126년간 운영되던 미국 백화점 체인 시어스가 지난 15일 파산 보호를 신청했습니다. 소비자들의 시선이 오프라인에서 온라인으로 빠르게 이동하고 있음을 간과했기 때문입니다. 시어스가 2011년부터 7년 연속 손실을 기록하는 동안 미국의 온라인 소매판매액은 2010년부터 매년 15% 내외의 성장률을 이어가고 있습니다.* 온라인에서 가장 많이 판매되는 제품군이 의류인 것을 생각했을 때, 패션 비즈니스에서 이러한 변화를 기회로 활용할 방법을 찾는 것은 당연한 일입니다.
이제는 낯익은 표현이 된 '디지털 트랜스포메이션'은 패션 분야에서도 많은 반향을 일으키고 있습니다. 샤넬, 구찌, 루이비통 등 전통적인 오프라인 럭셔리 브랜드도 온라인 쇼핑몰을 열고 고객들과 SNS를 통해 커뮤니케이션하는 시대입니다. 다양한 오프라인 기반 패션 브랜드들이 온라인의 특성을 살려 고객의 마음을 사로잡아 구매 전환율을 높이기 위해 노력 중입니다. 이에 트렌드를 분석하거나 개개인의 선호도를 파악하기 위해 데이터 수집은 반드시 필요합니다.
온라인 쇼핑몰 서비스는 대부분 회원제로 제공되기에 고객 데이터 수집은 어렵지 않습니다. 문제는 판매 상품 데이터를 수집하고 가공하는 일입니다. 데이터를 바탕으로 구매자의 취향을 분석하고 상품 검색, 추천을 최적화하기 위해서는 판매 중인 수많은 상품의 상세한 속성 정보가 등록되어야 합니다. 그렇기에 색상, 핏, 스타일 등의 속성 정보를 태깅하는 것은 매우 중요한 일이지만 이는 막대한 시간이 소요되는 번거로운 업무이기도 합니다. 담당자별로 태깅 기준이 달라지기도 해 통일성을 유지하기도 어렵습니다.
옴니어스는 AI(Artificial Intelligence, 인공지능) 기술을 통해 이를 해결합니다. AI가 가장 잘할 수 있는 일 중 하나가 ‘잘 정의된 반복적인 업무’인데요, 사람보다 빠르게 실수 없이 작업 가능하다는 장점 때문입니다. 이미지 인식 AI를 활용해 사진 속 패션 아이템 정보를 사람보다 100배 빠르게 태깅할 수 있는 옴니어스 태거Tagger도 그 장점을 극대화한 예시 중 하나입니다. 태거는 20만 장의 사진에 담긴 패션 데이터를 단 하루 만에 태깅합니다. 옴니어스는 태거 이외에도 사진 속 유사 상품과 스타일을 검색해 주는 옴니어스 렌즈, 각종 디지털 콘텐츠 분석을 통해 패션 트렌드를 예측하는 옴니어스 트렌드, TPO에 맞는 스타일 코디 아이템을 추천해 주는 옴니어스 스타일 등을 개발 중입니다.
옴니어스 AI가 빠르고 정확하게 패션 데이터를 수집하고 분류하기 위해서는 패션 데이터팀의 역할이 중요합니다. AI 학습에 가장 중요한 요소가 양질의 데이터이기 때문입니다. 옴니어스 패션 데이터팀은 리모트 근무를 진행하는 40명 내외의 패션 전문가 프리랜서들과 데이터 사이언티스트를 포함한 오피스 구성원들로 구성되어 있습니다. 까다로운 선발 기준을 통과해 패션 지식을 입증한 프리랜서 분들이 패션 데이터를 가공하고, 오피스 구성원들은 이 데이터의 퀄리티를 확인하고 목적에 맞게 구성해 리서치 팀에 제공합니다. 이 과정을 거쳐 옴니어스 AI의 성능이 지속적으로 개선됩니다.
AI 학습용 데이터는 패션 데이터팀이 가공하는 데이터 중 일부일 뿐입니다. 옴니어스의 메인 서비스인 옴니어스 태거의 결과물 퀄리티 점검, AI를 이용한 패션 트렌드 분석 콘텐츠인 위클리 인사이트Weekly insight 등이 패션 데이터팀의 손을 거치고 있습니다.
그 외에도 패션 데이터팀에서는 분기마다 한 번 오피스/리모트 전체 인원이 함께 진행하는 워크샵에서 팀의 업무 싱크를 맞추고 패션 전문가 분들의 피드백을 받습니다. 이렇게 수집된 피드백들은 리서치 팀, 개발팀과 함께 논의되어 팀과 회사의 발전을 이끌어냅니다. 도메인 지식을 보유한 전문가들의 역할이 AI 역량 강화의 핵심이기에, 패션 데이터팀에서는 팀의 더 큰 성장을 이루어낼 방법 또한 지속적으로 논의 중입니다.
세상에 없던 새로운 일을 해내기 위해서는 새로운 접근방법이 필요합니다. 옴니어스에는 주 1회 리모트 근무 및 유연근무제, 불필요한 야근 없는 업무환경 등이 정착되어 있어 지치지 않고 집중해 일할 수 있습니다. 주기적인 스무디 미팅 등 팀원 간 원활한 소통을 위한 제도도 마련되어 있고, 팀원 모두 자기 주도적으로 업무를 진행하는 것이 당연한 곳이기에 스타트업에서 일하는 것의 장점을 제대로 느끼실 수 있습니다.
그리고 지금, 패션 데이터팀은 패션 분야의 인사이트와 데이터 사이에서 균형을 잡을 수 있는 인재를 찾고 있습니다. 개인에게 내재된 패션 지식을 데이터화하기 위해서는 구조적인 사고방식과 세심함이 필요합니다. 패션과 AI 기술을 잇는 다리 역할에 관심이 생기시는 분이라면 아래 채용공고를 확인해 주세요.
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출처
* 한국기업평가 이슈 리포트, <온라인 패션시장의 성장과 새로운 경쟁자들>, 2017.12.20
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