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

2016.01.28 Sharon Gaudin  |  Computerworld


반면 자켓을 좀 아는 고객들과 무엇이 필요한지 아는 고객들은 인공지능 시스템의 도움이 필요 없다는 점을 깨닫고 했다.

부차드의 팀은 향후 더 많은 고객들에게 도움이 되게 하기 위해 시스템 작업을 계속해나갈 계획이다.

그녀는 “인공지능이 의류 리테일러에게 게임 체인처가 될 수 있다고 본다. 우리는 지금 첫걸음 수준이다. 이 시스템이 12월 우리 사업을 뒤흔들었던 것은 아니다. 그러나 차후에는 판도를 바꿔버릴 것이다. 특히 우리는 이제 그저 빠른 판매에 관심이 있지 않다. 우리는 우리 브랜드에 사람들을 관여시키고 이들을 더 북돋고 싶다. 이게 앞으로 5년내 온라인 쇼핑을 바꿔놓을 것으로 본다”라고 말했다.
 


독립 업계 분석가 제프 캐건은 노스페이스가 리테일에서 인공지능을 활용하는 방법을 알아내는데 있어서 최고수준이라고 평가했다.

“인공지능은 리테일 분야에서 가장 흥미로운 트렌드 중 하나다. 앞으로 점점 더 개선될 것이라는 점에서도 그렇다. 야구경기로 치면 1회인 셈이다. 최고의 브랜드들은 나머지 시장 전체가 따라잡기 전까지 이를 경쟁 우위로 활용할 것이다”라고 말했다.

엔더를 그룹(Enderle Group)의 분석가 롭 앤더를은 기술로 인해 리테일러들이 고객들에게 말 그대로 훨씬 개인화된 쇼핑 경험을 제공하게 될 것이라고 예측했다. 그는 “이는 거대한 규모로 고도로 맞춤화된 사용자 경험을 더욱 효과적으로 가능케 할 것이다”라고 말했다.

하지만 이런 시스템 구축 작업은 쉽지 않다. 스마트 시스템 자체가 먼저 학습해야만 한다. 부차드는 “우리가 처음 IBM 왓슨 기술 작업을 시작했을 때 나는 척척박사가 단숨에 내 손에 들어오는 거라고 오해했다. 그러나 왓슨이 모든 것을 알지는 못했다. 우선 고객과 제품에 대해 가르쳐야 했다. 실로 엄청난 작업이었다.”라고 말했다.

그녀에 따르면 회사 제품 카탈로그에 대한 정보와 착용자를 따뜻하게 해야 할지 건조시켜야 할지 등 자켓의 각기 다른 특성의 중요성을 입력하는 데에만 1년의 시간이 걸렸다.

부차드는 또 “아주 많은 테스트를 해봐야 한다. 인공지능은 고객이 이 질문에는 긍정, 저 질문에는 부정할지 아는 의사결정 분지도가 아니다. 인공지능은 훨씬 유동적이다. 수많은 테스트를 거쳐 논리의 구멍을 찾아내야 한다. 다른 소프트웨어보다 테스트에 훨씬 시간이 많이 들어가게 된다”라고 이야기했다.

현재 노스페이스는 4월 출시될 새로운 디자인 작업 중에 있는데 이는 좀 더 인터랙티브하고 좀 더 모바일 친화적일 수 있도록 설계되었다.

올해 말 쇼핑 시즌이 오기 전 부차드는 이 시스템에 훨씬 많은 콘텐츠와 제품 정보를 입력하길 기대하고 있다. 이런 추가 데이터를 통해 이 시스템은 자켓만 추천하는 게 아니라 자켓 이면의 기술에 대해서도 더 많은 정보는 물론 관련 정보 링크, 기사, 블로그까지도 제공할 수 있게 될 전망이다.

부차드는 “지난 12개월간 우리가 이룬 바를 볼 때 우리는 지금 훨씬 똑똑해졌다고 볼 수 있다. 앞으로 12개월 동안에는 훨씬 더 많은 것들을 해낼 수 있을 것이다. 노스페이스는 경쟁사들보다 이렇게 앞서 나가고 있다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr 
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