“옴니어스 트렌드 프리뷰” #1 : 빅데이터 가공
빅데이터(Big-Data)라는 말은 더는 생소하지 않은 단어입니다. 거의 모든 산업에서 데이터와 이를 읽고 해석하는 능력(데이터 리터러시, Data Literacy)의 중요성을 강조하고 있으며, 비단 패션 산업도 예외는 아닙니다.
Zara는 이 빅데이터를 가장 잘 활용하고 있는 패션 기업으로 알려져 있습니다. 경이로운 2주 신상품 리드타임도 Zara의 독특한 시그니처이지만, 이를 뒷받침 하기 위해서는 신상품을 전 세계 매장에 적재적소로 유통하는 것도 중요합니다. 이를 위해 Zara는 일찍이 2005년 MIT와 협업해 전 매장의 판매, 재고 데이터를 분석하여 최적의 분배를 할 수 있는 시스템을 개발하였습니다. 그 결과, 의류업계 평균 제품 실패율이 17~20%인 데 비해 Zara는 1%에 그친다고 합니다.
빅데이터를 분석하기 위해서는 다양한 테크놀러지가 결합되어 있겠으나, 그 중추에는 인공지능이 있습니다. 데이터의 수집부터 분석까지 사람이 물리적으로 하기 어려운 영역을 인공지능은 해낼 수 있기 때문입니다.
이번 블로그에서는 패션 산업과 빅데이터 속 인공지능의 역할과 옴니어스 트렌드 AI는 이를 어떻게 해석하는지 소개해 보려고 합니다.
패션 비즈니스에 빅데이터 접목을 어렵게 만드는 요소는 무엇일까?
앞선 Zara의 사례처럼, 내 브랜드 상품의 판매와 재고 데이터 분석은 매우 중요한 요소입니다.
그런데 실상 이러한 데이터를 수집하고 분류하고 가공하고 리포트화 하기까지는 쉬운 일이 아닙니다. 1년에 4번(어쩌면 그보다도 더 여러번) 촉박한 루틴을 소화해야 하는 패션 비즈니스는 한 시즌의 성과 복기를 채 끝마치기도 전에 다음 시즌 루틴이 시작되어 버리는 경우가 많습니다. 때문에 여전히도 실무자의 경험과 거시 트렌드 분석 자료에 더 의존하게 됩니다.
또 부족하거나 균일하지 않은 상품 속성 정보는 이를 더 어렵게 만듭니다.
통상 구매 고객에 대한 데이터(연령, 성별 정보 등)는 어렵지 않게 축적할 수 있으나 내 브랜드에서 판매하고 있는 상품이라고 하더라도 컬러, 패턴 하나만 바뀌어도 달라져 버리는 패션 상품의 데이터는 가공에 있어 많은 시간과 인력을 필요로 합니다. 비용을 투입해 사람을 많이 쓴다 하더라도, 저마다 상품 인식 기준이 조금씩 다르기 때문에 완성도 있는 데이터를 축적하기 쉽지 않습니다.
따라서 패션 비즈니스에 빅데이터를 접목하기 위해서는 실시간 성의 데이터 수집과 처리가 필수적이며, 바로 여기에 인공지능의 역할이 있습니다.
옴니어스 트렌드 AI가 데이터를 읽는 방법
옴니어스의 핵심 인공지능 기술 중 하나는, 상품 이미지에서 속성 정보를 자동으로 추출하는 것입니다. 이러한 기술이 옴니어스에서 분석하는 SNS 인플루언서 데이터, 브랜드 상품 데이터와 결합되었을 때 새로운 시너지를 낳게 됩니다.
나의 브랜드 고객들이 선호하는 상품별 컬러, 디테일 등의 속성은 어떤 것들이 있는지, 경쟁 브랜드 상품보다 우위 또는 열위에 있는 상품들은 무엇이며, 그 면면은 어떤 것들이 있는지 굳이 사람이 일일이 분류하고 가공하지 않아도 AI가 알아서 이를 자동화해줍니다.
실제로 옴니어스 트렌드는 SNS에 자주 노출되고 마켓에서 판매되는 상품들에 대한 데이터를 실시간으로 분석하고, 이를 13가지 의류 속성으로 세분화하여 분류하고 있습니다. SNS에서 새롭게 등장한 컬러는 무엇인지, 특정 브랜드의 슬랙스 상품의 비중은 전체 팬츠에서 어느 정도인지, 인기 상품 랭킹 중 가장 많은 부분을 차지하는 패딩의 기장은 어떤지 실시간으로 분석할 수 있습니다.
특히 지난 2019년 4분기부터 축적된 SNS와 마켓의 데이터는 시간적, 양적 측면에서도 그 퀄리티를 높여가고 있습니다.
WHAT IS NEXT?
다음 블로그에서는 옴니어스의 AI 기술과 빅데이터가 접목되었을 때 어떤 산출물들이 나올 수 있는지 보다 자세하게 알아보겠습니다. 다가오는 옴니어스 트렌드 AI의 리뉴얼까지 많은 기대 부탁 드립니다! :)
마치며
옴니어스는 이번 2021년 K-Data 데이터 바우처 사업에 공급기업으로 참여하고 있습니다. 중소 이하 패션 이커머스, 브랜드 기업들에게 최대 4,500만원까지의 정부 지원금을 바탕으로 데이터 가공 서비스를 제공합니다. 데이터를 보다 효율적으로 축적하고 활용하고 싶은 많은 기업 관계자 분들의 관심 부탁드립니다! (*신청 마감 : ~4/16까지)
