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마케팅

베어 페인트가 푼 문제는 '페인트 마비'였다 — 색상 고르기를 도와주는 AI와 핫라인

베어 페인트가 푼 문제는 '페인트 마비'였다 — 색상 고르기를 도와주는 AI와 핫라인

미국 페인트 브랜드 베어(Behr)가 의뢰한 조사에서 홈임프루브먼트 소비자의 40%는 색상 결정이 가장 어려운 단계라고 답했고, 40%는 색을 고르지 못해 프로젝트를 시작조차 못 한다고 했다. 최근 CMO로 승진한 앤디 로페즈는 이 상태를 '페인트 마비(paint paralysis)'라고 부른다. Marketing Dive 인터뷰에서 그가 설명한 베어의 디지털 전환 전략은 이 마비를 푸는 데 집중되어 있다.

마비를 푸는 두 개의 장치

인플루언서가 받는 전화, 핫라인

올봄 베어는 부동산·DIY 인플루언서들이 페인트와 DIY 질문에 답해주는 핫라인 캠페인을 열었다. 수백만 팔로워를 가진 인플루언서 5명이 화려한 배경 앞에서 전화기를 들고 "솔직해지자… 당신, 페인트 질문 있잖아"라고 말하는 영상은 1만 3,000개 이상의 좋아요를 받았고, 3,400명 이상이 실제로 전화를 걸었다. 인스타그램·틱톡의 '단순했던 시절' 노스탤지어 트렌드에 올라타되, 향수로 끝내지 않고 실제 도움이라는 가치를 붙인 설계다.

색을 골라주는 AI, ChatHue

다른 축은 구글 클라우드와 함께 만든 AI 에이전트 ChatHue다. 베어의 자체 색상 데이터를 기반으로 개인화된 색상 추천을 제공하는 이 챗봇은 2025년 7월 출시됐고, 올해 3월에는 텍스트 답변을 넘어 실제 공간에서 색이 어떻게 보이는지 보여주는 시각화 기능이 붙었다. 이 업데이트만으로 고객 만족도가 15% 올랐다. 로페즈의 설명이 중요하다 — ChatHue는 색상과 관련된 모든 문제를 풀려는 도구가 아니라, '색상 결정의 폭을 좁혀 확신을 주는' 딱 하나의 페인포인트를 겨냥한다.

조직 전체가 같은 고객 이해를 공유한다

베어는 최근 웹사이트를 표준 이커머스 사이트에서 '색상 목적지'로 재구축하면서, 이커머스 판매는 독점 파트너인 홈디포의 사이트와 매장으로 넘겼다. 마케팅·제품·R&D·재무·영업, 그리고 홈디포까지 같은 소비자 이해를 공유할 때 더 나은 결정과 매끄러운 경험이 나온다는 게 로페즈의 원칙이다. 타깃도 밀레니얼·Z세대의 홈 시장 진입, 히스패닉 오디언스의 성장 같은 행동 변화를 데이터로 추적하며 넓히고 있다.

마케터가 봐야 할 지점

이 사례의 핵심은 AI 도입이 아니라 문제 정의다. 베어는 '페인트를 더 팔자'가 아니라 '고객이 시작을 못 하는 이유'에서 출발했고, 그 이유가 제품이 아니라 결정 비용이라는 걸 데이터로 확인한 뒤 도구를 붙였다. 상품이 아니라 고객의 결정 장애를 겨냥한다는 점에서 다이소가 판 건 싼 물건이 아니라 '고민 없는 5분'이다와 정확히 같은 구조다. 색상 선택지가 많을수록 구매가 늘 것 같지만, 실제로는 선택지가 마비를 만들고 마비가 매출을 막는다.

ChatHue가 자체 색상 데이터로 만들어졌다는 점도 지나칠 수 없다. 범용 챗봇이 아니라 브랜드 고유의 축적 위에 세운 도구라서 경쟁사가 복제하기 어렵다 — 쏘카와 삼쩜삼이 시행착오 끝에 찾은 진짜 'AI 격차' — 도구가 아니라 축적이었다의 결론과 같은 지점이다. AI 도입을 검토 중이라면 순서는 이렇다. 고객이 멈추는 지점 하나를 특정하고, 우리만 가진 데이터로 그 지점을 푸는 것.

자주 묻는 질문

'페인트 마비'가 뭔가요?

색상을 결정하지 못해 페인트 프로젝트를 시작조차 못 하는 상태를 가리키는 베어 CMO의 표현입니다. 베어 조사에서 소비자의 40%가 색상 결정을 가장 어려운 단계로 꼽았고, 40%는 이 때문에 프로젝트를 시작하지 못한다고 답했습니다.

ChatHue는 어떤 도구인가요?

베어가 구글 클라우드와 함께 만든 AI 색상 추천 에이전트입니다. 베어의 자체 색상 데이터를 기반으로 개인화 추천을 제공하며, 실제 공간에서 색이 어떻게 보이는지 시각화하는 기능이 추가된 뒤 고객 만족도가 15% 올랐습니다.

핫라인 캠페인의 성과는 어땠나요?

인플루언서 5명이 출연한 캠페인 영상이 1만 3,000개 이상의 좋아요를 받았고, 3,400명 이상이 실제로 핫라인에 전화를 걸었습니다. 노스탤지어 트렌드에 실질적 도움이라는 가치를 결합한 사례입니다.

이 사례에서 다른 브랜드가 배울 점은?

AI 도입 자체가 아니라 문제 정의가 핵심입니다. 고객이 구매 여정에서 멈추는 지점 하나를 데이터로 특정하고, 자사만 가진 데이터로 그 지점을 푸는 순서 — 범용 도구가 아니라 고유 축적 위에 도구를 세우는 접근입니다.

원문 출처: Marketing Dive

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