개인 스타일 맞춤형 데이터 저장 및 스마트 추천 시스템(feat. 무신사)

📍 유닛명 

유닛 코드 : PXE-101, 필수형

[실무 기획]니즈의 파악 : 누구에게 어떤 기획이 필요한가?

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STEP 01 .   나의 기획은 ‘ 누구 ’ 에게 필요한가요 ? 

지난번, 친구랑 같이 홍대 주변을 돌아다니다가 😎 '무신사 스탠다드 in 홍대점'을 들어가서 옷을 고르는 도중

친구가 사이즈를 잘 모르겠다고 해서 평소 옷에 관심이 많고 옷을 많이 사는 제가 대충 사이즈를 추천해주었더니

친구 사이즈랑 딱 맞더라고요. 😲

 

그러다 문득,  개인별 체형을 입력하여 비슷하게 어울리는 맞춤 시스템을 도입하면 좋을 것 같다는 생각이 들더라고요 ㅎㅎ

 

그래서, 평소 자주 이용하는 온라인 패션 플랫폼 '무신사'에 이 기능을 접목시키면 아주 좋을 것 같다는 생각이 들었습니다.

💢 (저도 이 기능이 무신사에 있었으면 했습니다...ㅎ) 💢

무신사

 

 

그래서 제가 직접 조사/분석/기획하여 타켓팅한, 기업은 📌 '무신사' 입니다.

📍 무신사, 다양한 패션 아이템을 제공하며 최신 트렌드와 스타일을 선도하는 온라인 패션 플랫폼

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STEP 02 .   나의 기획은 ‘ 무엇 ’ 을 해결하나요 ? 

만약, 제가 기획한 기능이 무신사 앱에 추가가 된다면,

🎯 누구에게 가장 필요할지 고민해본 결과 다음과 같은 분들인 것 같더라구요 ㅎ

📍패션에 관심이 많은 사람

• 자신의 스타일에 맞는 최신 트렌드 제품을 쉽게 찾고 싶은 사람
• 다양한 브랜드 제품들 중 자신의 선호도에 부합하는 브랜드를 추천받고 싶은 사람

📍시간이 부족한 사람

• 쇼핑할 시간이 없고 빠르고 효율적으로 자신에게 맞는 아이템을 추천받고 싶은 사람

📍특정 스타일 및 브랜드를 선호하는 사람

• 평소 자신이 옷을 입는 특정 스타일의 브랜드를 선호하여 관련 아이템을 집중적으로 보고 싶은 사람
• 개성 있는 자신만의 고유한 스타일을 고수하고 싶은 사람

📍새로운 스타일을 탐색하고 싶은 사람

• 자신의 스타일을 바꾸거나 새로운 스타일을 시도해보고 싶은 사람

🧐 이렇게 라고 생각이 들지만, 제 생각에는 모두에게 개인별 맞춤 기능이 있으면 좋지 않을까 싶습니다!! 

패션 플랫폼 1위인 무신사가 PC용 웹사이트를 모바일 웹 버전으로 개편이 되었습니다. 기존 앱으로 시작한 타사 플랫폼인 에이블리, 지그재그 등 패션플랫폼과는 다르게 무신사는 PC에 맞는 웹사이트를 운영하였으나, 모바일 중심 개편에만 집중하겠다고 발표하였습니다.

보도에 따르면, 무신사측에서는 PC로 보는 사용자보다 모바일로 보는 사용자 수가 더 많기에 모바일에 집중하는 것으로 변경하는 만큼, 타사 에이블리 및 지그재그 등 PC 및 모바일 플랫폼을 동시에 운영하는 것과는 달리 모바일에만 집중하여 PC에서 일부 기능이 제한되는 점을 고려해 다른 앱과는 모바일에서 차별점을 두어야 사용자를 증가할 수 있을 거라고 판단되었습니다.

다만 일부 소비자 사이에서는 개편 후 가로로 넓은 모니터 화면을 다 이용하지 못해 정보량이 감소했다는 등 변화에 불편을 느끼는 목소리가 나오고 있다.

패션 플랫폼 업계에서는 무신사의 PC용 웹사이트 버전 운영 중단에 대해 PC보다 모바일 이용자가 다수를 차지하는 만큼 효율화에 나섰다는 해석이 나온다.

여기에 모바일 무신사 앱에 자신의 체형 정보와 전신 사진 및 특정 브랜드와 선호도를 등록하면 이를 토대로 사용자에게 원하는 스타일을 추천해주고 분석하여 새로운 트렌드를 알려주는 기능을 추가하여 차별점을 두어 모바일 앱의 성능 개선을 하여 기존 기능의 불리한 점을 극복할 수 있을 것입니다.

화면 커야 보기 편한데… 돌연 PC 손절한 패션앱 1위 무신사 | 한국경제 (hankyung.com)

"화면 커야 보기 편한데…" 돌연 PC 손절한 '패션앱 1위' 무신사

"컴퓨터로 옷 못 사겠네"…무신사 등 패션플랫폼, PC버전 버리고 모바일에 힘 :: 매일경제TV 뉴스 (mbn.co.kr)

"컴퓨터로 옷 못 사겠네"…무신사 등 패션플랫폼, PC버전 버리고 모바일에 힘

 

🛠 본 기획을 통해,

무신사에서 판매량이 높은 모바일 분야를 집중 공략하고 기존의 타사 서비스와의 차이점을 두기 위해
고객 유치 및 모바일 환경 속의 특징을 활용하여 UX를 향상시켜 이용고객의 수를 증가시킬 수 있습니다.

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STEP 03 .  그 문제는 ‘ 왜 ’ 발생하였나요 ? 

🚩 PC와 모바일 동시 제공환경 속에서 모바일에만 집중한 '무신사'의 정책은 무신사 고객을 사용하는 주 고객층들과 점유율적인 측면에서 모바일 사용자가 압도적으로 많은 비율을 차지하여 모바일 서비스에 집중한 것이라고 무신사측에서는 입장을 밝혔는데요.

하지만 이로 인하여 ,  기존 PC환경 사용자들 중 일부 소비자들 사이에서 👺 "개편 후 보여지는 화면이 감소하여 한 번에 볼 수 있는 정보량이 감소하여 이용에 불편을 겪었다"는 이야기가 나오는 편입니다.

 

문제의 원인은 ㄱ-ㄷ으로 도출될 수 있습니다! 🌟

 

 단계 ㄱ.  화면 크기와 정보량 제한을 통한 기존 PC 사용자의 불편한 점

 

모바일 기기는 PC화면 보다 화면의 크기가 작아 한 번에 표시할 수 있는 정보량이 제한적입니다. 이러한 점으로 인하여 기존 PC 환경에서 한 눈에 볼 수 있었던 정보들이 축소되어 사용하는데 불편을 초래하고 있습니다.

 

단계 ㄴ. 사용자 인터페이스 변화로 인한 PC 환경 사용자들에 대한 어색함

 

모바일 중심의 인터페이스 설계는 터치 기반의 사용자들에게는 익숙하지만, 기존 PC 사용자들에게는 클릭 기반 인터페이스에 익숙합니다. 이로 인하여 발생하는 기존 사용자들이 새로운 인터페이스에 적응하는 데 어려움을 겪습니다.

 

단계 ㄷ.  기능 축소 및 접근성 문제로 인한 정보 검색의 어려움

 

PC 환경에서는 다양한 기능과 정보를 동시에 제공하여 사용자가 더 많은 정보를 볼 수 있는 반면, 모바일 환경에서는 공간 제약으로 인하여 일부 기능이나 정보가 축소되거나 제거될 수 있습니다. 이러한 점을 토대로 기존에 사용하던 기능이나 정보를 찾기 어려워지는 문제를 초래합니다.

 

[유통업계 앱 진단] ① 모바일에 ‘선택과 집중’…사용자 피드백 중요해진 시대 - 디지털데일리 (ddaily.co.kr)

[유통업계 앱 진단] ① 모바일에 ‘선택과 집중’…사용자 피드백 중요해진 시대

무신사는 개편된 사항을 토대로
💢 일부 기능 제한 및 기존 사용자들의 인터페이스 경험의 미숙한 점을 제대로 고려 하고 있지 않습니다.

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STEP 04 .   그 문제는 ‘ 어떻게 ’ 해결되나요 ? 

일부 기능 제한 및 기존 PC 사용자들의 인터페이스 경험을 아래와 같이 모바일 앱 특성 활용 및 기능 개선으로 해결할 수 있습니다.

 

무신사의 방대한 패션 데이터를 기반으로 AI 기술을 도입하여 사용자에게 더욱 개인화된 쇼핑 경험을 제공하는 서비스를 구축하고자 합니다.

 

📍 핵심 기능:

• 스타일 분석 및 추천: 사용자의 패션 취향을 분석하여 맞춤형 스타일을 제안합니다.
• 체형 분석 및 사이즈 추천: 사용자의 체형 데이터를 기반으로 최적의 사이즈를 추천합니다.
• 개인화된 상품 추천: 사용자의 구매 이력, 관심 상품 등을 분석하여 맞춤형 상품을 추천합니다.
• 스타일 코디 추천: 다양한 상품을 조합하여 완벽한 스타일을 제안합니다.

[상세 기능 및 구현 방안]

🧐 스타일 분석 및 추천

• 딥러닝 기반 이미지 분석: 사용자가 찜한 상품, 팔로우하는 브랜드, SNS에 게시한 사진 등을 분석하여 스타일 키워드 를 추출합니다.
  • 이미지 데이터: 무신사에 등록된 상품 이미지, 사용자 업로드 이미지, 스타일 관련 이미지 데이터를 활용합니다.
  • 딥러닝 모델: 이미지 분류 모델을 활용하여 스타일 키워드를 추출합니다. 
• 유사 스타일 사용자 클러스터링: 유사한 스타일을 가진 사용자들을 그룹화하여 트렌드를 파악하고                            새로운 스타일을 제안합니다.
  • 클러스터링 알고리즘: 클러스터링 알고리즘을 활용하여 사용자를 군집화합니다.
• 개인화된 스타일 피드: 사용자의 스타일과 최신 트렌드를 반영하여 매일 새로운 스타일 피드를 제공합니다.

🏗 [체형 분석 및 사이즈 추천]

• 3D 가상 피팅: 사용자가 자신의 신체 사이즈를 입력하거나 전신 사진을 업로드하면, 3D 가상 모델에 적용하여 옷이 어떻게 맞는지 시뮬레이션합니다.
  • 3D 모델링: 다양한 체형의 3D 모델을 구축하고, 사용자의 신체 사이즈에 맞춰 커스터마이징합니다.
  • 실시간 렌더링: 사용자가 선택한 상품을 3D 모델에 입혀 실시간으로 보여줍니다.
• AI 기반 사이즈 예측: 사용자의 과거 구매 이력, 체형 데이터, 상품 정보를 바탕으로 최적의 사이즈를 예측합니다.
  • 머신러닝 모델: 회귀 분석, 랜덤 포레스트 등의 머신러닝 모델을 활용하여 사이즈를 예측합니다.

🫵 [개인화된 상품 추추천 및 스타일 코디 추천]

• 협업 필터링: 사용자의 구매 이력, 찜한 상품, 클릭한 상품 등을 기반으로 유사한 상품을 추천합니다.
• 콘텐츠 기반 필터링: 상품의 속성 (색상, 소재, 스타일 등)을 기반으로 유사한 상품을 추천합니다.
• 시퀀스 모델: 사용자의 구매 순서를 분석하여 다음에 구매할 가능성이 높은 상품을 예측합니다.
• 스타일 코디 추천: AI가 다양한 상품을 조합하여 사용자의 스타일과 상황에 맞는 코디를 제안합니다.
  • 강화 학습: 다양한 코디 조합을 시도하고, 사용자의 반응을 학습하여 더 나은 코디를 제안합니다.

🧭 [기대 효과 및 향후 발전 방향]

• 사용자 만족도 증가: 개인화된 쇼핑 경험을 통해 사용자의 만족도를 높입니다.
• 구매 전환율 증가: 정확한 사이즈 추천과 스타일 제안을 통해 구매 확률을 높입니다.
• 고객 충성도 향상: 개인화된 서비스를 통해 고객과의 유대감을 강화하고, 무신사에 대한 충성도를 높입니다.
• 데이터 기반 의사 결정: 축적된 데이터를 바탕으로 상품 기획, 마케팅 전략 등 다양한 의사 결정에 활용합니다.

향후 발전 방향

• 개인화된 스타일 가이드: 사용자의 스타일 변화를 추적하고, 새로운 스타일을 제안하는 가이드를 제공합니다.
• 챗봇 기반 스타일 상담: AI 챗봇을 통해 사용자의 스타일 관련 질문에 답변하고, 맞춤형 스타일 상담을 제공합니다.
• AR 기반 가상 피팅: AR 기술을 활용하여 실제 공간에서 옷을 입어보는 듯한 경험을 제공합니다.

결론 :

무신사는 AI 기술을 통해 패션 시장에서 차별화된 경쟁력을 확보하고, 사용자에게 최고의 쇼핑 경험을 제공할 수 있을 것입니다.

무신사의 모바일 앱 특성을 활용하고
🫵 패션 플랫폼 1위인 만큼 방대한 데이터를 분석하고 다양한 브랜드별로 세분화하여 개인별 맞춤 인공지능 서비스를 제공하여 모바일 앱의 장점을 극대화하여 차별점을 두어 UX를 개선합니다.

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STEP 05 .   이 문제가 해결되면, 이후 ‘ 어떤 효과 ’ 가 창출되나요 ? 

 

무신사의 모바일 중심 정책으로 인해 발생한 문제는 크게 세 가지로 요약할 수 있을 것 같습니다!

1. 화면 크기와 정보량 제한: 모바일 환경의 제약으로 인해 PC 환경에서 보던 많은 정보를 한눈에 파악하기 어려워졌습니다.
2. UI/UX 변화: 모바일에 최적화된 UI/UX는 PC 사용자에게는 낯설고 불편하게 느껴질 수 있습니다.
3. 기능 축소 및 접근성 저하: 모바일 환경에서는 일부 기능이 축소되어 정보 검색이 어려워졌습니다.

 

 

 

기존 단점인 모바일 환경 속에서의 서비스 중심으로 인하여 여러 가지 발생하는 단점들을 모바일 앱 특성을 활용하고 타사 패션 플랫폼인 에이블레 사례를 들어서 AI 기반 맞춤형 서비스 도입을 하여 사용자 유치를 할 수 있습니다.

 

[유통업계 앱 진단] ③ 패션앱 평점 1위는 에이블리…비결은 ‘AI’ 활용 서비스 - 디지털데일리 (ddaily.co.kr)

[유통업계 앱 진단] ③ 패션앱 평점 1위는 에이블리…비결은 ‘AI’ 활용 서비스

에이블리는 ‘인공지능(AI) 사진 검색’ 기능을 도입하기도 했다. 유저가 사진을 등록하면 인공지능이 사진과 동일하거나 비슷한 상품을 제안한다. 사진 속 상품 카테고리와 이미지를 ‘멀티 태스크(동시)’ 방식으로 학습해 원하는 상품을 찾아주는 딥러닝 모델을 자체 개발했다.

에이블리 관계자는 해당 기능 도입 당시 “에이블리 AI 사진 검색 기능은 양질의 빅데이터를 기반으로 보다 정확한 결과를 제공하며, 이는 곧 고객 쇼핑 만족도 향상으로 이어지고 있다”고 전했다. 또한, 웹툰과 웹소설을 에이블리 내에서 한 번에 즐길 수 있다는 점 역시 호평을 받았다.


에이블리 다음으로는 중년 패션 앱 1위 퀸잇이 가장 좋은 평가를 받았다. 퀸잇은 모바일 한 화면에 노출되는 제품 수를 8개 정도에서 3~4개로 크게 줄여 앱을 이용하는 데 불편함을 없앴고, 머신러닝(ML) 기법을 활용해 구매자별로 개인화된 추천 서비스를 제공 중이다.

“브랜드가 갈수록 늘어나 백화점을 가지 않아도 비교해보고 살 수 있어 좋다”, “스타일도 멋있고, 예쁜 옷이 많으며 무엇보다 가격 대비 상품이 좋은 편” 등의 구글플레이 이용자의 호평이 잇따랐다.

무신사 로고

무신사의 AI 기반 맞춤형 서비스 도입 효과 강조 

📌 개인 맞춤형 쇼핑 경험 극대화

• 정확한 상품 추천: AI가 사용자의 취향과 패션 스타일을 정확하게 파악하여, 마치 개인 스타일리스트처럼 최적의 상품을 추천해줍니다.
• 3D 가상 피팅: 옷을 직접 입어보지 않고도 실제 착용 모습을 미리 확인할 수 있어, 구매 만족도를 높입니다.
• 맞춤형 스타일 제안: 사용자의 체형과 취향에 맞춰 다양한 코디를 제안하여 스타일링에 대한 고민을 해결해줍니다.

📌 사용자 참여도 및 충성도 증가

• 높은 재방문율: 개인화된 콘텐츠와 서비스를 통해 사용자를 꾸준히 사이트에 방문하게 합니다.
• 강한 브랜드 로열티: 차별화된 쇼핑 경험을 제공하여 무신사에 대한 충성도를 높입니다.
• 활발한 커뮤니티 형성: AI 기반 추천 시스템을 통해 유사한 취향을 가진 사용자들을 연결하여 커뮤니티를 활성화시킵니다.

📌 매출 증대 및 효율성 향상

• 구매 전환율 증가: 정확한 상품 추천과 3D 가상 피팅을 통해 구매 확률을 높입니다.
• 재구매율 증가: 개인 맞춤형 서비스를 통해 고객 만족도를 높여 재구매를 유도합니다.
• 마케팅 효율성 증대: AI 기반 데이터 분석을 통해 타겟 마케팅을 효과적으로 수행하여 마케팅 비용을 절감합니다.

📌 차별화된 경쟁력 확보

• 데이터 기반 의사 결정: 방대한 데이터를 분석하여 상품 기획, 마케팅 전략 등에 활용하여 경쟁 우위를 확보합니다.
• 혁신적인 서비스: AI 기술을 적극적으로 도입하여 경쟁사와 차별화된 서비스를 제공합니다.
• 미래 성장 동력 확보: AI 기술 발전에 따라 지속적으로 서비스를 고도화하여 미래 성장 동력을 확보합니다.

이러한 내용을 바탕으로 기존의 단점인 PC환경에서의 제한점을 모바일 앱 환경의 특성을 활용한 사용자 취향 및 니즈를 파악하여 여러 데이터를 수집하여 개인별 맞춤화 서비스를 제공하는 인공지능 기반의 기능을 추가하면 단점을 장점으로 극복하고 더 많은 사용자들의 불편한 점을 해소하여 매출을 증대시킬 수 있을 거라고 생각합니다!

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STEP 06 .   그래서 !  기획의 목표 는 이렇습니다. 

무신사 앱 개선 기획 목표 카드

목표: 무신사 앱에 인공지능 기술을 도입하여 개인화된 스타일 추천, 정확한 사이즈 예측 등의 기능을 강화하고, 이를 통해 2023년 한 해 동안 사용자 만족도를 높이고 매출을 증대시킵니다.

세부 사항:
기능 개선:인공지능 기반 스타일 추천 시스템 구축3D 가상 피팅 기능 고도화 정확한 사이즈 예측 알고리즘 개발
사용자 목표:일일 평균 앱 사용 시간 30% 증가앱 추천 상품 구매 전환율 20% 증가사용자 만족도 설문 조사 결과

전략:
인공지능 기술 도입: 최신 딥러닝 기술을 활용하여 사용자 데이터를 분석하고, 개인화된 서비스를 제공한다.
UI/UX 개선: 인공지능 기능을 활용하여 사용자 인터페이스를 개선하고, 직관적인 사용 환경을 제공한다.
마케팅 강화: 인공지능 기반 추천 시스템을 활용한 타겟 마케팅을 진행하고, 신규 기능 홍보를 강화한다.

 예상되는 효과:
사용자 만족도 향상: 개인화된 서비스를 통해 사용자 만족도를 높이고, 충성도를 강화한다.
매출 증대: 정확한 상품 추천과 쇼핑 편의성 증대를 통해 매출을 증가시킨다.
경쟁 우위 확보: 차별화된 인공지능 기반 서비스를 통해 경쟁사와의 차별성을 확보한다.

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인공지능 서비스를 활용한 모바일 앱 서비스 개편(feat. 무신사)

끝