*최 부장(모 브랜드사 e커머스 팀장) : 오랜만에 연락하네요. 진행하는 플랫폼 스터디 모임은 잘 되고 있나요?*필 자 : 아, 부장님. 잘 지내셨어요

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패션 e커머스를 위한 A.I와 도입 시 유의사항

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작성자 이희택 스탁컴퍼니 플랫폼 사… (fpost@fpost.co.kr) | 작성일 2020년 06월 22일 URL 복사
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*최 부장(모 브랜드사 e커머스 팀장) : 오랜만에 연락하네요. 진행하는 플랫폼 스터디 모임은 잘 되고 있나요?

*필 자 : 아, 부장님. 잘 지내셨어요? 코로나로 인해 모임을 몇 번 취소하긴 했지만, 격주 주말마다 잘 모이고 있습니다. 인원도 50명이 넘으니깐, 커리큘럼을 짜기가 너무 힘드네요.

*최 부장 : 생각보다 많은 인원이 참여하고 있군요. 저도 주말 일정을 보고, 참여여부 회신 드릴께요. 아참, 그보다 우리 팀 A과장이 상품추천 A.I 서비스인 OOOOO를 세 달 전에 도입하자고 해서 도입했는데, ROAS가 평균 6,000% 라고 말해서 맞는건지 물어보고 싶었어요.

*필 자 : 6,000%요? OOOOO를 어떤 영역에 적용 하셨어요? 추천 값(이하 ‘알고리즘’) 기준은 어떻게 설정한 것인지도 말씀해 주시겠어요? 도입 전에 사용하던 자체 상품추천 기능의 ROAS와 비교해 보신건지?

 

위 내용은 얼마 전, 모 브랜드사 e커머스 팀장과 필자가 실제 통화한 사항을 각색한 것이다. 과연 ROAS가 평균 6,000%가 나온 것이 맞을까? 그렇다면 도입한 것이 옳은 선택이었을까? 

 

리얼 데이터를 받아보지 않더라도 충분히 나올만한 수치라고 말할 수 있겠지만, 그게 상품추천 A.I 서비스를 도입해서 나온 수치라고는 말할 수 없다. 자체 상품추천 기능을 대체해서 도입한 것이라면, 기존의 적용범위 실적, 비용 등을 비교해 봐야 도입성과를 따질 수 있기 때문이다.

 

개인화 상품추천 A.I 서비스는 레코벨? 레코픽? 에임드? 그루비?

개인화 상품추천은 자사몰에 방문한 고객의 행동 이력을 기반으로 A.I가 분석해 실시간으로 상품을 추천해 주는 것으로서, 상품추천을 자동화하여 MD의 업무 리소스 절감, 고객의 페이지뷰/클릭율/구매전환율/주문객단가/체류시간의 증대, 고객 이탈방지 등으로 기여를 해주는 서비스이다.

 

고객이 로그인을 하지 않더라도, 로그인 하더라도 각각 추천이 가능하며, 여기에 적용되는 알고리즘은 실시간 인기상품(클릭순, 판매순, 장바구니 담은 순, 클릭율 순, 구매전환율이 높은 순 등), 같은 브랜드/카테고리 베스트 상품, 지금 보는 상품과 함께 구매한 상품, 검색어 연관 상품, 기존에 구매한 상품과 유사한 상품, 동일 가격대의 인기상품, 기업별 자체 기준(개인화 기반, 검색어 기반, 고객 세그먼트 기반 등) 등이 있으며, 서비스를 제공하는 각 기업마다 알고리즘은 다소 상이하다고 볼 수 있다.

 

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<레코픽 적용 예시.>
 

해당 서비스를 제공하는 기업으로는 레코벨, 레코픽, 에임드, 그루비 등이 있는데, 그루비의 경우 온사이트 마케팅 서비스만을 제공하다가 최근 그루비 시즌2를 출시하면서 개인화 상품추천 서비스를 추가했다.

 

이미지 기반 상품추천 A.I 서비스는 오드컨셉(픽셀)? 옴니어스?

위와 달리 상품 이미지를 기반으로 A.I가 소재, 컬러, 패턴, 스타일 등 수십에서 수백 가지의 이미지 속성을 분석해 실시간으로 상품을 추천해 주는 서비스도 있는데 오드컨셉(픽셀), 옴니어스와 같은 기업이 해당 서비스를 제공하고 있다.

 

개인화 상품추천도 가능하지만, 함께 코디하기 좋은 상품, 지금 보고 있는 상품과 유사한 상품 등 스타일링을 제안하는 알고리즘에 보다 강점이 있다.

 

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<오드컨셉 적용 예시.>

 

리뷰·사이즈 기반 상품추천 A.I 서비스는 크리마핏? 버츄사이즈? 예스나우?

고객의 리뷰와 사이즈(체형)를 기반으로 한 A.I 서비스로는 크리마핏이 있다. 크리마핏은 리뷰 자체로서 구매전환율을 높여줄 뿐 아니라, 고객 본인과의 사이즈 적합도(직접 입력, 과거 구매상품과 비교), 다른 상품과 사이즈 비교 등을 해 주는 알고리즘을 적용해 사이즈 선택의 효율성을 높였다.

 

버츄사이즈는 리뷰 정보는 제공하진 않지만, 크리마핏과 유사 알고리즘을 제공하고 있으며, 최근 자신의 키, 몸무게, 허리, 가슴 사이즈 등을 입력하면 가상의 실루엣을 통해 핏이나 사이즈감을 체크할 수 있는 서비스를 추가했다.

 

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<크레마핏 적용 예시.>

 

A.I 도입목적과 적용범위, 적용 알고리즘에 따라 서비스를 선택해라

필자에게 어떤 A.I 서비스를 도입하면 되는지, 이용료는 얼마인지, 도입절차는 어떻게 되는지 등을 물어 보는 이들이 종종 있다. 개인화 상품추천이나 이미지 기반 상품추천 A.I 서비스는 모두 비교분석을 하고 이 중 몇 가지는 도입 또는 사용해 보았는데, A.I 도입목적과 적용범위, 적용 알고리즘을 고려하지 않고서는 최적의 서비스를 추천할 수 없다고 말해주고 싶다. 

 

첫째, 기업의 궁극적인 목적은 매출증대겠지만, MD(기획자나 마케터도 해당됨)의 업무 리소스 절감, 고객의 페이지뷰/클릭율/구매전환율/주문객단가/체류시간의 증대, 고객 이탈방지, 반품율 최소화 등에 따라 도입 목적이 구분된다. 여기에 일반적인(클릭 순, 판매 순, 장바구니 담은 순 등) 상품추천을 하고 싶은 것인지, 개인화하여 상품을 추천하고 싶은 것인지, 스타일링을 해 주고 싶은 것인지, 핏/사이즈감을 높여주고 싶은지 등에 따라 목적을 세분화할 수 있다.

 

둘째, 자사몰의 어떤 영역에 적용할 것인지 범위 선정을 해야 한다. 메인/상품상세/로그인/장바구니/주문결제/고객센터/마이페이지, 카테고리, 검색 등에서 적용할 위치 값을 정한 뒤, 리스트업 한다(참고로 PC와 MO를 동일하게 할 필요는 없음). 셋째, 앞에서 말했던 알고리즘들을 영역별로 동일하게 적용할 수도 있겠지만, 영역별로 다르게 적용하는 것이 보다 효율적이고 고객에게 다양성을 제공하는 만큼, 이 부분을 고려하도록 한다. 

 

예를 들면 메인에서는 ‘기업별 자체 기준(즉, OOO님을 위한 맞춤상품 형태) 또는 30대 남성을 위한 신발 추천 상품(고객 세그먼트 기반)’으로, 장바구니 페이지에서는 ‘최근 24시간 이내에 장바구니에 가장 많이 담긴 상품 순’, 남성의류 카테고리에서는 ‘최근 24시간 이내에 해당 카테고리에서 가장 많이 구매된 순’으로 적용하는 것이 좋다. 

 

단, 적용범위와 적용 알고리즘을 명확하게 정하지 못한 경우에는 A.I 서비스를 제공하는 기업과 사전 논의를 통해 결정하는 것을 권장한다.

 

기술력도 중요하지만, 브랜드사와 고객 친화적인 A.I 서비스를 선택해라

수많은 A.I 서비스 기업들이 기술력을 강조하고 있지만, 도입 또는 사용하면서 느꼈던 점은 몇몇 서비스는 이용료와 A.I 정확도는 둘째 치더라도 브랜드사와 고객에게 불친절하다는 것이다. 여기서 말하는 불친절의 정의는 다음과 같으며, 이런 부분도 도입을 결정하기 전에 고려하도록 한다.

 

*로그 데이터 수집에 있어서 브랜드사에게 과도한 정보를 요구함
*주말에 크리티컬한 오류가 발생했음에도 불구하고 조치해 주지 않음 등.
*특정 사이즈만 재고가 남았을 시 자동 제외처리가 불가함
*브랜드사에서 알고리즘을 변경할 수 없음
*제공된 관리자 어드민 기능이 부실함
*통계 데이터를 확인할 수 없거나, 정확하지 않음
*상품추천 기능이 동작되지 않거나, 오작동됨
*품절된 상품이 추천됨. 또한, 그 상품을 클릭 시 메인 페이지로 이탈됨
*주말에 크리티컬한 오류가 발생했음에도 불구하고 조치해 주지 않음 등.​

물론, 자사몰의 UI/UX를 고려해 상품추천 템플릿을 별도로 제작해 주기도 하고, 제공하지 않는 알고리즘을 브랜드사에서 요구했음에도 개발해 주는 친절한 곳도 있다.​ 

경력사항

  • 前. (주)보끄레머천다이징 온라인 팀장(차장)
  • 前. (주)스탁컴퍼니 플랫폼 사업부장 겸 팀장(차장)
  • 前. 케이투코리아(주), (주)아이더 영업기획 & e-Biz 파트장(과장)
  • 前. (주)트라이씨클 전략기획(대리)

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