[트렌D] “고객 마음, 우리만큼 잘 아니까”…카카오스타일만의 AI 활용법
[디지털데일리 왕진화 기자] 할인 기획전 오픈 등 전자상거래(이커머스)에서 반복적으로 진행되는 업무를 인공지능(AI)으로 대체한 기업이 있어 화제입니다. 바로 스타일 커머스 플랫폼 ‘지그재그’를 운영하는 카카오스타일인데요.
이곳은 최근 생성형 AI를 활용해 고객 개인 맞춤형 기획전을 자동 생성하는 기술을 개발하고 이를 업무에 도입했습니다. 이를 통해 업무 생산성이 대폭 향상될 것으로 보고 있지요. 카카오스타일이 지난 9월 말 도입한 ‘AI 개인화 기획전’을 한 번 주목해보실까요.
이는 MD(머천다이저, Merchandiser)가 상품 정보와 콘셉트, 소구점 등만 입력하면 AI가 알아서 기획전의 각 구좌별 이미지와 문구를 자동 생성해 주는 기술입니다. 예를 들어, 아우터 기획전에서 선보일 상품 정보와 겨울 콘셉트라는 정보 값을 입력하면 AI가 알아서 눈 내리는 배경을 합성하는 식입니다. 필요 시 상품 누끼 따기(이미지 배경 제거) 기능도 제공됩니다.
사람이 기획전 구좌마다 직접 적어야 했던 카피 문구도 AI가 알아서 생성해 준다고 합니다. ‘아우터 특가’, ‘지금이 아우터 구매할 때’ 등 콘셉트별 기획전 운영 관련 빅데이터를 활용해 AI가 적절한 문구를 생성해 내는 것이지요. 사람이 추가 입력하거나 수정할 시 맞춤법 검사 기능을 제공해 문구마다 맞춤법 검사를 진행할 필요도 없답니다.
기획전의 각 배너 영역은 크기와 모양이 제각각이라 사람이 직접 어떤 이미지를 쓸지 생각하고, 이미지의 크기와 카피 문구, 문구 크기 등을 조정해야 했던 것을 고려하면 AI로 인해 업무 생산성이 대폭 향상된 것이나 마찬가지인데요. 단순한 디자인 편집 기능을 AI가 모두 구현해주고 있으니, 기획전을 준비하는 인력들이 일을 좀 더 효율적으로 할 수 있게 된 것이지요.
기획전 상품 소싱도 AI가 돕고 있습니다. MD가 고민 후 입력 및 정렬하던 상품 선택 영역까지 AI가 자동 식별해주는데요. MD가 기획전 참여 스토어만 입력하면 AI가 상품을 자동 식별해 고객의 스타일에 맞춰진 상품으로 구성합니다. 이 과정에서 고객별 맞춤형 기획전 생성도 가능하다. 고객의 특성에 따라 고객이 좋아할 만한 상품과 문구를 보여주는 방식입니다.
예컨대, 가격을 중요시하는 고객에게는 지그재그 최저가 상품을, 뷰티 상품을 좋아하는 고객에게는 뷰티 상품이 상단에 뜨는 식입니다. 이를 통해 기획전도 개인의 취향에 따라 제공하는 기획전 개인화 시대를 열었다고 카카오스타일 측은 설명했습니다.
카카오스타일에 따르면 AI 개인화 기획전 도입 후 MD, 프로모션 기획자, 디자이너가 기획전 한 건 오픈을 위해 소요하는 시간이 약 2주에서 현재는 1시간 내로 대폭 줄었습니다. 지그재그는 매월 평균 500여건의 기획전을 제작하고 있으며, 10월 말 기준 이중 약 10%의 기획전을 AI가 생성 및 생성 보조하고 있는데요.
현재 운영자가 기본 기획전 구성과 이미지 생성, 상품 구성 등 필요한 선에서 AI를 적극 활용 중입니다. 카카오스타일은 내년 초까지 AI 완전 자동생성 기획전이 50% 이상 확대될 것으로 예상하고 있습니다.
생성형 AI를 통해 MD는 본연의 업무인 상품 소싱과 구성에 더욱 집중함으로써 고객에게 좋은 상품을 더욱 합리적인 가격에 제공할 수 있게 됐습니다. 프로모션 기획자와 디자이너도 단순 업무를 줄이고 크리에이티브에 리소스를 집중할 수 있는 것이지요.
결과적으로 지그재그의 서비스 퀄리티 향상으로 이어지는 등 고객과 스토어가 모두 이익을 보는 선순환 구조가 만들어지고 있는 셈입니다.
카카오스타일 관계자는 “지그재그는 국내 1030 여성의 패션, 뷰티 등의 실 결제가 가장 많이 일어나는 플랫폼으로, 그간 축적한 빅데이터를 서비스, 업무 생산성 향상 등 다양한 측면으로 활용하기 위한 연구, 개발을 진행 중”이라고 설명했습니다.
‘AI 개인화 기획전’ 등 AI 도입 관련, 이 관계자는 “AI가 실제 업무에 도움을 줄 수 있는 것이 무엇인지 파악해 업무에 효율적으로 적용하는 것을 목표로 현재 여러 영역에서 AI 개발을 진행하며 패션 플랫폼 업계에서의 AI 활용을 선도하고 있다”고 강조했습니다.
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