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하이퍼앰, 데이터·AI 마케팅사 루츠앤윙스와 합병

PR 전문 기업 하이퍼앰코리아가 데이터 및 AI 마케팅 전문 기업 루츠앤윙스와 합병했습니다. 이번 합병으로 하이퍼앰은 브랜드 전략과 PR을 넘어 소비 데이터 기반의 타겟 마케팅, 퍼포먼스 광고 운영, AI 마케팅 자동화 역량을 확보하게 되었습니다. 이를 통해 고객사는 전략 수립부터 광고 성과 분석까지 통합적인 마케팅 서비스를 한곳에서 받을 수 있게 될 전망입니다.

21시간 전·2026.10.01·읽기 2분·최원희

PR(Public Relations) 전문 기업 하이퍼앰코리아가 데이터 및 AI 마케팅 전문 기업 루츠앤윙스와 합병하며 통합 마케팅 커뮤니케이션(IMC) 역량을 강화했습니다. 이번 합병은 브랜드 인지도와 신뢰 구축에 강점을 가진 하이퍼앰이 소비 데이터 분석 및 AI 기반의 정교한 타겟 마케팅 역량을 더해, 고객사의 마케팅 전 과정을 아우르는 원스톱 서비스를 제공하겠다는 전략적 움직임으로 풀이됩니다.

루츠앤윙스는 신한카드 빅데이터연구소장을 역임하며 15년간 카드사 빅데이터 사업을 이끌었던 장재영 대표가 2023년 설립한 회사입니다. 카드사 및 통신사 소비 데이터를 활용한 타겟 마케팅과 퍼포먼스 광고 운영, AI 마케팅 자동화를 주력으로 하며, 병원·헬스케어, 금융, 리테일 분야 고객사를 보유하고 있습니다. 특히 챗GPT(ChatGPT)와 같은 AI 검색 서비스에 브랜드 노출을 최적화하는 AEO(AI Search Engine Optimization) 컨설팅과 AI 기반 영상 제작 및 데이터 분석 솔루션을 자체 개발하여 운영 중입니다. 하이퍼앰코리아는 2002년 PR 회사로 시작하여 디지털, AI, IMC 분야로 사업을 확장해왔으며, 2019년 AI마케팅연구소를 설립해 AI 검색 노출 관련 연구를 진행해왔습니다. 합병 후에는 장재영 대표가 합병 법인의 디지털 마케팅 부문과 AI마케팅연구소를 총괄하며, 김학균 대표(PR), 김준경 대표(컨설팅·IMC)와 함께 3인 부문 대표 체제를 구축했습니다.

이번 합병은 단순히 광고 노출이나 도달률 같은 지표를 넘어, 실제 구매 전환, 재구매, 고객생애가치(LTV) 등 사업 성과로 직결되는 마케팅 서비스를 제공하겠다는 목표를 담고 있습니다. 데이터 활용이 중요한 헬스케어, 금융, 리테일, 뷰티 산업을 중심으로 통합 서비스를 우선 선보일 예정입니다. 양사의 시너지를 통해 고객사는 브랜드 전략 수립부터 정교한 데이터 기반 광고 집행, 그리고 AI를 활용한 성과 분석까지 유기적으로 연결된 마케팅 솔루션을 경험하게 될 것입니다. 이는 마케팅 시장에서 데이터와 AI의 중요성이 더욱 커지는 상황에서, 고객사의 실질적인 비즈니스 성장을 돕는 새로운 마케팅 패러다임을 제시할 것으로 기대됩니다.

1인 창업자를 위한 기회 분석
AI 분석 · 참고용이며 검증이 필요합니다
4/10
보통
왜 4점인가

합병을 통한 시너지 창출은 대기업 마케팅 시장에 유효하나, 1인 창업자가 직접 진입하기에는 기술 및 영업 장벽이 높습니다.

문제 / 미충족 수요

기업들은 브랜드 인지도와 신뢰 구축(PR)뿐만 아니라 실제 구매 전환으로 이어지는 데이터 기반의 정교한 마케팅(퍼포먼스 마케팅)을 동시에 필요로 하지만, 이를 한 번에 해결해 줄 통합 솔루션이 부족합니다.

한국 시장
국내 있음한국에도 유사한 통합 마케팅 에이전시가 존재하지만, AI 및 빅데이터 전문성을 내세우는 곳은 아직 초기 단계입니다.
수익 모델

B2B 마케팅 대행 서비스 (프로젝트 기반 또는 월정액 구독) · 돈 내는 주체: 통합 마케팅 솔루션이 필요한 중견/대기업, 특히 헬스케어, 금융, 리테일, 뷰티 산업의 브랜드 마케팅 담당자

1인 실현 가능성
2/5

데이터 수집 및 분석, AI 모델 개발에 상당한 전문성과 초기 자본이 필요하며, 대기업을 상대하기에는 1인의 역량이 부족합니다.

진입 지점 (Wedge)

특정 산업(예: 헬스케어, 금융)에 특화된 AI 기반 마케팅 자동화 솔루션 개발 후, 소규모 브랜드나 스타트업에 제공하여 레퍼런스 확보.

이번 주 첫 실험

타겟 산업 내 잠재 고객 10곳을 대상으로 현재 마케팅의 어려움과 데이터 활용 니즈에 대한 심층 인터뷰를 진행하여 페인 포인트(pain point)를 파악합니다.

Original source
이 글은 Platum의 기사를 yozm.tech가 한국어로 재작성한 버전입니다.
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