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빅데이터를 통한 예측분석은 패션기업도 춤추게 한다

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작성자 이민우 미국 휴스턴대학교 힐튼호텔경영대학 조교수 (mlee37@central.uh.edu) | 작성일 2021년 09월 27일 URL 복사
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이제 우리는 코로나를 빼고는 이야기를 할 수 없는 시대에 살고 있다. 백신 보급률은 증가하고 있지만 변이종들의 등장으로 인해 전 세계는 다시 깊은 시름과 한숨에 빠져들고 있다. 

 

이런 어려운 시기에 패션업계는 어디에서 활로를 찾을 수 있을까? 이전에도 언급했듯이 디지털 전환(Digital Transformation, DT)의 핵심 전략 중 하나인 빅데이터(Big Data)를 이용한 예측분석 (Predictive Analytics)에서 그 답을 찾을 수 있을지 모르겠다. 

 

빅데이터는 DT 전략의 핵심

데이터는 DT 전략 수립과 실행에 있어서 필수적인 요소 중 하나다. 

 

미국 컬럼비아대학교 비즈니스 스쿨의 디저털 전략 교수인 데이비드 로저스(David L. Rogers)는 자신의 책 ‘The Digital Transformation Playbook(디지털 트랜스포메이션 플레이북)’에서 데이터를 DT 전략 수립의 5가지 핵심요소(Customer, Competition, Data, Innovation, Value) 중 하나로 꼽는다. 

 

그는 데이터가 기업의 핵심전략자산이자 혁신의 원동력, 더 나아가서는 다른 DT 핵심요소들을 이끌어내는데 필요한 밑거름이 된다고 역설한다. DT의 핵심 프로세스 중 하나인 디지털리제이션(Digitization)을 통해 기업은 아날로그 형태의 데이터를 디지털 형태의 분석 가능한 데이터로 바꾸게  된다. 

 

빅데이터는 이렇게 만들어진 기업의 디지털화된 정보들과 기업내외부에서 축적된 다양한 정형·비정형 데이터를 수집·통합·처리해 방대한 크기의 분석 가능한 정보 형태로 실시간으로 처리, 분석하는 특징을 가진다. 

 

이러한 데이터들을 기업의 고객, 비즈니스 모델과 경쟁 환경에 맞추어 분석하는 기술을 데이터 애널리틱스(Data Analytics) 혹은 비즈니스 애널리틱스(Business Analy tics)라고 부른다.  

 

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빅데이터 분석을 통한 디지털 전환의 핵심전략: 비즈니스 애널리틱스

비즈니스 애널리틱스는 분석 목적 및 방식에 따라 크게 4가지로 분류된다. 

 

어떤 일이 있었는지(What happened?) 과거 데이터를 통해 밝히는 묘사 분석(Descriptive Analytics), 발생한 현상에 대한 원인을 찾는(Why did it happen?) 진단 분석(Diagnostic Analytics), 앞으로 어떤 일이 생길지 예측하는(What will happen?) 예측 분석(Predictive Analytics), 그리고 예측 분석을 통해 예상할 수 있는 것들을 어떻게 만들어 낼 수 있는지에(How can we make it happen?) 대한 의사결정에 도움을 주는 처방 분석(Prescriptive Ana lytics)이 있다.  

 

기업은 현재 기업이 원하는 목표를 설정하고 이것을 달성하기 위해 이러한 4가지가 분석방식에 따라서 자신들의 데이터를 분석하고, 목표 달성을 위한 의사결정 등에 데이터분석 결과를 활용할 수 있다. 

 

예측분석은 특히 기업의 DT 전략 수립 및 실행에 있어서 핵심적인 역할을 한다. 데이터를 분석함으로써 미래를 예측하고, 보다 나은 의사결정을 하는데 중요한 정보들을 제공한다. 

 

지난 호에 언급한 Gap의 Product 3.0 전략의 핵심은, 수석 디자이너가 전권을 가지고 결정하던 디자인 구상 및 상품기획을 예측분석을 통한 미래 패션 트렌드 분석 및 신제품 개발로 전환하는 일이었다. 

 

또한 이러한 예측분석 결과를 토대로 기업의 의사결정 프로세스를 개편하고 제품 분류 및 유통채널을 바꿈으로써 온라인 패션 시장에서 큰 성과를 거두었다. 

 

글로벌 경영컨설팅 기업 맥킨지(McK insey & Company)의 보고서에 따르면 코로나 상황에서 고객들의 온라인 활동은 코로나 이전보다 훨씬 증가했다.

 

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길어지는 코비드 시대, 온라인으로 몰리는 고객들을 잡아라

소비자들은 이전보다 상당히 많은 시간을 온라인에서 보내고 있으며, 이 중 35%의 소비자들은 일주일에 한 번 이상 패션 관련 정보를 온라인에서 검색하고 있으며, 22%의 소비자들은 앞으로 더욱 적극적으로 온라인에서 패션 정보를 얻을 것이라 응답했다. 

 

그렇다면 이렇게 많은 시간을 온라인에서 보내고 있는 잠재 고객들을 패션업계는 어떻게 실제 고객으로 만들고, 그들이 온라인 스토어를 재방문하고 충성도 높은 고객으로 거듭나게 할 수 있을까? 

 

혹은 어떻게 고객들의 니즈를 찾아내고, 고객이 관심 가질만한 상품들을 추천하고, 혹은 고객들의 성향이나 원하는 바를 신상품 설계 및 디자인에 적용할 수 있을까? 

 

이에 대한 답은 예측분석에서 찾을 수 있다. 빅데이터를 이용한 예측분석은 고급통계(Statistical Modeling) 및 계량경제(Econometric Modeling) 방법론과 다양한 머신러닝(Machine Lea rning) 알고리즘을 통해 기업의 문제점 또는 비즈니스 목표에 대한 의미 있는 정보를 제공함으로써 비즈니스의 위험 요소를 줄여주고 의사결정에 도움을 준다. 

 

또한 예측분석은 고객에 대한 이해를 높여줌으로써 고객 맞춤 서비스를 제공하거나 정확도가 높은 추천을 통해 기업이 이익을 창출할 수 있도록 해준다. 

 

Gap은 이러한 구글 애널리틱스(Goo gle Analytics)와 같은 예측분석 시스템을 이용해 고객들의 온라인 검색 및 구매 행동을 분석하고, 이 결과를 옴니채널 중심의 플랫폼 비즈니스 개발과 유통망 구축, 맞춤 서비스를 제공하는 검색 및 추천시스템 등의 개발로 이어감으로써 코로나 시대에 패션 전자상거래 분야에서 2위를 차지하는 성과를 얻었다.  

 

비슷한 사례는 미국 패션업계에서 혁신기업으로 불리는 스티치 픽스(Stitch Fix)에서도 찾아볼 수 있다. 스티치 픽스는 인공지능(Artificial Intelligence, AI)기반의 알고리즘과 빅데이터 분석을 통해 고객에게 맞춤형 스타일링 서비스를 제공한다. 

 

이 회사의 가장 큰 경쟁력은 스티치 픽스 고객들의 개인 성향 및 선호도 자료, 과거 판매데이터와 85% 이상의 기존 고객들이 참여한 후기를 기반으로 한 고객데이터의 분석과 이를 통한 알고리즘이다. 

 

기존의 디지털화된 정보를 바탕으로 비즈니스 모델에 최적화된 알고리즘을 통해 패션 트렌드를 예측하고, 재고 효율성을 극대화하며, 고객의 수요 및 니즈를 예측하고 맞춤형 서비스를 제공하는 스티치 픽스의 데이터 기반의 사업모델은 패션업계가 주목할 점이라 할 수 있겠다. 

 

자동화된 추천 서비스와 함께 제공되는 스타일리스트의 큐레이션 서비스는 고객 경험과 만족을 극대화하는 또 다른 핵심 전략이다.

 

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지금 바로 시작하라

코로나 사태가 길어지면서 전 세계적으로 많은 관심을 받고 있는 이슈 중 하나는 디지털 디바이드(Digital Divide)이다. 코로나 전염을 막기 위해 다양한 기술들과 IT 기반 서비스들이 등장하면서, 이를 잘 사용하지 못하거나 사용할 수 없는 상황에 있는 계층이 생겨나면서 발생하는 사회문제를 의미한다. 

 

코로나 사태를 겪고 있는 기업들에도 이러한 디지털 디바이드는 결코 남의 이야기가 아니다. 

 

맥킨지의 최근 보고서 ‘패션의 디지털 전환(Fashion’s digital transform ation: Now or never)’에 따르면 코로나 이전부터 디지털 기술과 데이터 분석능력을 보유한 기업들이 그렇지 못한 기업보다 훨씬 나은 성과를 보였으며, 이들 기업의 차이는 코로나 사태 이후 더 심각해지고 있다. 

 

보고서의 제목이 말해주듯이 지금 아니면 늦을 수 있다. 이것이 패션 산업이 빅데이터와 예측분석을 통한 디지털전환 전략을 고려해야 하는 이유다. ​ 

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