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패션업계의 빅데이터 활용 사례
빅데이터의 출현
빅데이터는 시장 환경 및 소비자에 대한 새로운 통찰을 얻고 혁신적인 상품이나 서비스를 제공하기 위해서, 특정한 이슈에 대해서 전보다 더 많은 데이터를 수집하고 분석하는 능력을 말한다. 이것은 우리가 사는 세상의 거의 모든 부분 즉, 경제, 비즈니스와 교육, 건강관리 등 모든 영역에 영향을 미친다. 그렇다면 과연 이 빅데이터가 우리가 세상을 이해하는 방식을 어떻게 바꿀 수 있다는 것일까?
수천년간 사람들은 세계를 이해하고 정리하기 위한 목적으로 데이터를 모으고 분석하였다. 그러나 이전까지의 아날로그 시대에는 데이터를 모으고 작업하는 일이라는 것이 시간과 돈이 많이 드는 일이었으므로 통계학자와 정보 분석가들은 일반적으로 제한된 데이터를 분석하는데 머물러 왔었다. 과거의 이 적은 데이터는 제한된 가설을 검증할 수 밖에 없는데, 하나의 아이디어에 대해 검증하고, 또 다른 아이디어에 대해서는 다른 데이터 세트를 필요로 하게 되는 것이다. 하지만 빅데이터는 여러가지 가설을 한꺼번에 자동적으로 테스트할 수 있는 알고리즘을 가지고 있다.
데이터를 결과(정보)로써 만드는 과정
최근 빅데이터의 활용이 기하 급수적으로 증가하면서, 이는 미래에 대한 보다 정확한 예측이 가능하도록 돕고 있다. 우리 주변에 실제로 많은 양의 정보들이 떠다니고 있다. 그 정보 속에서 패턴을 발견하고 관계성을 찾아 가능성을 추론하게 되는 것이 빅데이터 분석인데, 이를 통해 합리적인 선택이 가능하도록 지원할 수 있다. 예를 들면 비행기 티켓을 사는 가장 적절한 타이밍을 제시해준다거나 전염병이 퍼지는 징조를 예견하거나, 또는 다음 시즌의 핫한 패션 트랜드를 찾아내기도 한다.
비즈니스를 위한 빅데이터의 활용
인터넷에 비즈니스의 기반을 가진 회사들은 빅데이터의 중요성을 이해하여, 제일 처음 빅데이터를 사용한 그룹 중 하나이다. 물론, 다른 소매 체인 업체들도 멤버십 카드 또는 다른 방법들로 고객의 정보를 얻기 위해 노력해온 것이 사실이다. 즉, 소비자들이 어떤 브랜드, 사이즈, 종류, 색상, 스타일 등과 같은 무엇을 언제, 어디서 사는지에 대한 정보들을 말 할 수 있다. 이런 데이터는 거래, 지불, 재입고, 재고 관리 등에 사용될 수 있으며 또한 프로모션과 쿠폰 같은 프로모션을 하기 위한 가장 기본적인 데이터로도 활용되어 왔다. 또한 어떤 상품이 언제 그리고 어디에 위치하고 진열되어 있는지에 대한 분석을 통해 이들의 위치를 최적화하는 하는 것 등에 활용된다. 예를 들면, 월마트는 주요 허리케인이 오기 전에 허리케인에 대비한 용품 뿐만 아니라 팝타르트(Poptarts, 식사대용 간식)의 판매도 급증한다는 사실을 빅데이터 분석을 통해 발견했고 이를 통해 손전등과 배터리 옆에 팝타르트를 진열해 놓아 소비자들에게 손쉬운 쇼핑을 제공해 판매 상승을 가져왔다. 그렇다면 빅데이터가 어떻게 패션업계에 영향을 미치고 있으며, 그 한계점은 무엇인지에 대해서 알아보자.
트랜드 예측 정보
패션업계는 트랜드에 아주 민감하기 때문에 소비자의 수요를 정확히 예측하는 것이 매우 힘든 것이 사실이다. 그렇다고 과거 판매 기록 데이터가 더 나은 기업내 의사 결정을 가져오진 않을 뿐만 아니라, 전통적인 방식은 느리고 비과학적인 것이 사실이다. 왜냐하면 이는 전문가, 포커스 그룹 또는 상대적으로 적은 데이터에 기반한 모델의 영역이었기 때문이다. 과거 트랜드 예측을 위해 많은 소매업체들이 많은 돈을 지불했었다. 트랜드 정보 회사들은 패션쇼 분석, 현재 시장에 대한 분석, 컨설팅 서비스 등을 제공하는데, 패션 기업들은 색상, 소재, 패턴 등에 대한 아이디어를 제공받거나 패션 트랜드 정보를 얻기 위해서, 매년 평균 $7,000(한화 약 800만원)에서 $15,000(한화 약 1,700만원)을 지불해야 한다. 최근 패션 회사들이 제공받는 이런 정보들은 두꺼운 책 대신 점차 온라인 형태의 정보로 대체되고 있다. 영국에 근거한 패션 정보 회사인 WGSN(Worth Global Style Network)는 이미 2013년 두 자리수 성장을 거둘 만큼 빠르게 성장하고 있다. 75,000명의 고객을 보유한 이 글로벌 트랜드 정보업체는 빅데이터를 이용한 소매 분석 툴도 가지고 있다.
Worth Global Style Network 홈페이지
또 다른 미국의 트랜드 정보 회사, 스타일사이트(Stylesight)는 3,000명의 구독자를 가지고 있으며, 지난 4년간 40%의 성장하였다. 2013년 11월, WGSN이 이 회사를 합병함으로써, 거대 트랜드 정보 회사로 발돋음 하였다. 트랜드 정보 회사들은 이미 온라인에 존재하는 정보들을 이용하면, 패션기업들이 트랜드 조사를 위한 여행과 사진 비용을 절감할 수 있다고 주장한다. 미국 소매업체 콜스(Kohl’s)의 소피아 왁스먼(Sofia Wacksman)은 “트랜드 정보 회사는 정보를 주고, 소매업체와 제조업체들에게 비즈니스의 새로운 방식을 제시한다. 우리는 이에 근거하여 우리의 비즈니스를 위해 맞는 결정을 내리면 된다”고 하였다. 이는 최근 몇 년간 기존에 패션 디자이너나 바이어의 직관적인 감각에 의존하던 회사들이 빅데이터를 이용한 트랜드 정보 회사를 적극적으로 활용하는 시도가 늘고 있음을 보여주고 있다.
소매업 데이터와 분석 제공 회사인 에디트 디(Editd)의 공동창립자 조프 와츠(Geoff Watts)는 패션 트렌드 정보 예측이 더 이상 정확하지 않다고 말한다. 이 회사는 갭(Gap), 타켓(Target), 길트그룹(Gilt Group)과 같은 회사들에게 매달 $2,500(한화 약 270만원)가치에 해당하는 정보 서비스를 제공한다. 이 정보에는 현재 시장에 존재하는 상품들이 어떤 것이고 얼마나 팔렸으며, 얼마나 빨리 상품이 팔렸는지에 대한 데이터 같은 것들을 포함한다. 또한 트랜드가 무엇인지 보여주는 소셜 미니어와 블로그를 모니터할 수 있는 소프트웨어도 제공한다. 이 소프트웨어를 통해 지역 방언도 고려할 수 있으며, 이 서비스는 매 24시간 마다 새롭게 업데이트 된다.
조프 와츠는 “트랜드 정보 회사인 WGSN는 질적이며 편집자에 의해 주도된 접근인 반면, 에디트디는 양적이고 데이터가 주도된 방식”이라고 강조한다. 에디트디는 가격인하를 관리하거나 전체산업의 물가상승들으르 이해하는데 초점이 맞춰져 있다. 런던에 위치한 이 회사는 현재 러시아, 남아공, 인도네시아에까지 고객들을 두고 있고 확장하고 있다. 빅데이터는 이미 제이크루(J.Crew)와 같이 수평적으로 통합된 소매업체에게는 핵심적으로 큰 영향을 미치고 있지만, 그렇지 않은 몇몇 패션기업들로부터는 그렇게 활용되지 못하고 있는 것이 사실이다. 따라서 매년 이 산업이 $1조 (한화 1,019조원)를 규모로 성장하지만, 여전히 패션업계에는 직관에 의한 의사결정이 중요시 되고 있는 것도 현실이다.
Editd 홈페이지
이러한 빅데이터에 의한 트렌드 정보 분석은 패션기업들에게 소비자의 선호도에 대한 보다 정확한 예측을 가능토록 도와준다. 그러므로 패션 상품의 디자인과 기획에도 영향을 미칠 수 있다. 빅데이터는 디자이너들에게 어떻게 디자인 방향을 설정해야 할지, 어떤 부분을 더욱 강조하고 어떻게 강점화 시켜야 되는지를 제시한다. 즉, 시즌에 앞서 계획하고 구매하는 결정을 데이터에 근거하여 할 수 있다는 장점이 있는 것이다. 또한 경쟁사의 가격 구조에 대한 이해는 그 상품이나 회사의 기회나 약점을 파악할 수 있게 도움을 준다. 따라서 소비자의 주문도 오기 전에 이미 브랜드들은 그들 상품에 대한 소비자들 관심 정도를 미리 측정하여 상품 기획을 할 수 있게 되는 것이다.
마케팅과 광고에 빅데이터의 활용
빅데이터는 브랜드들의 마케팅이나 광고 활동을 더욱 효율적으로 만든다. 예를 들면, 지금까지 광고 업자들은 얼마나 많은 사람들이 자신들이 만든 광고에 주목을 하는지에 대한 실제 데이터를 아주 적게만 가지고 있었다. 이러한 상황에서 구글 글래스와 같은 장비로 사람들의 시선에 대한 데이터를 구할 수만 있다면, 광고에 도움이 될 것이다. 또한 소셜미디어는 브랜드 인지도와 그들의 상품을 팔기 위한 디지털 홍보 수단으로 많은 기업들에게 활용되고 있고, 패션 산업에서도 그 중요성이 점차 인지되어가고 있다. 이미 패션 업계는 광고를 위해 소셜 미디어를 가장 널리 사용하고 있는 산업분야이므로, 소셜미디어를 통해 보다 손쉽게 소비자의 반응에 접근이 가능해졌다. 이런 빅데이터는 소비자의 반응을 평가하여 브랜드들이 트렌드를 반영하거나 부정적인 피트백을 해결할 수 있게 도와주고 있다. 버버리와 탑샵의 경우 이미 런웨이 쇼 중간에 소비자의 반응을 평가하기 위한 캠페인을 진행해 화제가 되었다. 이들의 소셜 미디어 쇼케이스는 쇼에 참석하는 유명 인사보다는 다양한 사람들의 참여를 북돋았는데, 런웨이 쇼 3시간 후에 100개 나라의 200백 만 명 이상의 사람들이 탑샵의 쇼케이스를 볼 수 있었다. 이런 소비자의 반응으로부터 얻은 데이터는 이미지를 공유한 양, 온라인 트래픽의 수, 그리고 사전 주문 가능성 등 지표 등으로 변환되어 모든 리스크를 막기 위한 전략으로 활용되었다. 즉, 빅데이터 분석을 사용하는 브랜드들은 신상품 출시 전에 보다 치밀하고 계획적인 대안을 만들 수 있어서, 위험을 줄일 수 있는 것이다.
탑샵의 런웨이 쇼 실시간 스트리밍
소매업체의 빅데이터 활용 사례
빅데이터는 사람들의 상호작용에 대한 데이터를 더 많이 수집하여 분석하여 과거보다 개인의 선호도를 더 자세하고 정확하게 밝혀낼 수 있도록 한다. 이런 정보들은 소매업체에게도 가치있는 통찰을 줄 수 있다. 예를 들면, 일반적으로 어떤 상품이 가장 잘 팔렸는 지에서부터, 어떤 위치에서 어떤 상품이 잘 팔렸고, 또한 어떤 상품이 서로 옆에 진열되었을 경우, 더 잘 팔렸는 지와 같은 분석을 통해 어떻게 디스플레이를 최적화하는지 의사결정을 할 수 있는 정보들인 것이다.
또한 빅데이터를 이용하여 개인에게 맞춘 쇼핑 경험을 제공하기 위한 몇몇 시도들이 진행되고 있는데, 미국 고급 패션 소매업체 노드스트롬(Nordstrom)은 225개의 스토어와 매년 $100억(한화 약 10조 1,920억원) 판매 기록을 가지고 있다. 노드스트롬은 이전부터 빅데이터의 가능성을 알았고 이것을 기꺼이 실험하기를 마다하지 않았다. 비록 예기치않은 결과를 만들기도 했지만, 그들은 빅데이터에 대해서 긍정적 활용 방향을 수립하고 있는 것은 사실이다.
과거 전통적인 오프라인 매장에서는 소비자의 데이터가 충분히 활용되지는 못했지만, 온라인 판매 채널에서의 고객 행동은 데이터화하여 분석되어 왔다. 리테일넥스트(RetailNext)라는 소프트웨어는 고객이 매장에 들어와서 어디로 걸어가고, 얼마나 오랫동안 가게에 머무르고 어떻게 특정 위치에서 쇼핑하는지에 대해서 분석이 가능하도록 도와준다. 노드스트롬은 2012년 가을, 댈러스 포트워스 지역에서 와이파이 시그널을 이용하여 소비자 행동을 분석하는 실험도 진행했는데, 다행히도 실험은 성공적으로 끝났으며 소매업의 미래 기회를 발견하기 위해 그들은 혁신 실험실을 세우기도 하였다. 이른바 노드스트롬 혁신 실험실(Innovation Lab)은 IT기술자, 디자이너, 기업가, 통계분석가들, 연구원, 그리고 예술가들도 이루어진 팀으로 그들은 현재도 여러 다른 실험을 계속 진행하고 있다고 한다.
리테일넥스트의 소비자 행동 분석
또 다른 실험은 모바일 기술인데, 매장안에 들어오는 고객의 프로파일을 판매 점원에게 보내는 것으로 이 기술은 온라인과 오프라인을 통합한 정보를 제공하는 것으로 판매자나 소비자가 다운로드 받을 수 있는 앱(App)도 함께 개발되었다. 고객은 그들의 선호도를 미리 저장해두면, 그들이 매장을 방문했을때, 그들의 선호도와 과거 온라인 구매 기록 등이 판매원에게 보내져, 개개인에 맞춘 접객 서비스 즉, 더 나은 쇼핑 경험을 제공받을 수 있게 도와준다. 노드스트롬의 목표는 온라인과 오프라인 모두에서 질 높은 고객 참여를 만들어 내는 것이므로 그들은 다양한 채널을 위한 재고 확인 서비스를 통해 소비자들이 효과적으로 실시간으로 구매 가능한 상품의 재고양을 직접 볼 수 있고 언제 상품을 받을 수 있는지 확인 할 수 있도록 하였다. 이를 위해 노드스트롬은 온라인과 오프라인 스토어의 재고 관리를 통합하였고 결과적으로 소비자들에게 편하게 쇼핑할 수 있는 경험을 제공하게 되었다. 실시간 재고 확인 서비스 제공은 지금까지는 매우 성공적으로 보이며, 이는 노드스트롬 재고 데이터의 통합적이고 효율적인 관리가 가능한 덕택이었다.
노드스트롬 데이터 생태계
노드스트롬은 빅데이터 분야에 지난 5년간 약 $10억(한화 1조 180억원)을 투자하였고, 이는 매우 거대한 금액이다. 그들의 목표는 어떤 상품이 어떤 고객들에게 언제, 어떤 채널로 제공되어야 하는지 이해하는 것이라고 한다. 따라서 그들은 고객 하나하나에 맞춘 개인 경험을 제공하기를 원하고 다양한 종류와 많은 양의 데이터를 효과적으로 분석하여 그들의 목표를 달성하려고 노력하는 과정이라고 한다. 웹사이트나 오프라인의 판매시점에 발생하는 데이터 이외에도 그들은 페이스북이나 핀터리스트, 트위터에도 많은 양의 데이터를 보유하고 있는데, 페이스북은 약 200만개, 핀터리스트는 450만 개, 트위터는 30만 개로 과히 엄청난 양이다. 또한 그들은 리워드(Reward) 프로그램으로부터도 많은 양의 데이터를 확보하고 있다. 이런 데이터를 분석하는 것은 소비자들에게 개인화되고 적절한 쇼핑 경험을 제공할 수 있다. 여러 빅데이터 실험을 통해서도 증명해왔듯이 어떤 것이 우리 기업에 적용될 수 있고, 적용될 수 없는지는 충분히 배울 수 있고, 이는 나아가 좋은 경쟁우위를 가질 수 있는 전략의 기본이 될 것이다.
기타 빅데이터 활용 사례들
이런 빅데이터 활용 사례는 또 다른 몇몇의 기업에서도 발견되고 있다. 화장품 소매업체인 러쉬(Lush)의 데이터 서비스 대표인 스캇 실버턴(Scott Silverthorn)은 “우리는 더 많은 데이터는 더 나은 서비스를 제공한다고 생각하여, 빅데이터 분석 결과를 판매원들에게 제공한다. 따라서 창고에서 뿐만 아니라, 판매원의 손끝에서 실시간의 판매 분석을 볼 수 있으며 또한 소비자의 개인 경험에 맞춘 서비스를 제공할 수 있다. 예를 들면, 판매원이 특정 비누 제품이 특정 샴푸와 함께잘 팔린다는 사실을 알때, 그들은 두 제품을 옆에 배치해 놓고, 고객들에게 더 나은 제품에 대한 판매 도움도 제공할 수 있는 것처럼 말이다.”라고 언급한다.
또한 온라인 소매업체에서도 빅데이터 활용 사례는 손쉽게 볼 수 있다. 클라우드 컴퓨팅과 실시간 데이터 프로세싱은 소매업자들에게 더욱 정확하게 소비자가 원하는 것이 무엇인지를 알려준다. 아마존의 판매 추천 엔진 서비스는 소비자들의 과거 쇼핑 행동과 평가에 기반하여 관심있는 상품을 제시해주는 서비스로 아직까지는 완벽한 서비스를 제공하지는 못한다는 평가이지만, 소비자의 개인화된 경험에 기반하여 자동화된 시스템을 구축하였고, 이는 지속적으로 발전하고 있다.
아마존 판매 추천 시스템
패션업계에서의 빅데이터 한계
여전히 빅데이터를 유용한 정보로 빠르게 바꾸는 데는 아직 한계가 있다. 2014년 1월에 개최된 리테일 빅쇼(미국소매연합, National Retail Federation에서 매년 개최하는 기업 행사)에서도 주요 트랜드로써, 빅데이터에 대해 논의가 되었는데, 어떻게 빅데이터가 브랜드들이 그들의 비즈니스를 도울 수 있는지에 대한 방안들이 제시되었다. 현재, 소매업자들은 소비자들의 구매 행동을 파악하고 소비자가 원하는 것이 무엇인지 예측하려고 노력하지만, 소비자를 온전히 이해하는 것은 여전히 매우 어려운 일이다. 왜냐하면 그들은 온라인과 오프라인에서 동시에 쇼핑을 하고, 소매 채널에 상관없이 높은 수준의 쇼핑 경험과 서비스를 기대하기 때문이다. 따라서 소매업체들은 옴니 채널 전략을 사용해야 하며 소비자의 모바일, 웹, 오프라인의 모든 활동을 포괄하는 데이터를 통합화 하는 작업을 필수적으로 해야 한다. 하지만 이러한 빅데이터 활용의 필요성에도 불구하고, 소매업체들의 빅데이터 활용은 초기 단계인 것이 사실이다. 2013년 이코노미스트에서 발간한 ‘리테일과 빅데이터 혁명’ 리포트에 따르면, 50개의 기업들 중 46%만이 빅데이터를 활용 능력을 갖춘 것으로 조사되었다. 비록 이 조사는 패션 기업만을 대상으로 한 조사는 아니었지만 20%의 패션기업도 포함되어 있고 또한 조사 대상의 30% 기업은 데이터를 통해 지속적으로 가치 있는 정보를 제공받지 못했다고 대답했다. 따라서 많은 소매업체들이 아직 빅데이터 활용에 있어서 소극적 활용에 그치고 있는 것을 말해준다. 그 이유로는 빅데이터는 그 방대한 양으로 인해 잠재적으로 다루기 어려우며 필요한 정보로 처리하기도 아주 어렵기 때문이라는 것이 중론이다. 그러나 만약 소매업체가 소비자로부터 모은 정보를 효과적으로 분석하는 법을 배운다면, 그들의 비즈니스를 더욱 향상시킬 수 있는 것은 모두가 알고 있는 사실이다. 이번 2014 리테일 빅쇼에서 리치레러번스(RichRelevance, 전자상거래 추천 서비스 제공 업체)의 CEO인 데이비드 셀린거(David Selinger)는 아마존 사례를 언급하며 2014년 아마존이 고객들 개개인에 맞춘 쇼핑 경험을 제공하기 위해 데이터를 사용한 것은 큰 성공을 거둘 수 있었던 이유중 하나였다고 전했다. 아마존의 사례처럼 빨리 시도하여 실패하더라도 빨리 수정하고 체계화하여 앞으로 나아가면 된다고 언급하였다. 또한 일반 소매업체들은 “데이터를 작은 크기로 나누어 조금씩 통합하여 나가는 것이 좋다”고도 제안하였다.
작성자 : 패션넷코리아 미국 통신원 신성하 spluie@naver.com
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출처 : 2014.09.15 패션넷코리아
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