고 CSV를 Claude에 입력하면 헤드라인과 설명을 전담하는 하위 에이전트가 글자 수 제한을 엄격히 지키며 수백 개의 변형을 생성합니다.
- 커스텀 Figma 플러그인: 프로그래밍 경험이 전혀 없음에도 불구하고 약 45-60 분 만에 수십 개의 광고 변형을 Figma에 원클릭으로 삽입하는 시스템을 구축했습니다.
블로그에는 그가 Figma 플러그인을 어떻게 구축했는지에 대한 자세한 내용도 나와 있습니다.
소셜 광고와 앱 스토어 에셋의 경우 10 개의 카피 변형 × 5 개의 화면 비율 조합이 일반적입니다. 이전에는 Figma 프레임을 수동으로 복제하고 Google Docs에서 카피를 붙여넣는 작업을 반복해야 했습니다.
이 작업만 업데이트 한 번에 30 분 이상이 소요되었습니다.
Austin이 Claude Code에게 한 말은 이것이 전부였습니다:
"Claude, 저는 Figma에서 작업 중입니다. 이 반복적인 복사-붙여넣기 문제를 해결하고 싶습니다. 이 문제를 해결할 Figma 플러그인을 만드는 것을 도와줄 수 있나요?"
Claude는 즉시 Figma API 문서를 스스로 찾아보며 프로토타입 구축을 시작했다고 합니다.
첫 번째 버전은 완벽하지 않았지만 "개념 증명으로는 충분했고", 거기서부터 반복적으로 개선하여 완성했습니다.
이제 워크플로우는 Google Sheet에서 캐치프레이즈를 복사하고, Figma에서 대상 프레임을 선택한 후, 플러그인의 버튼 하나만 클릭하면 됩니다.
다양한 화면 비율을 포함한 모든 변형이 자동으로 생성됩니다. 배치당 최대 100 개 항목으로, 이 시스템은 업데이트할 때마다 약 30 분을 절약해 줍니다.
더 놀라운 점은 이 시스템을 구축하는 데 단 45 분에서 60 분밖에 걸리지 않았다는 것입니다.
수동 작업 두 번 분량의 시간을 자동화 구축에 투자함으로써 향후 모든 작업량을 획기적으로 줄인 셈입니다.
📎 출처: Anthropic 공식 블로그 "Anthropic의 그로스 마케팅 팀이 Claude Code로 광고 제작 시간을 30 분에서 30 초로 단축한 방법"
📎 Anthropic 공식 내부 문서 PDF "Anthropic 팀이 Claude Code를 사용하는 방법"
사례 연구 2 | Adam Sandler (전 American Express 마케터) — "1 인 CMO" 시스템 구축
American Express와 Nestlé 같은 Fortune 500 대 기업의 디지털 마케팅을 담당했던 베테랑 마케터 Adam Sandler의 사례입니다.
그는 현재 "SLC CMO 에이전트"라는 오케스트레이터 에이전트를 구축하여 마케팅 비즈니스 전체를 혼자서 운영하고 있습니다.
SLC CMO 에이전트 작동 방식
이 에이전트는 "가이드 경험"에 중점을 두고 설계되었습니다. 캠페인 개발(브랜드, 경쟁사, SNS, 론칭, 연간 캠페인 등)을 중심으로 필요한 모든 질문을 하도록 프로그래밍되어 있습니다.
Adam은 자신의 마케팅 경험과 직관을 에이전트의 행동에 반영하기 위해 끊임없이 반복 개선합니다. "AI의 출력이 어색하면 즉시 수정하여 에이전트의 사고 패턴을 조정하는" 접근 방식을 취하고 있습니다.
구체적으로 그는 다음과 같은 작업을 수행하고 있습니다:
- 자동 경쟁사 분석 CSV 생성 — "이 경쟁사를 조사해서 구조화된 CSV로 저장해줘"라고 지시합니다. 템플릿이 만들어지면 다음 경쟁사 분석에 재사용할 수 있고, 데이터가 쌓이면 트렌드 분석과 이메일 캠페인으로 반복 확장할 수 있습니다.
- 병렬 콘텐츠 생성 (하위 에이전트 활용) — 10 개의 블로그 게시물을 작성해야 한다면 10 개의 하위 에이전트가 동시에 병렬 실행됩니다. 하나를 작성하는 시간에 10 개의 게시물이 완성됩니다. 이 하위 에이전트는 "일회용"으로, 각각 독립적인 컨텍스트 창을 가지며 작업이 끝나면 폐기됩니다.
- 엄격한 브랜드 보이스 적용 — 고객과의 통화 및 영상 녹취록을 축적하여 개별 "페르소나 스킬"을 구축합니다. 특정인의 말투, 표현, 스타일을 AI가 재현하도록 훈련시킵니다.
- Google Analytics 및 Search Console과 MCP 통합 — Claude Code에서 GA/GSC 데이터를 직접 검색할 수 있는 커스텀 MCP 도구를 구축했습니다. "최근 실적을 보고 트렌드 기반으로 블로그 게시물 10 개를 제안해줘"와 같은 음성 명령만으로 실시간 데이터 기반 제안을 받을 수 있습니다.
- 온보딩 플로우 — 새 브랜드를 설정할 때 브랜드 에셋을 폴더에 넣기만 하면 에이전트가 자동으로 정리합니다. 골든 서클이나 블루오션과 같은 마케팅 프레임워크를 사용한 브랜드 분석도 자동으로 안내합니다.
이 모든 것을 혼자서 처리하고 있습니다.
또 한 가지 인상 깊었던 점은 컨텍스트 관리에 대한 그의 철학이었습니다.
그는 이를 "세션에서 무엇을 보여주고 보여주지 않을지를 외과적으로 관리하는 것"이라고 설명했습니다. 관련 없는 컨텍스트가 섞이면 할루시네이션이 발생하므로 의도적으로 범위를 좁히는 것이 중요하다고 강조했습니다.
또한 음성 입력(그는 Super Whisper를 선호함)을 강력히 추천하면서 "단순한 타이핑 효율성뿐만 아니라, 소리 내어 설명하는 마인드셋의 변화가 출력 품질을 향상시킨다"고 말했습니다. 마케터의 언어화 능력과 잘 맞는 부분이라고 느껴집니다.
📎 출처: 개인 사이트 "The Viable Edge" (Claude Code를 사용한 14 가지 AI 마케팅 전문가 시스템 판매 및 게시)
사례 연구 3 | Zapier — 일상 업무에 Claude Cowork와 Code를 적극 활용하는 프로덕트 마케팅 팀
개인 사례에서 팀 및 기업 사례로 넘어가 보겠습니다.
Zapier에서는 Joe Stych (프로덕트 마케팅 책임자), Matt Brown (인플루언서 마케팅 선임 매니저), Larisa Cavallaro (AI 자동화 엔지니어)가 Claude Cowork를 사용하여 실제 업무를 위임하고 있습니다.
저는 Joe Stych의 사례가 특히 흥미로웠습니다.
그는 동일한 작업 세션 내에서 회사의 제품 데이터베이스를 조사하고, 메시징 자료를 만들고, 랜딩 페이지를 완성한다고 합니다.
이전에는 이 플로우에 세 가지 다른 팀의 협업이 필요했습니다.
Joe는 Cowork에 세 가지 정보 소스를 사전 연결해 두었습니다:
① 회사의 기존 홈페이지
② 팀 전용 "Skills" (프로덕트 마케팅 팀의 작성 규칙, 메시징 정책, 운영 가정을 요약한 재사용 가능한 명령어 세트)
③ Zapier MCP를 통한 내부 도구 (Slack 스레드, 내부 검색 도구 Glean, Jira 등 — 필요한 모든 것을 가져올 수 있음)
팀의 철학과 판단 기준을 도구에 미리 통합함으로써 매번 모든 것을 처음부터 다시 설명할 필요가 없어집니다.
다음은 실제 워크플로우입니다:
그는 Cowork에 "현재 회사 홈페이지"와 "이 프로젝트의 메시징 정책"이라는 두 가지만 전달합니다.
Claude는 실제 웹사이트를 브라우저에서 열고 헤더, 히어로 섹션, 기능 소개 등의 페이지 요소를 읽은 후, 새로운 메시징에 맞춰 수정된 홈페이지 제안을 프로토타입 HTML 페이지로 출력합니다.
초기 핸드오프를 위해 디자이너가 필요 없이 즉시 다른 사람에게 보여줄 수 있는 결과물을 만들어 냅니다.
더욱이 Claude가 작업하는 동안 Joe는 다른 작업에 집중할 수 있습니다. 그 결과, CMO나 CEO에게 초안을 피드백용으로 공유하는 데 필요한 시간은 약 15 분에 불과합니다!
이전에는 디자이너에게 먼저 핸드오프하지 않으면 방향성 평가조차 할 수 없어 며칠이 걸렸습니다. 속도감이 완전히 다릅니다.
또 한 가지 눈에 띄는 점은 Joe의 "세션을 일회용으로 취급하지 않는다" 는 철학이었습니다.
각 세션이 끝날 때마다 그는 Claude에게 "이 세션에서 우리가 기억해야 할 것은 무엇일까요?"라고 물어 학습 내용을 축적합니다.
또한 인플루언서 마케터 Matt Brown은 Claude Cowork를 사용하여 자체적으로 ROI 대시보드를 구축했습니다 (매일 업데이트되는 GitHub Pages의 실시간 시각화 대시보드 구성).
마케터가 "스스로 대시보드를 구축한다"는 생각은 이전에는 일어나기 어려웠을 것입니다.
이렇게 많은 것을 할 수 있게 되면, AI 없이 일하는 방식으로 돌아가기는 불가능해 보입니다.
📎 출처: Anthropic 공식 고객 스토리 "Zapier의 마케팅 및 엔지니어링 팀이 Claude Cowork를 사용하여 실제 업무를 위임하는 방법"
📎 Zapier 블로그 "Claude Cowork란 무엇인가요?" (기능 설명 글)
사례 연구를 관통하는 인사이트
① "코딩을 못한다"는 더 이상 변명이 아니다
Austin Lau와 Adam Sandler 모두 터미널이나 프로그래밍 경험 없이 시작했습니다. "동료에게 문제를 설명하듯 AI와 대화하는" 접근 방식이 곧바로 워크플로우 구축으로 이어집니다.
② "구조"는 개인과 대기업이 동일하다
개인 사례(Adam Sandler)든 팀 사례(Zapier)든, 그들이 하는 일의 본질은 동일합니다. 하위 에이전트에 역할을 할당하여 병렬 처리하고, 인간은 검토와 의사 결정에 집중합니다. 규모에 관계없이 구조가 재현 가능하다는 것을 알면 "작게 시작하기"가 더 쉬워집니다.
③ "최종 확인만 인간이 하고" 어디까지 위임할 것인가
아직 명확한 답은 없지만, AI에 얼마나 위임할 것인지에 대한 기준은 업종, 브랜드, 단계에 따라 크게 달라질 것입니다. 이러한 사례들을 참고하면서 우리 자신의 경계를 고민해야 합니다.
"AI x 마케팅" 실천 커뮤니티 시작
이 글에서 소개한 것처럼 "AI를 사용하여 마케팅 업무를 변화시키는" 실천에 관심이 있는 분들을 위해:
"aimark"는 AI x 마케팅의 실용 지식을 공유하고 함께 배우며 실행하는 커뮤니티입니다.
- "AI 도구를 사용하고 있지만 실제 업무에 어떻게 적용해야 할지 모르겠어요."
- "AI x 마케팅에 대해 이야기할 사람이 주변에 없어요."
- "사례를 보는 것만으로는 부족해요. 직접 재현해보고 싶어요."
이런 분들께 추천합니다. 챌린지와 토론을 통해 단순한 인풋이 아닌, 실제 비즈니스에서 사용할 수 있는 수준에 도달하는 것을 최우선으로 합니다.
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