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데이터만으로는 패션을 할 수 없다

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작성자 채수한 기자 (saeva@fpost.co.kr) | 작성일 2021년 01월 12일 프린트
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스웨덴 디자이너 스콧 스턴버그는 코로나로 가장 큰 수혜를 받았다.

 

 

그의 브랜드 ‘Band of Outsiders’은 스웨터, 스웨트팬츠 등이 인기를 끌며 상승했지만 글로벌 시장에서 인기를 끌지는 몰랐다.

 

 

하지만 코로나가 유행하면서 전세계에서 가장 탐나는 패션 아이템이 될 것이라고는 누구도 예상하지 못했다.

 

 

그가 주인공으로 그려진 ‘Sweatpants Forever'라는 제목의 기사가 뉴욕타임즈에 실리면서 전 세계적으로 이슈가 됐고, 그의 재고는 몇 일 사이 모두 팔려나갔다.

 

 

전 세계는 패션 산업의 몇 안 되는 코로나 성공 사례 중 하나로 기억될 것이다.

 

 

이 브랜드는 인스타그램 광고, 유료 미디어가 아닌 전통적인 형태의 마케팅을 통해 폭발적인 성장을 이룬 것이다.

 

 

하지만 글로벌 브랜드를 설계하는 것이 과연 가능할까?

 

 

패션의 근간은 본능이다. 수십 년 동안, 패션계는 옷을 잘 팔기 위해서는 날카로운 시각과 특별한 본능이 필요하다는 틀 안에 갇혀 있었다.

 

 

디자이너들은 트렌드를 정했고, 어떤 트렌드가 고객에게 큰 영향을 미칠지 알아내는 것은 구매자들의 몫이었다.

 

 

그러나 2010년대 업계 외부의 기업가들이 적절한 데이터를 수집하고 숫자를 정확하게 분석하면 설계에서 추측이 빗나갈 수 있다는 가정이 나왔다.

 

 

그들은 더 효율적이고 수익성이 높은 산업을 구상했다.

 

 

예를 들어 개인 스타일링 서비스인 스티치 픽스는 고객에게 보낼 제품을 결정할 뿐만 아니라 옷을 직접 만들 수 있도록 넷플릭스(Netflix)에서 데이터 엔지니어를 고용했습니다. 넷플릭스 기술 분야 부사장 에릭콜슨(Eric Colson)은 이러한 데이터 기반 디자인을 프랑켄슈타인이라 불렀다.

 

 

프랑켄슈타인은 여러 사람들의 신체 부위를 각각 결합하여 만들어진다. 여기에 소재, 실루엣, 컬러, 패턴 등을 입힌다. “데이터는 각각의 것들이 특정한 고객들에게 매우 중요하다. 데이터와 패션 감각은 서로 어우러질 때 빛을 발한다고 말했다.

 

 

수년간 스티치 픽스의 데이터 기반 설계 프로세스는 발전해 왔다.

 

 

예를 들어, 그것은 고객들이 엄지를 치켜세우거나 아래로 하는 것을 인식해 판단할 수 있는 스타일셔플이라는 도구를 사용하고 있다.

 

 

코로나는 데이터에 대한 패션의 믿음을 뒤흔들었다.

 

 

어떤 예측 데이터나 추세 보고서도 30% 매출이 줄어들 것이라고 나와있는 것은 없었다.

 

 

소비자들의 선호도가 180도 전환될 것이라는 것도 예상하지 못했다.

 

 

서양인들은 중국의 얘기로만 생각했던 지난해 2, 유행은 디자이너들의 구두 굽으로, 혹은 로퍼로, 로고 스웨터 셔츠의 맞춤 블레이저로 대체하는 정도에 그쳤었다.

 

 

그러나 이는 얼마 지나지 않아, 모두 집에 갇히게 되었고, 드레스와 슈트를 입는 것은 무기한 보류되었다.

 

 

스웨덴 소재 업체 ‘NA-KD’CEO 자르노 반타피오(Jarno Vanhatapio)때로는 데이터에 이렇게 하라고 쓰여 있는데, 결과는 그 반대일 경우가 있습니다라고 말했다.

 

 

NA-KD는 예술과 과학의 결합을 시도하고 있다.

 

 

패션 기업들은 이제 모든 비즈니스를 운영하기 위해 데이터에 계속 의존하고 있다.

 

 

그러나 지나치게 많이 의존하면 비즈니스 라이프사이클이 단축될 수도 있다.

 

 

NA-KD는 사업 초기 다른 그룹과는 독립적으로 운영되는 회사 내에 비즈니스 인텔리전스 팀을 만들었다. 그들의 분석은 각각의 결정을 알려주지만, 인간의 본능은 예측할 수 없었다.

 

 

데이터는 시즌이 지난 재고가 50% 이상 남아있기 때문에 실시간 데이터를 활용해 재고를 줄어야 합니다라고 예측할 수 있지만 이는 완벽한 결론은 아닐 수 있다.

 

 

고객은 무엇을 살 것인가를 결정하기가 가장 어렵기 때문이다.

 

 

NA-KD는 피크 기간 동안 하루 평균 50개의 새로운 스타일을 출시한다.

 

 

데이터는 스스로 채워질 수 있다. 계속 스타일을 줄이면 그 플랫폼은 지루해지게 된다. 데이터 전문가만으로는 되지 않는다. 데이터는 재능 있는 패션 전문가들과 함께여야 하며 이 것이 바로 브랜드 구축의 핵심이다

 

 

대부분의 데이터 기반 기업들조차도 패션 성공의 열쇠는 사람의 감각과 창의력이라는 사실을 알고 있다.

 

 

스티치 픽스는 고도로 정교한 인공지능이 만들어내는 제품을 다듬어 주는 스타일리스트를 계속 고용하고 있다.

 

 

데이터는 패션 산업이 효율성을 해결하는 데 도움을 주었다.

 

 

브랜드와 소매업체는 재고 파악에 대해 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.

 

 

적절한 수량을 만들면 재고가 있을리 없고 제품을 살 고객을 더 쉽게 찾을 수 있다

 

 

지난 몇 달 동안 스웨트 팬츠 다음으로 어떤 아이템이 인기를 끌지에 대해 생각한 스텐버그는 자본이 부족한 상황에서도 여전히 많은 데이터를 사용하고 있다.

 

 

예를 들어, 네이비, 그레이, 블랙과 같은 중성 색상은 가장 잘 팔리지만, 그는 신기한 색이 사람들을 끌어들이는 요인이라는 것을 알고 있다.

 

 

그의 재고 베팅은 종종 그들이 목표 했던 것보다 작아지고, 수익을 놓치기도 한다.

 

 

예를 들어, 그는 색 바랜 울 스웨터를 250장 만 만들었다.

 

 

그는 그것이 틈새시장이 될 것이라고 추측했다.

 

 

이는 며칠 만에 매진되었다.

 

 

스턴버그는 재고를 남기느니 차라리 모두 파는 것이 낫다고 말했다.

 

 

우리는 항상 데이터와 본능 사이에서 미세한 경계를 걷고 있다. 데이터는 새로운 아이디어를 내지는 못한다

 

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