AI 기반 마케팅 자동화가 브랜드 신뢰에 미치는 영향: 포지셔닝 명확성과 브랜드 일관성의 매개효과
The Impact of AI-Driven Marketing Automation on Brand Trust: The Mediating Effects of Positioning Clarity and Brand Consistency
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초록
본 연구는 AI 기반 마케팅 자동화가 브랜드 신뢰 형성 과정에 미치는 영향을 규명하고, 그 과정에서 브랜드 포지셔닝 명확성과 브랜드 일관성이 수행하는 매개 역할을 실증적으로 분석하였다. 기존 연구가 주로 AI의 성과 중심 효과에 초점을 맞추어 온 반면, 본 연구는 신뢰 전이 이론(trust transference theory)을 바탕으로 알고리즘이 브랜드 메시지를 생성하는 환경에서 신뢰의 원천이 어떻게 재구성되는지를 설명하는 새로운 관점을 제시한다. 2(의사결정 유형: AI 기반 자동화 vs 마케터 중심)의 집단 간 실험설계를 통해 총 300명의 소비자 데이터를 분석한 결과, AI 기반 자동화는 마케터 중심 의사결정에 비해 브랜드 포지셔닝 명확성과 브랜드 일관성을 유의하게 향상시키는 것으로 나타났다. 또한 두 변수는 브랜드 신뢰를 완전 매개하여 구매의도에 이르는 경로를 형성하는 것으로 확인되었다. 이러한 결과는 AI 기반 마케팅 자동화가 단기 성과를 넘어 브랜드 자산 형성 과정에도 중요한 영향을 미칠 수 있음을 시사한다. 실무적으로는 AI–Human 병행 검수 절차, 브랜드 가이드라인의 기술적 구조화, AI 기반 브랜드 모니터링 체계 구축 등 기업이 즉시 활용할 수 있는 구체적 운영 전략을 제안한다. 마지막으로 연구 설계 및 일반화 가능성 측면의 한계를 논의하고 향후 연구 방향을 제시하였다.
Abstract
This study investigates how AI-driven marketing automation influences brand trust and examines the mediating roles of positioning clarity and brand consistency in this process. While prior research has predominantly focused on the performance-based outcomes of AI technologies, this study draws on trust transference theory to explain how the locus of trust shifts from human marketers to algorithmic decision-making systems. Using a between-subjects experimental design (AI-driven decision making vs. marketer-driven decision making), data from 300 consumers were analyzed. The results indicate that AI-driven marketing automation significantly enhances positioning clarity and brand consistency compared to marketer-driven decisions. Moreover, both factors fully mediate the effect of decision-making type on brand trust, which in turn increases purchase intention. These findings suggest that AI marketing automation contributes not only to short-term campaign performance but also to long-term brand-building processes. Managerially, the study proposes actionable guidelines for practitioners, including AI–human co-check workflows, the technical structuring of brand guidelines for algorithmic use, and AI-enabled brand consistency monitoring systems. Limitations related to experimental design and generalizability are discussed, along with directions for future research.