■ 어반유니온 ‘트랜딧’ 안치성 대표 - “사만다, 이달엔 뭐가 제일 잘 팔릴까?”
■ 어반유니온 ‘트랜딧’ 안치성 대표 - “사만다, 이달엔 뭐가 제일 잘 팔릴까?”
  • 나지현 기자 / jeny@ktnews.com
  • 승인 2019.10.25 11:24
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국내 최초 AI기반 패션 트렌드 MD솔루션 개발
사람 판단과 오류 줄이고 객관적 데이터로 패션 예측

어반유니온(대표 안치성)이 최근 국내 최초로 인공지능으로 제안하는 AI 패션 트렌드 MD ‘사만다 General MD’솔루션을 개발했다. 모바일 태생의 밀레니얼, Z세대에서 개성을 추구하는 성향은 더욱 가속화되고 있다. 개인마다 선호하는 패션 스타일이 모두 다르기 때문에 전통적인 MD에 의한 추천 방식으로는 이들 세대들을 만족시키기 더욱 어려워지고 있다.

안치성 대표는 “사람의 판단과 오류를 줄이고 객관적인 기준과 엄격한 기준을 통해 데이터에 근거한 MD를 제안할 시점이다. 사람이 하는 패션 MD의 역할을 10%대로 축소시키고 다른 부분의 효율성을 높여 패션도 예측 가능한 산업으로 변화 해야한다”고 밝혔다.

사만다 MD는 일주일을 기준으로 SNS 패션과 쇼핑 트렌드, 판매순위 등 수 많은 쇼핑데이터를 수집한다. 100만 건 정도의 표본으로 쇼핑 알고리즘을 만들고 1등부터 100등까지의 판매 아이템에 대한 데이터를 수집한다. 실제 온라인 쇼핑데이터와 검색량, 인기검색어 등을 SNS와 교차 비교해 데이터 분석의 정확도를 높이고 있다. 연간 판매데이터 분석 1억 건, 2020년까지 5억 건 이상의 데이터 분석을 목표로 한다.

안 대표는 “아직도 패션계는 6개월이 넘는 기간을 선행하는 생산 프로세스를 통해 한 시즌 앞선 패션을 제시하는 방식에서 벗어나지 못하고 있다. AI를 활용하면 매출이 아닌 소비자 선호도가 우선시되는 상품 운영이 가능해진다. 빅 데이터와 사만다 MD는 방대한 정보의 홍수 속에서 필요한 데이터를 찾아내고 생산과 매출로 연결시킬 수 있는 유효한 결과를 도출해 낼 수 있는 도구다”고 말했다.

이어 “패션비즈니스는 한정된 디렉터 또는 전문 인력의 능력에 따라 큰 편차를 보이는 구조적인 문제에서 벗어나지 못했다. 최근 SNS 등을 통해 현명해진 소비자는 더 이상 제공하는 패션만을 소비하지 않는다. 리얼 트렌드를 찾고 소비자의 니즈를 실시간 반영한 상품 제안과 브랜드 역할이 요구된다”고 밝혔다.

패션시장은 실제 고객의 니즈를 제대로 파악하지 못해 상품 재고를 남겨도 비즈니스가 가능하도록 3배수 이상의 높은 마진으로 운영한다. 판매는 더욱 안되고 악순환에서 벗어나지 못하고 있다는 설명이다.

사만다 MD는 다양한 온라인상의 커뮤니케이션을 분석해 패션 아이템을 선정하고 실시간 트랜드를 분석해준다. 안 대표는 “데이터를 모아 와서 분석하는 것에서 한 단계 더 나아가 의미있는 데이터를 추출하는 것이 사만다의 역할이다. 상품군을 뽑아내는 단순한 활용 단계를 뛰어넘어 생산자가 아닌 소비자의 요구를 알아내고 과생산과 재고 리스크를 줄이는 것이 관건”이라고 설명했다.

소비자 주도시대, 아직도 패션은 자의적인 해석으로 공급하고 생산자 방식 시장이라는 착각에서 벗어나야한다는 설명이다. 안 대표는 “어반 유니온은 패션 브랜드 중 유일한 리얼 트렌드를 제시하는 ‘패션’ 브랜드를 만들어 갈 예정이다. Urban Forecast 서비스를 통해 소셜 미디어, 기업 데이터 또는 기타 다른 디지털 커뮤니케이션 등을 분석해 패션에 통찰력을 제공해나가는데 앞장 설 것”이라고 밝혔다.

소비자의 니즈가 어떤 품목에 높은지 분석해 원 아이템만으로 구성한 어반유니온 매장들.(왼쪽부터 니트앤드, 원피스앤드, 코트앤드)
소비자의 니즈가 어떤 품목에 높은지 분석해 원 아이템만으로 구성한 어반유니온 매장들.(왼쪽부터 니트앤드, 원피스앤드, 코트앤드)

소비자 주도시대, 반응형 브랜드로 스마트 오프라인 만들 것
어반유니온은 자체개발한 패션 AI 사만다 MD를 통해 트렌딧(trendit)을 런칭했다. 트랜딧은 패션 트랜드를 ‘IT 기반의 기술로 찾아내다’라는 의미를 담고 있다. 인공지능을 활용한 빅데이터 분석 트랜드 엔진이 주는 유효한 결과값을 통해 리얼 트랜드를 실시간 반영한다. 29세~45세의 여성고객을 타겟으로 9가지 라이프스타일로 분류하고 해당 스타일별 트렌드 패션을 제안한다는 것이 원칙이다.

안 대표는 “사람들은 진짜 트렌드가 무엇인지 반복해서 찾고 또 찾는다. 트렌딧은 사만다 MD를 활용해 사람들에게 리얼 패션 트렌드 데이터를 수집, 분석하고 가장 확실한 방법으로 가장 최신의, 가장 정확한 상품을 제안하는 것을 목표로 한다”고 밝혔다.

국내 유명 쇼핑몰들의 트렌드 판매자들의 자료 뿐만 아니라 SNS의 데일리룩에 대한 태그까지 모두 수집한다. 소비자가 주도하는 패션시장에서 반응형 브랜드를 통해 스마트 오프라인을 만들겠다는 의지다.

안 대표는 “모두가 온라인을 이야기 할 때, 기술을 활용한 스마트 오프라인 리테일을 하겠다는 생각으로 트렌딧을 런칭했다. 고객이 찾고 있는, 현재 가장 잘 팔리는 옷만 모아놓은 것이 트렌딧이다”고 밝혔다.

빅데이터 분석을 통해 고객이 많이 산 옷, 현재 가장 많이 검색하고 찾는 아이템을 군집해 상품의 랭킹을 선정한다. 이를 기반으로 한 베스트 아이템 행거를 트렌딧에 별도로 구성하기도 한다.

안 대표는 “사만다 엔진은 정보의 홍수 속, 쓰레기더미 안에서 객관적인 값을 도출해내고 질서를 찾는 역할을 한다. 인공지능 패션MD가 사람이 하는 단순업무 80%의  일을 대신한다. 내부 리소스를 줄여 패션의 효율화를 높이고 최적화된 상품을 제안한다”고 말했다.

이어 “인간의 영역도 반드시 필요하다. 고객과의 접점, 연결하는 역할은 기계가 대신할 수 없다. 잘 정제된 데이터로 얼마나 잘 진열하고 연출해 소비자에게 어필하고 많이 팔 수 있을까를 구현하는 것은 사람의 몫이다. MD가 사라지는 것이 아니고 역할이 달라지는 것일 뿐”이라고 설명했다.

대표적인 예로는 홍대 AK& ‘원피스 and’ 매장이다. 사만다 MD를 통해 이미지분석 및 언어 분석기법을 사용해 온라인쇼핑몰 SNS 등 수 천만건의 태그값과 패션 이미지에서 트렌드를 파악해 소비자의 니즈가 원피스라는 것을 파악, 매장 전체를 원피스로만 구성했다. 원피스 앤드 매장은 지난 7월 이러한 결과값을 토대로 구성해 한 달 1억5000만 원의 매출을 올렸다.

타 경쟁 패션 브랜드 대비 7배의 매출상승 효과를 보였다. 트랜딧의 상반기 시즌 베스트 50으로 선정된 상품은 90% 이상의 판매율로 거의 완판했다. 상반기 기준 브랜드 판매 누적 결과 상품회전 14회, 재고 소진율 94%의 월등한 판매력을 입증했다. 

안 대표는 “어반유니온은 패션과 IT의 융복합을 통해 ‘팔고싶은 옷이 아닌 사고싶은 옷’이 있는 패션 AI기업으로 변화를 선도해나갈 예정이다. 실증적인 트랜드 분석 엔진 활용과 지속적인 고도화작업을 통해 세계 최고수준의 판매력을 가진 패션 브랜드를 육성해 나갈 것”이라고 밝혔다.


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