디지털 트랜스포메이션과 패션 산업의 AI기술 응용사례 

디지털 트랜스포메이션과 유통의 미래 

우리는 왜 4차 산업혁명을 알아야 할까? 4차 산업혁명은 크게는 세계 산업전반을, 작게는 소비자의 구매 행동을 계속해서 바꾸고 있기 때문이다. 

리먼 브라더스 사태 이후 세계 경제에 공통으로 나타났던 글로벌 메가 트렌드는 더욱 본격적으로 가속화됐는데, 그것은 경계 없는 글로벌화, 초경쟁, 대과잉, 수축시대 진입, 인구의 도시 집중화, 고령화와 생산인구의 본격적인 감소, 그리고 디지털 기술의 중심의 빠른 비즈니스 모델 변환이었다. 

특히 지난 10여 년간 사물인터넷 기술, 정보통신 기술, 빅데이터 기술과 인공지능 기술 개발의 빠른 기술 진전으로 인해 많은 산업에서 기업의 순위가 뒤바뀌고 있고, 이에 대한 대비를 잠시 소홀히 했던 전통 강자 기업들이 갑자기 퇴출되는 이변도 속출했다. 이것은 지금도 국내 유통에서도 벌어지고 있는 일이기도 하다. 

이미 국내 시장도 피크쇼크 기간에 진입을 했기 때문에 온오프라인 경계없는 비즈니스 모델과 비즈니스 프로세스 혁신, 새로운 성장과 이익창출 방식, 조직과 문화의 재설계, 직원들의 역량에 대한 리스킬과 업스킬을 더욱 빠르게 서둘러야 한다고 본다. 

필자 역시 아디다스에서 30년 가까이 비즈니스와 조직의 성장을 함께 해오며, 그  과정 속에서 수도 없는 많은 변화를 경험했고, 글로벌과 아시아 리전과 함께 조직의 리셋과 프로세스 혁신과 재설계를 수시로 진행했다. 

하지만 지난 과거의 성장 방식은 이제 종말을 고했다고 판단했고 마케팅, 영업, 상품 기획, 공급망 관리, 고객 파트너 관리의 개념과 정의를 디지털 트랜스포메이션 시대에 맞게 재정비해야 한다고 생각했다. 

이에 글로벌 브랜드 디렉터라는 자리를 내려놓고 지난해 1년간 서울대 공과대학교 대학원에서 제4차 산업의 핵심 기술의 개념과 이들이 만들어내는 새로운 비즈니스 모델 이노베이션 응용 사례에 대해서 집중적으로 공부했고, 현대경제 연구원과 함께 6개월간 디지털 트랜스포메이션 15회 시리즈 방송을 진행했다. 이번 호에서는 전통강자와 혁신기업, 떠오르는 스타트업의 다양한 디지털 트랜스포메이션 응용 사례에 대해서 소개하겠다. 

언택트 기반의 디지털화와 테크슈머의 일반화

이번 코로나 사태 이후를 전망하는 세계적인 컨설팅 회사인 맥킨지, 보스턴컨설팅 그룹, 베인앤컴퍼니의 전망을 보면 공통적인 주제 중의 하나로 언택트(untact) 기반의 디지털화와 테크슈머의 일반화를 꼽고 있다. 

해외나 국내의 유통산업에서도 이미 인공지능과 빅데이터, 센서기술 기반의 디지털 리테일, 사물인터넷, 3D프린팅, 블록체인, 로보틱스(RPA), 스마트 팩토리와 스마트 공급망 관리, 그리고 라스트마일 모빌리티, 구독경제, 공유경제 비즈니스 모델 같은 개념들을 시도해서 새로운 비즈니스 기회 창출과 리모델링을 적극적으로 하는 사례가 많아지고 있다. 

그러므로 앞으로 어떤 부서에서 일을 하더라도 테크놀로지의 기본적인 개념과 현재 비즈니스 모델에 응용되어지는 다양한 사례와 최신 기술 트렌드에 대해서는 당연히 알고 있어야 하는 시대가 되었다고 본다. 

인더스트리 4.0은 기계간 통신이 이루어지는 세상을 뜻한다. 각종 생산설비와 제품이 기계와 기계간에 정보교류를 하게 되면서 생산 프로세스의 효율을 높이고 비용절감이라는 효과도 가지고 온다. 

제4차 산업혁명에 대한 정의는 사람마다 보는 관점에 따라 다르겠지만, 그 속성은 IT 정보기술과 다른 여러 산업기술의 결합을 통해 새로운 비즈니스 생태계가 만들어지는 것이라고 볼 수 있다. 

따라서 제4차 산업의 핵심 키워드는 모든 것을 하나로 연결하는 ‘초연결’이라고도 말할 수 있다. 사물인터넷 기술과 정보통신 기술에서 발생하는 각종 빅데이터가 인공지능 기술을 발달시키고, 이를 기반으로 스마트 제조, 스마트 물류, 디지털 리테일, 지능형 로봇, 드론은 물론이고 무인 자율주행차에 이르기까지 광범위한 기술진전의 시너지를 이끌어내고 있다. 

이렇듯 제4차 산업혁명은 산업의 경계를 무너뜨리며 기업의 기존 성장 공식과 경쟁의 방법마저 통째로 바꾸어 놓고 있는 것이다. 

디지털 트랜스포메이션이란 기존의 제품, 서비스, 프로세스, 플랫폼에 새롭게 등장하는 디지털 혁신 기술을 적용해 새로운 비즈니스 모델을 구축하고 재정렬 시켜 나가는 비즈니스 전반의 디지털 전환 작업이라고 말할 수 있다. 단순한 디지털 마케팅이고, CRM이고, 매장의 디지털 키오스크, 모바일 결제 시스템 정도로 생각했다면 일각만 보는 착각인 것이다.  

매출상승의 효과

그러면 기업이 디지털 트랜스포메이션을 추진하는 궁극적인 목표는 무엇일까? 

시대에 따라 기업의 성장 공식과 시장 창출 방식은 늘 바뀌어 왔고, 최근의 디지털 기술 변화가 소비자의 라이프스타일, 쇼핑습관, 기업과 브랜드의 선택까지 모조리 바꾸어 놓고 있다. 또한 오랫동안 시장에서 산업의 흐름을 주도해왔던 전통 강자들의 위상을 순식간에 바꾸어 놓고 있다. 이러한 전통강자들 역시 디지털 트랜스포메이션의 빠른 전환을 통해 스스로 파괴적 혁신을 단행하고 있다. 

자고 일어나면 새롭게 생겨나는 신기술을 보면서, 제4차 산업혁명 시대를 두고 ‘끌려갈 것인가 아니면 끌고 갈 것인가’는 디지털 트랜스포메이션에 대한 대응 방식에 달려 있다. 

모든 산업 영역에서 최초의 기술개발 기업이 되지 못하더라도 급변하는 디지털 변혁에 대한 과감한 실험과 변환으로 새롭게 펼쳐지고 있는 미래의 혁신게임에 있어서 중요한 축으로 자리 잡아야 할 필요가 있다고 본다. 

지금은 이미 테크슈머를 붙잡기 위한 기업들의 테크 경영은 노멀이 됐다. 이미 미국의 한 보고서에 의하면 2029년에서 2030년이 되면 미국 소비자들의 패션 의류나 신발 구매의 75%가 온라인 구매로 전환될 것이라고 전망하고 있어서 옴니채널 환경 하에서 기업들의 비즈니스 모델과 고객구매 여정의 혁신적인 개선이 그리 먼 미래의 얘기가 아닌 것은 확실하다. 

글로벌 혁신 기업들의 최근 모습에 대해서 한번 살펴보면 손짓으로 자동차를 움직이고, 얼굴 인식으로 엘리베이터가 작동되고, 햄버거가 드론으로 배달되고, 사람 없는 매장에서 음성으로 결제하고, 제조기간이 6개월 걸리던 옷이 2주 만에 생산되는가 하면 로봇이 알아서 우리의 일을 대신 해내는 시대가 일상화됐다. 

고객이 매장에 남긴 구매 이력의 오프라인 데이터와 온라인에서 로그인 하지 않고서도 상품 검색을 했던 내비게이션 이력을 통합해서 맞춤형 제안이 가능한 통합 솔루션도 이미 일본과 해외에서는 상용화 되어서 매출의 효과를 보고 있다. 우리의 생활은 편리함을 넘어서 매일매일 놀라움의 연속이 되고 있는데 AI도입으로 패션테크를 선도하는 패션 업체 사례를 살펴보도록 하겠다. 

패션테크 시대의 선도기업

패션산업에도 AI기술이 빠르게 접목되고, 또한 패션 대기업과 IT기술 기업과 협업이 이루어지면서, AI 기반의 패션 제품 디자인 과정과 맞춤형 쇼핑 솔루션 구축 등 패션 테크의 시대가 본격적으로 열리고 있다. 

이는 AI 머신 러닝과 빅데이터 분석을 통해 소비자의 취향을 보다 정확하게 파악함으로써 서비스 개인화를 통한 소비자 만족도 제고는 물론이고 온디맨드(on-demand) 방식의 최적화된 자동화 생산으로 비즈니스 리스크를 최소화하는 효과까지 기대할 수 있게 됐다. 

H&M과 구글은 고객의 행동 데이터 기반 주문형 드레스 제작 앱인 ‘COD ED COUTURE’를 개발했는데, H&M 산하의 온라인 전문 패션 브랜드인 ‘IVYREVEL’이 구글과 협업해 개발을 주도했다. 구글의 어웨어니스(awaren ess) API를 탑재해 가입자의 행동환경을 주간 분석해서 개인형 맞춤형 드레스로 제작하는 서비스를 실행하고 있다. 

타미 힐피거는 IBM 및 FIT과 함께 제품 디자인 과정에 인공지능 기술을 접목시킨 ‘Reimagine Retail’ 프로젝트를 운영하고 있는데, IBM의 딥러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전을 고객 경험 개선과 제품 디자인 개선과 개발에 활용하고 있다. 

유럽 17개 국가의 2천7백만 명의 고객을 대상으로 영업 중인 유럽 최대 온라인 패션 플랫폼인 ‘ZALANDO’는 AI기반 실시간 개인 맞춤형 의류 코디네이션 추천 서비스인 AFC(Algorithmic Fashion Companion)를 자체 개발함으로써 패션계의 큰 주목을 받고 있다. 

AI 기반의 패션 개인화 솔루션 업체인 ‘Savitude’는 작년 6월 IBM Watson의 시각 인식 기술을 사용해 나눈 체형 데이터를 기반으로 ‘고객 체형에 최적화된 의류 상품’ 추천 서비스를 출시해서 패션 비즈니스의 개인 맞춤형이라는 미래 시장 가능성 차원에서 많은 관심을 끌고 있다. 

알리바바는 중국 내 13개 의류 매장에 인공지능 기반의 패션 어시스턴트 시스템 ‘FASHION AI’를 운영해서 매장 내 모든 제품에 주파수 식별 태그와 블루투스 칩을 탑재해 판매 정보 자동 수집을 아주 효율적으로 실시하고 있다. 

알리바바의 신유통 전략에 대응한 텐센트의 AI기반의 스마트 리테일 전략도 눈여겨 볼만하다. 텐센트는 위챗 기반의 ‘Good Product Circle’ 프로그램을 통해서 사용자 고객이 제품을 추천하면 친구의 추천목록에 자동 게시되고, 친구와 함께 정보를 공유할 수 있는 기능을 탑재해서 큰 호응을 얻고 있다. 

또한 럭셔리 브랜드 버버리와 협업해서 올해 상반기에 중국 심천에 있는 한 매장에서 소셜 리테일 매장을 오픈할 예정이라서 벌써부터 큰 호기심을 불러일으키고 있다. 이외에도 얼굴인식 솔루션에 대해서도 투자 확대를 하고 있고 텐센트 주력 사업인 게임영역과 커머스의 시너지 모델을 개발하고 있는 것으로 알려지고 있다. 

이탈리아의 고급 의류 소매업체인 YO OX의 경우도 인공지능 분석을 통해서 최신 트렌드와 최적의 가격을 적용한 맞춤형브랜드 ‘8’을 작년에 출시해서 시장 반응을 살피고 있고, 미국의 패션 스타트업인 ‘MAISON ME’는 인공지능 기반의 챗봇 서비스를 활용한 맞춤복 제작 및 배송 서비스를 제공하고 있다. 

패션업계에서 AI 기술을 응용해서 새롭게 비즈니스 모델을 만들어가고 있는 글로벌 패션 브랜드와 세계 곳곳의 스타트업, 그리고 IT기업들의 모습을 살펴보았다. 

AI 기술은 빠른 진화단계에 있고, 사물인터넷 기술과 정보통신 기술의 발달로 인해 발생하는 고품질 빅데이터 기술로 인해 패션 산업에서도 새로운 비즈니스 모델이 생겨나고 있다. 따라서 이미 대과잉 시대와 수축시대, 그리고 저성장 시대에 맞설 수 있는 새로운 성장 공식을 만들어야 하는 패션기업 입장에서도 AI 와 빅데이터 기술이 바꿀 수 있는 다양한 고객 경험과 새로운 사업기회를 자세히 볼 필요가 있다. 

[출처] 패션포스트(http://fpost.co.kr/board/bbs/board.php?bo_table=special&wr_id=396)