에이블리·지그재그·브랜디, 자체 빅데이터 활용
패션 플랫폼들이 커머스에서 AI(인공지능)의 중요성이 높아지자 경쟁력 강화를 위해 AI 광고 고도화에 나서는 모습이다.
AI 광고는 고객의 구매 패턴, 검색 이력 등 플랫폼에 구축된 빅데이터를 기반으로 유저와 상품을 연결한다. 이는 쇼핑 편의를 제공해 신규고객 유입과 입점 브랜드 및 셀러의 인지도 제고, 매출 상승 등의 효과를 낸다. 동시에 또 다른 브랜드·셀러의 입점으로 상품력이 강화되는 선순환 구조를 구축한다.
25일 업계에 따르면, 에이블리·지그재그·브랜디 등 패션 플랫폼들은 AI 광고로 판매자의 수익성 개선을 돕고 고객의 쇼핑 경험 향상에 집중하고 있다.
에이블리는 자체 개발 알고리즘을 적용한 ‘AI 개인화 추천 기술’을 사용한다. AI 개인화 추천 서비스는 동일 상품에 대한 가격 비교를 넘어 유사한 취향을 지닌 다른 유저의 데이터를 활용해 패션, 뷰티, 라이프 등 다양한 카테고리 간 교차 추천 서비스를 제공한다.
에이블리는 패션을 비롯한 스타일 상품의 경우 취향, 개성 등 다양한 요소가 구매 결정 과정에서 중요하게 작용하는 분야라고 판단했다. 이를 위해 에이블리는 5만개의 입점 마켓, 5000만개의 리뷰, 12억개의 상품 찜 등 방대한 빅데이터를 활용했다. 차별화된 서비스와 기술력에 힘입어 에이블리는 회원 수 1100만명, 월간 활성 사용자 수(MAU) 700만명을 기록했다. 올 상반기에는 역대 최고 거래액과 매출을 경신하며 흑자전환에 성공했다.
카카오스타일 지그재그는 최근 서비스 개편을 통해 기존 ‘파워업 Ai 광고’를 ‘지그재그 광고’로 변경했다. 지그재그 광고에는 상품형, 배너형 등 다양한 유형이 있다. 이 중 상품형 광고는 AI 엔진이 유저의 구매·방문·검색 이력, 장바구니, 즐겨찾기 등을 바탕으로 최적의 상품을 추천하는 고효율 개인화 맞춤 광고 서비스다. 실시간으로 고객 반응을 측정해 상품에 관심을 가질 유저에게 노출한다.
지그재그의 개인 추천 알고리즘은 크게 4가지 데이터를 기반으로 이뤄진다. 개인의 특성을 나타내는 취향, 나이, 스타일 등 ‘유저 메타 데이터’, 앱(애플리케이션)을 사용하면서 발생하는 클릭, 찜, 장바구니, 구매이력 등 ‘유저 행동 데이터’, 상품의 속성 정보를 나타내는 ‘콘텐츠 메타 데이터’, 유사 상품 구매 수, 리뷰, 평점 등 ‘사회적 근거(social proof) 데이터’다. 이 알고리즘은 과거 데이터뿐 아니라 현재 유저의 상황, 행동, 의도를 결합·분석해 미래를 예측할 수 있다. 또한 지그재그는 유저가 입력한 키워드를 이해하는 스타일 카테고리에 특화된 검색 엔진을 제공한다.
브랜디는 올해 3월 AI 광고 서비스(비즈센터)를 도입한 이후 7개월 만에 상품 노출 수 약 20억회, 광고를 통한 전환 거래액이 400억원을 돌파했다. 브랜디 광고 비즈센터는 접근성과 광고 캠페인의 자동화 시스템이 특징이다. 판매자가 직접 광고를 관리하고 실행할 수 있어 고객 니즈(needs)에 신속하게 대응할 수 있다. 실제로 지난 9월 AI 광고를 도입한 판매자들의 거래액은 전월 대비 평균 534퍼센트(%), 전체 상품 노출 수는 3배 이상 늘었다.
브랜디는 브랜디와 하이버 앱에 쌓이는 커머스 빅데이터, 머신러닝(ML), 딥러닝(DL) 기술을 토대로 AI 알고리즘 및 검색 기능을 강화하고 광고 서비스를 고도화한다는 계획이다.
브랜디 관계자는 “AI 광고 도입으로 셀러들에게 상품 노출 증가, 거래액 상승, 인지도 향상 등 다양한 효용성을 제공할 수 있게 됐다”며 “앞으로 더 효율적으로 광고 캠페인을 운영할 수 있도록 노력해 셀러들에게는 비즈니스 성장을, 고객들에게는 매력적인 상품을 제공하겠다”고 말했다.
