동호회 음악 공연에 단체로 청바지를 맞춰 입기로 했습니다. 마침 청바지가 없어 온라인 쇼핑몰에서 하나 사기로 했습니다. ‘남자 청바지같은 검색어로는 수 만 건의 검색 결과 앞에 결정 장애를 피하기 어렵습니다.


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옷을 고르는 고민을 느끼는 사람은 적지 않습니다. 스타일리스트가 이런 고민을 덜어 준다면? 고객의 취향에 맞는 옷을 예쁜 트렁크에 담아 배송해 주는 Trunk Club의 시도는 신선했습니다.


[Link 1. ‘패셔니스타로 거듭나기, Trunk Club Stripes - Trunk Club’] 


[Image 2. Trunk Club은 고객의 스타일에 맞는 옷을 Trunk에 넣어 줍니다. 출처: Trunk Club (https://www.trunkclub.com)



이제 한 단계 넘어 스타일리스트와 AI가 만났습니다. 바로 Stitch Fix입니다.

옷을 판매하는 온라인 쇼핑몰이라면, 신상으로 도배된 홈페이지 화면을 떠올리기 쉽습니다. 그러나 Stitch Fix는 다릅니다. ‘Your partner in personal style’이라는 문구에서 볼 수 있듯이, 요즘 핫한 아이템이 중요한 것이 아니기 때문입니다.


[Image 3 출처: Stitch Fix (https://www.stitchfix.com/)]




Video 1. ‘Meet Stitch Fix: Your Personal Stylist’ 출처: Stitch Fix YouTube Channel 


Style Profile

Stitch Fix에 가입하면 다음과 같은 Style Profile을 입력하게 됩니다.

Stats: , 몸무게, 직업군, 생년월일, 통근 수단 등

Fit: 선호하는 셔츠 스타일, 청바지 스타일, 반바지 길이, 소매 길이 등

Style : 캐주얼 착용 일수, 비즈니스 캐주얼 착용 일수, 선호 브랜드, 의상 별 선호 가격대, 의상 별 선호 색상 등


특이한 점은 사용자의 LinkedIn, Instagram, Twitter, Pinterest 페이지를 입력할 수 있습니다.


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마지막으로 배송 주기를 선택합니다. 한 달, 두 달, 세 달 등의 주기로 받을 수 있으며, On demand로 고객이 필요할 때 신청할 수도 있습니다. 일반적인 Subscription Commerce의 주기적 배송이 부담스러울 때가 있는데, Stitch Fix는 그런 부담을 덜었습니다.

 

다섯 개 중 하나

다섯 개의 아이템을 담은 상자가 고객에게 배달됩니다. Style card도 동봉되어 있습니다.



[Image 5 출처: Stitch Fix Blog (https://blog.stitchfix.com/inside-stitchfix/10-ways-get-best-fix/)]


다섯 개의 아이템 중 마음에 드는 것을 고를 수 있도록 한 것은 Warby Parker와 닮았습니다. 왜 다섯 개일까요? 선택의 부담이 크지 않으면서도 무언가 고를 수 있다는 느낌을 줄 수 있는 숫자가 5인 것인지 궁금합니다.


[Link 2. ‘오프라인 매장으로 두 번째 승부수를, Warby Parker’] 


배송 및 반송 비용은 Stitch Fix가 부담합니다. $20 Styling fee가 포함되는데, 하나라도 구입하면 Styling fee는 환불됩니다. 다섯 개의 아이템을 모두 구입하면 총 금액의 25%를 할인해 줍니다.

 

Style Guide

‘Style Guide’는 옷의 종류나 계절 등에 맞는 스타일도 제시해 줍니다.


[Image 6. ‘The Style Guide’ 출처: Stitch Fix (https://mensguide.stitchfix.com/)]


AI + Human

AI의 발전 속에서 인간의 역할에 대한 논의가 늘어나고 있습니다. 어떤 영역에서는 AI와 인간이 협업을 해야 하지 않을까 싶습니다. Stitch Fix AI와 인간의 협업을 구현한 의미 있는 모델입니다. 수많은 스타일의 의류 속에서 고객에게 맞는 열 개의 아이템을 고르는 것은 AI가 잘 할 수 있는 일입니다. AI가 고른 열 개의 아이템 중에 고객의 성향과 상황 등을 고려해 좀 더 디테일하게 다섯 개의 아이템을 선택하는 것은 인간이 잘 할 수 있는 일입니다. 4천 명의 재택 Stylist가 그 역할을 합니다이 같은 1, 2 Filtering을 통해 고객은 결정 장애를 겪지 않고도 자신에게 어울리는 옷을 고를 수 있습니다.



[Video 2. ‘A glimpse into the life of a Stitch Fix Stylist’ 출처: Careers@Stitch Fix YouTube Channel]

 

Algorithms

Netflix에서 Data Science and Engineering 담당 VP를 지낸 Eric Colson CAO Chief Algorithms Officer 를 맡고 있습니다. (https://www.linkedin.com/in/ecolson/) CTO 외에 별도의 CAO를 두고 있다는 것만으로도 Stitch Fix 딥러닝 알고리즘(Deep Learning Algorithm)에 얼마나 공을 들이고 있는가를 볼 수 있습니다.


[Image 7. ‘Algorithms Tour’ 출처: Stitch Fix Tech Blog (http://algorithms-tour.stitchfix.com/)]



고객의 Warehouse 할당, Recommendation 등 업무의 대부분을 Algorithms으로 해결하고 있습니다.



[Image 8, 9. ‘Algorithms Tour’ 출처: Stitch Fix Tech Blog (http://algorithms-tour.stitchfix.com/)]



Style Profile 작성 시 입력했던 Request note NLP Natural Language Processing 을 통해 추천을 위한 데이터로 사용됩니다.


[Image 10. ‘Recommendation Systems’ 출처: Stitch Fix Tech Blog (http://algorithms-tour.stitchfix.com/#recommendation-systems)]

 


Style Profile 작성 시 입력했던 Social media 역시 분석의 대상이 됩니다. 특히 Pinterest Board는 사용자가 선호하는 의상을 파악하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. Stitch Fix가 제시하는 스타일의 선택지만으로 개인의 선호를 설명하기란 쉽지 않습니다. 오히려 고객이 Pinterest Pin 한 이미지가 더욱 확실하게 선호를 표현할 수 있습니다. 그 이미지들과 Stitch Fix가 보유하고 있는 의상들을 비교합니다.


[Image 11. ‘Recommendation Systems’ 출처: Stitch Fix Tech Blog (http://algorithms-tour.stitchfix.com/#recommendation-systems)]



Viral

고객이 아이템을 받은 반응을 담은 영상이 컨텐츠화 됩니다. , Viral로 홍보 효과를 톡톡이 보고 있다는 것입니다. 매트리스를 판매하는 Startup Casper도 유사합니다. 박스로 배달되는 매트리스를 처음 펼쳤을 때 고객이 느끼는 놀라움과 즐거움이 다양합니다. 그 장면을 비디오로 찍어 YouTube를 통해 공유합니다.


[Link 3. ‘Casper’]


Fast Fashion

Zara와 유니클로는 Fast Fashion으로 고객의 취향을 파악하고, 신속하게 신규 제품을 매장에 배치하고 있습니다. 데이터 분석을 통해 고객의 취향을 파악하고, 짧은 주기로 고객에게 아이템을 제공하는 Stitch Fix 역시 일종의 Fast Fashion이라 할 수 있습니다. 고객들의 성향을 큰 그림으로 보면 패션 트렌드를 읽는 데 도움이 될 것입니다. 물론 Stitch Fix의 고객이 늘어날수록 예측은 더욱 의미를 지닐 것입니다.

 

Implication

Stitch Fix IPO를 준비하고 있습니다. Registration Statement S-1을 제출했습니다이미 흑자 전환을 했고, 매출 규모는 2017년 기준으로 7억 달러를 넘어 IPO에 대한 기대감이 큽니다.

AI를 십분 활용해 개인화 추천 시스템을 정교화 하고 있다는 점에서 Stitch Fix의 시도는 놀랍습니다. 온라인 쇼핑을 복불복에서 벗어나게 할 수 있을지 궁금합니다.



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