[2020 GGGF] 데이나 번즈 “머신러닝, 소매업 마케팅 활용으로 매출 증대”

“머신러닝의 많은 접근 방식이 소매업의 고객 전환과 매출 증대에 활용될 뿐 아니라 공급망 관리와 서비스 수행에도 적용되고 있다.”

데이나 번즈 볼드 메트릭스(Bold Metrics) 대표는 9일 서울 중구 더 플라자호텔에서 아주경제신문 주최로 열린 제12회 '착한 성장, 좋은 일자리 글로벌포럼(GGGF)'에서 이같이 말했다.

볼드 메트릭스는 미국 실리콘밸리의 스타트업으로, 의류 산업에 인공지능(AI) 솔루션 소프트웨어를 제공하는 회사다. AI에 기반을 둔 알고리즘 방식으로 소비자들의 의류 사이즈를 예측하고, 이를 바탕으로 적합한 제품을 추천해준다.

번즈 최고경영자(CEO)는 “모든 산업에서 그 방식이나 형태는 다를지라도 AI를 대부분 서비스, 상품 디자인, 마케팅과 영업 부문에서 활용하고 있다”며 “소매업에서는 마케팅 및 영업에도 적용되고 있다”고 말했다.

머신러닝은 지도학습, 비지도 학습, 강화 학습, 신경망 등 크게 4가지 유형으로 나눌 수 있다. 이러한 접근 방식은 고객 전환과 매출 증대에 활용될 뿐 아니라 공급망 관리와 서비스 수행에 적용되고 있다.

특히 그는 “최근의 코로나19 확산으로 인해 미국에서는 소비자의 디지털화가 가속되고 있다”며 “미국 소비자들은 현재 그 어느 때보다 전례 없는 증가세로 업계 전체에 걸쳐 디지털 채널을 사용하고 있다”고 말했다.

그러면서 번즈 CEO는 “코로나19 이전에는 의류 제품의 경우 온라인 반품률은 30% 정도로 높은 반면 오프라인 구매의 경우 10%밖에 안 됐다”며 “하지만 앞으로 오프라인 구매도 온라인 구매와 마찬가지로 반품률이 높아질 것”이라고 우려했다.

코로나19로 오프라인 매장에서 피팅룸(fitting room)을 운영하지 않게 되면서 소비자들이 직접 옷을 입어보지 못하기 때문이다.

이에 볼드 메트릭스는 활용할 수 있는 비대면 핏 솔루션을 제공하고 있다. 고객이 매장에서 보고 있는 옷을 자신의 신체 치수에 맞춰 파악하고, 피팅룸 경험을 디지털로 시뮬레이션할 수 있는 것이다. 고객이 번거롭게 직접 옷을 입어볼 필요가 없다는 뜻이다.

또 머신러닝 접근방식을 이용해 알고리즘으로 정확한 신체 치수를 생성하고 사이즈를 조정한다. 볼드 메트릭스는 2012년부터 신체 스캔 데이터를 수집해왔고, 이 기술로 고객사의 반품률이 평균 32% 감소했다.

머신러닝 알고리즘은 계속해서 향상돼, 오류가 발생했을 때 수정할 수 있는 방법과 어떤 스타일의 옷이 고객에게 제대로 맞는지도 파악할 수 있다.

번즈 CEO는 “미래에는 고객 신체 데이터와 AI가 온·오프라인에서 소비자의 구매를 보조할 것”이라며 “또 상품 디자인과 의류 치수 기획에 있어 이를 통해 인사이트를 얻을 것”이라고 전망했다.
 

데이나 번즈 볼드 메트릭스 최고경영자. [사진=아주경제 GGGF 포럼]