상장사 브랜드평판은 F&F, 한섬, LF, 효성티앤씨, 영원무역 순으로 나타났다. 한국기업평판협회가  밝힌 빅데이터 결과로 참여, 미디어, 소통, 커뮤니티, 시장, 사회공헌지수 순이다. 

빅데이터는 기업평판에 이어 패션아이템의 판매 정보도 알아낸다. 전문가들은 데이터를 분석하는 빅 데이터가 인터넷 이후 기업에 가장 큰 영향을 미칠 것으로 보고 있다. 국내외 유수 기업들은 이미 데이터 분석을 통해 생산성을 배가하고 새로운 비즈니스 기회를 선점한다. 미래의 경쟁무기로 자리 잡기 시작한 빅 데이터, ‘누가 먼저일까’이다.

빅데이터 전문업체가 밝힌 시즌 패션 핫 아이템 판매는 단연 티셔츠와 원피스다. 4월 중순부터 검색량이 급증하던 리넨 재킷의 순위가 서서히 떨어지고, 지난 주 트렌드 아이템으로 다뤘던 여름 카디건이 지속적 상승세를 보였다.

데이터를 활용한 상품개발은 이젠 선택이 아닌 진행형이다. 반팔 재킷, 시폰 원피스, 여름 재킷, 뷔스티에(bustir) 원피스의 검색량이 증가하고, 청량한 소재감과 조직이 중요한 바스락 원피스, 여름 니트는 상승세가 더 크게 그려지는 상황이다. 

한 여름 시원하게 괘면할 수 있는 제품과 브랜드는 무엇이 도출될까 궁금해지는 때이기도 하다. 티셔츠는 좋은 판매율을 보이며 원피스 역시 계속해서 증가하고 있다. 작년 여름 대비 반팔 니트, 여름 카디건 등 주로 간절기 아이템이었던 니트와 카디건들의 변신이 주목된다.

이번 주 아이템별 판매 점유율은 상의가 51%로 가장 높게 나타났고, 팬츠 19.2%, 원피스 13.5%, 아우터 11.3%, 스커트 5% 순이라고 피피(fifi)는 분석했다.

MZ세대가 주요고객인 패션 플랫폼 A사는 지난 1월 삼성카드의 빅데이터를 활용한 마케팅을 진행 했다. A사에서 잠재 고객을 선별해 혜택을 제공한 결과 A사 매출은 지난해 같은 달 대비 47% 늘었고, 유입 고객의 15%는 신규 고객인 것으로 나타났다.

삼성카드는 자회사 의류 플랫폼에도 같은 마케팅을 진행하고 있다. 삼성카드 솔루션은 ‘지갑을 열 만한’ 고객을 정교하게 겨냥한다. 회원별 소비 패턴과 마케팅 목적에 따른 반응 정보 등을 학습해 고객을 선별하는 인공지능(AI) 서비스와 고객의 소비 특성, 구매 가능성을 분석해 고객의 라이프스타일까지 유추하는 알고리즘을 구축했다. 

빅데이터는 시즌 상품을 기획하고 생산하는데 반드시 필요한 생산물량을 정하는 기준으로 신뢰성 여부에 따라 상당한 파급력을 예상해 볼 수 있다. 얼마나 만들어라 라는 명령어가 곧바로 나타나고 있는 것이다. 최고의 수익율을 내기위한 기업의 몸부림이며 패션기업의 주요 관심사인 것이다.

시즌이 많은 국내 패션업계의 상품 수명주기는 매우 짧다. 사계절이 있는데다 인구수도 1억의 절반에 그쳐 패션브랜드 회전에 따른 성공여부는 가늠할 수조차 없다. 이러한 업계의 고민을 빅데이터가 해결 해 준다. 

디자이노블은 생성 AI 기술을 활용해 데이터를 분석하고 기업에 시장을 예측할 수 있는 인사이트를 제공한다. 효율적 생산과 제품 생산기간 단축은 과잉생산으로 인한 재고 부담을 낮추고 궁극적으로는 자원낭비도 줄이는 효과가 있다.

나아가 트렌디한 디자인도 제안하고 OEM/ODM 제조업체의 영업력 강화에도 기여한다. 소규모 제조기업이 실시간 트렌드 모니터링과 정보 수집을 통해 더 빠른 제품기획과 지역 시장 진입에 기여한다.

AI 도입은 단순한 비용문제로 접근할 것이 아니다. 달라질 변수들을 고려한다면 고객에 맞는 데이터의 원천을 함께 설계하고 기능을 확장시켜 나가야 한다. 빅데이터는 컬러, 소재, 패턴, 디테일 별로 어떤 속성의 판매량이 높았는지 알려준다. 

최근 스타트업 패션기업이 투자유치를 속속 이뤄내는 것 또한 이같은 역량구축이 되어서다. 주요 고객층의 소비자 분석, 트렌드를 반영한 디자인 제품, 적정 생산으로 재고율을 낮춘다. 마우스 하나로 모두를 해결하는 시대.

패션브랜드 빅 브랜드 전략은 미디어, 소통, 커뮤니티, 시장, 사회공헌지수를 하나하나 읽어나가는 데이터 분석에서 가능하다. 전문가들이 말하지 않아도 빅 데이터가 기업에 가장 큰 영향력을 발휘하고 있는 거다. 
 

김임순 기자 다른기사 보기