새로운 쇼핑방법, 스티치픽스

의상구독서비스, Stitchfix.com

https://www.stitchfix.com/ 

요즘 미국에서 대대적인 성공을 한 서비스 중에 하나가 스티치픽스이다. 스티치픽스는 월 2만원 정도의 스타일링비를 내면 각 회원에게 맞는 의상을 무료로 보내주고 회원이 그 의상 중에 맘에 드는 것을 고르면 앱을 통해 결제를 하는 서비스이다. 그리고, 맘에 들지 않은 의상은 무료로 반송할 수 있다.  즉, 의상을 먼저 받아보고 결제하는 선시착 후불제 시스템인 것이다. 게다가 무료 배송 무료 반송할 수 있다. 

스티치픽스는 먼저 회원의 사이즈, 취향, 원하는 핏, 가격 등을 질문해서 정보를 취합한다. 

출처: https://www.stitchfix.com/

 질문 중에는 옷 스타일 중에서 선호하는 스타일을 고르도록 하는 것도 있다. 질문은 거의 100개를 넘어간다. 

출처: https://www.stitchfix.com/

이는 회원의 정보로 담기고 빅데이타를 서치하여 AI가 회원에게 맞는 스타일의 의상을 찾고 10벌 정도는 선택한다. 그럼, 그 10벌 중에 스타일리스트가 5벌을 골라서 회원에게 보낸다. 

스티치픽스는 2016년 7억 3000만 달러어치의 옷을 팔았고, 2017년에는 9억 7700만 달러 매출을 올렸다. 

이 단순한 듯 한 서비스가 히트를 친 이유는 무엇일까? 이는 데이터과학의 혁명이라고 할 수 있다. 회원에게 받은 정보를 바탕으로 빅데이터를 활용한 AI 기술을 적극 차용한 덕분에 스티치픽스가 골라준 옷을 소비자는 선호하게 되는 것이다. 

스피치픽스 창업주 카트리나 레이크. 출처 HBR

앞으론 이렇게 데이터과학을 활용한 쇼핑방법은 계속 나올 것이고 다양화될 것이다. 그래서, 더욱 개개인의 사람에게 집중할 수 있는 쇼핑방법이 나올 것이고, 그 기술은 계속 현란하게 발전할 것이다. 어쩌면, 우린 우리 각자에게 맞는 물건을 자신도 모르게 선택하는 세상에 살게 될지도 모른다. 새로운 쇼핑방법은 계속 발전하고 전진해나가겠지만, 그것이 단순 기술의 힘이라기 보다는 기술과 인간의 협동으로 좀더 세밀화된 맞춤 서비스가 가능하게 되리라 생각한다. 스티치픽스가 최종 선택과정에서 휴먼, 스타일리스트 3천명을 쓰는 것처럼 말이다.