‘콘텐츠 + 기술력’ 패션테크 리더 4

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정보기술(IT)을 기반으로 한 패션 커머스 앱의 성장으로 패션계에 지각 변동이 일고 있다. 국내외 내로라하는 패션기업들도 제대로 하지 못한 ‘패션 테크’를 K패션 뉴 리더 기업 4곳에서 아주 매력적이게 구현하면서 언택트 트렌드를 이끌고 있다.

무신사, 지그재그, 에이블리, 브랜디가 콘텐츠를 기반으로 한 기술력으로 1030세대 여심과 남심을 흔드는 중이다. 무신사(대표 조만호)는 넘볼 수 없는 패션 이커머스 기업으로 자리를 잡았다. 콘텐츠는 말할 것도 없고 비대면으로 AI가 소비자 맞춤 코디네이션까지 풀세팅해 준다.

온라인에서 쌓은 빅데이터를 기반으로 무신사테라스에서도 O2O 서비스를 경험할 수 있다. 지그재그를 전개하는 크로키닷컴(대표 서정훈)은 ‘패션계 배민’이라고 불리며 배송예측기능과 Z결제로 통합 기술 서비스를 제공한다.

후발주자 에이블리코퍼레이션(대표 강석훈)는 소비자 선택을 편리하게 하기 위한 추천 서비스 개발을, 브랜디(대표 서정민)는 수요 예측 알고리즘과 풀필먼트센터 등 다른 기업과 마찬가지로 인공지능 기술 기반 시스템을 마련했다.

고도의 정보력을 바탕으로 한 기술이 사람보다 소비자의 취향을 더 잘 읽는 시대가 찾아왔다. 개인 취향에 맞는 옷을 더 정확하게 추천해 줄 수 있는 기술 센스가 앞으로 패션 플랫폼의 핵심이 되지 않을까. 또 밖에 나갈 수 없는 실정이 이어지다 보니 쇼핑한 옷을 누가 더 빠르게 집 앞에 가지고 올 수 있는지 또한 관건이 됐다.

지속가능한 기업 운영을 위해 MZ세대는 지금부터 공을 들여야 하는 소비층이다. 이들의 마음을 지금부터 움직이는 패션 테크 강자 4개사의 기술 기반 서비스와 향후 계획에 대해 들어봤다. <편집자 주>

무신사, AI~O2O 유저 중심 테크 접목

콧대 높은 국내외 유명 브랜드들이 이 플랫폼에 들어가기 위해 너도나도 안간힘을 쓰고 있다. 주인공은 바로 무신사. 1030세대 소비자의 전폭적인 지지를 받는 이유는 콘텐츠와 마케팅, 기술 경쟁력을 들 수 있다.

초창기에는 콘텐츠 중심 서비스에 초점을 맞췄다면 지금은 테크니컬 서비스에도 집중하면서 유저들의 체류 시간 연장과 재구매율로 이어질 수 있는 방안을 모색하고 있다. 무신사는 먼저 AI 기술을 입고 패션 커머스로 꾸준히 발전 중이다. 인공지능 등 신기술을 대거 도입하면서 이들이 쌓아온 빅데이터에 기반해 소비자에게 맞춤 정보를 제공하는 것.

이미지와 목소리 검색, 360도 코디숍, 인기 상품 필터링 등의 서비스를 통해 ‘무신사가 코디하는 스타일’을 비대면으로 경험할 수 있다. 이 플랫폼은 작년부터 꾸준히 물류나 정보기술 분야에서 혁신을 이루기 위해 점진적으로 준비했다. 빅데이터 기반으로 대형 물류센터를 가동했으며 IT서비스를 고도화하기 위해 인재 영입에도 투자를 아끼지 않았다.

클라우드 빅데이터 기반, 신기술 도입 ‘적극’


10년 넘게 쌓은 빅데이터는 무신사가 기술력으로 승부하는 데 큰 자산이 됐다. 빅데이터 분석으로 소비자가 원하는 상품과 비슷한 제품을 이미지로 구현할 수 있으며 모바일을 통해 음성으로 제품을 검색할 수 있는 기술은 어느 플랫폼에서도 시도하지 않았다.

특히 360도 코디숍은 소비자가 자신의 체형에 맞는 옷인지 이미지로 직접 확인을 하고 무신사 스타일리스트가 추천한 옷을 다양한 각도로 확인할 수 있는 서비스다.

빅데이터를 활용해 상품별 연간 구매 횟수나 조회 건수, 기간별 카테고리 등을 정렬해 인기 상품을 빠르게 볼 수 있다. 80% 이상의 유저 연령대가 20대이다 보니 기술 발전에 더 힘을 줄 수밖에 없는 상황이다.

이 외에도 무신사는 실물과 흡사한 색상으로 상품 정보를 제공하기 위해 70여개 색상칩을 활용하면서 비대면으로 구입해야 하는 온라인 쇼핑의 단점을 극복하고자 꾸준히 노력했다. 모두 클라우드 기반 빅데이터를 분석해 유저 맞춤 프로그램을 개발한 기술력이 뒷받침됐기에 가능한 일이었다.

‘체크인 서비스’ 등 소비자 중심 기술 강화

콘텐츠를 강화하는 무신사의 미디어 커머스 기능과 기술도 한몫하고 있다. 이 플랫폼은 꾸준히 온라인 쇼핑에 대한 편견과 단점을 깨기 위해 노력 중이다. 옷은 직접 입어보고 사야 한다는 고객들의 인식을 조금씩 바꾸기 위해 영상 콘텐츠나 라이브 커머스 등을 통해 생동감 있고 후기를 직접 느낄 수 있는 콘텐츠를 만드는 데 주력한다.

또 오프라인 공간에서도 패션 테크 기술을 활용해 편리성을 추구할 수 있도록 무신사테라스와 연계한 O4O 서비스도 육성 중이다. 온라인에서 축적한 데이터를 기반으로 오프라인에서 고객 맞춤형 서비스를 구축한다는 것인데, 무신사스토어와 연결되는 ‘체크인 서비스’를 들 수 있다.

즉 무신사테라스에서 스마트폰으로 공간 내 공공 무선 인터넷을 통해 무신사 모바일 앱에 로그인을 하면 현재 무신사스토어에서 진행 중인 기획전을 한눈에 확인할 수 있어 편리하다. 브랜드와 고객을 연결하는 공간인 만큼 온·오프를 넘나들면서 기술에 기반한 편리성과 경험을 꾸준히 제공한다는 것이 이들의 목표다.

지그재그, 패션계 배민, 경쟁력은 기술력

1020세대 여성 사이에서 ‘패션계 배민’이라고 불리는 지그재그는 앞으로의 성장이 더욱 기대되는 대표 패션 테크 기업이다. 소비자 중심 UI/UX 업데이트를 꾸준히 하는 것은 물론 편의성을 위한 다양한 기술을 접목해 누적 거래액만 2조원을 내면서 급성장했다.

온라인 쇼핑 플랫폼이라면 가장 중요하게 생각하는 배송 시스템과 Z결제 프로그램을 도입해 거의 실시간으로 옷을 받아볼 수 있다. 지그재그는 그간 쌓아온 빅데이터가 강점이다.

신규 기능 개발에 자사가 보유한 빅데이터 분석 기술을 활용해 ‘배송예측서비스’에 접목, 배송 출발에 영향을 주는 약 2000만건의 주문 빅데이터를 종합적으로 분석해 상품별 배송 출발 예측 일자를 제공하는 형태다.

박정순 지그재그 데이터 분석가는 “배송 예측 기능은 개발팀과 데이터 엔지니어, 데이터 사이언티스트 간 긴밀한 협업이 가능한 업무 환경 속에서, 방대한 빅데이터를 활용해 고객 만족이라는 가치를 만들어 낸 대표 사례라는 점에서 더욱 의미가 크다”라고 설명했다.

기술 엔지니어만 120명, 고품질 서비스 제안


앱 개발 및 관리 엔지니어만 120명의 인재를 꾸리고 있을 만큼 핵심 부서로 움직인다. 국내 내로라하는 소셜 플랫폼 출신 베테랑 엔지니어들이 지그재그의 중심을 잡고 있다. 배송예측서비스만큼이나 이들이 내세우는 테크 서비스 중 하나가 ‘Z결제’인데, 이들이 자체 개발한 통합 결제 시스템으로, 이용자 수만 200만명 이상 보유하고 있다.

결제 편의성에 대한 이용자 입소문이 확산되며 Z결제 도입 후 월 매출 최대 22배 상승, 월 매출 1억 달성, 셀러 150곳 돌파 등 쇼핑몰 성공사례도 속속 등장하고 있다. 지그재그 전체 거래액 중 Z결제를 통한 결제 비중은 80% 이상이다. 이에 따라 Z결제를 통한 누적 결제액은 5000억원을 넘어서기도 했다.

특히 지그재그는 국내 패션 소호몰이 가장 많이 입점된 플랫폼이라 Z결제는 혁신적인 서비스라고 볼 수 있다. 다양한 상품을 유저들이 쉽게 판매하고 또 구입할 수 있는 구조를 만들었으며 기술 개발에 열을 올리면서 판매자들과 지속가능한 성장을 이끌어 낸 것이다.

소비자 취향 맞춤 자체 알고리즘 개발 지그재그의 성장은 패션 이커머스 세계에 적잖은 충격(?)을 주고 있다.

동대문 패션 클러스터가 잘 만들어진 플랫폼에 모여 누적 거래액 2조의 신화를 쓴 것부터 유명 패션기업에서 만든 플랫폼보다 사용하기 편리하고 기술력도 상당하기 때문이다.

그리고 업계에서는 하나같이 지그재그의 경쟁력을 ‘기술력’으로 꼽는다. 소비자들의 구매 횟수가 늘어나면서 유저가 원하는 스타일이나 소호몰과 매칭하는 방법적인 부분들을 오차범위 내에서 연결할 수 있는 알고리즘을 자체 개발했다. 소비자 취향과 비슷한 숍을 앱 내애서 보여주다가 구매가 늘어나면 취향 파악이 더 쉬워 ‘고객 맞춤 소호몰’을 소개해 준다.

이 플랫폼은 서비스 개시 5년 만에 다운로드 건수 2600만건을 돌파하며 국내 대표 여성 쇼핑앱으로 자리를 잡았다. 지난해 거래액만 8000억원, 작년 매출도 재작년에 기록한 293억원보다 30% 증가할 것으로 보고 있다.


에이블리, 취향 기반 메타 데이터가 핵심

에이블리는 성장률과 규모, 영향력 면에서 앞으로가 더욱 기대되는 플랫폼이다. 판매자에게 친화적인 정책으로 입점 셀러 수 기준 압도적 1위일 뿐 아니라 거래액 증가세도 폭발적이다.

창업 서비스 론칭 첫해인 2018년 150억원에서 지난해 2년 만에 4000억원으로 2700% 증가했다. 올해는 다시 100% 성장한 8000억원을 목표로 삼고 있다. 에이블리는 셀럽이 디자인한 옷을 만들어 판매해 주는 플랫폼이라는 생소한 사업 모델을 영위하고 있다.

인플루언서나 디자이너들이 만드는 의류를 자체 플랫폼인 에이블리라는 앱을 통해 유통하는 것은 물론 제작까지 지원하는 패션의 전 과정을 아우른다. 누구나 에이블리 안에서 의류를 만들어 판매할 수 있는 ‘숍인숍(Shop in Shop)’ 모델로 안착됐다.

에이블리는 하나의 사업자이지만 그 안에는 또 수많은 사업자가 있다. 셀러(Seller)나 디자이너는 패션에 대한 아이디어만 있으면 된다. 에이블리 플랫폼이 제작부터 유통까지 모두 지원하는 형태다. 세부적으로 들어가서 보면 에이블리의 사업 부문은 크게 파트너스 부문과 셀러스 부문으로 나뉜다. 에이블리 파트너스로 불리는 풀필먼트 서비스는 셀럽의 입점부터 성장까지 지원한다.

셀러 - 도매 - 제작 연결 ‘체인 플랫폼’ 구축

지난해에는 셀러·도매·제작을 연결하는 ‘체인 플랫폼’을 구축했다. 국내외 다양한 제조공장들의 상품과 판매자를 연결해 주면서 판매 경쟁력을 강화하겠다는 목표다. 동대문 도매상과 소매를 연결하는 사업에서 제조와 소매, 제조와 도매를 연결하는 영역으로 외연을 넓혔다. 이처럼 에이블리는 판매자의 편의와 중계역할에 집중해 사업 기반을 구축했다는 점이 여타의 플랫폼과는 가장 큰 차별점이다.

반면 소비자들의 시선은 ‘맞춤형 서비스’로 사로잡았다. 지난해 패션 쇼핑앱 최초로 ‘AI 기반 개인화 추천상품’ 서비스를 도입해 기존 대비 3배 이상 높은 고객 반응률을 이끌어 냈다. 상품 수가 많으면 소비자들이 선택하는 데 어려움을 겪을 수 있다. 이를 해결하기 위해 정교한 추천 서비스를 개발했다. 구매와 찜 데이터 등을 기반으로 개개인의 취향에 맞는 제품을 추천해 주는 서비스다.

이런 취향에 기반한 추천 서비스는 강석훈 대표가 ‘왓챠’의 창립 멤버인 것과도 무관하지 않다. 강 대표는 “좋은 추천 서비스를 만들기 위해선 크게 두 가지 역량이 필요하다. 좋은 알고리즘을 개발하는 것과 데이터 취합이다.

에이블리는 ‘상품찜’ 데이터를 가장 중요하게 생각한다. 왓챠에서 영화 평가를 유도해서 특정인이 선호하는 영화 추천을 위한 기반 데이터를 모았듯, 에이블리는 상품찜 평가를 유도해 사용자의 패션 선호 데이터를 모으고 있다”라고 설명한다.

개발 직군 코드리뷰, 마이그레이션 활성화

또 다른 중요 데이터 중 하나는 상품 자체가 가지고 있는 메타 데이터다. 상품 사진과 해당 상품을 묘사하는 텍스트 설명, 어떤 판매자가 판매하고 있는지, 특정 판매자의 체형 정보는 어떠한지 등을 수집한다.

이런 데이터를 조합해 한 소비자가 어떤 판매자를 선호하는지, 선호하는 사진 유형은 무엇인지 등을 통해 패션 · 라이프스타일까지 파악하는 것. 이런 시스템을 가능하게 하는 것은 PO(Product Owner)팀에 개발 직군 웹 프론트/백엔드/iOS/AOS/머신러닝 엔지니어 등이 포지션을 운용하고 있다.

일반적인 스타트업에서 보기 힘든 체계적인 코드리뷰와 마이그레이션, 상호 간의 주기적인 피드백은 물론이고 개발뿐만 아니라 제품 디자인과 기획에 목소리를 내고 누구나 모듈장이 돼 테스크를 해결해 나가는 문화가 핵심이다.

한편 에이블리코퍼레이션은 중소벤처기업부와 산업통상자원부가 후원하는 ’2020년 대한민국 혁신기업 대상‘에 선정되기도 했다. 이 대회는 경영, 서비스, 기술 분야의 혁신을 통해 기업의 지속성장과 해당 산업 분야 발전에 이바지한 척도를 수상 기준으로 밝혔다. 에이블리는 자체 인프라를 바탕으로 비즈니스 혁신을 일궈냈으며 이를 기술혁신과 접목해 대한민국 패션 산업 발전에 기여했다는 평가를 받았다.

브랜디, 리얼테크 유통 서비스 IT로 전환

온라인 패션 플랫폼 ‘브랜디’에는 동대문 시장을 중심으로 셀러 1만2000여곳이 입점해 있다. 하루에 ‘신상’ 7000여개가 등록되는데 머신러닝 기술을 통해 매일 수많은 고객에게 각기 다른 상품을 추천한다.

2016년 7월 서비스 론칭 후 현재 애플리케이션 누적 가입자 약 950만명, 평균 월 방문자 수(MAU) 약 290만명을 기록 중이다. 올해 네이버에서 투자금 100억원을 유치하는 등 지금까지 총 450억원의 투자를 이끌어 내며 성장세를 이어가고 있다.

브랜디는 유튜브와 같은 플랫폼을 패션 창업자에게 제공하는 것을 비전으로 제시하면서 ‘패션계의 유튜브’를 목표로 한다. 예비 창업자가 아이디어만 가지고 오면 브랜디가 쇼핑몰 창업을 돕고, 패션앱을 통해 판매만 하면 되는 것이다.

이 회사는 의류 도·소매를 함께하며 창업 도매를 뜻하는 ‘헬피’를 도와 브랜디가 판매를 전담하는 등 의류 유통 구조를 단순화하는 것이 목표다. 단순히 옷만 사고파는 플랫폼이 아니라 유통 서비스를 IT 기술로 발전하는 회사라는 설명이다. 옷은 그 플랫폼에서 취급하는 제품 중 하나에 불과하다.

AI가 만든 수요 예측 알고리즘, 재고 NO!

이를 가능하게 하는 건 인공지능(AI) 기술이다. 의류 매입부터 유통, 재고관리까지 AI가 모두 담당한다. 아마존닷컴이 사용하는 아마존 퍼스널라이즈(Amazon Personalize)가 적용된다. 아마존이 수십년 동안 만들어온 수요 예측 알고리즘을 브랜디에 맞게끔 구성해 소비자가 살 만한 물건을 판매하는 시스템이다.

이 때문에 도매상에게 옷을 산 뒤 4일이면 재고가 사라진다. 시간이 흐를수록 재고 가치가 급격히 하락하는 의류업계 특성상 재고 소진은 브랜디의 큰 장점이다. 기술이 발전해 팔리지 않을 것 같은 재고는 다른 사람에게 추천하거나 가격을 조정해서 상품을 전시하는 일까지 모두 AI를 통해 구현이 가능하다.

이처럼 기술이 중요하다 보니 브랜디는 ‘개발자 모시기’에 열중할 수밖에 없다. 2021년 1월 기준 290여명의 내부 인력 중 100여명이 개발자이고 그중에서 데이터를 담당하는 인원이 20여명이다.

NHN, 다음카카오, 쿠팡, 이베이, 마켓컬리 출신 인재도 적극 영입했다. AI의 ‘추천 실력’은 구매 전환율, 즉 앱을 방문한 소비자가 실제로 제품을 구매하는 비율로 평가할 수 있다.

20여명 데이터 인력 운용, 구매 전환율 6%

수년간 쌓아온 머신러닝을 통해 고도화된 서비스가 처음 앱을 방문한 고객도 금방 자신의 취향에 맞는 옷을 찾을 수 있게 도와준다. 국내 패션 이커머스의 구매 전환율은 0.3~1%로 추정되는 가운데 브랜디의 구매 전환율은 6%에 달하는 점도 이러한 시스템을 구현하고 적극 도입했기에 가능했다.

브랜디의 매출은 입점 셀러들의 판매수수료와 셀러들을 위해 상품 구입, 포장, 배송을 대행하는 풀필먼트 서비스로 구성된다. 브랜디는 이 중 풀필먼트 역량을 강화해 업계 내 입지를 굳힌다는 계획이다. 현재 매출 비중은 플랫폼 비즈니스 60%, 풀필먼트 40% 수준이지만 앞으로 풀필먼트 비중을 70%까지 끌어올릴 예정이다.

풀필먼트 사업 강화를 위해 올해는 창업 지원 서비스 ‘헬피’를 정식 론칭한다. 브랜디는 3년 전부터 동대문 패션 시장을 기반으로 풀필먼트 서비스 헬피를 시행해 왔다.

현재 셀러 800여곳을 대상으로 서비스를 진행 중인데 하루 평균 3만여개의 옷을 동대문을 통해 소비자에게 배송한다. 또 올해는 해외 진출을 목표로 K패션과 풀필먼트를 전 세계로 확장하는 것을 목표로 달린다.









이 기사는 패션비즈 2021년 2월호에 게재된 내용 입니다.
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