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데이터로 패션과 뷰티를 공략하다!

작성자
관리자
작성일
2020-09-10 15:43
조회
53


 

오늘은 데이터로 패션과 뷰티를 공략한 두 기업을 소개하겠습니다!

소개할 두 기업 모두 한국데이터산업진흥원의 데이터 구입비 또는 상품화 지원을 받아 성장한 기업들입니다.

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 내게 잘 어울리는 옷을 실력있는 디자이너 혹은 MD가 매번 골라주면 어떨까요?

드라마 속에서나 볼 수 있는 재벌들의 이야기 같겠지만, 인공지능 MD가 소비자의 취향을 파악하고 상품추천과 큐레이터를 진행할 수 있습니다.

바로 '옷딜(otdeal)' APP에서는 인공지능 MD가 가능합니다.



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  옷딜은 빅데이터를 기반으로 AI MD가 소비자의 취향, 체형, 스타일에 맞춰 할인까지 고려해 상품을 추천해주는 패션 앱입니다.

옷딜을 이용하면 소비자는 셀 수 없이 많은 쇼핑몰과 브랜드 중에서 자신의 취향에 맞는 제품을 고르느라 시간을 들일 필요가 없습니다.

취향에 맞는 제품만 추천받아도 그 수가 상당하니 그 안에서 고르기만 해도 다양성은 충분하므로 소비자의 입장에서는 선택의 폭을 편리하게 줄여주는 서비스입니다. 어떻게 이러한 서비스가 가능했을까요?

옷딜 최윤내 대표는 서비스를 런칭하기에 앞서 '재고'에 집중했습니다. 미술을 전공한 최 대표는 10년 넘게 패션업계에 종사하면서 업계의 생명주기를 파악했고 최 대표는 재고의 벽에 부딪혔습니다.

"패션은 항상 새로워야 해요. 새로워야 패션의 의미가 있죠. 그래서 신상품은 계속 나와야 하는데 신상품이 재고로 바뀌는 사이클이 너무 빨라서 공장에서 갓 제작한 의류라도 한 달이 지나면 재고가 돼요.

왜냐하면 신상품은 계속 나와야 하고, 쇼핑몰은 매일 혹은 매주 신상품을 업데이트 해야만 소비자에게 어필할 수 있거든요."

쇼핑몰의 입장에서는 항상 새롭게 신상품을 업데이트해야 하고, 어쩔 수 없이 출시 후 2~4주 밖에 안된 의류를 재고로 받아들일 수 밖에 없습니다.

하지만 이러한 재고는 재고라 부르기 애매하므로 최 대표는 이를 '신상재고'라 부릅니다. 옷딜에서는 이러한 '신상재고'를 할인아이템으로 선보이는데 출시된 지1달 이내의 신상재고만 판매하므로 유행에도 전혀 뒤쳐지지 않습니다.

옷딜을 통해 소비자는 자신에게 맞는 의류를 찾아 좋은 가격에 구입할 수 있고, 의류기업은 신상재고를 빠르게 소진할 수 있습니다.

옷딜이라는 휴대폰 속 작은 플랫폼은 B2B와 B2C 모두를 만족시킬 수 있도록 해주었습니다.

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  재고문제를 해결할 수 있는 플랫폼을 만들었다고 해도 소비자의 취향에 얼마나 매칭되는가의 문제가 있었습니다.

최 대표는 쇼핑몰을 운영하던 시절 고객 판매 데이터를 엑셀 프로그램에 성별, 스타일, 나이 등을 일일이 입력해가며 분석하려고 했지만 쉽지 않았습니다. 따라서 최 대표는 소비자의 취향을 파악해주는 AI MD가 있었으면 좋겠다고 생각하였고 이를 실천으로 옮겨 옷딜을 설립했습니다.

옷딜에서 개발한 AI MD에 최대한 많은 데이터를 학습시켰고 옷딜 앱에 입점한 패션소호업체들의 상품정보, 소비자들이 즐겨 찾는 상품, 장바구니에 넣었지만 구매로 이어지지 않은 정보 등을 학습시켰습니다. 소비자 취향에 맞는 상품추천과 큐레이터를 위해 AI MD를 고도화 시키는데 집중했습니다.



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  그동안 옷딜의 주요 데이터는 소호패션업체와 도소매업체의 상품정보였습니다.
최 대표는 여성의류 중심의 데이터에서 국내 유명 브랜드를 비롯한 해외 브랜드, 남성의류 브랜드 데이터까지 확장시키고 싶었습니다.
따라서 최 대표는 한국데이터산업진흥원의 데이터 구매 바우처 지원사업을 통해 구입비를 지원 받아 패션서울의 데이터 상품을 구입, AI MD에 학습시켰습니다.
"구입한 패션서울의 데이터를 AI에 학습시켜봤는데 인공지능의 최종학습 결과가 90%를 넘었어요. 어떤 이미지를 입력하든 스타일의 90%를 적중시키는 거예요. 소비자는 평소 자신의 사진 한 장만 입력해도 AI MD가 딱 맞는 스타일을 찾아 큐레이션 할 수 있습니다."

  이번 데이터 구매 바우처 지원사업을 통해 최 대표는 AI MD의 완성도에 대한 강한 자신감을 얻었으며 AI MD는 학습할수록 적중률과 매칭 능력이 좋아질 것이라고 언급했습니다.



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  코스메틱 덕후라 불리는 '코덕', 뷰티 덕후라 불리는 '뷰덕'은 외모에 관심있는 이라면 나이, 성별에 관계없이 모두 속할 수 있는 광범위한 영역입니다. 그래서 코덕과 뷰덕을 위한 '뷰티 앱'도 각양각색입니다.

이러한 뷰티 앱 중에서도 '뷰티후(beautywho)'앱은 미용실과 소비자의 불편을 모두 해소하기 위해 빅데이터를 활용했고 이를 위해 직접 데이터 상품을 개발할 정도로 데이터 활용에 열의를 보였습니다.



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  평소 뷰티에 관심이 많던 김진아 대표는 메이크업이나 미용시술을 받고 나면 항상 궁금해했습니다. 내 얼굴에 무엇을 바르는지, 내 머리카락과 두피에 어떤 물질이 닿는건지, 이 제품들이 나와 맞는지와 같은 호기심이 일었습니다. 특히 미용실에서 받는 메이크업과 미용시술에 사용하는 제품의 성분을 알 수 없어 내가 궁금하고 필요로 하는 것을 사업으로 연장시킬 수 없을까 고민하던 차에 창업을 시작하게 됐다고 합니다.

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  김 대표가 1인 기업으로 '열매'를 창업하고 개발한 앱은 '뷰티후(beautywho)'라는 앱으로 미용실 중개 플랫폼입니다. 소비자가 앱에서 자신의 두피, 헤어타입 등을 입력한 헤어프로필을 작성하면 그에 맞춰 검색결과가 달라집니다. 스타일별, 위치별 검색도 되지만 자신의 헤어 고민에 따른 인기 메뉴를 확인할 수 있으며 이때 미용실에서 사용하는 제품이 무엇인지 확인이 가능합니다.



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 기존의 뷰티 앱과 포털은 주로 스타일별로 검색하는 수준이였습니다. 이와 달리 뷰티후에서는 보다 세분화해 내가 받게 될 뷰티서비스의 세부정보를 얻을 수 있었습니다.

"미용실에서 펌이나 염색을 하면 두피와 머리카락 상태에 따라 결과물이 달라지는데요, 기존의 뷰티 앱과 포털에서는 그런 사전조건은 고려하지 않은 채 시술의 가격, 미용실 위치 정도만 보여줬어요. 하지만 소비자에게 정작필요한 건 자신의 헤어와 두피를 비롯한 피부상태에 맞는 시술과 제품 정보거든요."

뷰티후 앱 사용방식을 미용실과 소비자로 나눠보면 일단 미용실에서는 매장에 보유한 제품, 잘하는 시술종목, 매장의 장점 등을 등록합니다.

이때 등록할 수 있는 시술의 카테고리가 매우 세분화 되어있어 정확한 정보만 입력해야 합니다.

소비자는 머리카락과 두피 상태, 탈모 등의 문제유형과 임신 등의 건강상태를 체크해 헤어프로필을 만들고 원하는 시술과 매장을 추천받아 예약합니다. 예약날짜에 미용실을 찾아가 서비스를 받고 나면 시술명, 사용한 제품의 종류, 성분 등이 기재된 내역서가 자동으로 소비자에게 전달됩니다.

소비자의 니즈에 맞는 미용실과 서비스를 선택하고, 제품정보를 받아볼 수 있어서 신뢰도가 높으며 미용실 입장에서는 자신있는 서비스를 제공하고 만족시킬 수 있는 고객을 유치할 수 있어 안정적인 수익을 낼 수 있습니다.

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  좋은 기획과 개발 착수로 앱 출시 단계를 앞두고 있던 김 대표는 새로운 고민이 하나 생기는데요, 바로 제품정보 데이터 때문이였습니다.

앱 내에 제품정보와 성분을 등록해두면 미용실은 사용제품을 입력하고, 시술 후 소비자에게 내역서로 전달해야 하는데 제품정보를 얻는 과정이 상당히 어려웠습니다.

화장품은 제조사마다 성분을 공개하고 있지만 이 데이터를 무단으로 가져와 앱에 적용하는 것은 위험해 보였으며 제품 정보의 양이 몹시 방대하여 김 대표 혼자 일일이 수집하는것은 불가능했습니다. 김 대표는 빅데이터를 추출하는 기업의 정보가 필요했고 고민 끝에 한국데이터산업진흥원에서 운영하는 데이터스토어의 지원을 받았습니다.

"도움을 청할 곳이 마땅치 않아서 데이터스토어 사무국에 제 상황과 필요한 점을 충분히 설명드렸어요. 그래서 데이터 추출 기술과 데이터 소유권, 사용권한에 대한 조언을 얻을 수 있었고, 지원사업을 통해 관련 기업을 소개받을 수 있었어요."

김 대표는 두 군데의 기업을 소개 받아 추출한 데이터와 사용권한을 획득할 수 있었습니다. 데이터 구매 바우처 지원사업의 상품화 지원을 통해 김 대표는 데이터를 병합·가공해 앱에 적용함과 동시에 데이터스토어에 상품으로 등록했습니다.

"저처럼 뷰티 스타트업을 구상 중인 분들에게 유용한 데이터가 될 것이라 기대합니다. 제가 한국데이터산업진흥원의 도움을 받아서인지, 저도 데이터를 필요로 하는 분들에게 데이터판매자로서 도움을 드리고 싶었습니다."

김대표는 데이터상품 개발 후 판매할 수 있는 플랫폼으로써, 홍보할 수 있는 채널로써의 데이터스토어에 매우 만족하고 있다는 말도 덧붙였습니다.