옷사진 없는 옷 쇼핑몰, StitchFix
20기 박정원
의류대량 맞춤(masscustomization)서비스
어느 쇼핑몰을 가도 모델들이 다양한 옷을 입고 찍은 사진이 넘쳐나는 가운데, 스티치 픽스(Stitch Fix)에서는 고객이 직접 옷 사진을 보고 옷을 고르지 않는다. 사전에 신체 사이즈 정보와 자신의 스타일을 입력해두면, 스티치 픽스에서 직접 5점의 옷 및 잡화를 스타일링해주고, 집으로 보내준다. 그 누구에게도 5점의 아이템이 모두 겹치는 스타일링은 이뤄지지 않는다. 소비자는 이 중에 마음에 드는 옷만 구매하고, 나머지는 반품하면 된다. 옷의 한 벌당 평균 가격은 약 $55이며, 모두 반품할 경우 스타일링 비 $20만 지불하면 된다.
Stitch Fix의 배송 박스, 이미지 출처: Wikimedia인공지능과 사람의 합작
입력된 사이즈와 스타일을 바탕으로 먼저 인공지능이 여러 가지 추천을 하면,스타일리스트가 그 중 5가지를 선별하여 고객에게 발송한다. 고객은 반품하거나 구매하는 제품에 대해서 만족도와 사이즈적합 여부를 모두 체크하며,이는 인공지능에 추가로 학습된다. 구매를 거듭할수록 추천 알고리즘이 정확해지는 셈이다. 또한, 고객이 자신의 선호도에 관해서 하고 싶은 말을 자유롭게 메모로 남길 수 있게 하여,인공지능이 처리하지 못하는 정보를 스타일리스트가 이를 스타일링에 반영할 수 있게 했다.
스티치픽스는 의류업계의 넷플릭스
스티치 픽스의 Chief Analytics Officer은 넷플릭스에서 관람 영화 기반 영화 추천 알고리즘 구성 작업을 맡았던 에릭 콜슨이다. 인공지능 기반 추천 알고리즘을 통해 스타일링의 개인화 비용을 절감하는 것이 BM의 핵심임을 잘 알고, 데이터 과학을 최대한 응용하려고 노력했다.
INSIGHT
스티치 픽스의 핵심은 단 $20의 가격에, 옷 사진을 볼 필요도 없을 정도로 만족스러운, 개인 맞춤 스타일링 서비스를 제공한다는 것이다. 기존에는 개인 스타일리스트를 고용해야 누릴 수 있는 서비스였는데, 스타일리스트가 옷에 대해 가지고 있는 정보가 제한적이었기 때문에 인공지능만큼 정확하지 못했을 뿐만 아니라, 스타일리스트의 실력이 좋을수록 비용이 기하급수적으로 증가했다. 인공지능은 프리미엄 서비스 군에 속했던 개인맞춤 서비스를 과학적으로 개선함과 동시에 보편화한 셈이다. 앞으로 점점 다양한 물건을 사진 없이 쇼핑할 수 있게 될 것이며, 이는 다가오는 다품종 대량생산 사회에서 보다 효율적인 소비를 가능하게 할 것이다. 똑똑한 추천 알고리즘으로 장사하는 스티치 픽스와 넷플릭스는 당장에는 혁신적으로 느껴지지만, 광범위한 산업군에 찾아올 변화의 시발점과 같은 기업이라고 생각한다. 곧 표준처럼 우리 일상에 자리 잡을 예정이라는 점을 잊지 말았으면 한다.
글 20기 박정원
