내 취향에 맞는 옷, AI가 골라준다

내 취향에 맞는 옷, AI가 골라준다

출처 : https://m.post.naver.com/viewer/postView.nhn?volumeNo=16400316&memberNo=30120665

 

 

 

 

온라인 쇼핑을 이용해 본 소비자라면 누구나 한 번 쯤은 해봤음직한 경험이 있다. 상품을 검색하다가 그 양이 너무 많아서 오히려 난감해진 상황말이다.

예를 들어 포털 사이트에서 ‘사료’라고 검색하면 나오는 제품만 무려 80만 건이 넘는다. 이들 모두 온라인상에서 거래가 이루어지는 커머스(commerce) 상품들이다.

소비자는 80만 개가 넘는 제품들의 성분표를 일일이 확인해 보고 싶지만, 이는 사실상 불가능에 가깝다. 너무나 많은 상품 정보들이 모여 있는 빅데이터(big data) 중에서 꼭 필요한 데이터를 골라내기는 쉽지 않은 일이다.

그런데 최근 들어 이러한 고민을 깨끗이 씻어 줄 수 있는 방법이 나와 눈길을 끌고 있다. 바로 ‘데이터커머스(data commerce)’ 기술이다.

데이터커머스란 수많은 정보들이 무질서하게 모여 있는 빅데이터를 자세히 분석해 소비자들이 원하는 조건의 상품을 제 때 구매할 수 있도록 도와주는 기술을 말한다. 우리말로 표현하자면 ‘맞춤형 상품 구매 기술’ 정도로 해석될 수 있다.

데이터커머스는 인터넷진흥원이 선정한 2017년 10대 이슈에 포함됐다 ⓒ 인터넷진흥원

데이터커머스는 전자상거래 시장의 새로운 돌파구

전자상거래 시장은 ICT 기술의 발전과 그 궤를 같이 했다고 봐도 무방하다. 인터넷이 본격적으로 보급되기 시작한 1990년 중반 인터넷 쇼핑몰이 처음 등장했고, 2000년대 초반에는 초고속인터넷이 상용화되면서 온라인 쇼핑은 폭발적으로 성장했다.

이어 2010년부터는 스마트폰이이 통신 시장을 장악하면서, 모바일 쇼핑이라는 신생 분야가 쇼핑 시장의 새로운 트렌드로 자리를 잡기 시작했다.

이처럼 ICT 환경이 새롭게 재편될 때마다 전자상거래 시장도 확대되며 소비자들은 새로운 쇼핑 환경을 접할 수 있었다. 그러나 장점만 있는 것은 아니었다. 정보가 차고 넘치는 과잉 환경이 조성되면서 소비자들은 구매 결정을 제 때 하지 못하고 주저하는 ‘결정 장애’에 시달리게 됐기 때문이다.

데이터커머스가 전자상거래 시장의 새로운 돌파구가 되고 있다 ⓒ prisync.com

이에 대해 온라인쇼핑협회의 관계자는 “너무 많은 정보가 오히려 상품에 대한 신뢰성 문제를 일으키면서 쇼핑에 소요되는 시간과 비용이 과거보다 더 증가하는 기현상이 발생했다”라고 설명하며 “이런 상황에서 빅데이터를 소비자들의 입맛에 맞게 분석해주는 데이터커머스 기술이 전자상거래 시장의 새로운 돌파구로 등장하게 됐다”라고 말했다.

데이터커머스를 한 마디로 정의하면 상품과 소비자를 연결해 주는 일종의 큐레이션(curation) 서비스라 할 수 있다.

과거에는 이 같은 서비스를 쇼핑 관련 전문가들이 수행했다. 그러나 이제는 인공지능이 방대한 규모의 빅데이터를 분석해 보다 과학적으로 소비자들에게 맞춤형 서비스를 제공하는 시대가 도래하고 있다.

데이터커머스의 대표적 사례인 스티치픽스 홈페이지 ⓒ Stitch Fix

최근에는 렌탈 서비스 전용 데이터커머스도 등장

데이터커머스의 대표적 사례로는 빅데이터 분석을 통해 맞춤형 의류를 제공하는 쇼핑몰인 ‘스티치픽스(Stitch Fix)’가 꼽힌다. 스티치픽스는 우리가 일반적으로 생각하는 인터넷 쇼핑몰과는 성격이 많이 다르다.

대개 의류를 판매하는 인터넷 쇼핑몰을 접속해 보면 초기 화면부터 각종 의류 제품과 모델들의 이미지가 가득 차 있는 것이 보통이다. 하지만 스티치픽스에서는 옷이나 모델들의 모습을 찾기 힘들다.

스티치픽스는 사진이나 동영상을 보여주기 보다는 회원 가입 과정에서 몇 가지 기본적인 질문을 던지는 것으로 차별화를 꾀한다. 키와 몸무게는 얼마인지, 또한 어떤 색상과 디자인을 좋아하는지 등 수십 가지가 넘는 항목들을 꼼꼼하게 묻는다.

이용자들은 이렇게 신상명세와 체형에 대한 정보를 입력하고 마지막으로 배송 날짜를 선택한다. 이후 스타일 컨설팅 비용으로 20달러를 내고 나면 회원가입 절차가 마무리된다.

인공지능의 분석 능력과 전문가의 경험이 융합된 맞춤형 추천 시스템은 내 취향에 꼭 맞는 옷을 추천해 준다. ⓒ Pixabay

스티치픽스의 진가는 이제부터다. 인공지능 프로그램이 입력된 정보를 바탕으로 20여벌의 옷을 회원에게 추천한다. 또 1차로 추천된 옷들을 전문 스타일리스트가 검토해 이 중 다섯 가지를 골라 배송하는 것으로 데이터커머스 업무를 종료한다.

스티치픽스의 CEO인 ‘카트리나 레이크(Katrina Lake)’ 대표는 “인공지능의 분석 능력과 전문가의 경험 및 직관이 융합된 맞춤형 추천 시스템이 우리의 강점”이라고 강조하며 “오늘날의 성공은 상품의 질이 아니라 소비자 경험에 집중했기 때문”이라고 밝혔다.

일본 최대의 화장품 정보 사이트인 ‘해피카나(Hapicana)’도 이와 비슷한 경우라 할 수 있다. 다만 스티치픽스와 다른 점이 있다면 빅데이터를 미리 구축해 놓고 사업을 시작했다는 점. 서버에 구축해 놓은 5만 여장의 얼굴 이미지가 이들에게는 사업의 원천이다.

해피카나의 직원들은 5만 여개의 이미지 데이터를 토대로 사이트에 방문한 고객의 얼굴 사진을 판단한다. 그리고 얼굴 형태에 가장 적합한 화장법과 화장품을 추천한다. 또한 얼굴 유형에 따라 계절과 날씨에 알맞은 화장법을 지속적으로 제공해 준다.

한편 최근에는 렌탈 서비스 전용 데이터커머스가 등장해 관심을 모으고 있다. 렌탈 전용 데이터커머스는 필요할 때 필요한 만큼만 빌려 쓰는 공유 서비스에 빅데이터 분석이 결합된 것이다. 일종의 인공지능 기반 맞춤형 렌탈 서비스라 할 수 있다.

김준래 객원기자

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