기획은 막연한 아이디어를 시장의 현실로 연결하는 데서 시작합니다.
기업의 목표 달성을 위해 상황을 분석하고, 효율적인 전략을 수립하며, 이를 구체적인 실행 계획으로 전환해야 하는 전략적 ‘머리’ 역할을 조직에서 수행하는 만큼, 많은 리소스가 필요한 작업이죠. 실제로 조직에서는 기획·전략에 전체 노동 시간의 20~33%가 투입됩니다. 이는 프로젝트 성공률과 높은 상관관계를 보이죠.
비즈니스 컨설팅 기업 맥킨지는 이 과정에 생성형 AI를 도입했더니 기획자의 생산성이 40% 향상되고, 제품 출시 기간이 약 5% 단축되었으며, 직원 경험은 100% 향상되었다고 보고했습니다. 하지만 국내에서는 아직까지 기획·전략 직무에서 문서 초안을 생성하거나 요약 정리하는 데에만 주로 생성형 AI를 활용하고 있는 것으로 나타났습니다(오픈서베이 업무 툴 트렌드 리포트 2025).
기획 프로세스에 AI를 활용할 시 워크플로우의 효율화뿐만 아니라 아이디어의 질과 양도 동시에 향상됩니다. 해외에서는 이미 많은 실무자들이 AI로 기획 및 전략, 무드보드, 프로세스 구축까지 빠르게 수행하고 있죠. 모두가 알다시피 AI의 가능성은 무궁무진합니다. 그 가능성을 실현하는 방법이 쉽지 않을 뿐이죠.
이젠 AI 활용 유무가 아니라, 어떻게 AI를 기획·전략 단계에 활용할 수 있는가를 고민해야 합니다. 시장 분석과 페르소나 설계, 아이데이션 및 구체화, 사전 검증까지. 생성형 AI에 딱 맞는 프롬프트로 기획 역량을 500% 높이고 업무 시간을 단축시키는 가이드, 팀스파르타에서 상세히 알려드립니다.
시장 분석
기획자들은 시장 조사 및 분석에 업무 시간의 절반(48%)을 투입합니다. 그만큼 노동집약적이고, 인사이트로 끌어내기까지 오랜 시간이 걸리죠. 이때 생성형 AI를 활용하면, 기획자가 가장 많은 시간을 쓰는 리서치 단계를 크게 단축할 수 있습니다. 일일이 수집·정리해야 했던 시장 리포트, 경쟁사 사이트, 소비자 리뷰로 구성된 방대한 데이터를 AI로 빠르게 파악하여, 핵심 패턴과 인사이트를 얻을 수 있죠.
예를 들어 “최근 6개월간 30~40대 여성의 홈피트니스 소비 트렌드”를 요청하면, AI는 뉴스·커뮤니티·소셜 데이터를 분석해 소비자의 니즈 변화, 신규 진입 브랜드 포지셔닝, 가격대별 선호 패턴까지 빠르게 정리해냅니다. 또 AI는 수치 기반 시장 규모 추정치뿐 아니라 “왜 이 카테고리가 성장하는지/위축되는지”에 대한 스토리텔링을 제공할 수 있습니다. 이는 단순히 숫자를 정리하는 수준을 넘어, ‘왜 이 시장에 진입해야 하는가’에 대한 설득 근거를 마련해주죠.
시장 분석을 위한 프롬프트, 필수 포함 항목
- 제품/카테고리 정의: 제품 설명, 가격대, 핵심 차별 포인트 등
- 타깃 시장: 연령/성별/라이프스타일, 소비 태도 등
- 데이터 소스 지정: 경쟁사 리뷰, 시장 리포트, 소비자 포럼 등
- 요청 분석 범위: 시장 규모 추정, 최근 6~12개월 트렌드, 경쟁사 비교 등
- 출력 형식: 표(시장 규모/성장률), 불릿 요약(소비자 인사이트), 내러티브(시장 동향 스토리)
- 품질 보강: 출처 표시, 신뢰도 표시(High/Med/Low), 편향 방지 요청
시장 분석을 위한 생성형 AI 프롬프트 예시
넌 시장 분석 경험이 풍부한 시니어 PM이야.
제품은 재활용 플라스틱 소재 홈피트니스 기기(7만 원대)이고, 타깃은 친환경 성향의 30~40대 여성이야.
[요청]
- 최근 6개월간 홈피트니스 카테고리 시장 규모와 성장률 추정치
- 주요 경쟁사 3곳의 포지셔닝과 강점 및 약점 요약
- 소비자 니즈·불만 상위 5가지 (리뷰·커뮤니티 데이터 기반)
- 시장 진입 시 성공 가능성을 ICE 점수(Impact·Confidence·Effort)로 정리
[출력 형식]
- 표: 시장 규모/성장률
- 불릿 요약: 경쟁사 분석, 소비자 니즈
- 서술 요약: 시장 동향과 기회 요약 (500자 이내)
- 각 인사이트마다 출처 태깅(예: [리뷰#2], [리포트#1])
페르소나 설계
생성형 AI로 페르소나를 설계할 때 핵심은 데이터에 기반한 가설을 사람의 이야기로 빠르게 구조화하는 것입니다. 이를 위해 먼저 내부 데이터(구매/이탈 로그, 설문, CS 티켓, 리뷰 요약 등)와 외부 단서(시장 리포트, 경쟁사 후기 등)를 AI에 입력합니다. AI는 이 데이터를 기반으로 이상적인 고객의 인구 통계, 관심사, 행동, 구매 동기를 반영하는 페르소나를 여러 개 생성해 줍니다. 요청만 잘하면 연령·직업 같은 기본 정보뿐 아니라 JTBD(무엇을 위해 쓰는가), 트리거(시작 계기), 장벽(구매 주저 이유), 채널/콘텐츠 선호, 지불 의향, 심지어 실제 말투로 된 한 줄 인용문까지 포함한 페르소나 카드를 제공하죠.
페르소나 설계를 위한 프롬프트, 필수 포함 항목
- 제품/맥락 요약: 카테고리, 가격대, 차별 포인트, 출시 목표 등
- 타깃 가설: 연령/직업/라이프스타일, 친환경 성향 등
- 데이터 스니펫: 리뷰/설문/로그 발췌(3–7개), 경쟁사 코멘트 등
- 산출물 수·구성: 페르소나 3–5명 + 안티‑페르소나 1명
- 요청 필드 정의: 인구통계, JTBD, 트리거·장벽, 사용 시나리오, 채널 선호, 지불 의향, 핵심 메시지, 추천 기능, 한 줄 인용문 등
- 우선순위·점수: 영향도/접근성/수익성 기반 점수(예: ICE 또는 RICE)
- 형식: 표/카드 포맷, 불릿 요약, 길이 제한
- 품질: 출처 표시, 추정 신뢰도(High/Med/Low), 편향·스테레오타입 회피 요청
페르소나 설계를 위한 AI 프롬프트 예시
넌 시장 분석 경험이 풍부한 시니어 PM야.
친환경 홈피트니스 기기(재활용 플라스틱, 7만 원대)용 페르소나 4명 + 안티‑페르소나 1명을 생성해.
[데이터 스니펫]
- 리뷰#1: “촉감이 거칠면 오래 못 쓰겠어요”
- 설문#2: “퇴근 후 15분 루틴이면 좋음”
- 로그#3: 30~40대 여성의 재구매율 18%
- 경쟁사: ○○브랜드 친환경 인증/프리미엄 이미지
[출력 요구]
[프로필/인용문/JTBD/트리거/장벽/채널 선호/지불 의향/핵심 메시지/우선 기능 3개/추천 가격 신호/ICE 점수(영향·확신·노력)/추정 신뢰도 + (근거: 스니펫#n)]
*톤: 한국어, 명확·간결. 스테레오타입 금지.
이후 페르소나를 주요 페르소나, 보조 페르소나, 안티‑페르소나로 구분해 과녁을 좁히고, 각자에게 맞는 핵심 메시지, 기능 우선순위, 가격 신호를 자동 추천하게 할 수 있습니다. 또 사용자 여정 5단계(발견-고려-구매-사용-추천) 요청으로 시나리오를 확장할 수 있습니다.
컨셉 도출
아이데이션
생성형 AI는 아이데이션을 고민하는 기획자의 뇌를 무한대로 확장시켜주는 강력한 도구입니다. 실제 연구를 통해서도 브레인스토밍 단계에서 생성형 AI를 활용하면 더 유용한 아이디어를 자주 떠올릴 수 있다는 것이 증명되었죠. 생성형 AI가 종종 생성하는 익숙치 않은, 뜻밖의 결과물도 아이데이션 과정에서는 문제되지 않습니다. 독창적인 아이디어에 집중하는 단계니까요.
아이데이션을 위한 프롬프트, 필수 포함 항목
- 페르소나 & 컨텍스트: 구체적 타깃과 이들의 생활 맥락, 핵심 니즈
- 산출물 종류: 네이밍, 슬로건, 베네핏, 이미지 무드보드 등
- 스타일 및 톤: 친환경, 따뜻, 간결 등
- 다변량 요청: 최소 8~12안, 보스적/도전적/와일드 스펙트럼 등
- 샘플 형식
아이데이션을 위한 생성형 AI 프롬프트 예시
넌 친환경 홈피트니스 기기 브랜드의 시니어 제품 기획자야. 타깃 페르소나는 30~40대 여성이고, 주요 니즈는 ‘간편함’, ‘지속 가능성’, ‘일상 루틴화’야. 톤은 따뜻하고 신뢰감 있는 친환경 감성을 유지해.
다음의 산출물을 9안으로 만들되, 보수적 3, 도전적 3, 와일드 3으로 안들을 나눠줘.
- 제품 네이밍
- 한 문장 슬로건
- 핵심 베네핏
샘플 형식:
- 네이밍: ‘EcoFit Mini’
- 슬로건: ‘작아도 강한, 지구를 살리는 운동’
- 베네핏: ‘매일 부담 없이 휴대 가능한 운동 루틴 제공
구체화
아이데이션 후에는 각 컨셉을 구체화하여 이를 실현 가능한 비즈니스 자산으로 전환해야 합니다. 생성형 AI는 이 과정에서 브레인스토밍 수준의 컨셉을 구조적으로 전환해주는 도구가 됩니다. 생성형 AI를 통해 하나의 컨셉의 가설·차별 포인트·리스크·필수 기능·성공 지표 등을 구조화해 “비즈니스에 바로 붙는” 콘셉트 카드로 손쉽게 정리할 수 있습니다. 이를 통해 “테이블 위에 올려서 바로 논의 가능한 수준”의 기획 초안이 완성되고, 이어지는 제품 테스트와 디자인을 가속화할 수 있죠.
아이디어 구체화를 위한 프롬프트, 필수 포함 항목
- 콘셉트 초안 요약
- 핵심 가설
- 차별 포인트 (PoD)
- 예상 리스크
- 필수 기능/스펙
- 성공 지표 (KPI)
- 실험 설계
- 요청 출력 포맷
아이디어 구체화를 위한 AI 프롬프트 예시
넌 시니어 제품 기획자야. 다음 초안을 정교화해 콘셉트 카드를 작성해줘.
[아이디어 초안]
- 제품: 접이식 친환경 홈피트니스 기기
- 소재: 100% 재활용 플라스틱
- 타겟: 친환경 소비 성향이 강한 30~40대 여성
- 제약: 제조 원가율 20% 이하
[출력 요구]
- 핵심 가설 (한 문장)
- 차별 포인트 (PoD, 경쟁사 대비)
- 예상 리스크 (시장/원가/기술)
- 필수 기능 3가지
- KPI (리텐션, NPS, 판매량 중 2개 이상 수치 포함)
- 첫 달 실험 설계 (테스트 코호트, 변수, 측정 방법)
투자자 보고서 톤으로 간결하게, 불릿포인트와 표를 활용해 정리해줘.
사전 검증
이제 막 구상한 컨셉은 멋지게 보이지만, 실제 시장에 내놨을 때 소비자 반응은 예상과 크게 다를 수 있습니다. 사전 검증 단계는 이 간극을 줄이기 위해 꼭 필요한 절차입니다. 과거에는 포커스 그룹, 설문조사, 간단한 시제품 테스트로만 가능했지만, 생성형 AI를 활용하면 검증 비용과 시간을 크게 아낄 수 있습니다.
사전 검증을 위한 프롬프트, 필수 포함 항목
- 검증 대상 제품/콘셉트 : 어떤 아이템을 검증할지 구체적으로 지정
- 고객 세그먼트 : 연령, 성별, 라이프스타일, 소비 성향 등
- 부정적 시나리오 요청 : "왜 실패할 수 있는가?"에 대한 가설 생성 요청
- 경쟁사 시나리오 비교 : 특정 경쟁사가 등장했을 때 소비자 반응 추정
- A/B 테스트 설계안 : 메시지/기능별 효과 비교 실험 구조 요청
- KPI 및 데이터 구조화 : 예상 리텐션율, 전환율, 샘플 크기 등 구체 지표
아이디어 사전 검증을 위한 AI 프롬프트 예시
넌 신제품 사전 검증 전문가야.
대상 제품은 ‘재활용 플라스틱 소재 홈트 기기’이고, 30~40대 친환경 소비자를 가정해서 이 제품 컨셉에 대해 사전 검증을 해줘.
- 이 아이디어가 실패할 수 있는 이유 10가지를 제시해.
- 경쟁사가 동일 제품을 내놓을 경우 예상되는 대응 시나리오 3가지를 설명해.
- 주요 실패 요인을 검증하기 위한 A/B 테스트 아이디어를 제안해.
- 각 요인과 시나리오에 대응할 수 있는 개선 방향을 간단히 덧붙여줘.
📌 묶어서 질문한 후, 분리하여 심화하세요
여러 항목을 한 번에 묶어서 요청하는 방식은 초기 아이디어 탐색 단계에서 유용합니다. 다양한 요인 및 예측을 빠르게 훑어보고 전반적인 그림을 그리는 데 효과적이기 때문인데요.
단, 본격적인 기획 및 검증 등의 단계로 들어가면 항목별로 프롬프트를 분리해 심화하는 과정이 필요합니다. 예를 들어 앞서 살펴본 사전 검증 프롬프트의 경우, “실패 요인만 20가지를 도출해줘”라고 요청한 뒤, 이어서 “그중 상위 3개를 중심으로 조사 설계안을 짜줘”라고 구체화하고, 마지막으로 “해당 조사 결과를 바탕으로 KPI 가정을 수치화해줘”라는 식으로 단계를 나누는 것이죠.
즉, 묶음형 프롬프트로 탐색의 출발점을 마련한 다음, 분할형 프롬프트로 세부 검증을 이어가는 순서를 취하면 아이디어 검증 과정에서 폭넓은 탐색과 깊이 있는 분석을 동시에 확보할 수 있습니다.
보다 심화된 AI 활용, 팀스파르타에서 알려드립니다
앞서 살펴본 기획용 AI 프롬프트는 기본적인 프레임입니다. 실질적인 성과를 높이려면 산업과 조직의 특수성을 반영한 맞춤형 AI 활용이 필요하죠. 즉, 위와 같이 단순히 AI로 초안을 뽑는수준이 아니라, 시장 데이터와 내부 지표를 접목해 의사결정까지 이어지는 심화된 활용 역량을 갖추어야 합니다.
바로 이 지점에서 팀스파르타는 가장 강력한 파트너가 되어드립니다.
팀스파르타는 이미 수많은 기업 대상 AI/DX 교육을 통해 산업별, 직무별로 최적화된 커리큘럼을 설계하고 운영해 왔습니다. 기획·전략 직무를 비롯해 마케팅, 세일즈, 데이터 등 다양한 부서가 실제로 당장 현업에서 활용할 수 있는 수준의 AI 활용법을 제공하죠.
특히 팀스파르타의 AI 기업교육은 단순 툴 설명에 그치지 않습니다. 고객사의 데이터와 맥락을 반영한 케이스 기반 실습, 즉시 적용 가능한 프롬프트 설계 훈련, 성과 측정과 피드백 루프까지 체계적으로 제공하죠.
우리 조직의 기획 역량은 물론, 전반적인 AI 활용 능력을 높여 조직 경쟁력을 크게 강화하고 싶다면, 팀스파르타와 함께하세요. 실무와 성과에 직결되는 AI 기업교육의 효과를 빠르게 보여드립니다.
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