2016.01.28

패션 코디로써의 AI는 어떨까?··· 노스페이스의 디지털 혁신 이야기

Sharon Gaudin | Computerworld

온라인으로 옷을 구매하려는 이에게 ‘인공지능’이 도움을 준다면 어떨까? 노스페이스(North Face)는 스키를 탈 때나 스케이트를 탈 때, 혹은 퇴근 후 집으로 따뜻하게 오고 싶을 때와 같은 각종 상황에 맞춰 소비자들에게 최적의 제안을 하고자 했다. 그들이 선택한 해답은 인공 지능이었다.

“지난 20년간 온라인 쇼핑은 제품들이 하얀 배경의 네모 칸 안에 들어있는 식이었다”라고 노스페이스(The North Face)의 전자상거래 선임 디렉터 칼 부차드는 말했다.

그녀는 “그게 고객들이 제품을 찾는 방법이었다. 우리는 온사이트 검색과 내비게이션을 개발했지만 고객들이 직접 찾는 일을 여전히 요구됐다. 이에 우리는 매장 내 직원들이 제공하는 대화 서비스를 온라인에 투입하고자 했다: 이게 내가 원하는 것이다”라고 덧붙였다.

즉 소비자가 옷을 고르는 과정을 “훨씬 개인적이고 훨씬 직관적으로 한다”는 목표를 세웠다. 부차드는 “온라인 쇼핑 산업에서 새롭게 필요한 무엇, 나는 이게 바로 그것이라고 생각했다”라고 말했다.

노스페이스는 48년 전통의 리테일러 기업이다. 아웃도어 의류와 자켓, 부츠, 백팩 같은 제품에 집중하고 있다. 캘리포니아 알라메다에 기반한 이 회사는 미국 전역 60개 정도의 리테일 매장과 아울렛 스토어를 보유하고 있으며, 캐나다와 영국을 포함한 다른 나라에도 지점들을 두고 있다.

부차드는 노스페이스가 고객 특히 신규 고객들이 회사의 350여 제품 중 자신에게 딱 맞는 자켓을 찾게 해주는 방식을 개발함에 있어 인공지능을 활용하기로 결정했다고 말했다. 구매자들이 무게, 보호성능, 스타일의 관점에서 어떤 것을 필요로 하는지 찾아내기란 간단한 알고리즘으로 해결될 수 있는 성격의 것이 아니기 때문이다.

인공지능은 또 구매자들에게 자켓을 고를 때 판매 직원이 도와주는 것과 흡사한 느낌을 줄 수 있다.

“모든 자켓을 하나하나 찾아보는 것은 힘들고 모두 활동 용도와 환경이 다른 제품들이다. 인공지능은 당신이 감당할 수 없이 많은 선택지가 있을 때 가장 강력할 수 있다… 여전히 컴퓨터지만 가능한 가장 인간적인 인터랙션이다”라고 부차드는 컴퓨터월드와의 인터뷰에서 말했다. 지난주 뉴욕에서 개최된 내셔널 리테일 페더레이션(National Retail Federation)의 빅쇼(Big Show)에서였다.

노스페이스는 IBM과 힘을 합쳐 IBM의 왓슨 자연어, 기계학습 시스템과 소프트웨어 빌더 플루이드(Fluid)를 활용한다; 이를 통해 왓슨의 기술을 활용한 XPS(Expert Personal Shopper) 소프트웨어를 만들어냈다.

인공지능으로 돌아가는 온라인 쇼핑 보조 시스템은 제작에 12개월이 걸렸고, 현재 노스페이스 사이트상에서 작동 중이다. 자켓과 베스트 섹션에 진입오면 IBM 왓슨과 쇼핑하기(Shop with IBM Watson)을 클릭해보자.

이 인공지능 시스템은 “이 자켓을 언제 어디서 입을 것인가?”, “그 활동 시 강수량은 어느 정도인가?”, “그리고 “어떤 종류의 활동에서 이 자켓을 입을 것인가?” 등의 질문을 묻는다. 이 시스템은 그 선택값을 참고해 자켓의 섹션을 훑어서 최적의 제품을 찾아준다.

부차드는 “그냥 데이터를 가지고 프로그램에 집어넣는 수준이 아니다. 당신의 대답이 필요할 때 나서서 질문을 던진다”라고 소개했다.

지금까지 이 시스템은 아주 잘 작동해왔다. 이 시스템은 11월 중순 총 3단계 출시의 1단계로서 실전에 투입되었다. 처음에는 소수의 고객들이 이를 시험해보도록 초대됐다. 그 이후에는 ‘엘리트’ 고객들이 이를 테스트해볼 기회를 가졌다. 마침내 12월 중순 이 시스템은 모두에게 개방됐다.

부차드에 의하면 이 시스템을 써본 고객들의 75%가 재사용 의사를 보였다. 그녀는 “고객들의 후기에서 드러난 사실이 있다. 가장 많은 도움을 필요로 했던 사람들이 가장 큰 도움을 받았던 것이다. 파우더 스커트와 고어텍스 등 자켓 기술에 대해서도 이야기하지 않는다. 그런 용어를 모르는 사람들이 이 시스템으로 인해 가장 도움을 많이 받았다”라고 말했다.


2016.01.28

패션 코디로써의 AI는 어떨까?··· 노스페이스의 디지털 혁신 이야기

Sharon Gaudin | Computerworld

온라인으로 옷을 구매하려는 이에게 ‘인공지능’이 도움을 준다면 어떨까? 노스페이스(North Face)는 스키를 탈 때나 스케이트를 탈 때, 혹은 퇴근 후 집으로 따뜻하게 오고 싶을 때와 같은 각종 상황에 맞춰 소비자들에게 최적의 제안을 하고자 했다. 그들이 선택한 해답은 인공 지능이었다.

“지난 20년간 온라인 쇼핑은 제품들이 하얀 배경의 네모 칸 안에 들어있는 식이었다”라고 노스페이스(The North Face)의 전자상거래 선임 디렉터 칼 부차드는 말했다.

그녀는 “그게 고객들이 제품을 찾는 방법이었다. 우리는 온사이트 검색과 내비게이션을 개발했지만 고객들이 직접 찾는 일을 여전히 요구됐다. 이에 우리는 매장 내 직원들이 제공하는 대화 서비스를 온라인에 투입하고자 했다: 이게 내가 원하는 것이다”라고 덧붙였다.

즉 소비자가 옷을 고르는 과정을 “훨씬 개인적이고 훨씬 직관적으로 한다”는 목표를 세웠다. 부차드는 “온라인 쇼핑 산업에서 새롭게 필요한 무엇, 나는 이게 바로 그것이라고 생각했다”라고 말했다.

노스페이스는 48년 전통의 리테일러 기업이다. 아웃도어 의류와 자켓, 부츠, 백팩 같은 제품에 집중하고 있다. 캘리포니아 알라메다에 기반한 이 회사는 미국 전역 60개 정도의 리테일 매장과 아울렛 스토어를 보유하고 있으며, 캐나다와 영국을 포함한 다른 나라에도 지점들을 두고 있다.

부차드는 노스페이스가 고객 특히 신규 고객들이 회사의 350여 제품 중 자신에게 딱 맞는 자켓을 찾게 해주는 방식을 개발함에 있어 인공지능을 활용하기로 결정했다고 말했다. 구매자들이 무게, 보호성능, 스타일의 관점에서 어떤 것을 필요로 하는지 찾아내기란 간단한 알고리즘으로 해결될 수 있는 성격의 것이 아니기 때문이다.

인공지능은 또 구매자들에게 자켓을 고를 때 판매 직원이 도와주는 것과 흡사한 느낌을 줄 수 있다.

“모든 자켓을 하나하나 찾아보는 것은 힘들고 모두 활동 용도와 환경이 다른 제품들이다. 인공지능은 당신이 감당할 수 없이 많은 선택지가 있을 때 가장 강력할 수 있다… 여전히 컴퓨터지만 가능한 가장 인간적인 인터랙션이다”라고 부차드는 컴퓨터월드와의 인터뷰에서 말했다. 지난주 뉴욕에서 개최된 내셔널 리테일 페더레이션(National Retail Federation)의 빅쇼(Big Show)에서였다.

노스페이스는 IBM과 힘을 합쳐 IBM의 왓슨 자연어, 기계학습 시스템과 소프트웨어 빌더 플루이드(Fluid)를 활용한다; 이를 통해 왓슨의 기술을 활용한 XPS(Expert Personal Shopper) 소프트웨어를 만들어냈다.

인공지능으로 돌아가는 온라인 쇼핑 보조 시스템은 제작에 12개월이 걸렸고, 현재 노스페이스 사이트상에서 작동 중이다. 자켓과 베스트 섹션에 진입오면 IBM 왓슨과 쇼핑하기(Shop with IBM Watson)을 클릭해보자.

이 인공지능 시스템은 “이 자켓을 언제 어디서 입을 것인가?”, “그 활동 시 강수량은 어느 정도인가?”, “그리고 “어떤 종류의 활동에서 이 자켓을 입을 것인가?” 등의 질문을 묻는다. 이 시스템은 그 선택값을 참고해 자켓의 섹션을 훑어서 최적의 제품을 찾아준다.

부차드는 “그냥 데이터를 가지고 프로그램에 집어넣는 수준이 아니다. 당신의 대답이 필요할 때 나서서 질문을 던진다”라고 소개했다.

지금까지 이 시스템은 아주 잘 작동해왔다. 이 시스템은 11월 중순 총 3단계 출시의 1단계로서 실전에 투입되었다. 처음에는 소수의 고객들이 이를 시험해보도록 초대됐다. 그 이후에는 ‘엘리트’ 고객들이 이를 테스트해볼 기회를 가졌다. 마침내 12월 중순 이 시스템은 모두에게 개방됐다.

부차드에 의하면 이 시스템을 써본 고객들의 75%가 재사용 의사를 보였다. 그녀는 “고객들의 후기에서 드러난 사실이 있다. 가장 많은 도움을 필요로 했던 사람들이 가장 큰 도움을 받았던 것이다. 파우더 스커트와 고어텍스 등 자켓 기술에 대해서도 이야기하지 않는다. 그런 용어를 모르는 사람들이 이 시스템으로 인해 가장 도움을 많이 받았다”라고 말했다.


X