연구 배경: AI가 지정한 소비자 정체성은 소비 행동에 어떤 영향을 미치나?

최근 기업들은 디지털 플랫폼의 AI 알고리즘을 통해 소비자의 취향, 행동, 감정 데이터를 분석하고, 그 결과를 바탕으로 ‘당신은 이런 사람입니다’라는 정체성 라벨(identity label)을 붙입니다. 예컨대, 스타벅스(Starbucks)는 MBTI 유형별 맞춤 커피를 추천하고, 에어비앤비(Airbnb)는 여행 성향 테스트를 통해 ‘당신은 모험가형 여행자’라고 정의합니다.

기업 입장에서 이 ‘AI 기반 라벨링’은 흥미로운 마케팅 도구입니다. 소비자는 이를 어떻게 받아들일까요? “AI가 내 성향을 맞췄다!”며 공감할까요? 아니면 “기계가 나를 판단했다.”며 거부감을 느낄까요?

과거에는 소비자의 정체성 라벨을 브랜드 전문가나 컨설턴트 등 '인간'이 만들었습니다. 정체성 라벨을 누가(인간 vs AI 알고리즘) 만들었는지가 중요할까요? Shen, Hu & Yin (2025)은 이 질문에 답하기 위해, AI 알고리즘이 생성한 정체성 라벨이 인간이 만든 정체성 라벨보다 소비자의 제품 선호에 어떤 차이를 만드는지, 왜 차이가 나타나는지를 탐구했습니다.

핵심 질문

1. 알고리즘이 붙인 정체성 라벨은 과연 인간이 붙인 정체성 라벨보다 강력할까?

동일한 정보도 출처(source)에 따라 처리되는 방식과 결과가 달라집니다. 연구진은 ‘라벨을 누가 붙였는가’ 즉, 소비자의 정체성을 결정하는 주체가 소비자 반응 차이를 결정할 것으로 보았습니다. 소비자는 인간의 판단에는 주관과 감정이 개입될 수 있다고 느끼지만, AI의 판단은 데이터 기반의 객관적 결과로 인식하기 때문에 AI가 부여한 정체성 라벨을 더 신뢰한다고 주장합니다.

2. AI 알고리즘이 부여한 '정체성 라벨'이 소비자의 선택에 더 큰 영향을 미치는 심리적 요인은 무엇일까?

연구진은 AI의 정체성 라벨이 인간의 정체성 라벨보다 강력한 이유로 심리적 신념인 예측 정확성에 대한 기대 (Expected Accuracy of Algorithmic Prediction)과 동일시 과정인 자기 동일시 강화 (Strength of Identification)에 주목합니다. 소비자는 AI를 편향이 적고 정확하다고 인식하기 때문에 더 정확하게 예측할 것으로 기대하고, AI가 말한 나의 정체성과 자신의 자아가 연결되어, 자연스럽게 그 정체성과 일치하는 제품을 더 선택하게 된다고 설명합니다.

연구 핵심 결과: 소비자는 AI 알고리즘의 ‘정확성’을 더 신뢰한다.

1. AI 알고리즘 라벨이 ‘정체성과 일치하는 제품’에 관한 선호를 높인다.

연구진은 식습관(실험1), 투자 성향(실험2), 전자기기 구매(실험3) 등 다양한 시나리오를 활용하여 소비자들이 AI가 정체성을 부여할 때 인간이 정체성을 부여할 때보다 자신의 정체성과 일치한 제품에 관해 더 높은 선호를 보임을 확인했습니다. 실험 1에서는 ‘직관적 식사자’로 지정된 참가자가 쾌락 음식을 선택하는 경우 그리고 ‘전문 다이어터’로 지정된 참가자가 건강 음식을 선택하는 경우 모두 AI가 정체성을 붙인 조건이 더 많았습니다 (vs. 인간이 정체성을 붙인 조건). 실험 2에서는 AI가 ‘모험적 투자자’로 투자 성향을 지정했을 때 투자 금액이 더 높았습니다(vs. 인간이 ‘모험적 투자자’로 투자 성향을 지정한 경우). 실험 3에서는 ‘혁신적 인물’로 지정된 참가자가 혁신적 디자인형 USB를 선택하는 경우와 ‘보수적 인물’로 지정된 참가자가 보수적 기능형 USB을 선택하는 경우 모두 AI가 정체성을 붙인 조건이 더 많았습니다 (vs. 인간이 정체성을 붙인 조건).

[식습관 라벨링 (실험1)]

[투자 성향 라벨링 (실험2)]

[창의적 라벨링 (실험3)]

[라벨링 정체성 일치 제품 선택 결과]

2. 작동 메커니즘: ‘예측 정확성 기대’와 ‘자기 동일시’의 역할 확인

이러한 효과가 나타나는 이유는 소비자의 심리적 메커니즘에 있었습니다. 소비자는 본능적으로 사람의 판단에는 주관이나 편견이 개입될 수 있다고 생각하는 반면, 알고리즘의 분석은 더 객관적이고 정확할 것이라고 기대합니다. 이러한 '예상된 정확성'은 자신에게 부여된 라벨과 자신의 실제 정체성을 더 강하게 동일시하도록 만들었고, 이는 결과적으로 정체성과 일치하는 제품에 대한 선호로 이어졌습니다.

[AI 정체성 라벨 효과의 심리적 메커니즘]

실무자를 위한 Action Plan

AI 마케팅, ‘정확성’과 ‘정체성’을 강조하라.

소비자들은 인간이 부여한 라벨보다 AI 알고리즘이 부여한 정체성 라벨에 더 강하게 영향을 받습니다. 그 이유는 AI를 인간보다 편향이 적고, 더 객관적이며 정확하다고 인식하기 때문입니다. 이러한 신뢰는 소비자가 AI가 제시한 정체성 라벨을 자신의 자아와 동일시하게 만들고, 결과적으로 그 정체성과 일치하는 제품을 더 선호하도록 이끕니다.

이 연구 결과는 기업이 AI를 활용한 개인화 마케팅을 어떻게 설계해야 할지에 대한 구체적인 시사점을 제공합니다.

1. '알고리즘'의 객관성을 브랜드 신뢰로 전환하라.

AI가 만든 정체성 라벨은 단순한 기술이 아니라 소비자 인식에 신뢰감을 주는 신호입니다. “AI가 분석했습니다”라는 문구는 사람들의 인지 부하를 줄이고, 객관적 판단처럼 느껴집니다. 소비자에게 정체성 라벨을 제시할 때, "전문가가 당신을 분석했습니다"보다 "AI가 방대한 데이터를 기반으로 당신의 유형을 분석했습니다"라고 알고리즘의 역할을 명확히 밝히는 것이 더 효과적입니다. 이는 소비자의 '알고리즘은 정확하다'는 믿음을 자극하여 라벨에 대한 수용도를 높입니다.

Action Item:

“우리의 추천은 당신의 데이터 기반 맞춤 분석 결과입니다.”와 같은 문구로 알고리즘의 전문성, 객관성과 신뢰성을 명시하세요.

2. AI의 결과를 ‘진정성 있는 자기 발견 경험’으로 전환하라.

AI가 붙여준 라벨을 단순한 데이터가 아닌 ‘자기 이해의 여정’으로 제시하면, 소비자는 브랜드와 감정적으로 연결됩니다. 단순히 "당신은 모험가형입니다"라는 라벨을 제시하는 데서 그치면 안 됩니다. 그 즉시 해당 정체성에 맞는 제품이나 서비스를 구체적으로 추천해야 구매 전환율을 극대화할 수 있습니다.

Action Item:

“AI가 분석한 당신의 여행 성향은 ‘탐험가형’. 이런 당신에게 어울리는 숙소를 준비했습니다.” 와 같이 ‘AI의 관찰 → 소비자의 자아 발견 → 브랜드의 제안’의 흐름으로 설계하세요. 고객에게 라이프스타일 퀴즈를 제공하고 결과 라벨을 보여준 직후, "모험가형 투자자인 고객님께는 이 상품이 가장 적합합니다"와 같이 해당 라벨과 직접적으로 연결된 상품 추천 페이지로 자연스럽게 유도하십시오.

3. ‘AI도 틀릴 수 있다’는 문구는 신중히 사용하라.

일부 기업은 신뢰 확보를 위해 “AI 결과는 완벽하지 않을 수 있습니다”라는 문구를 추가하지만, 그 문구가 소비자 신뢰를 오히려 약화시킬 수 있습니다. AI 정체성 라벨의 핵심은 소비자의 AI 알고리즘에 관한 무조건적인 신뢰입니다.

Action Item:

AI의 한계를 강조하기보다, “끊임없이 학습하고 개선하는 AI”라는 발전형 메시지로 전환하세요. 더욱 정교해지고 정확해지고 있음을 표현하세요.

결론: 성공적인 AI 마케팅은 ‘신뢰’의 커뮤니케이션이다.

알고리즘이 생성한 정체성 라벨은 소비자가 '이것이 진짜 내 모습'이라고 더 강하게 믿게 만들어, 결국 자신의 정체성과 일치하는 방향으로 소비하도록 유도하는 강력한 힘을 가집니다. 소비자는 사람의 주관적 판단보다 알고리즘의 객관적 데이터 분석을 더 신뢰하기 때문입니다.

그러나 이러한 효과는 알고리즘의 정확성에 대한 소비자의 '믿음'에 기반하며, 그 믿음이 조금이라도 흔들리면 효과는 크게 약화됩니다. 따라서 성공적인 AI 마케팅은 단순히 기술을 도입하는 것을 넘어, 소비자가 알고리즘을 신뢰할 수 있도록 정교하게 커뮤니케이션 전략을 설계하는 데 달려있습니다.

귀사는 AI 알고리즘의 목소리를 얼마나 전략적으로 설계하고 있습니까?