현재 업계는 온라인 사업 경쟁력 강화를 위한 성장통이 불가피한 시점에 와있다. 온라인 태생 업체를 제외하고 성장을 위한 자금 확보와 지속적인 사업모델 역량 확보에서 성공적으로 평가된 사례가 없기 때문이다.
모두가 성공적인 온라인 비즈니스 투자와 유통 트렌드 주도로 온라인도 잘하는 오프라인 기업이 되기를 희망한다. 기술적 발전에 힘입어 경제적· 효율적으로 운영할 수 있는 솔루션 전문 기업들의 출현이 활발하다. 온, 오프라인 통합으로 사업 최적화 및 효율화를 통해 기존 사업부간 시너지를 이끌어내기 위한 기회가 열리고 있다.
이를 실행하기 위한 디지털 전략은 시설투자보다 마인드 변화부터가 출발점이다. 현재의 소비자· 시장에 대한 재정의와 전략 재점검이 불가피하다.
■칸그림 13인치 이민호 대표
가격 위주에서 소비자 맞춤화 기반으로 급속 진화 중
이커머스의 부상으로 전 세계적으로 패션산업의 전통적인 밸류체인 구조가 급속도로 바뀌고 있다. 진입 장벽은 낮지만 하면할수록 어렵고 복잡다단한 패션 사업은 새로운 비즈니스 모델들의 출현으로 기존 패션 산업에 혼돈을 주고 있다. 산업 전반에 대한 이해도가 떨어지는 IT전문가의 개입은 현실성 떨어지는 솔루션이 대안으로 제시되지만 실질적이고 효과적이지 않아 실패사례가 줄을 잇고 있다. 패션 생태계에 깊이 있는 이해를 바탕으로 IT기술을 현실적으로 접목한 대안이 필요한 상황이다. 13인치는 데이터베이스를 기반으로 Commerce + API(다양한 응용 프로그램으로의 확장 시스템) + SCM + ERP 기능 등을 하나로 통합한 패션 및 라이프 브랜드를 위한 이커머스 유통 엔진이다.소호, 마이크로 브랜드들이 부상하면서 현재 패션시장의 패러다임은 기존 가격 위주의 리테일 구조에서 소비자 맞춤화 기반으로 급속하게 바뀌고 있다. 글로벌 SPA들도 재고와의 사투를 벌이고 있을 만큼 값싸다고 사는 시대가 아니기 때문이다. 급격하게 변한 소비 패러다임 속에서 온라인화로 될 수밖에 없는 구조적인 소비 환경이 조성되면서 발 빠른 대응이 필요하다. 데이터를 기반으로 한 개인 맞춤화가 유통의 화두로 떠오르면서 브랜드와 소비자 모두에게 맞춤화 판매·관리시스템이 필요해졌다. 이커머스 생태계에는 연간 약 1000여개의 중소 패션 브랜드가 탄생한다. 이에 커머스 플랫폼도 깊이나 전문성이 떨어지는 나열식 비즈니스 구조에서 심도높은 버티컬한 모델로 전환해야 되는 시점이다. 수많은 플랫폼이 아웃오브 마켓이 아니라 뉴커머들을 위한 건강한 생태계로 조성되야 한다. 13인치는 현존하는 커머스 플랫폼에서 커머스 컴퍼니 빌더로 진화한 비즈니스 모델이다. 기존에 나와 있는 천편일률적인 도메인 프레임을 파는 구조가 아니라 브랜드만의 아이덴티티와 엣지를 살린 커스터마이징한 자사몰 구축도 돕는다. 소비자들에게는 내가 원하는 상품을 빨리 더 편하게 찾을 수 있는 UI·UX를 제공한다.
가격 노출 기반의 단순 판매 구조에서 벗어나 DB기반의 매칭 판매가 가능한 유통 엔진이다. 패션브랜드에게는 유통 프로세스를 최적화해주는데 포커싱을 해주고 개인(개별)판매자에게는 포털과 효과적인 연동으로 내 브랜드를 소비자들이 쉽게 스트리밍 할 수 있는 환경 구축이 키워드다. 현재 제도권 브랜드들은 이커머스에 진출해야 된다는 강박강념만 있는 상황에서 지식이 떨어지는 온라인팀 책임자에게 모든 것을 맡기는 형태로 자사몰을 운영해 시행착오를 반복하고 있다. 영입된 IT전문가들은 산업에 대한 이해도가 떨어져 한 쪽으로 치우친 운영 전략으로 현실과 괴리감을 좁혀 나가는 것이 쉽지 않다. 13인치는 액티브한 매출이 나올 수 있는 건강한 사업구조를 만들어 현실과 이상적인 괴리감을 좁혀 나가는 것을 1차적인 목표로 한다. 유통을 확장하고 편리하게 관리할 수 있으며 데이터베이스 기반으로 매출이 나올 수 있도록 돕는다. 본사는 IT 전문가와 패션 산업에 대한 이해도가 높은 균형감 있는 인력풀을 배치해 실질적이고 현실적인 솔루션 개발에 몰두하고 있다. 온라인 패션의 가장 큰 문제인 배송지연과 기회로스, 관리부재, DB기반 입고관리부터 전체 상품 분석까지 가능한 통합 솔루션이다. 업계는 현재 성공 케이스가 절실한 상황이다. 브랜드도 개발사가 모든 것을 해결해 줄 것이라는 잘못된 기대부터 바꿔야한다. 브랜드는 가장 잘 할 수 있는 디자인과 엠디에만 집중하고 경제적, 효율적으로 운영하기 위한 최적의 솔루션을 활용하길 바란다.
13인치는 옷에 대한 기초적인 정보값을 최대치인 마이크로 단위로 쪼개서 분류하는 태깅으로 데이터를 수집한다. 1.5초 만에 태깅이 가능한 AI 시스템을 통해 감성기반의 데이터값을 토대로 맞춤화 상품 제안이 가능해졌다. 완벽하진 않지만 구매가 많아질수록 점점 고도화되고 있다. 끝없는 최적화를 통해 더욱 인간의 감성에 가까워지고 있는 기술적 수준에 와있다. 소비자에 대한 DB를 원클릭을 통해 3단계로 태깅해 결과값을 도출하고 리얼타임으로 고객 데이터에 대한 분석이 실시간으로 제공된다. 패션의 모든 것이 데이터값으로 도출될 수는 없지만 타당한 제안을 통해 통합적으로 분석할 수 있어 기회로스를 줄이는 역할을 한다. 앞으로 쇼핑몰은 데이터기반의 플랫폼으로 진화하며 소비자와 브랜드 모두가 불필요한 비즈니스와 액션을 줄일 수 있는 환경이 조성될 것이다. 재고를 예측할 수 있는 ‘인터랙티브 셀’이 가능하고 ‘CRM기반의 상품 전략’과 ‘인공지능 툴을 활용한 유통’이 가능해진다. 정교한 데이터 분석을 통해 패션도 데이터 산업으로 업그레이드가 필요하다. 현재 소비자의 니즈는 가격이나 무작위 노출에 의해 판매하는 유통사 중심의 판매에서 벗어나야 하는 수준에 올라와 있다. 개인의 취향을 고려한 ‘나만의 패션을 위한 소비시대’가 왔다. 멜론은 대표적인 나만의 음악듣기 스트리밍 플랫폼이다. 나만을 위한 패션상품 스트리밍 시대도 활짝 열렸다.
■어반유니온 쇼핏 안치성 대표
디지털포메이션으로 구조적 한계 탈피하는 시대 성큼
향후 10년간 소프트웨어 영역의 급성장에 따라 전 세계 빅데이터 시장은 점유비중이 46%로 지속 성장할 것으로 전망된다. 현재 빅데이터 시장은 텍스트 태그 위주에서 비정형 데이터(이미지, 영상, 오디오컨텐츠 등)로 진화하고 있다. 특히 비정형 시각 빅데이터 검색 수요가 증가, 관련기술도 나날이 고도화되고 있다. 더불어 컨텐츠에 대한 이해와 분석이 가능한 AI기술과 서비스에 대한 수요도 급증할 것으로 전망된다.최근 시각센서를 이용한 이미지 인식 기술은 다양한 산업에서 도입 중이다. 어반유니온은 작년부터 패션에 특화된 이미지 분석 기술 연구를 수행하며 ‘쇼핏’이라는 독보적인 원천 기술력을 확보한 상태다. 사진 이미지에서 여성의류의 형태적 분류에 대한 70% 이상의 정확성을 보이고 있다. 세계적 수준의 인공지능 기술 개발과 특화된 딥러닝 기술 확보로 패션기업에서 원하는 맞춤형 서비스가 상용화 단계에 와있다. 딥러닝 기반의 이미지 검출과 추론 알고리즘은 국내외 최상위 수준의 역량으로 막대한 컴퓨팅 파워를 요구하는 고도의 기술이다. 이를 통해 다양한 패션 아이템들의 유형별(상의, 하의, 원피스, 가방, 신발 등) 딥러닝 학습 데이터를 생성하고 형태적 분석이 가능한 국산 기술이 개발됐다. 온라인 내 패션 이미지 분석을 통해 패션 상품과 특징을 데이터베이스화 할 수 있는 기반이 마련됐다. 종합 패션 플랫폼에서 수많은 나열식 상품 판매가 이러한 분석 엔진의 고도화로 소비자와 기업 모두에게 좀 더 나은 쇼핑환경을 제공한다. 예를 들면 네이버에서 원피스를 키워드로 검색하면 1300만 개의 상품이 노출된다. 하지만 쇼핏은 수많은 정보 중에서 비정형 데이터 즉 사진으로 좀 더 구체화된 상품을 찾아내 고객의 불편을 해소해주고 의도되지 않은 길을 가지 않게 도와준다. 초 맞춤형 큐레이션 데이터를 제공해 주는 것이다. 어반유니온의 목표는 이러한 기술력을 바탕으로 동대문 도매 시장 내 디지털 트랜스포메이션을 통한 파괴적 혁신을 일으키는 것이다. 동대문 도매시장은 최종 판매점이 인터넷 또는 로드샵이라도 중간 상인은 반드시 현물을 개별적으로 탐색, 확인하여 매입하는 정통적인 환경이 고착돼 있다. 매일 수십만개에 달하는 많은 상품을 생산, 유통하고 있으며 연 18조 원에 달하는 매출이 발생하지만 전반적으로 어떠한 상품이 유통되는지 파악조차 안되고있는 상황이다. 생산량과 재고파악, 기존 상품의 유무 등을 개별적, 제한적으로 파악하기 때문에 데이터화가 필수적으로 요구된다.
한국 의류 도매 시장은 환경 및 문화적 제약에 의해 산업 정체가 심화돼 있는 곳이다. 다양한 제품 정보들의 입력 자동화 및 직관적인 검색이 가능한 비정형 시각 빅데이터 검색 기술의 도입과 서비스 개발이 어떠한 분야보다도 필요하다. 이미지 분석 데이터를 활용한 도매 전문 쇼핑 플랫폼 구축을 통해 상인들은 모바일을 이용해 상품을 등록하고 인공지능 기술로 상품 정보 입력 필드값의 90프로를 자동으로 입력해 편의성과 스피드를 높일 수 있다. 좀 더 생산성 높은 작업이 가능해진다. 또한 상품을 필터링하는 딥러닝 기술로 상품 등록과 재고 데이터베이스 구축도 좀 더 간편해진다. 어반 유니온은 실제 동대문 도매시장의 핵심인 여성복 쇼핑 시스템을 우선적으로 런칭하고 단계적으로 남성복, 여성복 잡화, 액세서리 등으로 확장해 나갈 예정이다.어반유니온은 다년간 인디브랜드페어를 공동 주관하며 동대문 시장 상인들에게 새로운 판로를 개척해 주고자 시작된 기업이다. 연간 400여명 이상의 동대문을 기반으로 활동하는 디자이너 및 상인들과 돈독한 관계를 맺고 있다. 이들 또한 동대문이라는 특화된 인프라가 세계적인 경쟁력을 가지기를 희망한다. 그들도 혁신적인 구조화를 위한 서비스를 원하고 있다. 쇼핏이라는 원천기술을 활용해 동대문시장의 상품을 수출하는데 우리가 허브의 역할을 수행하길 희망한다. 해외 업체가 수많은 동대문 업체와 일일이 계약하지 않고도 상품의 유통이 가능해진다. 2020년에는 300억 원 규모로 국내 원천 IT기술을 확보한 가장 진보된 온라인 도매 플랫폼으로 육성할 계획이다.
■인터보그인터내셔널 김강화 대표
지금 소비자·시장에 대한 재정의 필요
패션마켓의 구조적인 불황이 지속되고 있는 상황이다. 넘쳐나는 채널과 과다공급에 의한 상품의 범람 속에서 고객들은 피로감을 호소하고 있다. 오프라인 업체들은 과거의 성공 방식이었던 물량 부족시대, 대량 공급 소비가 먹혔던 제조 중심의 비즈니스 패러다임에서 빨리 벗어나야한다. 현재 시즌 마감 시 브랜드들은 고작 50~60%가 채 안 돼는 소진율로 재고와의 싸움과 리스크를 떠안고 불안한 오늘을 살고 있다. 그만큼 상품 적중도가 떨어지고 고객 관점의 상품들을 내놓지 못하고 있다는 방증이다. 오히려 매출을 줄이면 이익이 늘어난다는 역발상이 필요하다. 외형을 키우기보다 70~80%로 상품 소진율을 올리고 효율 경영에 포커싱해야한다. 모바일을 기반으로 한 이커머스 시장의 급부상으로 정보와 트렌드를 빠르게 습득하는 소비자들의 감각과 수준은 나날이 발전하고 있다. 또한 더 이상 기다리지도 다리품을 팔지도 않는다.
선 기획의 핵심이었던 Quick Response도 더 이상 의미가 없다. 매장에 원했던 상품이 없을 경우 QR을 기다리는 대신 소비자들은 스마트폰으로 유사상품을 찾아내 타 매장 또는 다른 브랜드 상품을 즉시 구입해버린다.
IT기술의 발달에 따라 AI 사용을 전제로 한 초기 투입 및 배분량을 예측해 가능한 오차 범위를 줄여야한다. 전통적인 MD의 로직을 부정하고 새로운 로직을 설정해야하는 시대다. 전제는 AI를 활용해 팔리는 트렌드와 수량을 좀 더 주도면밀하게 파악해야한다. 이러한 로직이 선행되어야 AI가 도입되어도 할 일이 생긴다.
투트랙 전술도 필요하다. 속도와 가격에서 월등히 앞서는 온라인 시장에 맞설 오프라인만의 가치를 높이기 위한 노력도 불가피하다. 일관되고 뚜렷한 BI 및 SI 경쟁력을 높이고 정성이 들어간 상품을 매장에 배치하는 것이다. 또한 데이터를 기반으로 한 이커머스 진출로 채널 활용도를 최대치로 끌어내는 것이다. 특히 소재와 가성비를 따지는 국내 소비자들의 성향을 반영한 상품으로 승부수를 띄우고 정상 소진 향상에 초점을 둬야한다.
일본에는 조 단위의 패션기업들이 상당수다. 투자여력이 되는 이들은 IT기술을 활용한 패션테크 전략 방안에 적극적이며 상당히 앞서있다. 패션 선진국으로 발돋음 하기 위해 활발한 도입을 추진 중이다. 하지만 국내 현실은 암담하다. 전문패션업체는 자본력이 부족하고 규모가 작아 성공적인 온라인비즈를 위한 기술적인 제반 마련과 투자에 적극적이지 않다. 조 단위 패션기업도 대기업 위주로 손에 꼽히는 수준이다. 건강한 생태계를 조성하기 위한 전략적인 M&A가 필요한 이유다. 구조적인 한계를 벗어야 글로벌 경쟁력을 확보할 수 있다. 일본의 패션포켓이라는 AI를 기반으로 한 패션IT전문업체는 MD의 주업무인 시장분석을 인공지능을 통해 진행하고 기업에게 솔루션을 제공한다. 인공지능에 기반 한 이미지 및 영상 분석 기술을 이용한다. 패션 아이템을 자동으로 탐지하는 기술을 이용해 트렌드 예측 및 이커머스 개선, 무인점포 솔루션 제공, 기존 의류 산업에 부족한 부분을 개선하는 등 패션 분야의 다양한 사업을 발전시키는 역할을 한다. 인간이 하는 것과 비교해 월등히 우수한 부분에 집중하고 24시간 자동 운영하는 인공지능 MD서비스에서 500 만 건 이상의 데이터를 분석해 트렌드를 예측하고 그 결과를 상품기획에 반영한다. 패션포켓은 내년 시장의 현황과 흐름을 면밀히 분석한 패션 브랜드 출시를 앞두고 있다. 이렇듯 세계적으로 빠른 속도로 진화하고 영악해지는 AI는 전 산업에 전방위적으로 활용이 가속화되고 있는 추세다. 패션 또한 예외가 아니다.