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    150여 개 패션 이커머스의 선택, 오드컨셉 ‘픽셀’
    2020.10.07 16:23
    • 작성자 관리자
    • 조회 873
    150여 개 패션 이커머스의 선택, 오드컨셉 ‘픽셀’

    차원이 다른 AI 스타일링 서비스 ‘픽셀’
    페이지뷰·구매전환율 2~4배 증가 효과



    온라인에서 패션 쇼핑은 다른 카테고리와 달리 목적성 구매율이 10% 미만이고 90%는 그냥 둘러보기만 한다. 쇼핑의 피로도를 줄이면서 구매를 유도해야 하기 때문에 난이도가 높은 마케팅 영역이다.
     
    오드컨셉(대표 김정태)은 AI 패션 스타일링 서비스 ‘픽셀(PXL)’을 3년 전 출시해 상용화에 성공했다. ‘픽셀’은 소비자의 쇼핑 히스토리를 AI로 분석한 후 개인의 취향을 고려해 상품을 추천, 스팸이 아닌 유용한 콘텐츠를 제공함으로써 ‘선택 장애’를 해결한다. 현재 국내외 150여 개가 넘는 패션 이커머스가 ‘픽셀’을 선택했다.

    오드컨셉이 해당 분야에서 독보적인 지위를 확보하게 된 배경은 방대한 고객 경험 데이터와 변화무쌍한 이커머스 환경에 맞춘 고도화에 있다.

    AI라는 용어조차 생경했던 2012년부터 비전 AI 기술을 개발하기 시작, 머신러닝에 최적화된 엔진을 직접 설계하는 등 자체 기술력으로 서비스를 진화시켰다. AI의 경쟁력은 바로 방대한 데이터 학습량인데, 지난 3년간 확보한 사용자, 상품, 코디, 트렌드 등 수십억 단위의 데이터를 학습해 우위를 점했다.

    패션 이커머스 A기업의 경우 픽셀 적용 후 소비자 한 명이 기록한 평균 페이지뷰가 9.91회로 기존 대비 2.5배 상승했고 체류 시간도 9분 42초로 2.3배 늘었으며 구매전환율도 2.11%로 4배 이상 증가했다.

    B기업의 쇼핑몰은 픽셀을 통해 페이지뷰 3.4회를 7.15회까지 올렸고, 체류 시간도 3분 22초에서 7분 24초로, 구매전환율은 1.01%에서 3.15%로 약 3배 이상 높이는데 성공했다. 이들 쇼핑몰의 기존 세션 당 가치는 평균 639원이었지만 픽셀 서비스를 통해 발생한 세션 당 가치는 평균 3,446원으로 무려 5배 증가했다. 한 명이 한 번의 클릭으로 3,446원의 매출을 이끌어 낸 것.

    이는 ‘픽셀’이 소비자의 관심을 정확하게 파악하고 취향을 저격하는 상품을 추천해 구매를 유도하고 있다는 근거다.












































    이커머스 AI 서바이벌 키트 운영
    MD·마케터의 24시간 AI가 대신


    오드컨셉은 패션 이커머스를 위해 일명 ‘AI 서바이벌 픽셀 키트’를 운영 중이다. AI로 상품 속성 정보를 제공하는 ‘픽셀 태그(PXL.TAG)’, 개인 맞춤형 유사 상품 추천 서비스 ‘픽셀 서치(PXL.SEARCH)’, 맞춤 스타일링을 서비스 ‘픽셀 스타일(PXL.STYLE)’, 관심 상품 맞춤 정보 제공 서비스인 ‘픽셀 애드(PXL.AD)’ 등이 있다. 이들 서비스를 통해 상품 등록부터 마케팅 업무까지 MD, 영업, 마케팅 인력을 대신해 24시간 대응할 수 있다.

    ‘픽셀 태그’는 AI가 소재, 패턴, 라인 등 상품 속성을 자동으로 분류하는 것은 물론 사람이 느끼는 ‘사랑스러운 분위기’, ‘시크한 느낌’ 등 감성적인 부분까지 읽어낸다. 상품 이미지 등록 한 번이면 직원의 상품 등록 시간을 절약할 수 있고 소비자 취향을 반영한 상품 추천도 이뤄진다.

    ‘픽셀 서치’는 상품 속성 정보, 소비자 개인의 쇼핑 히스토리를 분석해 개인의 취향에 맞게 상품을 자동으로 추천해준다. 마음에 들었던 스타일 위주로 추천하기에 바로 선택할 수 있고, 체류시간을 늘릴뿐 아니라 구매 전환율까지 높이는 효과가 있다.

    ‘픽셀 스타일’은 고객이 블루 컬러의 티셔츠를 선택하면 이에 어울리는 상품을 고객의 쇼핑 히스토리, 트렌드, 패션 코디 정보를 반영해 추천한다. 최근 니즈가 점차 커지고 있어 뉴 버전을 출시할 예정이다. ‘픽셀 애드’는 불특정 다수에게 발송되는 스팸이 아닌 콘텐츠를 제공하는 개인 맞춤형 AI 타게팅 광고 서비스다. 오디언스와 리타겟팅 마케팅 등 기존 광고 방식의 한계점을 해결했다.

    사이트에 처음 방문한 고객이라도 여러 사이트를 통해 쇼핑한 고객 경험 데이터를 분석해 취향을 파악해서 스타일에 맞는 상품을 구매하도록 유도한다. 신규 유저의 유입과 높은 구매전환율을 동시에 기대할 수 있다.

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    [출처] 어패럴뉴스(http://www.apparelnews.co.kr/)