'AI 모델링을 그들의 커머스 사업을 강화하는데 활용하고 있다' 라고 표현하는 것이 더 정확할 것 같습니다.
미국의 스티치픽스와 같이, AI 추천 알고리즘을 중심으로 성장해 커머스로 확장된 스타트업이라고 보기는 힘들지요.
의류 큐레이션 서비스
일정 금액의 월 구독료를 지불하면 개개인이 선호하는 스타일, 사이즈 등의 데이터를 기반으로 전문 스타일리스트가 제안하는 상품을 받아볼 수 있는 서비스입니다.
이용자 입장에선 쇼핑 피로도가 적다는 것이 가장 큰 장점입니다. 개개인의 선호도에 따라 맞춤화된 스타일링을 제공하기 때문에, 별도의 상품 검색 절차가 필요 없습니다. 또 받아본 상품 중 원하는 것만 구매할 수 있고, 반품 절차도 간단합니다.
해외에서는 미국의 데이터 기반 맞춤형 의류 제공 기업 ‘스티치 픽스’의 사례가 대표적입니다.
온라인 고객 데이터 기반, 개인 맞춤 스타일링 제공 월 구독료로 스타일링 이용… 구매 반품 절차 간소화 관건은 데이터 확보, 분석… 상품, 물류 인프라 구축도
스티치 픽스는 여러 패션 브랜드들의 상품을 자체적으로 보관하고,
고객 데이터를 기반으로 개인마다 맞춤화된 상품을 제안합니다.
설문조사를 통해 수집하는 데이터는 사이즈부터 쇼핑할 때의 기분, 스타일을 가꾸기 위해 들이는 시간 등으로 방대합니다.
이를 기반으로 상품을 제안하는 스타일리스트 인력만 3,000명이 넘습니다.
받아본 상품 중 원하는 것만 구매해도 되고, 구매를 원하지 않는 경우는 반품하면 됩니다.
일정 구독료만 지불하면 자유롭게 패션 큐레이팅 서비스를 이용할 수 있습니다.
1. Fill Out A Style Profile: 스티치 픽스 회원 페이지내 다양한 질문 응답을 통해 회원들 각각의 스타일, 사이즈, 가격대등에 대한 정보를 입력하게 됩니다.
2. Request a FIX Delivery: 월 $20 달러 회원비를 통해 스티치 픽스 회원이 되면 입력된 개개인들의 기호에 걸맞는 선별된 패션의류 상품들에 대한 5개 아이템들이 집앞으로 배달됩니다.
3. Keep What You Want: 스티치 픽스 스타일리스트들이 엄선한 패션 아이템들 중 마음에 드는 품목들만을 간직하고 나머지는 무료로 반송합니다.
스티치 픽스는 유명 연예인들이나 있을 법한 자신의 개성과 취향을 제대로 저격하는 전문 스타일리스트들을 누구나 채용할 수 있다는 신개념 비지니스 모델을 통해서 패션 업계내 혜성처럼 등장했습니다
Data that Matters: 고객의 패션 기호도에 대한 심층적 데이터 확보 Data Science Woven into the Fabric of Stitch Fix: 고객 데이터와 스티치 픽스 알고리즘 모델의 만남 Human Judgment Applied to Data Science: 단순한 컴퓨터 모델이 아닌 스타일리스트들의 판단 개입 Client Loyalty:고객 취향에 딱맞는 최고최선의 FIX 서비스를 통해 고객 만족도 극대화 실현
국내에서도 스티치 픽스의 사례를 벤치마킹한 플랫폼이 있고 큐레이션 서비스를 하는 스타트업 및 기업들이 있습니다.
더기프팅컴퍼니(대표 김형수)의 ‘월간가슴’은 속옷 정기구독 서비스로, AI(Artificial intelligence) 추천 알고리즘 기술을 통해 고객 선호도를 분석해 매월 속옷을 배송하고 있습니다. 누적 구독자 60,000명 이상의 데이터로, 고객이 원하는 제품을 선별해 전달하는 것이 특징입니다.
국내 큐레이팅 서비스는 아직 미지수
하지만 국내에서 스티치 픽스처럼 정교한 데이터 기반의 큐레이팅 서비스가 안착할지는 아직 미지수입니다.
수년 전 SK플래닛이 ‘프로젝트앤’의 사업을 통해 이와 같은 서비스를 시작했으나, 전개 1년 반 만에 정리했습니다. 고객 데이터가 부족했기 때문입니다. 한 업계 관계자는 “큐레이팅 서비스는 데이터 확보가 관건이다. 서비스 이탈을 방지하기 위해선 그만큼 고객의 만족도가 중요한데, 이는 결국 데이터의 양에 좌우된다”고 말했습니다.
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