로봇이 패션 산업을 바꾼다

로봇이 패션 산업을 바꾼다

두 번째 투자 아이다 디어는 인공 지능과 빅데이터에 경쟁력이있는 정보/테크회사다. 이미 잘 알려진 사례는 유통업에서의 빅 데이터 활용이다. 아마존 초기 (90 년대 후반)에 등장한 아마 봇 (Amabot)의 성과는 이미 전설이되었다. 아마 봇은 고객의 검색 및 구매 성향 등을 분석해 고객에게 구 매 추천을 해주는 알고리즘이었다. 처음에 이것은 전문 편집자 그룹이 책을 추천 해주는 것을 도와주는 역할 정도로 간주되었다.하지만 얼마 지나지 않아 아마 봇 추천 도서의 판매량이 편집자 그룹 추천의 그것보다 훨씬 많다는 결과가 나왔다. 아마존 창업자 제프 베조스는 오래지 않아 전문 편집자 그룹을 해체 하였다 [초창기 아마존이 고객의 빅 데이터를 어떻게 활용하면서 성장을 이어 갔는지는 "아마존, 세상의 모든 것을 팝니다"(Brad Stone 저)에 잘 나타나있다.] 최근에는 이미지 인식에 인공 지능을 활용하는 사례가 늘어나고있다. 

예를 들어 중국 최대 이커 머스 회사 알리바바는 이미지 인식을 통해 쇼핑 검색 서비스를 제공하고있다. 타오바오 (중국 최대 전사 성 거래 플랫폼) 이용자가 쇼핑몰에있는 H & M 등의 매장에서 마음에 느는 옷을 발견하고 사진을 찍는다. 그러면 타오바오 앱에서 단 몇초 만에 그 옷과 싱크로 율이 100 %에 가까운 옷 수십 개가 뜬다. 가격은? 50 % 이상 저렴하게 살 수있다. 주문 이후 하루나 이틀 만에 물건이 집으로 배달된다. 그렇다면 앞으로 누가 오프라인 매장에서 비싼 돈을주고 옷을 살까? 

지난 수십 년간 H & M, 인디 텍스 (Inditex) 등의 기업들은 패스트 패 션 (fast fashion) 비즈니스 모델을 이용해서 전 세계 의류 브랜드 강자로 올라 섰다.이 비즈니스 모델의 핵심은 공급 체인을 단축하여 소비자가 원하는 (혹은 유행하는) 스타일의 의류를 몇 주 만에 제공하는 데있다. 과거 의류 업체가 생산에서 판매까지 6-10 개월이 걸렸다면, 패스트 패션은이를 한두 달로 단축했다. H & M의 경우 2017 년 현재, 주문에서 매장 도착에 걸리는 시간이 3 주 이내 인 제품 매출 비중이 20 %에 이른다. 패스 트 패션 업계에서 타의 추종을 불허하는 리더 인 자라 (ZARA, 인디 텍스의 대표 브랜드)는 주문에서 매장 도착에 걸리는 시간이 15 일에 불과한 제품 매출 비중이 40 %에 이른다. 그런데 이제는 패스트 패션 개념조차도 구식이되어 버렸다. 왜냐하면 이커 머스 자체가 패스트 패션이기 때문이다. 이커 머스는 고객의 구매 패턴 및 선호 취향에 대한 각종 정보를 자연스럽게 대량 축적하고있다. 데이터 덕분에 고객이 좋아할만한 제품을 큐 레이션 할 수 있고 그 정확 도도 매우 높다. 빅 데이터를 이용하면 현재 유행하는 스타일이 무엇 인 지, 혹은 앞으로 유행 할 패션이 무엇인지 비교적 정확하게 예측할 수 있 다. 오프라인 매장이 중심 인 기업이이를 어떻게 따라갈 수 있을까? 

오랫동안 고성장을 유지했던 H & M 등 상당수의 패스트 패션 기업들은 최근 매출 저성장을 경험하고있다 (단, 업계 선두 주자 인 자라는여전히 고성장을 유지하고있다). H & M조차 위협을 느끼는데 하물며 전통적인 비즈니스 모델의 일반 의류 브랜드는 어떻 겠는가?