공상과학 영화에서나 볼 수 있던 인공지능(AI) 기술은 어느덧 우리 일상생활에 자연스럽게 녹아들었습니다. 전통 IT 산업부터 반도체, 유통, 금융 등 오히려 AI가 접목되지 않는 분야를 찾기 어려워졌습니다. 여전히 AI가 낯설고 어렵게만 느껴지나요? 생활 속 AI를 체감하고 싶다면 디지털데일리 '라AI프'를 참조하세요. <편집자 주>

[디지털데일리 이안나 기자] 이커머스 업계에서 인공지능(AI) 기반 개인화 추천 서비스는 없어서는 안 될 필수 요소로 자리 잡았다. 오프라인과 달리 온라인에서만 누릴 수 있는 차별점인 동시에, 점차 취향이 세분화되는 ‘N극화’ 시대엔 그 중요도가 더욱 높아졌다. 개인화 추천 서비스는 쇼핑 편의성과도 직결돼 앱 사용률, 체류시간 등 플랫폼 성장에 중요한 지표를 가르는 요인이 되고 있다.

무신사와 에이블리는 연간 조 단위 거래액을 내는 패션 플랫폼으로, 각각 대표적인 남성·여성 패션 플랫폼으로 통한다. 지난해 흑자를 기록한 무신사에 이어 에이블리도 올해 첫 연간 흑자를 바라보며 패션 플랫폼 톱2로서 입지를 노리고 있다. 무신사와 에이블리가 젊은층 이용자들에게 호응이 높은 비결은 개인화 추천을 통한 ‘검색 결과’에 있다.

에이블리는 아마존 추천 기술(AWS)을 활용하는 타사와 달리, 앱 출시 초기부터 자체 개발 인공지능(AI) 개인화 추천 기술을 도입했다. 무신사도 앱 메인 화면에 ‘AI 스타일리스트 추천’ 코너를 배치해 개인화 추천 서비스를 제공 중인데, 여기에 직관적인 큐레이션도 같이 적용해 조율한다. 두 플랫폼은 앱 메인 화면부터 검색 결과까지 AI 기반 추천 기술이 적용됐다는 점은 같았지만 세부적인 면은 달랐다.

◆ 다른 유형 인기 검색어…‘품목 위주’ 무신사 vs ‘특정 상황’ 포함 에이블리

패션앱에서 빼놓을 수 없는 기능이 ‘검색’ 기능이다. 무신사와 에이블리에서 사용자들이 주로 검색하는 ‘인기 검색어’를 살펴본 결과 키워드 성향부터 다른 점이 나타났다. 무신사에서 사용자들이 검색하는 단어는 ‘후드티’, ‘패딩’ 등 단순 상품, 품목 위주가 다수였지만 에이블리에선 ‘카드지갑’, ‘핸드폰 케이스’ 등 패션잡화부터 ‘할로윈’ 등 특정 상황과 연계된 검색어도 눈에 띄었다.

이처럼 ‘개강룩’, ‘체육대회’, ‘콘서트룩’ 등 특정 상황과 연계된 키워드 검색 시, 무신사와 에이블리에서 검색 결과는 차이가 훨씬 컸다.

각 플랫폼에 ‘체육대회’ 키워드 검색 결과, 에이블리는 머리핀, 스포츠 헤어밴드 등 체육대회에 활용하기 좋은 상품을 추천했다. 연관 키워드론 ‘체육대회 반티’, ‘체육대회 소품’ 등 연관 검색 키워드와 참고할 수 있는 코디 콘텐츠 및 관련 기획전까지 제안했다. 반면 무신사에선 체육대회 검색 시 판매 중 상품은 제시되지 않았고, 체육대회 코디 상품 1장이 뜨는데 그쳤다.

‘개강룩’을 검색했을 때 추천 상품 수만 보면 에이블리가 압도적이었다. 개강 시즌에 입기 좋은 1만개 이상 상품과 함께 보기 좋은 기획전을 추천했다. 에이블리 입점 마켓은 5만개로 업계 최대 규모인 만큼, 사용자 취향에 따라 상품을 고를 수 있는 범위가 넓다는 것을 한 눈에 보여줬다.

반면 무신사에선 개강룩 관련 상품 수는 6개 불과했다. 하지만 ‘체육대회’ 검색 결과와는 다르게 ‘개강룩’ 검색 시 코디·스냅·매거진 탭에서 전신 코디가 깔끔하게 진열돼 참고할 수 있도록 만들었다. 원하는 코디 이미지를 클릭하면 코디에 사용된 상품과 다른 코디를 살펴볼 수 있다. 에이블리가 여성 코디 상품들만 보여준다면, 무신사는 남녀 상품을 모두 추천한다는 점도 차이점이다.

◆ 체류시간 늘리는 법…‘상품 특화’ 에이블리 vs ‘콘텐츠 강화’ 무신사

에이블리와 무신사는 둘다 패션 플랫폼으로 언급되지만 다양한 카테고리로 확장하고 있다. 에이블리는 주얼리·패션소품·핸드폰 케이스 등을 판매하고. 무신사는 여기 더해 도서·음반, 티켓. 아트 카테고리까지 제공하고 있다. 이에 따라 같은 키워드라도 각 플랫폼에서 제공하는 상품 종류 역시 차이가 났다.

10월 초 기준 ‘페스티벌’ 검색 시 에이블리에선 페스티벌에서 주로 입는 크롭탑이나 화려함을 강조하는 속눈썹 등 패션·뷰티 상품을 제안했고, 무신사에선 의류·가방 상품과 함께 공연 티켓 상품까지 추천 결과에 노출됐다. ‘전시’를 검색했을 때 에이블리는 진열장·소품 등 집에서 자신의 취향으로 꾸밀 수 있는 상품들이 결과로 나타났고, 무신사는 현재 판매 중인 전시 티켓 상품들을 가장 상단에 제시했다.

에이블리는 패션·뷰티 등 카테고리별 스타일 상품 중심 추천을, 무신사는 패션을 넘어 ‘컬처’까지 보다 넓은 범위 카테고리 상품을 추천한 것이다. 에이블리에 따르면 ‘AI 추천 알고리즘’은 단순 동일 상품에 대한 가격 비교를 넘어, 유사한 취향을 지니 다른 사용자 데이터를 활용해 교차 추천 서비스도 제공한다.

예를 들어 꽃무니 원피스 상품을 클릭하거나 ‘찜’한 사용자에겐 유사한 디자인 꽃무늬 원피스만 추천하는 게 아니라, 꽃무늬 원피스를 좋아하는 또 다른 사용자가 선호하는 트위드 원피스·블라우스 등 스타일을 추천하기도 한다. 뷰티·라이프 등 카테고리 간 교차 추천 서비스도 제공한다. 추천 기술을 통해 쇼핑 편의성이 높아지면 사용자 앱 사용률 및 체류시간이 늘어나고, 마켓 매출 증대 등 ‘선순환 구조’ 구축에 집중하는 모습이다.

무신사는 상품 수량 보단 전체 코디를 보여주는 콘텐츠들이 차별점이다. 무신사에서 제공하는 ‘룩북’과 사용자들이 자신의 착장을 올린 ‘스냅’ 기능에서 전신 코디를 참조할만한 콘텐츠가 풍부하게 나왔다. 패션 브랜드에서 제작한 유튜브 콘텐츠들도 무신사 앱에서 볼 수 있다.

무신사는 앱에 들어오는 사용자들이 상품을 검색해 구매만 하지 않고 스타일 콘텐츠를 보고, 커뮤니티에서 서로 의견을 교환하는 공간으로 만들려는 취지다. 대표적인 예로 무신사는 올 초 인앱 서비스 ‘패션톡’을 선보였다. 패션톡은 사용자들끼리 패션 주제로 자유롭게 의견을 나누는 커뮤니티다. 비슷한 예로 ‘무신사 스냅’은 자신의 패션을 사진으로 찍어 다른 사용자들에게 보여준다.

이용자 체류시간을 늘리기 위해 에이블리는 AI를 적극 활용한 개인화 추천을 고도화 한다. 반면 무신사는 콘텐츠를 내세우는 모습이다. 물론 이 과정에서 개발자들이 데이터 활용성과 효율화를 높이기 위한 연구도 지속 중이다. 그 결과 에이블리는 철저히 다양한 ‘상품’ 위주 결과, 무신사는 검색어에 따른 다양한 콘텐츠로 다른 모습 결과를 보여주고 있다.