패션에 AI는 어떻게 활용될까?

보물 지도를 만들어 주는 AI 신세계

패션 회사에게 가장 중요한 것은 당연 상품이다. 

상품에 브랜딩이 더해지고 고객에게 전달되는 과정에 인성과 스토리가 부여되어 더욱 매력적으로 오랫동안 고객에게 느껴지기를 모두가 바라지 않는가? 

보통의 경우 상품에 관여하는 구성원을 보면 디자인, 상품기획, 분배운영, 마케팅부문이다. 

각사마다 다르지만 어떤 부문에 힘이 있는가에 따라 그 부문의 입김이 절대적이다. 

“딱 보면 알겠네 (선배들). 너희 부서 일이나 똑바로 해 (다툼을 좋아하는 쌈닭) 고객에게 물었습니다. (진정성 호소형) 작년 데이터에 의하면, 경쟁사를 보면 ~ (논리 호소형) “등 다양하다. 

이해관계가 다른 여러 부문에 전체를 바로 확인할 수 있는 사진 한 장을 보여 준다면 전체 안에서 각부문의 세부 정보가 모여 완성된 의사 결정을 합리적으로 할 수 있지 않을까? 

중국 패션 시장은 로컬 (화동, 화북, 서남, 서북, 동북..), 글로벌 (유럽, 미국, 한류, 일본.. ) 브랜드 간에 고객 마음을 사로잡기 위한 전쟁터이다. 

티몰을 살펴보면 고객 입장에서 중복 비교, 이용하는 패션 브랜드만 보통 40개이다. 

경쟁시장을 어떻게 파악할 수 있을까?  경쟁 우위를 위해 무엇이 필요할까? 

남보다 빠른 [스피드]로 자사와 경쟁자 전체 모습을 확인하고 고객 판매 반응을 확인 (=빅데이터에서), 경쟁 구도안에서 고객은 어떻게 반응(=트렌드) 했는지 한판의 지도로 표현할 수 있다면 승리를 위한 최상의 보물 지도가 아닐까? 

필자의 F&PLUS Co. 는 그런 치열한 경쟁의 전쟁터에서 한판의 제대로 된 패션 지도를 제공한다. 

그 이름을 "패션 트렌드 지도” [빅데이터와 이미지 AI 판별분석의 콜라보로 탄생]라고 명명했다. 

독자의 이해를 위해 여성 오피스군으로 복종을 좁히고 중국에서 진행 중인 14개 브랜드를 대상으로 

실제 데이터를 가지고 원피스 아이템으로 설명해 보겠다. 

#조사 개요  

1. 데이터 범위  : 14개 브랜드 ( 4년 치 봄, 가을 원피스 상품 데이터 총 : 35만 건 )

2. 데이터 깊이  : 원피스 복종 안에 “세부 아이템” 총 16개 ( 원피스 대비 16배 깊이로 분석 ) 

3. 데이터 수집 : 티몰 ( 이커머스 패션 시장의 80%를 점유하고 있으며 ON-OFF의 경계 없는 

  상품 운영으로 한마디로 똑같이 운영한다고 봐도 된다. )    

4. 사용 도구, 진행 : 1. 상세 아이템 판별 AI BRAIN  2. 분석 자동화 도구 사용 

결과를 보기 전에 한판 지도에 대한 소개를 하면 2가지 visualization 이 가능하다. ( ①MATRIX,②TREND CURVE ANALYSIS ) 보는 방법은 아래 사진 한 장이면 충분할 듯싶다. 

우선 매출 상황부터 보자

14개 브랜드는 중국 OFFICE를 대표하는 OFFICE 전쟁터의 쟁쟁한 참여자들이다.

아래 실적을 근거로 VERO MODA를 중심으로 Eifini와 JNBY사례를 비교해 보자 

원피스 1개월간 매출 비교 

패션 트렌드 지도 [ 트렌드 곡선 분석 ]  

패션 트렌드 지도 [ 4분면 MATRIX분석 ]  

그럼 이런 전쟁터에서 VERO MODA는 어떻게 원피스를 고객에게 공략하고 있었을까?

패션 트렌드 지도 각 단계별 전개 “세부 아이템"의 출시에는 차이가 없다.

 

패션 트렌드 지도와 비교해 보았을 때 VERO MODA는 세부 아이템 전개에 있어 고객 트렌드를 잘 반영했다. 추가적인 세부 지도 ( 예 : ①패션 트렌드 지도_세부 아이템판  ②패션 트렌드 지도_컬러판  ③패션 트렌드 지도_패턴판...)와 4개년치의 추이로 내년 봄 원피스 트렌드 예측도 해 볼 수 있지만 이 번호에서는 제외하였다.

매출 순위 하락 원인은 Main Color와 스타일 전개 일치도에 있어 Eifini와 JNBY에 비해 트렌드 일치도가 다소 낮은 것이 원인일 수 있고 또한 광군절(11/11)을 염두에 둔 의도가 있어 보인다. VERO MODA의 할인율 보면 경쟁사 평균 41% 대비 15%로 작았다. 광군절에 한 번에 터뜨리기 위한 방안일 수도 있다. 소식통에 의하면 인터넷 전용 상품의 비중을 크게 늘렸다고 한다. 낮은 가격으로 할인을 줄이고 외형보다 수익관리에 집중하는 것일 수도 있다. 

독자가 이 방법론을 적용해 본다면 

패션 시장 지도와 자사를 비교해 세부 아이템의 상품 전개가 고객 트렌드와 다르게 출시, 운영되고 있다면 ①잘 팔리는 BEST 상품을 참고한 QR ②트렌드와 고객 반응이 확인된 자사 상품  리오더 또는 ③트렌드 상품을 집중 마케팅하는 방법을 사용하는 방법이 있다. 

핵심 경쟁자들의 BEST 10 상품

AI 이미지 자동판단과 패션 트렌드 지도 자동화 과정을 통해 실시간에 만든 한판의 패션 트렌드 지도가 상품에 집중하는 부문에 어떤 도움이 가능한지 보았는가?  

이런 지도는 기존 브랜드 운영, 재 론칭, 신규 브랜드 진입에 다양하게 확장되어 적용될 수 있다.

직접 진행하는 방법도 있지만 핵심 이미지 판별 AI 기술은 가진 업체와 협업하는 것이 시간과 비용을 모두 줄이는 효과적 방법이 아닐까 제안해 본다.