패션/뷰티 기업에서 자주 사용하는 AI 솔루션 5가지

패션/뷰티 기업에서 AI 솔루션을 사용하는 이유

패션/뷰티 기업은 다양한 카테고리의 상품을 판매하고, 시즌마다 새로운 상품을 출시해요. 이렇게 많은 상품을 다루는 특성 때문에 대량의 데이터가 발생하는데요.

대량의 데이터를 다루는 일, 고객 경험 최적화와 운영 효율화에서 매우 중요해요. 만일 수많은 상품으로 인해 고객이 원하는 상품을 쉽게 찾지 못 하거나, 고객에게 더 나은 선택지를 제공하지 못 하거나, 고객의 요구 사항과 트렌드를 반영하지 못 하면 고객이탈률이 높아지고 구매전환율이 낮아집니다. 그래서 패션/뷰티 기업은 가지고 있는 대량의 데이터를 잘 활용해 고객 경험을 개선하고, 비효율적인 운영 업무를 덜어내야 합니다.

그래서 많은 패션/뷰티 기업들이 각 퍼널 단계에 맞는 AI 솔루션을 활용하고 있습니다. 단계별 목적에 맞는 AI 활용으로 매출을 늘리고 경쟁력을 갖추고 있는데요. 이 글에서는 패션/뷰티 기업들이 자주 사용하는 5가지 솔루션을 소개합니다.

패션/뷰티 이커머스 퍼널 단계에서 AI 활용

패션/뷰티 이커머스 퍼널 단계에서 AI 활용 이미지입니다.

1단계 상품 탐색

이미지 검색 AI 솔루션

2단계 상품 리스트

상품 카테고리 태깅 AI 솔루션

3단계 상세 페이지

유사 상품 추천 AI 솔루션
리뷰 분석 AI 솔루션

4단계 장바구니

개인화 상품 추천 AI 솔루션

5단계 구매/재구매

패션/뷰티 AI 솔루션 5가지

패션/뷰티 AI 솔루션 1 - 이미지 검색

이미지 검색 AI 입니다

비즈니스 목표

고객들은 패션/뷰티 쇼핑 과정에서 많은 상품들을 살펴봅니다. 나에게 맞는 상품을 찾아 다니는데요. 고객이 원하는 상품을 쉽게 찾을 수 있도록 검색 기능을 제공해야 합니다.

문제

SNS나 인터넷에서 본 마음에 든 상품을 찾고 싶을 때, 어떻게 검색해야 할 지 몰랐던 기억이 있으신가요? 패션, 가구, 인테리어 등 이미지가 상품의 주요 요소를 차지하는 경우에는 텍스트 검색이 어려운 경우가 있어요. 무엇을 검색해야 할 지 상품명이나 특징을 언어로 표현하기 어렵기 때문이에요. 만일 떠오른다고 해도 원하는 검색 결과를 얻기 힘들 가능성이 높아요.

해결 (AI 솔루션)

이미지를 넣어서 검색할 수 있는 검색 엔진을 제공합니다. AI가 유사도를 바탕으로 이미지 기반의 직관적인 검색 경험을 제공해요. 검색 과정을 단축하여 편리성을 향상할 수 있어요.

맞춤형 AI 포인트

배경이 복잡하거나 이미지가 또렷하지 않는 경우 등 다양한 변수에 대한 맞춤 학습이 가능해요.
모델이 유사할 때 혹은 상품이 유사할 때 등 특정 기준에 맞는 결과가 나오도록 설정할 수 있어요.

패션/뷰티 AI 솔루션 2 - 상품 카테고리 태깅

상품 카테고리 태깅 이미지입니다

비즈니스 목표

많은 상품을 판매하는 패션/뷰티 기업에선 고객이 원하는 상품을 쉽고 빠르게 찾을 수 있도록 하는 게 중요합니다. 상품을 찾기 어렵거나 복잡할 경우 고객 이탈로 이어질 수 있기 때문이에요. 카테고리 분류를 통해 고객이 원하는 상품을 쉽게 찾아볼 수 있도록 해야 합니다.

문제

많은 수의 상품에 대한 카테고리를 분류하는 작업은 매우 복잡하고 시간이 많이 듭니다. 다양한 국가, 제조사, 판매업체에서 오는 상품들의 경우 규격이 다 달라서 상품 카테고리 태깅 작업이 복잡해요. 그렇지만 카테고리 분류는 고부가가치의 업무가 아닙니다. 꼭 필요하지만 시간을 많이 쓰긴 아쉬운 업무죠. 업무 효율성 면에서 자동화가 필요합니다.

해결 (AI 솔루션)

AI가 상품 이미지를 분석해 자동으로 적절한 카테고리를 지정해요. 필수 카테고리부터 세부 항목까지 AI가 상품의 특징을 파악해 정확하게 분류할 수 있어요. 이로 인해 시간과 비용을 크게 절감할 수 있습니다. 사람이 붙어서 일일이 작업하지 않아도 괜찮아요.

맞춤형 AI 포인트

각 기업 특성에 맞춘 카테고리 기준을 설정할 수 있어요. 다양한 국가와 제조사에서 들어오는 상품에 대한 처리가 가능합니다.
상품 특성이나 고객 구매 패턴을 분석해 정확도를 지속적으로 개선할 수 있어요.
새로운 상품이 들어올 때 실시간으로 학습해 상품을 분류할 수 있습니다.

패션/뷰티 AI 솔루션 3 - 유사 상품 추천

유사 상품 추천 이미지입니다

비즈니스 목표

커머스 기업은 고객에게 좋은 구매 경험을 제공하기 위해 유사 상품을 보여주고 싶어해요. 고객들이 상품을 구매할 때, 비슷한 스타일이나 색상의 다른 상품을 함께 비교하는 경우가 많기 때문인데요. 고객이 원하는 유사한 상품을 쉽게 제공하지 못 하면 구매가 이뤄지지 않고 이탈률이 높아질 수 있습니다. 유사 상품 추천은 매출 증대에 효과적인 전략입니다.

문제

수많은 상품 중에서 유사 상품 기준을 설정하는 것은 쉬운 일이 아니에요. 제품의 양이 많다보니 고려해야 할 요소가 많기 때문이죠. 무엇보다 상품이 시즌마다 새로 업데이트 되면 계속해서 반영해야 하는데 이런 관리도 쉽지 않습니다.

해결 (AI 솔루션)

AI가 고객이 보고 있는 상품의 디자인, 색상, 패턴을 분석해, 동일한 브랜드는 물론 타 브랜드나 다른 카테고리의 유사 상품을 추천할 수 있어요. AI의 강점이 대상들의 유사도를 분석하는 일이기 때문인데요. 이를 통해 고객은 다양한 옵션을 쉽게 비교하고 선택할 수 있습니다.

맞춤형 AI 포인트

매출이 높은 제품 혹은 재고 소진을 목표로 한 상품을 부각하는 등 내부 전략에 따른 추천 로직 조정이 가능합니다.
특정 브랜드나 고객이 중요하게 여기는 디테일한 요소(디자인, 소재, 색상)을 반영해 더 정교한 추천을 할 수 있어요.
시즌 변화나 트렌드를 반영하여 최신 상품을 추천해 줄 수 있어요. 적합한 결과를 빠르게 제공할 수 있습니다.

패션/뷰티 AI 솔루션 4 - 리뷰 분석

리뷰 분석 이미지입니다

비즈니스 목표

상품의 리뷰는 구매를 일으키기도, 고객의 이탈을 일으키기도 하는 중요한 요소에요. 리뷰라는 고객의 피드백을 분석함으로써 전략, 매출 개선, 트렌드 파악 등에 도움을 얻을 수 있어요. 또한 치명적인 리뷰를 사전에 처리함으로써 큰 문제를 막을 수도 있습니다.

문제

자사몰, 인스타그램, 쿠팡 등 다양한 마켓에서 판매가 이루어지기에 리뷰가 흩어져 있어요. 해외에서 판매를 하는 경우도 있고요. 그래서 이렇게 분산된 리뷰를 수집해야 합니다. 그런데도 계속해서 생기는 리뷰 수에 비해 내부적으로 처리할 수 있는 인원은 한계가 있어 어려움을 겪고 있습니다. 비효율적이기도 하고요.

해결 (AI 솔루션)

수천개 단위로 쌓여 있는 리뷰들을 수집, 분석하여 AI가 유의미한 키워드를 추출해서 제공해요. 이를 바탕으로 고객이 원하는 카테고리나 상품의 리뷰를 제공할 수 있어요. 또한 추출된 리뷰 키워드를 활용해 고객에게 상품 추천도 가능합니다. 사내에선 리뷰 분석 인사이트를 시각화하여 보고서 등의 의사결정에도 사용할 수 있어요.

맞춤형 AI 포인트

내부에서 확인하고 싶은 리뷰 데이터와 고객에게 노출하고 싶은 리뷰 데이터를 분리해서 관리할 수 있습니다.
치명적인 문제를 유발해서 꼭 처리해야 하는 리뷰들을 관리하기 위한 키워드들을 반영할 수 있습니다.
해외 사이트에서 크롤링을 제공하며, 그에 따른 번역 작업도 추가적으로 제공할 수 있습니다.

패션/뷰티 AI 솔루션 5 - 개인화 상품 추천

개인화 상품 추천 이미지입니다

비즈니스 목표

나에게 딱 맞는 상품을 추천 받았을 때, 만족스러운 구매 경험이 이루어지죠. 개인 선호도, 구매 패턴, 취향에 따른 개인화된 상품 추천을 통해 고객 경험을 개선할 수 있어요. 구매 전환율을 높이고, 이탈률을 줄이고, 고객 충성도를 높일 수 있습니다.

문제

고객 데이터를 살펴보고, 그에 맞는 상품을 추천하는 일은 매우 복잡해요. 각기 다른 취향과 구매 패턴을 가진 고객을 분석하는 일이 쉽지 않기 때문이죠. 또한 분석한 결과에 맞는 상품을 매칭해 제안해야 하기에 쉽지 않습니다.

해결 (AI 솔루션)

AI가 구매 패턴, 행동, 다른 고객의 구매 데이터를 종합적으로 고려해 개인화된 상품을 추천해요. 기존 고객은 물론 신규 고객의 데이터 역시 빠르게 학습 가능합니다. 또한 단순한 유사 상품 추천을 넘어 보다 디테일한 분석을 기반으로 한 추천이 가능해져요. 추가 업셀링도 가능합니다.

맞춤형 AI 포인트