데이터 분석 기술이 패션 업계에 정보를 제공하는 방법

패션 업계는 화려하고 유명한 스타들이 주도하는 영역으로 여겨지곤 합니다. 직관과 의지의 힘을 기반으로 트렌드를 주도하는 창의적인 천재들이 그들입니다. 과학보다는 예술에 의존해야 한다는 생각이 업계 전반에 암묵적으로 받아들여지고 있습니다. 패션 분석 기술은 패션 업계를 새롭게 변모시킵니다. 패션 기업들에 적절한 양의 데이터 기반 과학을 제공함으로써 무역의 예술적인 측면을 보완 및 지원할 수 있게 해 주죠.

패션 분석 기술에는 패션 제품 판매, 스타일, 트렌드에 관한 다양한 소스로부터 데이터를 수집하는 애플리케이션의 사용이 포함됩니다. 패션 분석 기술은 기업이 과거의 성과를 평가하고, 미래의 결과물을 예측할 수 있게 해 이들이 새롭게 구축해야 하는 컬렉션의 종류, 보유해야 하는 재고의 수준, 사용해야 하는 유통 채널, 더 큰 수익 창출을 위한 최고의 프로모션 등에 대한 보다 효과적인 의사결정을 내릴 수 있게 해 줍니다.

데이터 분석 기술이 무엇입니까?

데이터 분석 기술은 확보한 정보에 대한 결론 도출을 위해 데이터세트를 검토하는 프로세스를 의미합니다. 분석 기술이 인공지능과 통합되는 사례가 점점 늘고 있습니다. 인공지능은 어느 곳을 탐색해야 하는지, 무엇을 탐색해야 하는지 일일이 일러주지 않아도 인사이트 확보를 위해 알고리즘 모델을 활용합니다. 기업들은 대규모 데이터세트를 결합해 숨겨진 패턴과 연관성을 찾아냄으로써 보다 정보를 기반으로 한 의사결정을 내리기 위해 데이터 분석 기술을 활용합니다. 데이터 분석 기술은 비단 기업에서만이 아니라 과학자 및 연구자들 사이에서도 과학 모델, 이론, 가설을 검증 또는 반박하는 데 널리 사용되고 있습니다.

패션 업계에서 데이터 분석 기술은 소매유통업체가 쇼핑객의 행동을 더욱 잘 이해하고, 디지털 및 오프라인 채널에서의 고객 경험을 최적화하고, 이전 활동 또는 관심사(의류 스타일, 핏 또는 트렌드)를 기반으로 개인화된 프로모션을 제공하고, 미래의 수요를 보다 정확히 예측해 적절한 재고 수준을 유지하는 데 사용됩니다.

패션 소매유통업체를 위한 수요 예측 간소화의 3단계

패션 분석이란 무엇인가?

패션 분석이란 패션 업계에 종사하는 사람들, 그중에서도 소매유통 기업의 구매자 및 머천다이저가 사용하는 프로세스로, 데이터를 활용해 어떤 트렌드가 팔리는지, 어떤 유형의 고객이 해당 품목을 구매하는지, 재고를 얼마큼 주문해야 하는지, 미래의 판매 추세는 어떨 것 같은지 파악하는 데 사용됩니다.

패션 분석 기술이란 무엇인가?

패션 분석 기술은 전략, 전술, 기술 등 패션 분석에 필요한 모든 시스템과 프로세스를 포함합니다. 점점 더 많은 패션 분석 기술이 인공지능과 머신러닝(ML)을 사용하면서 과거의 단순한 보고서 작성 기능을 넘어서고 있습니다. 소매유통 AI 및 머신러닝을 활용해 기업들은 빠르게 변화하는 패션 시장의 트렌드를 보다 효과적으로 파악할 수 있습니다.

팔리는 상품이 무엇인지 파악하는 것 이외에도 패션 분석 기술은 구매 결정으로 이어지는 고객의 행동에 대한 가시성과 지침을 제공해 소매유통업체가 적정 가격을 정하고, 고객이 좋아할 만한 관련 제품을 제시하고, 매 시즌마다 적합한 제품으로 매대를 채우는 등 필수적인 의사결정을 내릴 수 있게 지원합니다. 패션 분석 기술은 소매유통업체가 스타일, 색상, 크기, 매장용 재고 구매량 등에 대한 의사결정을 내릴 때 직감에 의존하는 대신 경험 데이터를 활용할 수 있게 해 줍니다. Neiman Marcus의 Greg Flinn 전 merchandise planning executive는 분석 기술을 “예술의 이면에 과학을 추가하는” 방식이라고 설명합니다.

핵심 요점

• 패션 분석 기술은 기업이 시즌 및 소비자 트렌드에 맞춰 적정한 재고량을 적시에 비축해 가장 수익성이 높은 가격대에 판매할 수 있게 해 줍니다.
• 또한 패션 분석 기술은 더 많은 데이터 기반의 요소를 중심으로 패션 업계의 기업이 보다 효과적으로 고객을 타기팅하고, 트렌드를 예측하고, 재고를 관리하고, 컬렉션을 계획 및 디자인하고, 상품을 개인화할 수 있게 지원합니다.
• 패션 업계에서 사용되는 4가지 주요 패션 분석 기술 유형은 다음과 같습니다: 과거 성과를 측정하기 위한 기술적 분석, 문제의 근본 원인을 파악하기 위한 진단 분석, 미래의 결과를 전망하기 위한 예측 분석, 다음 단계를 제안하기 위한 처방 분석.

패션 분석 기술의 정의

패션 분석 기술은 온라인 쇼핑몰의 장바구니, 충성도 프로그램, POS 소프트웨어 시스템, 재고 및 공급망 애플리케이션, 마케팅 캠페인, 서드파티 소비자 데이터 소스, 매장 설문조사 등으로부터 수집한 데이터를 결합해 비즈니스 의사결정을 지원합니다. 패션 소매유통업체와 제조업체는 분석 기술을 사용해 비즈니스 성과를 평가하고, 고객의 선호도를 학습하고, 트렌드를 파악하고, 바람직한 다음 단계를 생성합니다. 이 기업들은 패션 분석 기술을 미래 지향적인, 예측 기반 의사결정(예: 재주문해야 하는 재고의 양)과 실시간으로 이루어지는 즉각적인 결정(예: 온라인 쇼핑객이 구매를 완료하도록 하기 위해 제공할 만한 제안)에 적용합니다.

패션 분석 기술이 중요한 이유

패션 분석 기술은 변덕스러운 소비자의 욕망과 행동에 대한 보다 정확한 인사이트를 확보함으로써 매출 증대 및 수익 개선을 꾀하는 소매유통 기업에 중요한 도구를 제공합니다. 패션 산업은 빠르게 변화합니다. 지금 인기 있는 트렌드도 금세 유행이 식어버리는 경우가 많아 소매유통업체와 제조업체가 이제는 진부해진 상품들을 대폭 할인된 가격에 판매해야 하는 상황에 처하기도 합니다. 소매유통 분석가가 비즈니스 성과를 모니터링하고, 변화하는 소비자 선호도를 빠르게 포착하고, 비축해야 하는 재고와 적절한 가격 설정에 필요한 정보를 제공하는 트렌드를 파악하기 위해서는 데이터에 대한 명확한 인사이트가 필요합니다. 이들은 고객 대면 소스와 생산 시스템 모두에서 데이터를 지속적으로 수집함으로써 이를 확보합니다. 고객 대면 데이터 소스에는 온라인 쇼핑몰 장바구니, 충성도 프로그램, POS, 마케팅 캠페인, 매장 내 설문조사가 포함됩니다. 주요 생산 시스템에는 제조, 재고, 창고, 배송, 재무 시스템이 포함됩니다.

과거의 성과를 정확히 평가 및 설명하기 위한 도구를 제공하는 것 외에도, 패션 분석 기술은 미래의 소비자 행동을 예측하고 큰 돈이 걸린 광범위한 활동 전반에서 취해야 할 행동들을 제안하는 보다 효과적인 방법을 제시합니다. 소매유통업체들에게 있어 주요 쇼핑 시즌(연휴 또는 개학 등)에 오프라인 및 온라인 매장에 비축할 재고의 종류 또는 온라인 고객에게 실시간으로 제공할 할인 또는 제안할 제품 등에 대한 결정은 성패를 좌우하는 주요 요소입니다. 분석 기술이 패션 업계에 특히 중요한 이유는 트렌드가 대단히 짧은 주기로 바뀌고 소비자의 취향 역시 유동적이기 때문입니다. 패션 분석 기술이 소매유통업체의 성공적인 트렌드 파악을 보장하는 것은 아니지만 분석 기술을 사용하지 않을 때에 비해 패션 소매유통업체는 성공 확률을 높이고, 오류를 보다 빠르게 파악 및 수정할 수 있게 됩니다.

패션 분석 기술의 4가지 유형

패션 데이터 분석 기술에는 4가지 주요 유형이 있습니다: 과거의 성과를 보고하기 위한 기술적 분석, 문제의 근본 원인을 파악하기 위한 진단 분석, 미래 결과를 예측하기 위한 예측 분석, 다음 단계를 제시하기 위한 처방 분석. 이와 같은 분석 접근을 혼합해서 사용하면 소매유통업체는 자사 고객의 행동을 보다 잘 파악하고, 디지털 및 물리 채널 전반의 고객 경험을 최적화하고, 적합한 제품을 재고로 구비하고, 고객의 행동이나 관심사(의류 스타일, 핏, 트렌드 등)를 기반으로 프로모션을 개인화할 수 있습니다. 다음은 4가지 분석 접근 각각에 관한 보다 자세한 정보입니다.

패션 브랜드의 데이터 수집 방식

패션 브랜드는 내부 시스템(제1자 데이터) 및 데이터 집계기(제3자 데이터)로부터 데이터를 수집(PDF)합니다. 제1자 데이터의 소스에는 다음이 포함됩니다:

• POS 시스템: 소매유통업체는 POS 시스템을 사용해 현금 또는 디지털 방식(신용/직불카드, 디지털 지갑 등)으로 고객의 결제를 처리합니다. 기업은 제한된 양의 고객 정보를 수집하는 데에도 POS 시스템을 사용합니다. 모던 POS 시스템은 매장 충성도 식별자(전화번호, 회원 번호 등)를 사용해 결제 정보와 고객을 연결할 수 있습니다.
• 고객 관계 관리(CRM) 애플리케이션: CRM 시스템은 고객 및 고객과 기업의 연결성(연락처 정보, 기업 담당자와의 소통 내역, 구매, 서비스 요청, 견적 또는 제안 등)에 대한 적절한 정보를 수집 및 관리합니다. CRM 시스템은 기업이 고객과 보다 강력한 관계를 구축할 수 있도록 지원합니다. 이 시스템은 영업 담당자 및 그들의 관리자가 특정 기간 접촉한 고객 수에 관한 보고서 생성, 거래 체결 가능성 평가 등 다양한 업무를 수행할 수 있게 해 줍니다. 패션 브랜드는 CRM을 사용해 위치, 구매 선호도, 주기성, 생애주기 가치 등 고객의 기본 특징에 관한 데이터를 관리할 수 있습니다.
• 고객 경험(CX) 애플리케이션: CRM보다 총체적인 CX 시스템은 고객 및 고객과 기업의 상호작용에 관한 정보의 수집 및 컴파일링 작업 이상의 일들을 합니다. 이 애플리케이션은 영업 및 서비스 담당자가 상품을 제안하고 마케팅 캠페인 및 온라인 광고를 수행할 수 있게 해 줍니다. 일반적으로 CX 시스템은 기업 조직이 고객과의 상호작용을 추적할 수 있도록 돕기 위해 설계됩니다. 추적은 고객이 조직을 처음 만난 순간부터 시작되며, 영업 과정 및 고객이 서비스 또는 지원을 받거나 새로운 영업 사이클에 참여하는 순간들에 걸쳐 지속됩니다.
• 전사적 자원 관리(ERP) 애플리케이션: ERP 시스템은 기업이 고객에게 비용을 청구하고, 금액을 지불받고, 생산 및 재고를 추적하고, 협력업체와의 거래를 관리하고, 위험 관리 및 규정 준수 활동을 수행하고, 총계정원장을 관리할 수 있게 해 줍니다. 완전한 ERP 제품군에는 전사적 성과 관리(EPM)도 포함됩니다. EPM은 팀이 조직의 재무 결과에 대한 계획을 세우고, 예산을 수립하고, 예측하고, 보고서를 작성하는 데 도움을 주는 소프트웨어입니다. ERP 시스템은 이와 같은 여러 프로세스를 한데 묶어 각 프로세스 간 데이터의 흐름을 지원합니다. 여러 소스에서 조직의 공유 트랜잭션 데이터를 수집함으로써 ERP 시스템은 데이터 중복을 제거하고, 감사 가능한 신뢰할 수 있는 단일 소스로 데이터 무결성을 제공합니다.
• 온라인 쇼핑몰 장바구니: 전자상거래에서 온라인 쇼핑몰 장바구니는 주문을 받고 결제를 수행하며, 고객이 탐색했지만 구매하지 않기로 결정한 제품이 무엇인지 추적도 합니다. 이와 같은 활동은 머신러닝 및 기타 AI 알고리즘을 적용하기에 충분히 적합한 데이터 소스를 만들어내 이 버려진 디지털 장바구니 내의 트렌드를 파악하고 해당 품목이 구매로 이어지지 않은 이유에 관한 이론을 생성할 수 있게 해 줍니다.
• 충성도 프로그램: 충성도 프로그램은 소매유통업체가 쇼핑할 때마다 사용할 수 있는 충성도 번호(회원 번호)를 고객에게 할당해 모든 채널(온라인, 휴대전화, 카탈로그, 대면) 전반에서 고객의 활동을 추적할 수 있게 해 줍니다. 고객에게는 회원 번호 사용 시 프로모션, 할인 및 기타 금전적/비금전적 보상 등 인센티브가 주어집니다. 그 대신 기업은 고객의 니즈 및 선호도를 보다 정확히 파악할 수 있게 됩니다. 예를 들어 충성도 프로그램 회원은 설문조사에 참여하거나 특정 금액 이상을 소비하는 조건으로 신규 제품을 조기에 구매할 수 있게 됩니다. 한 예로, Z세대 고객 사이에서 인기를 끌고 있는 뷰티 브랜드 e.l.f. Cosmetics는 콘텐츠 제작에 기여하고, 피드백을 제공하고, 콘테스트에 투표하는 충성도 프로그램 회원들에게 보상을 제공합니다. 회원들은 현금, 기프트카드, 기타 특권 등으로 교환할 수 있는 포인트를 받기도 합니다.
• 고객 통화 기록: 기업은 AI를 사용해 고객의 통화 기록을 검토하고 반복적인 제품 고장 등 우려할 만한 영역을 식별합니다. 그리고 고객의 어조, 단어 선택 및 기타 지표에 대한 분석을 바탕으로 고객 감정의 변화를 파악합니다.
• 온라인 채팅 기록: 기업은 AI를 사용해 채팅 기록을 검토하고 고객이 그들에게 문의한 이유와 문의 결과가 만족 또는 불만족스러웠는지를 파악할 수 있습니다. 이 모든 정보는 미래의 서비스 개선에 사용될 수 있습니다.

패션 업계에서의 데이터 분석 기술 활용

패션 분석 기술은 패션 기업들에게 있어 필수적인 도구입니다. 패션 분석 기술을 사용하는 패션 기업은 소비자의 행동을 이해하고, 컬렉션을 계획 및 디자인하고, 재고를 관리하고, 트렌드를 예측하고, 쇼핑객을 타기팅하고, 직감이 아닌 데이터를 바탕으로 의사결정을 내릴 수 있게 됩니다. 패션 소매유통업체 및 디자이너는 패션 분석 기술을 사용해 경쟁우위를 점하고, 매출을 높이고, 수익 마진을 개선하고, 개인화를 통해 고객 만족도를 극대화할 수 있습니다. 다음은 패션 분석 기술이 사용되는 영역 중 일부에 해당합니다.

• 컬렉션 계획 및 디자인: 잘 계획 및 디자인된 컬렉션은 경쟁이 치열한 패션 세계에서의 성공에 필수적인 요소입니다. 패션 분석 기술은 최신 트렌드에 대한 인사이트를 제공하여 패션 소매유통 브랜드가 적합한 쇼핑객에게 어필할 만한 컬렉션을 만들 수 있게 해 줍니다. 분석 기술은 패션 분석가에게 색상, 스타일, 핏, 액세서리 등의 영역에서 뜨고 지는 트렌드에 관한 폭넓고 세세한 정보를 제공함으로써 기업의 구매 결정을 지원합니다.
• 재고 관리: 패션 분석 기술은 기업이 제품의 판매 성과를 추적하여 그에 따라 재고 계획을 수립할 수 있게 해 줍니다. 고객의 수요에 맞춰 재고 수준을 효과적으로 관리하는 기업은 인기 품목의 품절이나 비인기 제품의 대폭 할인을 피할 수 있습니다.
• 트렌드 예측: 패션 분석 기술은 현재 및 미래 트렌드에 대한 인사이트를 제공합니다. 이 기술은 컬렉션 계획 및 디자인과 밀접히 연결되어 패션 기업이 쇼핑객의 현재 취향을 저격하는 컬렉션을 만들 수 있게 해 줍니다.
• 소비자 타기팅: 패션 분석 기술은 기업이 자사의 제품 및 마케팅 메시지를 가장 적극적으로 수용할 것 같은 쇼핑객에게 제품을 제안할 수 있도록 지원합니다. 컬렉션과 최신 스타일이 서로 일치하도록 트렌드 예측을 사용하는 패션 기업은 소비자 타기팅을 통해 적합한 소비자에게 적합한 방식으로 어필해 매출을 높일 수 있습니다.
• 매출 전망: 기업은 패션 분석 기술이 제공한 인사이트를 활용하여 매출을 보다 정확히 예측할 수 있습니다. 그 결과 기업은 매출을 늘리고 할인이나 재고 청산의 필요성을 줄일 수 있습니다. 쇼핑할 장소를 고를 선택권은 소비자에게 있고, 소비자는 원하는 제품을 구비하지 않은 소매유통업체를 선택하지 않는 경향이 높기 때문에 정확한 예측은 특히 중요합니다. Oracle이 실시한 연구에 따르면 소비자의 63%가 재고가 재입고되기를 기다리는 대신 브랜드를 바꾸는 선택을 할 것이라고 답했습니다.
• 데이터 기반의 의사결정: 패션 분석 기술은 고객의 행동 및 선호도에 관한 가치 있는 인사이트를 제공하여 기업이 직관 대신 데이터를 기반으로, 높은 매출 및 수익으로 이어질 의사결정을 내릴 수 있게 지원합니다.
• 개인화: 패션 분석 기술은 기업이 자사의 컬렉션과 마케팅 메시지를 개인화하여 고객의 니즈를 충족하고, 그 결과 높은 고객 만족도와 매출 상승을 달성할 수 있게 해 줍니다.

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패션 분석가의 역할

패션 분석가는 머천다이저 및 계획 담당자가 패션 트렌드에 대한 정확한 데이터에 액세스할 수 있게 해 주어야 합니다. 또한 특정 스타일의 제품을 얼마나 구입해야 하는지, 제품을 어디에서 판매해야 하는지, 가격 책정은 어떻게 해야 하는지에 대한 조언을 제공해야 합니다. 이들은 기업의 최근 실적과 경험, 경쟁사의 실적을 검토합니다. 또한 분석가는 소셜 미디어 데이터를 추적하여 사람들이 시청 및 공유하는 것이 무엇인지 파악합니다. 패션 분석가는 이 모든 소스로부터 확보한 데이터를 결합 및 정리하고, 그 결과를 제품, 구매, 프로모션 관련 의사결정을 내리는 사람들에게 가치 있고 유의미한 이야기 또는 트렌드로 전환하는 일도 합니다.

패션 분석의 6단계

패션 분석은 의류 스타일, 트렌드, 소비자 행동과 관련된 데이터를 수집 및 분석하는 프로세스를 의미합니다. 이를 통해 패션 소매유통 기업이 성공적이고 수익을 극대화할 수 있는 방식으로 컬렉션을 구축할 수 있도록 인사이트를 제공합니다. 패션 분석 프로세스는 데이터 탐색, 데이터 준비, 모델 계획, 모델 구축, 결과 전달, 결과 실용화의 6가지의 단계로 이루어집니다.

• 데이터 탐색에는 패션 소매유통업과 관련된 데이터 연구 및 수집 과정은 물론, 가용한 데이터 소스, 가장 유의미한 소스, 데이터 소스의 활용 방법 등을 결정하는 과정 역시 포함됩니다.
• 데이터 준비에는 분석용 데이터의 정리, 구조화 및 형식 지정 과정이 포함됩니다. 데이터의 오류 및 이상값을 확인하고, 누락된 값을 채워넣고, 데이터를 분석에 적합한 형식으로 변환함으로써 데이터를 통계 모델용으로 준비하는 과정도 여기에 포함됩니다. 이 프로세스에는 데이터가 모든 소스 전반에서 일관적인 레이블을 사용하고 있는지 확인하는 절차도 포함됩니다. 이는 중복을 막기 위한 것으로, 이 절차가 누락되면 분석 기술 엔진이 소스를 잘못 해석할 수 있습니다.
• 모델 계획을 위해서는, 분석을 위한 최적의 통계 모델을 결정하고 해당 모델의 입력 및 출력값을 선택해야 합니다.
• 모델 구축에는 통계 모델을 구축, 테스트, 실행하는 과정과 결과물을 분석하는 과정이 포함됩니다.
• 결과 전달은 결과의 시각화 및 요약이 포함된 보고서를 생성하고, 해당 결과물을 가장 유용한 형식으로 이해관계자에게 제시하는 데 중점을 둡니다.
• 실용화는 가장 어려운 단계일 수 있습니다. 분석의 결과물을 실행 가능한 인사이트로 전환해야 하기 때문입니다. 이 단계는 분석 결과의 구현 전략 및 계획을 수립하고, 인사이트를 실현하는 데 중점을 둡니다.

패션 분석 기술의 이점

패션 분석 기술은 기업이 매장에 비치해야 하는 제품의 스타일과 색상 조합, 품절 및 재고 과잉을 피할 수 있는 재고 수준, 더 높은 마진으로 수익을 창출할 프로모션 활동 등 중요한 사안에 대한 보다 효과적인 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 패션 분석 기술은 프로모션 타기팅 제안을 통해 고객의 참여를 증진합니다.

다음은 패션 분석 기술이 제공하는 이점의 몇 가지 예입니다.

• 품절 방지. 패션 분석 기술은 소매유통업체가 적절한 제품의 재고를 적합한 채널에 보유할 수 있게 해 줍니다. 쇼핑객은 제공받은 셀렉션이 불만족스럽거나 원하는 제품의 재고가 바닥난 경우 브랜드나 소매유통업체를 금세 바꿔 다른 웹사이트 또는 오프라인 매장으로 사라져버립니다.
• 최대 수익성 확보. 분석 기술은 패션 기업이 수익을 극대화하고 시즌이 끝날 무렵 할인 행사를 제공할 필요를 줄일 수 있도록 제품에 적합한 가격을 책정할 수 있게 지원합니다.
• 적합한 채널 파악. 패션 분석 기술은 기업이 사람들에게 적합한 마케팅 메시지를 제공하고, 소매유통업체가 가장 효과적인 온라인 또는 매장 영업 채널을 사용할 수 있게 보장합니다.

패션 분석 기술이 직면한 과제

좋은 데이터는 기업 리더가 보다 성공적인 비즈니스 결과를 달성할 수 있게 돕지만, 부정확한 데이터는 잘못된 의사결정으로 이어질 수 있습니다. 분석 기술 모델이 잘못된 결론을 제안하기 때문입니다. 분석 기술 도구는 사용되는 데이터 만큼의 효과만 낼 수 있습니다. 이 사안은 “쓰레기를 투입하면 쓰레기가 나올 뿐(GIGO)”이라는 표현으로 깔끔하게 정리되기도 했습니다. 아래에서 잠재적 문제의 사례를 몇 가지 살펴볼 수 있습니다.

• 질 나쁜 데이터. 더 이상 유효하지 않은 고객 데이터는 소매유통업체로 하여금 기회를 놓치거나 고객에게 부적절한 제안을 제시하게 합니다. 예를 들어 고객이 특정 트렌드나 패션 범주를 즐기기에는 나이가 들어버린 경우가 있을 수 있습니다.
• 일관성 없는 데이터 관리. 일관적이지 않은 데이터 라벨링은 데이터의 부정확한 해석으로 이어질 수 있습니다. 기업이 다양한 기술 공급업체가 제공하는 POS 시스템, 머천다이징, 재고 관리 및 기타 정보 기술 지형을 사용할 때 이와 같은 일이 흔히 발생합니다. 다양한 공급업체는 색상, 크기, 핏, 할인 등에 각기 다른 코드를 사용하기 때문입니다.
• 불완전한 데이터. 기업 내 다양한 시스템으로부터 쇼핑객의 데이터에 대한 가능한 한 완전한 뷰를 확보하는 일은 어렵지만 대단히 중요합니다. 사람들이 특정 기간 동안 기업과 상호작용을 하면, 이들에 대한 데이터가 콜 센터 기록, 청구 기록, 충성도 카드 애플리케이션 등 다양한 시스템에 입력됩니다. 이 모든 데이터는 고객에 관한 풍성한 뷰를 생성하고, 그 결과 분석 기술에, 보다 궁극적으로는 영업 담당자에게 정보 기반으로 활용됩니다. Neiman Marcus의 Flinn, 전 merchandise planner는 “분석 기술을 보유하고 있다 하더라도 그 분석 기술을 바탕으로 구축할 풍성한 데이터 세트가 없다면 분석 기술의 역량을 온전히 활용할 수 없습니다”라고 말했습니다.

패션 분석 기술 시작하는 법

패션 분석 기술은 인터랙티브 방식입니다. 각각의 단계는 이전 단계를 기반으로 구축됩니다. 예를 들어 기업의 과거 성과를 이해하기 위한 기술적 분석으로 시작하는 경우, 분석가는 기업의 노력이 성숙 수준에 도달했을 때 예측 및 예방 분석 시 고려해야 사항들을 판단할 수 있습니다. 다음은 패션 분석 기술의 시작을 위한 한 가지 가능한 진행 방식입니다.

패션 분석 기술의 미래

패션 분석 기술의 미래가 열리면, 성공적인 소매유통업체들이 기술적 분석을 넘어 빠르게 처방 분석을 사용해 지금은 사람이 직접 처리하는 많은 일상적인 작업들을 자동화하는 모습을 보게 될 것입니다. 그 결과 지금보다 많은 경보 및 대응 결정들이 자동화되기 때문에 직원들은 수요 변화에 보다 신속히 대응할 수 있게 됩니다. 기업은 자사가 내린 의사결정의 영향을 보다 빠르게 측정할 수 있습니다. 이는 이후의 의사결정 개선으로 이어집니다. 소매유통업체들은 또한 현지화된 날씨 데이터 등 보다 다양한 유형의 데이터를 사용할 수 있어 인과관계를 더욱 정확히 파악하고, 수요를 더욱 효과적으로 예측할 수(PDF) 있습니다. 앞으로는 더욱 많은 소매유통업체가 머신러닝 및 기타 AI 기술을 분석에 적용해 그들이 보유한 것보다 더 많은 요소 및 옵션을 고려할 수 있게 될 겁니다.

데이터 기반 의사결정을 통한 성장 지원

Oracle과 같은 클라우드 플랫폼은 더 많은 기업이 AI 및 머신러닝을 사용한 분석 도구를 포함한 정교한 비즈니스 애플리케이션을 활용할 수 있게 해 줍니다. Oracle이 제공하는 AI 및 머신러닝 기능 내장형 패션 분석 기술은 기업이 적합한 제품을 제공해 고객 만족도와 충성도를 유지하고, 판매량과 마진을 극대화할 수 있는 제품 가격을 설정할 수 있도록 지원합니다.

글로벌 패션 소매유통 대기업들은 Oracle Retail 기술을 사용해 부서 전반의 프로세스를 간소화하고, 신규 브랜드를 런칭하고, 시장을 추가로 확대합니다. 여러 소매유통업체들이 Oracle Retail Demand Forecasting Cloud Service를 사용해 예측 정확도를 극대화하고 일상적인 업무를 자동화해 직원들이 고객 지원에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 지원하고 있습니다. 이들은 또한 Oracle Retail 계획 수립 및 최적화 솔루션을 사용해 각 매장이 현재 가장 인기 있는 패션을 적용하고, 마진을 낮추는 가격 인하를 줄일 수 있게 하는 최적의 가격 책정 결정을 내립니다.

패션 업계는 그 어느 때보다 경쟁이 치열해졌고, 소셜 미디어 인플루언서의 성장은 브랜드가 트렌드를 예측하고, 경쟁에서 우위를 점하고, 고객의 충성도를 유지하는 일을 더욱 어렵게 만들었습니다. 패션 분석 기술 도구의 '뜨는 트렌드'와 '지는 트렌드'를 짚어내는 능력은 점점 더 강력해지고 있으며, 이 도구는 소매유통업체가 적절한 제품들을 선택하고, 해당 제품의 재고를 확보할 수 있게 안내합니다. 패션 쇼핑객들과 패션 기업 투자자들은 이 도구를 사용하는 업체와 그렇지 않은 업체 간의 격차를 점점 더 명확히 느끼게 될 것입니다.

패션 분석 기술 FAQ

패션 데이터 과학자는 어떤 일을 합니까?
패션 데이터 과학자는 패션 업계의 기업이 다양한 소스로부터 유의미한 데이터를 수집할 수 있도록 지원하고, 수집한 데이터가 정확한지, 일관적으로 레이블이 지정되었는지 확인하여 현실을 정확히 반영한 데이터에 알고리즘이 적용될 수 있게 합니다. 또한 패션 데이터 과학자는 보고서를 작성하고 이를 이해관계자에게 전달함으로써 기업이 해당 데이터에 대해 작성한 쿼리의 결과를 이해할 수 있게 지원합니다.

패션 예측도 직업이 될 수 있습니까?
네. 패션 예측 담당자는 소매유통업체를 위해 일하며, 패션 데이터 분석 기술을 사용해 시즌별 컬렉션 조합 및 재고 관리에 대한 의사결정 수립을 지원합니다.

인공지능 및 머신러닝은 패션 분석 기술에서 어떤 역할을 합니까?
모던 클라우드 기반 분석 기술 엔진은 AI와 ML을 사용해 머천다이저 및 소매유통 경영진이 방대한 데이터를 분석해 트렌드를 파악하고, 권장 사항을 제공할 수 있게 지원합니다. 또한 기업이 주력 패션 트렌드를 선정하고, 제품의 가격을 매기고, 과거에는 보다 '직감에 맡기던' 의사결정에 데이터 과학을 적용할 수 있게 해 줍니다.

소매유통업체는 패션 분석 기술을 어떻게 활용합니까?
패션 분석 기술은 소매유통업체가 스타일 및 색상 조합 선택, 보유할 재고 수준, 보다 높은 마진으로 수익을 창출할 프로모션 활동 등에 관한 보다 효과적인 의사결정을 내릴 수 있게 지원합니다.