brunch

라이킷 15 댓글

You can make anything
by writing

C.S.Lewis

계정을 잊어버리셨나요?

by 권혁민 Oct 31. 2023

패션"감"을 보완하는 AI 내비게이션

Fashion Digital Transformation 연재 2/5

처음 차를 운전해 보던 때가 기억납니다. 그때는 네비가 없었습니다. 가까운 곳이야 기억에 의존해 가면 되었고 먼 곳으로 여행을 해야 한다면 지도를 구매해 사전에 도상 이동 경로를 확인하고 큰맘 먹고 출발했었죠.

지금은 어떤가요? 모르는 길에 두려움이 없습니다. 목적지만 입력하면 고민 없이 목적지까지 안내해 줍니다.

택시를 운전하시는 분들, 또는 길눈이 있다는 분들을 보면 내비게이션을 참고하면서도 응용을 하는 경우도 보게 됩니다.

여기는 이 큰길보다 샛길이 더 빨라.

돌아가는 것이 지금은 교통 체증을 생각할 때 더 빨라. 이런 판단은 그동안의 경험에서 오는 감일 것이다.

같은 목적지를 가면서도 다양한 경로가 있습니다.

우리 패션 비즈니스를 잠시 돌아보죠.

누구나 고객의 니즈에 맞춘 브랜딩을 원합니다. 그 고객 역시도 STP전략에 맞게 선정된 고객층입니다. ( STP : 고객 세분화(Segmentation), 표적 고객 선정(Targeting), 위상 정립 (Positioning)의 첫자를 딴 마케팅 전략 )

그 고객의 니즈를 확인하기 위해서 다양한 마케팅 기법이 동원된 조사를 합니다. 브랜드의 핵심 활동은 고객의 니즈를 확인해 적합한 상품을 제안하려고 하는 몸부림입니다.

그런데 그 고객층의 니즈가 시대와 상황에 따라 변합니다. 그것이 바로 패션 트렌드죠.

그렇습니다. 우리 고객의 트렌드만 이해한다면 고객의 만족과 덤으로 돈도 따라옵니다. 로열티와 비즈니스의 성공 두 마리 토끼를 다 잡는 거죠.

우리는 지금까지 다양한 마케팅 기법을 사용해 왔습니다.

필자는 프로모션 마케터로 시작해 CRM – 데이터 사이언티스트를 거쳐 인공지능 패션 비즈니스 회사 창립으로 하고 싶은 일을 하면서 살아왔습니다.

고객의 니즈를 객관적으로 검증하고, 패션 비즈니스에 적용해 사회에 기여하고 싶었습니다.

정확하게 만드는 것이 고객의 만족도 높이고, 상품의 생산과 판매의 효율을 높여 자원의 효과적인 사용으로 지구환경에도 도움을 주는 일을 하고 싶었습니다.

분명 예전보다는 이런 접근 방법을 돕는 다양한 기술과 지원 도구가 나왔습니다.

지도에서 내비게이션 그리고 좀 더 지나면 완전 자동 주행까지 발전해 가겠죠.

필자는 전편에서 빅데이터의 수집에 대해 그 강조성을 필력 했습니다.

내 고객의 데이터, 내 브랜드의 경쟁자 데이터, 내 브랜드가 속한 복종의 정보들 이런 것이 의미가 있습니다.

아래의 질문 중 어떤 것이 가치가 있을까요?

A. 최근 여성복 시장의 베스트 상품은? B. 경쟁브랜드의 베스트 상품은?

당연히 B입니다. 왜일까요?

전체를 안다는 것은 의미가 없습니다. 세분화된 정확한 영역 안의 파악이 더욱 중요합니다.

그러므로 브랜드의 고객 트렌드를 이해하는 네비를 만들 때 중요한 것은 그 영역을 정하는 것부터 시작하는 것이다.

마케팅 고전 원리 STP를 잊지 말아야 합니다.

STP 범위 안에서 매주 나와 경쟁자의 베스트 상품만 정확하게 축적해, 분석해도 충분합니다.

베스트 상품의 유형과 트렌드 포인트를 확인하고 축적해 놓으면 당장의 판매 대응에도 도움이 되며, 더 나아가, 추이를 확인하게 되고 트렌드의 예측이 가능해집니다. 갑자기 뜨는 트렌드 포인트도 분명 있습니다. 하지만 큰 트렌드를 놓치는 실수를 현저히 줄일 수 있다는 것은 분명합니다.

베스트 상품의 가격, 컬러, 소재등도 또한 중요한 정보입니다.