취향 읽는 AI, 코디부터 기획전까지…패션 커머스 어디까지 왔나

패션 플랫폼들이 인공지능(AI)을 앞세워 쇼핑 방식을 바꾸고 있다. 추천을 넘어 기획전 제작까지 자동화되며 경쟁의 축이 ‘상품’에서 ‘데이터’로 이동하는 흐름이다.

롯데쇼핑이 운영하는 이커머스 플랫폼 롯데온은 최근 패션 카테고리에 특화된 ‘패션 AI’를 선보이며 대화형 쇼핑 기능을 강화했다. 기존 키워드 검색 방식에서 벗어나 “출근용 블라우스”나 “봄 하객룩 원피스”처럼 상황을 입력하면 이에 맞는 상품을 추천하는 구조다. “하늘하늘한 티셔츠”처럼 감성적인 표현까지 인식하는 점도 특징이다. 상품 추천에 그치지 않고 소재 정보나 세탁 방법까지 안내하며 탐색 편의성을 높였다.

방현우 롯데온 플랫폼·AI부문 상무는 “고객이 원하는 패션 상품을 더 쉽고 빠르게 찾을 수 있도록 대화형 검색이 가능한 패션 AI 서비스를 선보인다”며 “앞으로도 AI를 활용해 개인화된 쇼핑 경험을 제공하겠다”고 말했다.

AI 경쟁의 핵심은 데이터다. 에이블리는 방대한 이용자 데이터를 기반으로 ‘취향 중심’ 추천 구조를 구축하며 경쟁력을 키우고 있다. 단순히 유사 상품을 나열하는 방식에서 벗어나, 비슷한 취향을 가진 이용자들의 행동 데이터를 반영해 교차 추천하는 구조다. 예컨대 한 이용자가 꽃무늬 원피스를 클릭하면 같은 취향군이 선호한 트위드 재킷이나 블라우스 등을 함께 제안하는 식이다. 상품이 아닌 개인을 기준으로 추천이 이뤄진다는 점에서 차별화된다.
이 같은 추천 정교화의 기반은 데이터 규모다. 에이블리는 월간활성이용자(MAU) 1000만명을 바탕으로 하루 평균 4억건의 행동 데이터를 축적하고 있다. 클릭, 찜, 장바구니, 구매 등 이용자의 전 과정이 데이터로 쌓이며 누적 데이터는 1500억건에 달한다. 회사는 이를 토대로 패션을 넘어 뷰티와 라이프 영역까지 연결하는 ‘취향 기반 쇼핑 환경’을 구축한다는 계획이다.

지그재그를 운영하는 카카오스타일은 AI 활용 범위를 실무 영역까지 확장했다. 고객 행동 데이터를 기반으로 개인화 추천을 고도화하는 동시에, 기획전 제작 과정에도 자동화 기술을 도입했다. 현재 기획전의 70% 이상이 AI를 통해 생성되고 있으며, 향후 90%까지 확대할 방침이다. 배너 이미지 제작부터 상품 노출 구성까지 자동화하면서 업무 효율을 높이고, 이용자별 맞춤 기획전을 빠르게 선보일 수 있다는 설명이다.

패션 플랫폼에 이어 패션 기업들도 AI 도입에 나섰다.

먼저 LF는 자사 온라인몰 LF몰 상품 설명에 AI 자동화 시스템을 적용했다. 기존 상품기획자(MD)가 직접 작성하던 설명 문구를 AI가 보조하면서 작성 속도가 약 10배 빨라졌다. 코디 추천 기능도 함께 도입해 쇼핑 편의성을 높였다는 설명이다.

마케팅에서도 AI 활용이 이어지고 있다. 신세계톰보이가 운영하는 보브는 브랜드 캐릭터를 AI로 실사화한 가상 모델 ‘빅토리아’를 공개했다. 캐릭터를 실제 모델처럼 구현해 캠페인과 콘텐츠 전반에 활용한다는 계획이다.

황효주 글로벌이코노믹 기자 hyojuh@g-enews.com