상품기획, AI 신세계로 초대합니다
2019-11-15 F&PLUS 지식연구소
티몰 내 100개 여성복 브랜드 간 빅데이터 분석
[빅데이터와 AI로 만든 패션 트렌드 지도 ①]
패션 기업에게 가장 중요한 것은 당연 상품이다. 상품에 브랜딩이 더해지고 고객에게 전달되는 과정에 아이덴티티와 스토리가 부여되어 더욱 매력적으로 오랫동안 고객에게 느껴지기를 모두가 바라지 않는가? 일반적으로 상품에 관여하는 구성원은 디자인, 상품기획, 분배운영, 마케팅 부문이다. 각사마다 다르지만 어떤 부문에 힘이 있는가에 따라 의미 해석이 절대적이다.
“딱 보면 알겠네(선배들). 너희 부서 일이나 똑바로 해(다툼을 좋아하는 쌈닭). 고객에게 물었습니다(진정성 호소형). 작년 데이터에 의하면, 경쟁사를 보면~(논리 호소형)” 등 다양하다. 이처럼 이해 관계가 첨예할 때 ‘전체를 바로 확인할 수 있는 사진 한 장’을 보여 준다면 의사 결정을 보다 합리적으로 할 수 있지 않을까?
중국 패션 시장은 로컬(화동,화북,서남,서북,동북..), 글로벌(유럽,미국,한류,일본.. ) 브랜드간에 고객 마음을 사로잡기 위한 전쟁터이다. 최근 가장 치열한 전쟁터인 ‘티몰’에서 시장을 분석하기 위해선 40개 안팎의 브랜드를 상호 비교 분석한다. 경쟁시장을 어떻게 파악할 수 있을까? 경쟁 우위를 위해 무엇이 필요할까? 남보다 빠른 [스피드]로 자사와 경쟁자 전체 모습을 확인하고 고객 판매 반응을 확인(=빅데이터에서), 경쟁 구도안에서 고객은 어떻게 반응(=트렌드) 했는지 한판의 지도로 표현할 수 있다면 승리를 위한 최상의 보물 지도가 아닐까?
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F&PLUS는 이처럼 치열한 경쟁의 전쟁터에서 한판의 제대로 된 패션 지도를 제공하는데, 이를 ‘패션 트렌드 지도’[빅데이터와 이미지 AI 판별분석의 콜래보레이션으로 탄생]라고 명명했다. 독자의 이해를 위해 여성 오피스군으로 복종을 좁히고 중국에서 진행중인 14개 브랜드를 대상으로 실제 데이터를 가지고 원피스 아이템으로 설명해 보겠다.
결과를 보기전에 한 판 지도에 대한 소개를 하면 2가지 Visualization이 가능하다. (①MATRIX ②TREND CURVE ANALY SIS) 보는 방법은 사진① 한장이면 충분할 듯 싶다. 우선 매출 상황부터 보자. 14개 브랜드는 중국 오피스웨어 전쟁터의 쟁쟁한 참여자들이다. 10월 한달간 원피스 매출 실적을 근거로 ‘VERO MODA’를 중심으로 ‘Eifini’와 ‘JNBY’ 사례를 비교해 보자. (아래 ②번도표 참조)
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패션 트렌드 지도와 비교해 보았을 때 ‘VERO MODA’는 세부 아이템 전개에 있어 고객 트렌드를 잘 반영했다. 추가적인 세부 지도(예:①패션 트렌드 지도_세부 아이템판 ②패션 트렌드 지도_컬러판 ③패션 트렌드 지도_패턴판 ...)와 4개년치의 추이로 내년 봄 원피스 트렌드 예측도 해 볼 수 있지만 이번호에서는 제외했다.
매출 순위 하락 원인은 Main Color와 스타일 전개 일치도에 있어 ‘Eifini’와 ‘JNBY’에 비해 트렌드 일치도가 다소 낮았다. 또한 광군절(11/11)을 염두에 둔 의도가 있어 보인다. ‘VERO MODA’의 할인율 보면 경쟁사 평균 41% 대비 15%로 작았다. 광군절에 한번에 터뜨리기 위한 방안일수도 있다. 소식통에 의하면 인터넷 전용 상품의 비중을 크게 늘렸다고 한다. 낮은 가격으로 할인을 줄이고 외형보다 수익관리에 집중하는 것일 수도 있다.
패션 시장 지도와 자사를 비교해 세부 아이템의 상품 전개가 고객 트렌드와 다르게 출시, 운영되고 있다면 ①잘 팔리는 BEST 상품을 참고한 QR ②트렌드와 고객 반응이 확인된 자사 상품 리오더 또는 ③트렌드 상품을 집중 마케팅하는 방법을 사용하는 방법이 있다.
AI 이미지 자동판단과 패션 트렌드 지도 자동화 과정을 통해 실시간에 만든 한판의 패션 트렌드 지도가 상품에 집중하는 부문에 어떤 도움이 가능한지 보았는가? 이런 지도는 기존 브랜드 운영, 재 런칭, 신규 브랜드 진입에 다양하게 확장되어 적용될 수 있다. 직접 진행하는 방법도 있지만 핵심 이미지 판별 AI 기술은 가진 기업과 협업하는 것이 시간과 비용은 물론 판매적중률을 높이는 효과적 방법일 것이다.
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