AI SUMMIT 2019: 옴니어스가 말하는 패션 디지털 트랜스포메이션
AI는 어떻게 패션 비즈니스를 바꾸고 있을까?
2019년 11월 28일, 29일 이틀간 코엑스에서 진행되었던 <AI SUMMIT 2019> 행사에 옴니어스도 참여했습니다. 인공지능과 비즈니스의 만남을 가장 생생히 살필 수 있는 자리, 옴니어스도 전재영 대표님의 강연과 제품 소개를 위한 부스로 참여자 분들을 만났습니다.
AI와는 멀게만 느껴지던 패션 분야에서 LF, 이랜드시스템스, 셀러허브 등 유수의 고객사들을 보유한 옴니어스에 많은 분들께서 관심을 보여 주셨습니다. 특히 올 하반기 출시되어 실시간 패션 트렌드를 살필 수 있는 ‘위클리 트렌드’가 인기였는데요. 상품 속성 자동 등록부터 패션 트렌드 분석까지, 패션 비즈니스의 다양한 분야를 혁신하는 옴니어스의 비전을 이번 강연 정리 포스팅에서 자세히 살펴보실 수 있습니다.
안녕하세요, AI가 패션 비즈니스를 어떻게 혁신하는지 옴니어스의 사례를 통해 이야기할 옴니어스 대표 전재영입니다.
여기가 어딘지 알아보시겠나요? 최근의 동대문 쇼핑몰입니다. 제가 어릴 때 자주 놀러 가곤 했던 그때의 생기있던 동대문과는 많이 달라진 모습입니다. 여기에는 다양한 원인이 있겠지만, 소비자의 구매 패턴이 달라지고 디지털화가 빠르게 진행되어 온 것에 발맞춰 대처하지 못한 것이 큰 이유로 보입니다. 이는 우리나라만의 문제가 아닙니다.
맥킨지에는 매년 패션 분야를 표현하는 키워드 3가지를 선정합니다. 최근 들어 ‘디지털’, ‘패스트’ 등의 키워드가 눈에 띄는데요. 이제 패션에서는 패스트를 넘어 ‘울트라’ 패스트라는 말이 어색하지 않을 만큼 속도가 비즈니스의 핵심이 되었습니다. 그렇지만 패션은 사실 디지털 전환이 더딘 영역 중 하나입니다. 정성적인 데이터가 많아 데이터를 정형화하기 어려운 것이 가장 큰 이유입니다.
미국의 모든 산업군을 대상으로 질이 나쁜 데이터를 보정하는 데 드는 비용이 1년간 3천 100조 원으로 추정된다는 분석이 있습니다. 어마어마한 수치죠. 거기에 온라인에서 상품을 판매하는 사람들이 상품의 기본적인 정보를 입력하는 데에만 주당 30시간 정도의 시간을 소비합니다. 상품명, 브랜드, 사이즈 등 기초적인 정보만 기입하는 데에 필요한 시간만 이 정도이니 더욱 자세한 속성정보를 입력하려면 3배 이상의 시간이 더 필요할 것입니다. 이러한 문제들 때문에 온라인에 등록된 상품 중 검색으로 노출되는 것의 비율은 20% 정도밖에 되지 않습니다.
패션은 상품 기장, 패턴, 스타일 등 정성적인 상품 속성정보가 많은 분야입니다. 사람이 직접 자세한 속성정보를 작성하려면 많은 시간과 노동력이 필요한데, AI는 바로 이러한 어려움을 해결할 수 있습니다.
사람과 AI(옴니어스 태거)가 각각 모델 송경아 씨의 패션을 묘사하는 방식입니다. 패션 전문가가 패션 디테일을 감각적으로 묘사하는 것처럼 옴니어스 태거는 아이템 카테고리 정보는 물론 세부적인 속성 정보를 텍스트로 알려줍니다. 일관된 기준으로 패션 아이템 속성 정보를 입력하기에 MD나 디자이너 등 다양한 패션 관계자들에게 중요한 메타데이터 역할을 할 수 있습니다.
옴니어스 태거의 가장 큰 장점은 빠른 처리속도입니다. 디테일에 따라 다르지만 속성당 90% 이상의 정확도를 보이는 것은 물론 이미지 한 장을 처리하는 데 0.5초밖에 걸리지 않습니다. 실제 옴니어스에서는 하루에 5백만 장 이상의 이미지를 처리하고 있습니다.
옴니어스 태거 API를 통해 상품 속성 태그가 자동으로 입력되는 화면입니다. 판매자들이 정보를 일일이 입력하지 않아도 디테일, 스타일, 기장 등의 디테일한 정보들이 태깅됩니다. 현재 옴니어스에서 제공하고 있는 상품 속성 분류는 13가지 이상입니다.
옴니어스 태거는 상품 판매자, 구매자 모두를 위한 B2B 솔루션입니다. 태거 고객사들은 태깅 솔루션으로 검색 효율을 4배 이상, 객단가를 10% 이상 상승하는 성과를 얻었습니다. 태깅에 소요되는 운영비용의 90% 이상을 절감한 것은 물론입니다. 상품 검색이 간편해지기에 고객사에서 상품을 구매하는 고객들의 만족도도 증가합니다.
이외에도 옴니어스 태거가 수집한 자세한 속성정보를 바탕으로 상품 판매에 대한 인과관계를 분석할 수 있게 되었고, 일관된 데이터 구조를 바탕으로 데이터 기반 의사결정이 가능한 환경이 조성되었다는 것이 고객사들이 손꼽은 장점입니다.
이게 전부가 아닙니다. 옴니어스는 이미지뿐 아니라 영상에서도 실시간으로 패션 아이템을 분할해 파악하는 기술을 개발했습니다. 런웨이 등에서 자주 등장하는 공통적인 패턴을 읽어낸다면 패션 트렌드를 파악할 수 있기에 상품 속성정보 입력을 넘어 트렌드 분석까지 AI가 잘할 수 있는 영역이 되고 있습니다.
옴니어스 태거의 트렌드 서비스는 SNS부터 마켓 데이터까지 방대한 정보를 자동으로 분석합니다. SNS 및 경쟁사에서 추출한 데이터를 정리해 정량적인 수치로 제공하고, 인기 아이템이나 프린트 등에 대해서는 인플루언서 포스팅 등의 정성적인 자료를 함께 전합니다. MD, 마케터, 디자이너 등 패션 회사 내부의 다양한 이해 관계자들이 원하는 데이터를 하나로 제공하기에 만족도가 높습니다.
예를 들어 러플 디테일이 유행이라고 한다면 SNS에서 러플 주름 디테일을 가진 패션 인플루언서들의 포스팅을 찾아내 확인할 수 있습니다. 어떻게 코디했는지도 함께 알아볼 수 있고요. 마켓 데이터를 통해 어떤 브랜드에서 러플 디테일의 제품을 판매하는지, 가격대는 어떻게 다른지 등을 연결해서 살피는 것도 가능합니다.
옴니어스에서는 마켓 트렌드를 만드는 인플루언서 중 약 2만 명의 데이터를 수집하고 있습니다. 이들의 영향력 수준은 물론 관심사나 타깃 연령층, 성별, 활동 지역까지 파악해서 이를 바탕으로 어울리는 브랜드에 매핑하는 작업을 합니다.
그렇게 완성된 인플루언서 맵에서 실시간으로 인플루언서의 패션 사진을 수집해 공통 패턴을 찾아내고, 이 패턴에 주 단위로 순위를 매겨 매주 소비자 중심적인 트렌드 데이터를 빠르게 알려드립니다.
예를 들어 SNS에서 테일러드 자켓이 인기라면 실제 패션 브랜드에서는 어떤 테일러드 자켓을 판매하는지 함께 보여줍니다. 기존에 모아둔 사진들, 경쟁사 브랜드 사진들도 별도 정보 입력 없이 사진만으로 비교하고 내가 보고 싶은 속성, 가격대, 다양한 요소들을 필터링할 수 있습니다.
또한 정량적인 수치로 내용 분석도 가능합니다. 자사 및 경쟁사의 FW/SS 시즌에 어떤 상품군이 얼마나 있는지를 수치화해 비교할 수 있습니다. 아이템 종류, 색상 등 다양한 속성을 기준으로 두고 비교해볼 수 있어서 우리 브랜드의 경쟁사 대비 약점을 살피고 우리 브랜드가 나아가야 할 방향을 고민하는 데 필요한 기초자료로 활용할 수 있습니다.
패션은 사이클이 빠른 비즈니스 분야이기에 그동안 수요 예측이 어려웠습니다. 과거에 쌓아온 데이터만으로는 수요를 가늠하기 힘들기에 경쟁사 상품 및 소비자들이 선호하는 상품 데이터를 분석하는 형태로 패러다임이 바뀌는 중입니다.
대부분의 패션 회사에서 경쟁사나 SNS 브랜드 데이터 분석에 어려움을 겪습니다. 하나의 상품이 나오기까지 짧게는 2주밖에 걸리지 않는 최근의 패션 산업에서 사람이 수십, 수백만 건의 데이터를 직접 분석하는 것은 사실상 불가능합니다. 반복적인 외부 데이터 수집 업무를 자동화하고, 이를 판매량과 매출 등을 분석한 내부 데이터와 비교하는 일까지 정량화해야 수요 예측이 가능해집니다.
옴니어스에서는 이러한 작업들을 자동화하고 있습니다. 저희는 정확한 수요 예측을 최적화의 문제로 여깁니다. 머신러닝 기술이 큰 성과를 보이는 것이 이 최적화 문제입니다. 충분한 데이터를 확보하고, 이 중에서도 유의미를 데이터만 모아 정량화하고 일관성 있게 만들면 정확도 높은 수요 예측이 가능합니다. 저희 옴니어스는 앞으로도 이 문제를 해결하고 데이터 기반의 패션 리테일 산업의 성장을 가속하는 데 많은 기여를 하고자 합니다.
작년보다 강력해진 패션 AI 기술로 새 제품을 출시한 옴니어스는 내년에도 유사 상품 검색을 위한 ‘옴니어스 렌즈’ 등 더욱 다양한 제품을 선보일 예정입니다. 패션 비즈니스의 다양한 문제를 해결하기 위해 계속해서 노력할 옴니어스의 행보를 앞으로도 지켜봐 주시길 부탁드립니다!
