마케팅 대행사가 Claude를 (낭비하지 않고) 활용하는 방법

현재 10개 기업 중 9개에 가까운 기업이 정기적으로 AI를 사용하고 있지만, 기업 차원에서 EBIT에 영향을 미친다고 응답한 곳은 39%에 불과합니다. AI 도입은 보편화되었지만, 그 결과는 그렇지 않다고 해도 과언이 아닙니다.

마케팅 대행사가 이러한 격차에 갇히는 것을 피하려면, 클로드를 단순한 브라우저 기반 AI로만 사용하는 관행을 버려야 합니다. 실질적인 성과를 거두고 있는 대행사들은 클로드가 붙여넣기한 단편적인 정보가 아닌, 실시간 작업 상태 정보를 바탕으로 답변을 도출하도록 하고 있습니다. 이것이 바로 단순한 브레인스토밍용 장난감과 수익성에 직접적인 영향을 미치는 도구 사이의 차이입니다.

대행사들이 Claude를 활용하는 방식을 정의하는 7가지 워크플로우와 각 워크플로우의 세부 내용을 소개합니다.

Claude란 무엇이며, 마케팅 대행사는 왜 이를 활용할까요?

마케팅 대행사는 Claude를 활용해 카피를 작성하고, 방대한 클라이언트 파일을 요약하며, 팀의 일상 업무를 자동화합니다. Claude는 웹 브라우저, 확장 또는 직접적인 소프트웨어 연동을 통해 사용할 수 있는 AI 어시스턴트 역할을 합니다.

성과가 뛰어난 대행사들은 클로드를 단순한 챗봇이라기보다는 믿음직한 신입 팀 회원처럼 대해야 합니다. 클로드는 주로 다음 세 가지 영역에서 가치를 창출하는 경향이 있습니다:

레딧(Reddit)의 r/ArtificialIntelligence 게시판에서 마케팅 매니저를 위한 Claude 활용법을 논의하는 마케터들은 종종 Claude의 뛰어난 문서 처리 능력을 언급합니다. 다음은 Claude가 마케터에게 가치가 있는지 묻는 질문에 한 레딧 사용자가 공유한 내용입니다:

네, 특히 장문 작업에 적합합니다. 브리핑 내용을 벗어나지 않고 충실히 따르는 데 있어 ChatGPT보다 뛰어납니다. 대용량 문서를 잘 처리하므로 전체 캠페인 전략을 입력하면 유용한 결과를 얻을 수 있습니다. 짧은 카피나 간단한 소셜 미디어 게시물의 경우 두 도구 모두 괜찮습니다. 하지만 분량이 많은 브리핑, 브랜드 가이드라인, 또는 연구 콘텐츠가 많은 경우 Claude가 한 수 위입니다.

Claude는 초안 작성 단계를 단축합니다. 브리핑을 읽고 초안을 정리해 줍니다. 정보 검색 단계도 단축할 수 있는지는 전적으로 사용자가 어떻게 설정을 구성했는지에 달려 있으며, 이에 대해서는 이 글의 나머지 부분에서 다루겠습니다.

Claude 사용을 막 시작하셨다면, 가장 효과적인 Claude 프롬프트에 대한 유용한 비디오를 확인해 보세요.

대행사에서의 클로드 활용 3단계

대행사에서는 클로드를 세 가지 수준으로 활용할 수 있습니다: 사이드 탭(채팅 창에 복사하여 붙여넣기), 연동된 어시스턴트(MCP, 채팅 또는 Cowork를 통해 작업 공간을 분석하는 클로드), 워크플로우 내 에이전트(시스템 내 트리거에 따라 작동하는 클로드)입니다.

각 단계가 실제로 어떤 모습인지, 그리고 왜 대부분의 대행사가 1단계에서 주춤하는지 알아보세요.

레벨 1: 사이드 탭

1단계는 브라우저 탭에서 실행되는 Claude입니다. 이 단계에서는 사용자가 대화창에 입력하거나 붙여넣기한 내용만 읽을 뿐, 그 외의 정보는 처리하지 않습니다.

이는 맥락 파악 작업을 담당자에게 맡기게 됩니다. 클로드가 클라이언트 보고서를 초안 작성하기 전에, 누군가가 프로젝트 도구를 열어 실시간 상태를 확인해야 합니다. 그런 다음 세부 정보를 추출해 모두 붙여넣기합니다. 클로드는 글쓰기를 잘 처리합니다. 담당자는 정보 수집을 담당하는데, 이 과정에 대부분의 시간이 소요됩니다.

효과적인 사례:

한도:

레벨 2: 연결된 어시스턴트

2단계에서 Claude는 MCP를 통해 귀사의 업무 플랫폼과 연동됩니다. MCP는 Anthropic이 제시한 개방형 표준으로, 모델이 외부 시스템에서 데이터를 읽어들이고 그 안에서 작업을 수행할 수 있게 해줍니다.

변화하는 것은 맥락의 출처입니다. 1단계에서는 사람이 직접 프로젝트 현황을 수집하여 붙여넣기합니다. 이 경우, 결과물의 완성도는 수동으로 수집한 정보의 완성도에만 좌우됩니다. 2단계에서는 Claude가 작업 상태, 담당자, 마감일, 시간 기록, 댓글 스레드 등 출처 정보를 직접 쿼리합니다. 정보 검색 단계가 사람에서 모델로 넘어가는 것입니다.

효과적인 사례:

한도:

Cowork의 역할

챗(Chat)은 답변을 반환하고, 코워크(Cowork)는 파일을 반환합니다. 앤트로픽(Anthropic)은 2026년 1월, 클로드(Claude) 데스크톱 앱 내의 별도 모드로 이 기능을 출시했습니다. 사용자는 폴더나 연결된 도구 세트를 지정하고, 목표를 입력한 뒤, 작업이 완료되면 검토를 위해 다시 돌아오면 됩니다.

대행사에게 있어 이러한 차이는 하나의 프롬프트로는 처리하기에는 너무 방대한 업무에서 가장 크게 드러납니다. 8개 계정에 걸친 월간 보고서를 생각해보세요. 광고 데이터가 담긴 폴더를 8개의 클라이언트 제출용 요약 보고서로 변환하거나, 40페이지를 모두 분석한 후에야 한 페이지의 보고서를 작성해야 하는 브랜드 감사 작업도 마찬가지입니다. 채팅 환경에서는 이러한 작업들이 누군가가 일일이 관리해야 하는 일련의 프롬프트가 됩니다. 반면 Cowork에서는 단 하나의 지시와 검토 대기열로 처리됩니다.

그리고 플러그인도 있습니다. 플러그인은 스킬, 커넥터, 슬래시 명령어를 하나의 설치 패키지로 묶어주므로, 보고 형식, 음성 참조, 데이터 연결 정보가 모든 사용자 좌석에 함께 적용됩니다.

클로드가 해결하지 못하는 부분: 실행 트리거입니다. 누군가 Cowork를 열고 질문을 하면 여전히 실행됩니다. 또한 사용자의 컴퓨터에서 실행되므로, 작업이 진행되는 기간 동안 노트북은 절전 모드로 전환되지 않아야 하며, 단일 작업이 수십 단계에 걸쳐 진행될 수 있어 채팅보다 사용 할당량을 더 빨리 소모합니다. 기업 관리자는 이러한 사용량을 제한하고 추적할 수 있습니다. 팀(Team) 플랜을 사용하는 경우, 워크플로우를 확장하기 전에 어떤 워크플로우가 비용이 많이 드는지 파악하는 것이 좋습니다.

레벨 3: 워크플로우 속의 에이전트

3단계는 클로드가 요청을 기다리는 대신, 업무 플랫폼 내부의 트리거에 반응하여 작동하는 단계입니다. 작업이 ‘고객 검토’ 단계로 넘어가거나, 고정 수수료 프로젝트에 새로운 요청이 접수되는 등, 각각의 상황이 그 자체로 워크플로우를 시작할 수 있습니다.

이를 통해 워크플로우에서 마지막 인간 단계가 제거됩니다. 2단계에서는 여전히 누군가가 목요일이 상태 보고일임을 기억해야 합니다. 3단계에서는 대행사 관리를 위한 AI 에이전트가 더 이상 데모 단계에 머물지 않고 실질적인 역할을 수행하기 시작합니다. 작업 공간이 이를 기억하므로, 담당자의 업무는 에이전트가 생성한 결과를 검토하고 배포할 내용을 승인하는 것으로 전환됩니다.

워크플로우에서 코워커 대 에이전트

Cowork는 자동화가 아닌 강력한 업무 인계 도구입니다. 여전히 사용자가 시작해야 합니다. 워크플로우 에이전트는 스스로 시작됩니다.

실용적인 조언: 부담스럽고, 가끔 발생하며, 판단력이 필요한 일에는 Cowork를 활용하세요. 반기별 감사, 피치 조사, 분기 마감 시에만 진행되는 보고 검토 등이 이에 해당합니다. 진행 상태 정리, 업무 배정, 범위 이탈 알림과 같이 가볍고, 지속적으로 발생하며, 예측 가능한 일에는 워크플로우 에이전트를 활용하세요. 이 순서를 뒤바꾸면, 사람의 판단이 필요한 일을 자동화하게 되거나, 3월부터 자동으로 실행되었어야 할 일을 계속해서 수동으로 실행하게 될 것입니다.

효과적인 사례:

한도:

대부분의 대행사는 이 세 가지를 모두 운영해야 합니다

실수는 각 레벨을 ‘스택’이 아닌, 단계별로 올라가는 ‘사다리’로 여기는 데 있습니다. 반복 보고서를 처리하는 3단계 운영 대행사라도 오전 9시에는 여전히 전략가가 별도의 탭에서 초안을 작성하고 있어야 합니다. 중요한 것은 현재 어느 레벨에 있는지 여부가 아니라, 각 업무 유형이 적절한 레벨에 배치되어 있는지 여부입니다.

마케팅 대행사가 실제로 클로드를 활용하는 7가지 방법

대행사들은 다음 세 가지 업무에서 Claude를 가장 효과적으로 활용합니다: 조사 노트를 프로젝트 범위로 전환하는 것, 실시간 프로젝트 데이터를 바탕으로 클라이언트 상태 업데이트를 작성하는 것, 그리고 범위를 벗어난 요청이 실제 작업으로 이어지기 전에 이를 파악하는 것입니다.

아래에 소개된 4가지 추가 워크플로우는 동일한 패턴을 콘텐츠, 보고, 통화 준비 분야로 확장합니다. 각 워크플로우에는 해당 워크플로우가 의존하는 Claude 기능이 명시되어 있습니다. ‘프로젝트(Projects)’는 참고 자료를 보관하고, ‘아티팩트(Artifacts)’는 작업 캔버스를 제공하며, ‘스킬(Skills)’은 프로세스를 수행하고, ‘MCP’는 모델을 실제 작업 공간에 연결합니다.

1. 산만한 클라이언트 노트를 명확한 프로젝트 범위로 정리하기

클로드 프로젝트에 디스커버리 통화 기록, 클라이언트와의 이메일 스레드, 그리고 최근 체결된 SOW 3건을 모두 업로드하여, 채팅 전반에 걸쳐 참조 자료가 유지되도록 하세요. 클로드는 이 자료들을 분석한 후, 일반적인 모양이 아닌 귀사의 템플릿 모양에 맞춰 결과물, 단계별 계획, 타임라인 초안을 제시합니다. 여기서 진정한 가치는 글쓰기 속도가 아니라, 상담 내용 중 어떤 부분도 누락되지 않는다는 점입니다. 클라이언트가 40분 경에 한 번 언급한 문장도 보통 그대로 살아남지만, 사람이 직접 작성한 노트에서는 대개 누락되기 마련입니다.

미디어 대행사 브레인랩스(Brainlabs)는 이를 대규모로 도입했습니다. 크리에이티브 브리프 초안 작성은 전략가, 기획자, 크리에이티브 리더 등 전 직원을 대상으로 클로드에 위임한 반복적인 워크플로우 중 하나였습니다. 코워크(Cowork)에는 회사 스타일 가이드와 각 직원의 개별 글쓰기 스타일이 미리 입력되어 있어, 초안을 백지 상태에서 시작하는 대신 “약 80% 정도 완성된 상태”로 작성됩니다. 덕분에 전략가들은 판단, 우선순위 설정, 클라이언트 전략 수립에 시간을 할애할 수 있게 되었습니다.

한계점: Claude는 유사한 일에 팀이 실제로 얼마나 많은 시간을 소요했는지에 대한 기록이 없기 때문에, 근거 없는 그럴듯한 수치만 제시합니다. 계정 담당자는 견적서로 작성되기 전에 업무 범위에 대한 가격을 산정합니다.

2. 진행 중인 작업을 바탕으로 클라이언트 상태 업데이트를 자동 생성

MCP를 사용하면 작업 맥락을 전환할 필요 없이 클라이언트 업데이트를 작성할 수 있습니다. Claude는 완료된 작업, 해결되지 않은 장애 요인, 기록된 근무 시간을 확인하여 깔끔한 진행 상황 이메일을 초안으로 작성합니다. 계정 관리자는 2분 정도 시간을 들여 문체의 적절성을 확인하고 민감한 세부 사항을 검토한 뒤 ‘보내기’ 버튼을 누르기만 하면 됩니다. 이를 통해 금요일마다 반복되던 번거로운 업무가 간단한 검토 단계로 간소화됩니다.

Plurali Studio는 바르셀로나에 위치한 2~3명 규모의 SEO 대행사로, 단일 작업 공간에서 8~10개의 클라이언트 계정을 관리하고 있습니다. 프로젝트 데이터에 AI를 연결하기 전에는 매일 아침 클라이언트별 작업 공간을 하나씩 열어 과제를 훑어보고, 변경된 사항을 확인한 뒤 다음 작업 공간으로 넘어가야 했습니다. 첫 번째 결과물을 손대기도 전에 20~30분이 순식간에 지나가곤 했습니다.

이제 AI가 여러 클라이언트의 상황을 종합적으로 분석하여 대행사의 하루 일정을 하나의 통합 요약 보고서로 제공합니다. 이 일일 StandUp 회의는 2분도 채 걸리지 않습니다. 스프린트 도중 마감일이 변경될 경우, 담당 계정 책임자는 영향을 받는 모든 클라이언트에 대한 현황 요약을 요청하고, 어떤 작업을 우선 처리할지 결정할 수 있습니다.

이처럼 소규모 팀에게 있어 그 시간을 되찾는 것은 그 어느 때보다 중요합니다. 단 3명이 10개의 계정을 관리하고 있는 상황에서, 결과물을 만들어내지 못하는 일에 할애할 여유는 전혀 없습니다.

문제점: 요약 보고서의 신뢰성은 이를 뒷받침하는 작업 공간만큼만 보장됩니다. 팀원 절반이 금요일 오후에 근무 시간을 기록한다면, Monday의 요약 보고서는 허구일 뿐입니다.

3. 수익에 타격이 가기 전에 미청구 일을 파악하세요

이 워크플로우에는 가장 명확한 금전적 수치가 첨부되어 있습니다. 273개 대행사를 대상으로 실시한 Ignition의 ‘대행사 가격 책정 현황(State of Agency Pricing)’ 설문조사에 따르면, 87%의 대행사가 청구되지 않은 업무 범위로 인해 매달 최소 1,000달러의 손실을 보고 있으며, 전체 업무에 대해 클라이언트에게 비용을 청구하는 대행사는 1%에 불과한 것으로 나타났습니다. 이는 단순히 관리가 부실한 소수의 대행사가 아닌, 업계 전반의 일반적인 운영 방식입니다.

서명된 SOW(업무 범위 명세서)의 deliverables 목록과 제외 항목을 ‘프로젝트 지식’으로 입력한 다음, 해당 계정의 신규 작업 요청을 MCP에 지정하세요. Claude는 각 신규 요청을 클라이언트가 실제로 구매한 내용과 비교하여 불일치 사항을 표시합니다. 예를 들어, 1회 수정으로 합의된 deliverable에 대한 2차 수정 요청이나, 리테이너 계약에 포함되지 않았던 랜딩 페이지 요청 등이 이에 해당합니다.

설정 과정은 그리 어렵지 않습니다. 한 실무자는 Claude와 Zapier를 활용해 2시간도 채 되지 않아 작동하는 업무 범위 감지 시스템을 구축한 사례를 기록했는데, 이 시스템은 누군가 수락하기 전에 들어오는 각 요청을 계약 조건과 대조해 확인합니다. 프리랜서 규모에서는 주말에 끝낼 수 있는 프로젝트이지만, 대행사 규모에서는 받은 편지함 대신 접수된 작업 목록에 대해 동일한 논리를 적용합니다.

핵심은 타이밍입니다. 업무 범위가 확대되는 문제를 발생 당일에 제기하면 비용이 적게 들지만, 팀이 이미 일을 완료한 3개월 차에 제기하면 비용이 많이 듭니다.

한계점: Claude는 문제를 표시해 주지만, 최종 결정은 내리지 않습니다. 계약 갱신을 위해 범위 외 일 중 상당 부분을 수용할 가치가 있는 경우가 많으며, 이는 판단의 문제입니다. 또한 통화 중에 구두로 전달되는 요청은 파악할 수 없기 때문에, 문제 표시율은 업무 접수 체계가 얼마나 철저한지에 따라 그 효과가 좌우됩니다.

4. 하나의 콘텐츠를 본격적인 소셜 캠페인으로 확장하기

완성된 블로그 게시물, 승인된 원고를 바탕으로 구축된 해당 클라이언트의 브랜드 보이스 참조 자료, 그리고 채널 규칙을 Claude에 붙여넣기하세요. Artifacts를 나란히 배치된 캔버스로 열어보세요. Linkedin 게시물 5개, 3회차 이메일 육성 시퀀스, 광고 변형 2개를 요청하세요. Artifacts는 각 초안을 원본 옆에 편집 가능한 상태로 유지하므로, 세트를 다시 생성하지 않고도 핵심 문구를 다듬을 수 있습니다. 이것이야말로 콘텐츠 재사용을 가장 직관적으로 보여주는 사례입니다. 하나의 자산, 한 번의 작업으로 캠페인 전체에 필요한 콘텐츠를 확보할 수 있습니다.

인접한 제작 업무에서도 동일한 시너지 효과가 나타납니다. 2인 규모의 대행사인 RSL/A가 바로 이 점을 정확히 추적했습니다. 5개의 이메일로 구성된 고객 육성 시퀀스 처리 시간이 4시간에서 45분으로 단축되었습니다. 블로그 제작 시간도 하루에서 2~3시간으로 줄었으며, 각 게시물에 맞춤형 이미지, 스키마, 상호 링크를 적용한 12개의 게시물을 이틀 만에 일괄 제작했습니다. 인원은 동일하지만 월간 생산량은 약 3배 증가했습니다.

문제점: RSL/A가 지적했듯이, 상세한 CLAUDE.md 파일과 작성 가이드가 없다면 콘텐츠가 AI가 생성한 것처럼 들립니다. 초기 설정에 대한 투자는 실제로 필요하며 필수적입니다. 해결책은 클라이언트별 고유한 소리 톤 참조 자료를 마련하는 것이지, 단순히 그들의 소리 톤을 설명하는 한 문단으로 해결될 문제가 아닙니다. 이에 대한 자세한 내용은 아래 ‘실수 사례’ 섹션에서 다룹니다.

5. 클라이언트 데이터 스프레드시트에서 최신 트렌드를 빠르게 파악하기

Claude에 광고 성과 CSV 파일, 트래픽 내보내기 데이터, 비교를 위한 이전 기간의 수치를 입력하세요. Claude 프로젝트는 이 모든 데이터를 한데 모아 관리하며, 여러 계정을 한 번에 가져오는 경우 Cowork를 통해 내보내기 파일 전체 폴더를 대상으로 일할 수 있습니다.

직접적인 질문을 던지면, 캡션이 달린 스크린샷 대신 프레젠테이션 자료에 사용할 수 있는 서술형 설명문을 얻을 수 있습니다. 전월 대비 변동 추이, 해당 분기 실적을 주도한 채널, 그리고 매출이 두 배로 증가한 항목 등이 포함됩니다.

RSL/A는 파일을 업로드하는 대신 MCP를 통해 이 작업을 수행합니다. Claude는 CRM에 직접 쿼리를 보내 참여도를 분석하고 요약문을 작성합니다. 주간 클라이언트 업데이트에 소요되던 시간이 대시보드 탐색에 30분에서 5분으로 단축되었습니다.

브레인랩스(Brainlabs)도 동일한 변화를 보고하고 있습니다. 클라이언트 보고를 작성하는 일은 전략가들의 업무에서 완전히 제외된 반복적인 업무 중 하나였습니다. 두 사례 모두에서 나타나는 공통점은 대시보드를 분석하는 데 있어 인간보다 더 빠른 존재는 없다는 점입니다. 대시보드 분석 단계는 사라졌습니다.

한계점: 클로드는 때때로 방향을 뒤바꿔, 하락세를 개선세로 오인하기도 합니다. 또한 단순히 번호가 변동했다는 사실만 파악한 채, 그 변동 원인을 설명하려 들기도 합니다. 따라서 모든 트렌드에 대해 전략가가 방향성을 재확인하고, 인과관계 분석은 반드시 사람이 직접 수행해야 합니다.

6. 반복 가능한 대행사 일을 위한 스킬 라이브러리 구축

대행사에서 반복적으로 사용하는 형식을 Claude Skills에 등록하세요. QBR 개요, 기술 체크리스트, 제외 키워드 규칙, 주간 요약 구조 등이 바로 그것입니다. 이 모든 것이 ‘스킬’로 변환되어, 팀 회원 누구나 필요할 때 불러올 수 있는 지침 패키지가 됩니다. 이를 통해 누구도 한 글자도 입력하기 전에 Claude가 귀사의 프로세스를 파악할 수 있습니다.

약 30개의 클로드 스킬을 운영 중이며 그중 12개를 매일 사용하는 소규모 대행사인 ‘마켓 코렉트(Market Correct)’는 프롬프트와 스킬의 차이를 다음과 같이 잘 설명합니다. “프롬프트는 요청입니다. 스킬은 업무 설명서입니다. 전자는 한 번의 대화에서만 유효하지만, 후자는 수천 번의 대화에 걸쳐 유효합니다.” 운영 담당자의 기억에 의존하던 Google 애즈 계정 점검 작업이, 해당 프레임워크가 운영 담당자의 기억 대신 스킬로 구현되자 반나절에서 1시간으로 단축되었습니다.

Brainlabs는 약 1,000명의 직원에게 Cowork를 도입하고, 4주 동안 직원들이 약 400개의 스킬을 저자하도록 했습니다. 스킬은 MCP와 연동됩니다. 스킬이 형식을 지정하고, MCP가 실시간 데이터를 제공하며, 클릭 한 번으로 클라이언트에게 제출할 수 있는 초안이 생성됩니다.

문제가 발생하는 지점: 소유자가 없는 라이브러리는 소유자가 없는 자동화처럼 방치되어 썩어갑니다. 아무도 열람하지 않는 스킬 30개는 매일 실행되는 스킬 3개보다 더 나쁩니다. 매주 수행하는 업무부터 시작하여, 스킬별로 소유자를 지정하세요.

7. 주요 클라이언트와의 통화 전, 계정 이력을 요약하세요

최근 클라이언트 이메일, 미처리 작업 티켓, 회의 노트를 Claude에 입력하세요. MCP가 연결되어 있으면 Claude가 작업 및 시간 관련 정보를 자동으로 가져오므로, 사용자는 작업 공간 외부에 있는 정보만 제공하면 됩니다. 그 결과로 반환되는 것은 한 페이지 분량의 브리핑으로, 현재 우선순위, 미결정 사항, 진행 장애 요인, 그리고 클라이언트가 아직 기다리고 있는 모든 사항이 포함됩니다. 수석 전략가는 한 달에 두 번 담당하는 계정에 대해, 한 시간 동안 기록을 뒤져볼 필요 없이 최신 정보를 파악한 상태로 업무에 착수할 수 있습니다.

문제점: 여기에는 최근 편향이 스며들 수 있습니다. 5개월 전에 내려진 결정이 여전히 해당 계정을 지배하고 있음에도 불구하고, 요약에서 완전히 누락될 수 있습니다. 날짜 범위를 명확히 지정하고 미결정 사항을 별도의 섹션으로 요청하지 않으면, 전체 이력이 아닌 지난주 요약만 제공받을 수 있습니다.

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대행사 전반에 클로드(Claude)를 도입하는 방법

어떤 워크플로우를 실행할지 파악하는 것은 쉬운 부분입니다. 팀이 7가지 워크플로우를 모두 수작업으로 확인해야 하는 상황이 발생하지 않도록 순서를 적절히 구성하는 것이 바로 대행사들이 자주 실수하는 부분입니다. Claude를 도입하는 데는 5단계가 필요합니다. 위험 부담이 적은 워크플로우 하나를 선택하고, 이를 프로젝트 데이터에 연결하며, 사람이 최종 승인해야 할 지점을 결정하고, 각 워크플로우에 소유자와 검토 일정을 할당한 다음, 자동화된 작업의 수보다는 협업에 소요된 시간을 측정하는 것입니다.

속도보다 순서가 더 중요합니다. 모든 기능을 한꺼번에 도입한 대행사는 결국 모든 것을 수작업으로 확인하게 되며, 이는 수작업 과정보다 더 많은 비용이 듭니다.

1. 내부 보고부터 시작하기

매주 반복되지만 대행사 외부에는 전혀 전달되지 않는 워크플로우 하나를 골라보세요. 예시로는 내부 상태 보고서가 있습니다. 첫날부터 팀은 몇 시간의 시간을 절약할 수 있으며, 초안이 부실하더라도 클라이언트와의 관계에 타격을 입히기보다는 수정 작업만 거치면 됩니다.

다음 세 가지 항목을 기준으로 후보자 워크플로우를 평가해 보세요:

리스트에서 빈도가 가장 높고, 파급 효과가 가장 작으며, 판단이 가장 적게 필요한 워크플로우부터 시작하세요.

2. Claude를 업무 데이터가 저장된 시스템에 연결하세요

MCP를 통해 Claude를 프로젝트 데이터에 연동하여, Claude가 작업 상태, 소유자, 일정, 기록된 근무 시간을 직접 읽어들이도록 하세요. 이 작업을 수행하기 전까지는 모든 결과물이 담당자가 기억해 내어 붙여넣기한 내용에 의존하게 되며, 보고의 품질은 그 담당자가 얼마나 서둘러 작업했는지에 따라 좌우됩니다.

연결을 진행하기 전에 다음 세 가지를 먼저 준비하세요:

3. 사람의 최종 승인 단계가 어디에 위치할지 결정하기

대행사를 떠나기 전에 사람이 승인해야 할 결과물을 미리 정리해 두세요. 그리고 어떤 기능을 실행하기 전에 이 작업을 완료해야 합니다. 어떤 대규모 언어 모델(LLM)이든 올바른 날짜를 말할 때만큼이나 자신 있게 잘못된 날짜를 말할 수 있습니다. 따라서 이를 ‘진실의 원천’이 아닌 ‘초안 작성 도구’로 취급하십시오.

산출물을 다음 세 가지 단계로 분류하세요:

4. 모든 워크플로우에 소유자와 검토 일정을 지정하세요

각 자동화 워크플로우에 이름을 지정하고, 달력에 정기적인 검토 일정을 추가하세요. 알림이 없으면 자동화 시스템은 오작동을 일으킵니다. 프로세스가 변경되어도 트리거는 계속 작동하고, 결과물은 겉보기에는 타당해 보이기 때문에 한 분기 동안 아무도 이를 알아차리지 못할 수 있습니다.

워크플로우당 다음 네 가지를 기록하세요:

5. 자동화된 작업이 아닌 협업 시간을 측정하세요

팀이 현황 이메일 작성, 작업 시간 기록 확인, 클라이언트 업데이트 문서 형식 정리, 업무 배분에 소요하는 시간을 추적해 보세요. 그 수치가 바로 여러분이 절감하고자 하는 실제 비용이며, 자동화된 작업만 집계하는 대시보드만으로는 해당 비용이 실제로 절감되었는지 여부를 알 수 없습니다.

시작하기 전에 다음 세 가지를 기준점으로 설정하고, 분기마다 이를 점검하세요:

대행사 클로드 정책에 반드시 포함되어야 할 사항

대행사별 클로드(Claude) 정책은 무엇보다 먼저 다음 세 가지 질문에 답해야 합니다. 어떤 클라이언트 데이터를 모델에 입력할 수 있는지, 새로운 연결을 누가 승인하는지, 그리고 클라이언트를 대상으로 하는 결과물을 누가 최종 승인하는지입니다. 이 세 가지 질문에서 파생되는 일곱 가지 사항이 더 있습니다. 다음은 전체 체크리스트입니다.

ClickUp에서 대행사의 진행 중인 일에 Claude를 적용하는 방법

Asana의 작업, 구글 생태계 내의 문서, Slack의 채팅과 같이 흩어져 있는 맥락은 오히려 맥락의 산만함만 초래할 뿐입니다.

이로 인해 직원들은 하루에 1,200번이나 화면을 토글해야 합니다. 대신, 작업, 문서, 시간, 고객 대화 내용을 하나의 ClickUp 작업 공간에 통합하여 Claude가 고객 업무 전반을 파악할 수 있도록 한 다음, 모델을 해당 작업 공간에 연결하세요. Claude가 외부에서 작업 공간을 참조하도록 설정하거나, 작업 공간 컨텍스트가 이미 적용된 상태에서 ClickUp 내부에서 Claude를 사용할 수 있습니다.

대행사 AI 워크플로우에 특히 효과적인 요소:

한도:

대행사 내 AI 도입을 좌절시키는 5가지 실수

대행사들이 Claude를 사용할 때 가장 흔히 저지르는 실수는 기술적인 문제가 아닙니다. 기존 방식대로 가격을 책정하거나, 클라이언트의 목소리를 일률적으로 처리하거나, 교육 과정을 생략하거나, 신뢰가 필요한 순간에 AI를 사용하거나, 클라이언트도 동일한 tools를 가지고 있다는 사실을 잊는 것 등이 대표적입니다. 이러한 문제들은 AI 도입 후 몇 달이 지나 도구가 정상적으로 작동하고 있음에도 다른 부분에서 문제가 발생하기 시작할 때 드러납니다.

이제 몇 분이면 끝나는 일에 대해 시간당 요금을 청구하기

팀에서 예전에는 90분이 걸리던 주간 클라이언트 요약 보고서를 이제 10분 만에 작성하고, 청구서 처리 시간도 1.5시간에서 0.2시간으로 단축됩니다. 더 나쁜 경우, 클라이언트가 기존 시간을 기대하기 때문에 계정 담당자가 예전 시간을 기록하기도 합니다. 시간 기반 요금제는 모든 효율성 향상을 임금 삭감으로 바꿔버립니다.

개선 방안: tools를 확장하기 전에 가격 정책을 재검토하세요. 결과물 기반 또는 성과 기반 가격 책정 방식으로 전환하십시오. 클라이언트 업데이트의 가치는 제작에 드는 비용이 아니라, 이를 통해 클라이언트가 겪는 혼란을 줄여주는 데서 비롯됩니다.

모든 클라이언트의 카피가 동일한 어조로 통일되도록 하기

6개월이 지나자, 핀테크 고객사의 블로그 게시물과 DTC 고객사의 이메일 시리즈가 마치 같은 작가가 쓴 것처럼 읽힙니다. Claude는 기본적으로 수준 높은 중립 어조를 사용합니다. 모든 계정이 동일한 내부 맥락을 바탕으로 같은 프롬프트를 처리할 때, 고객이 지적하기 전까지는 아무도 눈치채지 못한 채 결과물이 점점 비슷해집니다.

수정 사항: 각 클라이언트의 목소리 톤을 설명하는 단일 문단이 아닌, 승인된 문안을 바탕으로 클라이언트별로 별도의 브랜드 보이스 참고 자료를 작성하세요. 발송하기 전에 다음과 같이 자문해 보세요. ‘이 문구가 우리 고객사 중 다른 계정을 위해 작성된 것일 수도 있지 않을까?’ 만약 그렇다면, 브랜드 정체성에서 벗어난 것입니다.

주니어 팀원들이 학습을 위해 수행하던 일을 제거함으로써

중급 직급의 신입 사원이 초안이 ‘뭔가 어색하다’고 지적하지만, 무엇이 문제인지 설명하거나 해당 문단을 다시 작성할 수는 없습니다. 이러한 판단력은 예전에는 서툰 초안을 직접 작성하고 수정받는 과정을 통해 얻어지곤 했습니다. 클로드가 초안을 작성하게 되면 이러한 학습 과정이 사라지고, 제대로 검토할 만한 경험이 쌓이기 전에 검토 업무로 역할이 전환됩니다.

해결책: 의도적으로 신입 직원들에게 다른 업무에서 실전 경험을 쌓게 하세요. 클로드가 작성한 버전을 보기 전에 전략 근거를 직접 작성하게 하거나, AI가 초안을 작성하지 않은 상태에서 작은 규모의 계정을 처음부터 끝까지 직접 담당하게 하세요. AI 산출물을 검토하는 것은 판단력을 바탕으로 한 기술이지, 그 판단력을 기르는 방법이 아닙니다.

관계 형성에 중요한 순간에 AI 활용하기

클라이언트가 여러분이 정성껏 작성한 이메일에 답장하는 대신, 전화로 업무 범위 대화를 진행하기 시작합니다. 그 이유는 클라이언트가 마감 기한 미준수에 대한 설명이나 계약 갱신 협상을 일일이 꼼꼼히 읽어내기 때문입니다. 그런 상황에서 세련되지만 다소 일반적인 메시지는 회피하는 것처럼 비칠 수 있습니다.

개선 방안: 신뢰가 걸린 순간들을 명확히 명명하세요: 업무 범위 분쟁, 마감일 미준수, 재계약 제안, 프로젝트 사후 분석 등입니다. 이러한 내용은 기본적으로 사람이 작성한 것으로 표시하세요. 모델이 작성한 잘 구조화된 이메일보다, 계정 담당자가 간결하고 명확하게 작성한 이메일이 고객 유지에 더 효과적입니다.

클라이언트들도 Claude를 사용하지 않는다고 가정할 때

고객사의 사내 마케터가 묻습니다. “당신이 사용하는 것과 동일한 구독 서비스를 통해 15분 만에 비슷한 보고서를 작성했는데, 왜 경쟁사 분석 보고서에 2,000달러나 청구하는 건가요?” 당신이 자동화한 제작 작업의 비용이 이제 가시적으로 저렴해졌고, 클라이언트도 이를 파악하고 있습니다.

해결책: 판매하는 상품을 프롬프트로는 구매할 수 없는 영역으로 전환하세요. 예시로는 어떤 채널을 중단할지 결정하는 판단이나, 서로 소통하지 않는 5개 공급업체 간의 조율 등이 있습니다. 그런 다음 피치에서 이를 강조하세요. ‘우리도 AI를 사용합니다’라는 말은 이제 기본 요건일 뿐, 차별화 요소가 아니기 때문입니다.

클로드가 일을 파악할 수 있는 곳에 배치하세요

AI를 통해 수익을 창출하는 대행사와 AI에 비용을 지출하는 대행사를 구분 짓는 것은 모델 자체가 아닙니다. 그 모델이 해당 계정을 제대로 파악할 수 있는지 여부가 관건입니다.

그 패턴은 뻔합니다. 첫 달은 정말 만족스럽습니다. 초안이 몇 초 만에 돌아오고, 팀의 업무 속도가 빨라지며, 모두가 확신에 차 있습니다. 하지만 3개월이 되면 크리에이티브 디렉터는 매주 몇 번의 오후 시간을 할애해, 이미 완료되었어야 했지만 미완성된 일들을 검토하게 되고, 아무도 그 비용을 해당 일을 생성한 tool과 연결 지어 생각하지 못합니다.

이를 제대로 활용하는 대행사는 단순히 프롬프트를 더 잘 작성하는 것이 아닙니다. 이들은 Claude를 사이드 탭에서 프로젝트 데이터 속으로 통합하여, Claude가 맥락을 파악하고 작업할 수 있도록 합니다. 또한 모든 판단이 필요한 단계에는 반드시 사람이 개입하도록 하며, 업무를 자동화하기보다는 협업 시간을 추적합니다.

대행사 내에서 한 사람이 모든 계정 정보를 머릿속으로 관리하던 시기를 지났다면, ClickUp은 Claude가 참고할 수 있는 정보를 제공합니다. 작업, 문서, 시간, 고객과의 대화 내용이 하나의 작업 공간에 통합되어 있으므로, MCP를 통해 Claude를 연결하거나 이미 해당 맥락이 첨부된 상태에서 Brain 내에서 직접 실행할 수 있습니다. 담당자는 반복적인 조율 업무를 처리하고, 대시보드를 통해 클라이언트별 비청구 시간이 실제로 분기별로 감소하고 있는지 확인할 수 있습니다.

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마케팅 대행사를 위한 Claude에 관한 자주 묻는 질문

‘클로드 코드(Claude Code)’란 무엇이며, 마케팅 대행사에 필요한 것일까요?

Claude Code는 소규모 자동화 기능을 구축하기 위한 Anthropic의 명령줄 및 에이전트 도구입니다. 대행사들은 이를 활용해 사내 개발자 없이도 내부 링크 생성 에이전트, 브랜드 멘션 추적기, 콘텐츠 갱신 스크립트를 구축합니다. 대부분의 대행사는 처음부터 이 도구가 필요하지는 않습니다. 먼저 채팅 환경에서 Claude를 사용해 작업 공간에 연결해 보세요. 반복 가능한 기술적 작업이 필요할 때 비로소 Claude Code를 설정하면 됩니다.

대행사 팀이 Claude를 이용하려면 비용이 얼마나 드나요?

Anthropic은 사용량 제한이 있는 무료 티어, 개인용 Pro 플랜, 월간 좌석당 요금이 책정되는 팀 플랜을 제공하며, API 요금은 사용량에 따라 청구됩니다. 팀 스탠다드 플랜은 연간 결제 기준 좌석당 월 약 20달러이며, 최소 5명부터 이용 가능합니다. 대부분의 대행사는 평소 업무 시간 중에도 무료 티어의 한도에 금방 도달하기 때문에 빠르게 유료 팀 플랜으로 전환합니다. 에이전트나 연결된 워크플로우를 위해 API를 통해 Claude를 실행하는 경우, API 사용량은 좌석당 요금이 아닌 토큰당 요금으로 청구되므로 별도로 예산을 책정해야 합니다.

Claude는 ClickUp Brain과 어떻게 다른가요?

Claude는 Anthropic에서 개발한 범용 모델 제품군으로, 사용자의 데이터와 연동하여 사용할 수 있습니다. ClickUp Brain은 ClickUp 작업 공간에 직접 내장된 AI 레이어이므로, 별도의 연결 없이도 작업, 문서, 시간에 대한 전체적인 맥락을 이미 파악하고 있습니다. 많은 대행사는 두 가지를 모두 활용합니다. 작업 공간 내에서 초안 작성 및 요약 작업에는 Brain을 사용하고, Anthropic의 모델이 동일한 실시간 데이터에 기반해 작동하도록 할 때는 MCP를 통해 Claude를 활용합니다.

마케팅 일에서 클로드가 ChatGPT보다 더 나을까요?

ChatGPT와 Claude 모두 마케팅 업무에 활용될 수 있으며, 솔직히 말해 모델 자체보다 적용 환경이 더 중요합니다. Claude는 긴 문서와 미묘한 뉘앙스가 담긴 글 처리에 능하다는 평가를 받는 반면, ChatGPT는 더 광범위한 플러그인 및 통합 생태계를 갖추고 있습니다. 대행사 입장에서 더 중요한 결정은 선택한 모델이 실제 작업 공간과 연결되는지 여부입니다. 어느 브랜드의 모델이든 연결된 모델은 별도의 탭에서 분리되어 실행되는 모델보다 훨씬 유용하기 때문입니다.

AI 마케팅 대행사가란 무엇인가?

AI 마케팅 대행사는 단순히 판매하는 상품에 AI를 접목하는 것이 아니라, 일 수행 방식 자체에 AI를 내재화합니다. 실제로 이는 제작 및 분석에 Claude와 같은 모델을 활용하고, 조정 및 보고를 위해 에이전트를 운영하며, 전략 수립, 창의적 판단, 클라이언트 관계 관리에는 인간 전문가를 배치하는 것을 의미합니다. 표면적인 라벨보다 그 이면에 있는 운영 모델이 더 중요합니다.

AI가 마케팅 대행사를 대체할까요?

AI는 대행사가 과거에 요금을 청구하던 제작 및 조정 일을 대체하고 있을 뿐, 클라이언트가 실제로 프리미엄을 지불하는 판단력과 총괄 능력은 대체하지 못합니다. 전문가의 판단력을 중심으로 가격을 재조정하고 AI를 활용해 기계적인 일을 처리하는 대행사들은 마진을 확대하고 있습니다. 반면, AI를 단순히 동일한 양의 상품형 산출물을 더 많이 생산하는 수단으로만 여기는 대행사들이야말로 진정한 위협에 직면해 있습니다.