마케터들의 AI 도구에 '25년 경험'을 가진 Kana, $15M 투자로 등장

마케팅 AI 도구는 지금 이 시장에 너무 많아. Facebook, Instagram, Microsoft, Google, Jasper, Copy.ai... 마케터들이 얼굴을 맞춰야 할 AI 도구가 수많이 나와 있잖아. 그래서 '왜 또 하나의 마케팅 AI 스타트업이 등장하는 건데?'라는 생각에 당황했어.

무슨 일이 일어났나

Kana는 샌프란시스코에 본사를 둔 스타트업인데, 데이터 분석부터 대상층 타겟팅, 캠페인 관리까지 마케터들이 필요한 모든 작업을 AI 에이전트로 처리할 수 있는 플랫폼을 만들고 있다. 이번에 seed 투자 라운드에서 Mayfield가 주도하는 $15M를 받았다고. 하지만 Kana의 강점은 다른 마케팅 스타트업과 달리, CEO인 Tom Chavez와 CTO인 Vivek Vaidya라는 두 사람이 마케팅 기술을 25년 넘게 만들어온 경험 때문이다. Rapt(2008년 Microsoft에 인수), Krux(2016년 Salesforce에 인수)를 거쳐 현재까지 스타트업 스튜디오 super{set}에서 Kana를 9개월간 키웠다고.

Chavez는 '이 시대가 마케팅 기술을 만드는 최고의 시기'라고 말했어. 그들은 이전에 경험한 고객들의 고통을 깊게 알고 있어, 현재의 AI 기술과 자신들의 경험을 결합해 문제를 해결할 수 있다고 생각했다. '마케팅 시장은 우리가 제공하는 솔루션을 간절히 원하고 있으며, 우리는 이 공간을 깊이 이해했기 때문에 고객들의 고통에서 벗어날 수 있다'고 TechCrunch 인터뷰에서 밝혔다.

Kana의 솔루션은 '약하게 연결된(Agently coupled)' AI 에이전트로, 실시간으로 맞춤화할 수 있고 기존 마케팅 소프트웨어에 통합되며 여러 작업을 동시에 처리할 수 있다. 예를 들어 마케터가 미디어 요청서를 업로드하면 에이전트가 캠페인 목표를 분석하고 대상층을 탐색해 인벤토리와 시장 조사 데이터를 활용해 계획을 수정하는 식이다. 자율적인 캠페인 추적, 최적화, 보고 기능까지 내장되어 있고, 제3자 데이터 소스를 보강하기 위해 합성 데이터 생성도 제공한다.

Chavez는 이를 통해 회사가 제3자 데이터 사용 비용을 줄이고 데이터의 결함을 채우며 마케터들이 여러 플랫폼에서 테스트를 빠르게 실행하고 전략을 좁히는 데 도움이 된다고 말했다. 하지만 항상 '인간이 루프에 포함되어' 있어 마케터가 에이전트의 행동을 승인하거나 피드백을 주고 맞춤화할 수 있다는 점도 강조했다.

Chavez와 Vaidya는 플랫폼의 유연성이 중요하다고 주장했어. 실시간으로 배포, 맞춤화하고 새로운 에이전트를 만들 수 있는 능력 덕분에 기존 시스템보다 캠페인 결과를 더 빠르게 볼 수 있다고. 이러한 유연성을 고객에게 맞춤화하는 것을 Kana의 '무기뢰(Moat)'로 삼겠다고 보고 있어. '대형 기업은 그런 속도를 따라올 수 없다'는 Vaidya의 발언처럼, 소규모 스타트업이 가진 이동성과 빠른 대응 능력을 강점으로 삼겠다는 의지가 드러난다.

새로운 자금은 엔지니어링, 제품, 마케팅 팀 확장에 사용될 예정이며 Mayfield의 매니저 파트너인 Navin Chaddha도 회사 이사회에 합류한다.

내가 보기엔

마케팅 AI 도구 시장은 정말 침체되어 있지 않아? 수많은 플랫폼이 마케터들을 압박하고 있지만, Kana는 '25년 경험'을 가진 두 사람의 노하우가 핵심이라고 생각해. 그들이 만든 Rapt나 Krux처럼 성공한 기술 스타트업이라면, 이번에 제시하는 '약하게 연결된 에이전트'와 '인간이 루프에 포함되는 방식'은 실제로 마케터들이 필요할 수도 있겠어. 하지만 마케팅 AI 시장의 경쟁이 너무 치열해서, Kana가 기존 대기업과 차별화할 수 있는지에 대한 의문도 드는 건 사실이야.

특히 '빠른 유연성'을 강조하는 부분은 흥미롭다. 대형 기업들은 새로운 솔루션을 만들거나 구매하기보다는, 고객과 함께 만드는 'build with' 방식을 제안한다. 이는 소규모 스타트업의 강점인 빠른 반응성을 활용하는 것으로 보이는데, 마케터들이 기존 시스템에 얽매여 있지 않고 실시간으로 변화하는 요구를 처리할 수 있다는 점에서 큰 장점일 수 있어.

하지만 마케팅 AI 도구의 '불필요한 과잉'을 걱정하기도 해. Jasper나 Copy.ai처럼 콘텐츠 생성에 집중했던 것과 달리, Kana는 '전체적인 마케팅 작업'을 처리하는 플랫폼이라면, 고객들이 실제로 필요한지를 확인해야 할 부분이 있어. 특히 제3자 데이터 사용 비용 절감은 좋지만, 데이터의 신뢰성 문제가 생길 수도 있으니 주의할 필요가 있겠어.

결론적으로 Kana는 경험이 풍부한 두 사람의 노하우와 유연한 플랫폼 설계로 시장에서 차별화할 가능성이 있다고 생각하지만, 마케팅 AI 도구의 과잉과 데이터 신뢰성 문제를 고려해야 할 부분도 있어. 다음 단계에서는 어떻게 고객에게 실질적인 가치를 전달하고 기존 대기업과 차별화할지가 관건일 것 같아.