출처=지그재그

구매 유도하는 개인화 넘어 취향의 발견으로

내가 좋아하는 스토어만 모아서 한 번에 본다

[어패럴뉴스 조은혜 기자] 패션은 개인 취향이 구매의 첫 번째 기준으로 작용하는 분야인 만큼 개인화 추천 서비스가 일찍이 자리를 잡았다. 개인 취향 중심의 큐레이션은 IT 기반의 패션 플랫폼을 통해 더욱 다양해지고, 정교화 되고 있다.

2015년 출시된 카카오스타일(대표 서정훈)의 ‘지그재그’는 서비스 초창기부터 개인화를 내세웠다. 수천 개의 온라인 쇼핑몰 중 내가 좋아하는 쇼핑몰만 즐겨찾기 한다는 콘셉트가 개인화의 시작이다. 오프라인으로 따지면 좋아하는 브랜드만 모아 놓은 매장인 셈이다. 지그재그는 오프라인은 물론 다른 커머스에서 경험할 수 없는 가치를 제공하며 출시 초반부터 호평을 받았다.

이용자들은 자신이 즐겨찾기 한 쇼핑몰에 올라온 신상품을 보기 위해 지그재그를 찾았고, 이후 지그재그는 즐겨찾기 된 쇼핑몰들의 신상품만 모아서 볼 수 있는 기능을 추가했다. 자신의 취향에 맞는 쇼핑몰들만 모여 있는 공간에서, 새로 올라오는 신상품들까지 한 눈에 확인할 수 있도록 개인화 영역을 발전시킨 것. 동시에 이용자들의 활동 데이터를 바탕으로 입점 스토어 랭킹을 지속적으로 보여주며 새로운 취향을 발견하는 즐거움을 주기도 했다.

(왼)홈 탭에서 제공하고 있는 개인화 상품 추천, (오)지그재그의 즐겨찾기 및 신상 몰아보기 영역

스토어를 넘어 상품 단위 개인화 시작

개인화 서비스는 좋아하는 스토어를 발견하고 신상품을 모아서 볼 수 있는 것에서 나아가 좋아할 만한 상품을 추천해 주는 것으로 발전했다. 지그재그는 2020년 초 이용자 개별 데이터를 활용한 개인화 추천 모델을 본격적으로 적용했다. 이용자가 앱 내에 머무르며 클릭, 찜을 하거나, 장바구니에 넣거나, 결제를 하는 등의 사용 데이터를 기반으로 앞으로 보게 될 상품, 관심을 가질 가능성이 큰 상품을 추천하는 형태다.

개인의 앱 사용 데이터를 기반으로 개인화된 상품을 추천하는 형태는 정교한 알고리즘에 의해 구현된다. 지그재그는 자체적으로 개발한 알고리즘을 활용한 인공지능 개인화 추천 서비스를 첫 화면(홈 탭)에서 제공하고 있다. 특히 수많은 상품 데이터베이스와 일간 5억 건 이상에 달하는 행동 데이터를 보유한 지그재그는 다른 이용자들이 같이 본 상품, 같이 구매한 상품 등 정교한 연관 상품 추천을 통해 맞춤 쇼핑을 이어 나갈 수 있도록 하고 있다.

검색 결과도 개인마다 다르게

지그재그 홈 탭 내 추천 페이지에서 제공했던 개인화 추천은 더욱 넓은 영역으로 확대되고 있다. 최근 지그재그는 검색 결과 페이지의 일부 영역에도 개인화 정렬 기능을 적용했다. 검색 결과 내 개인화 영역에서는 동일한 키워드로 검색해도 각 개인마다 다른 상품이 올라온다. 개인이 더 선호할 만한 상품이 검색 결과에 반영되는 형태다. A 이용자와 B 이용자가 모두 ‘청바지’를 검색했을 때, 평소 스키니진을 선호했던 A에게는 스키니진이 상단에, 와이드진을 많이 본 B에게는 와이드진이 먼저 보이는 식이다. 현재 지그재그는 검색 결과 페이지의 일부 영역에서 이와 같이 이용자 활동 데이터를 기반으로 한 개인화된 검색 결과를 제공하고 있다.

인공지능 시대에 존재감 커지는 수동 큐레이션

인공지능 알고리즘을 정교화 하는 동시에 반대되는 개념인 수동 큐레이션, 즉 사람이 제공하는 개인화 추천에도 힘을 주고 있다. 감성이 중요하게 작용하는 패션 카테고리에서 인공지능만으로 이용자들의 취향과 시시각각으로 변하는 트렌드를 충족시킬 수 없기 때문이다. 특히 지그재그 브랜드관의 경우 각 브랜드가 갖고 있는 스토리와 가치 등을 효과적으로 전달하기 위해 수동 큐레이션을 진행한다. MD가 직접 상품을 구성하고, 사람들의 눈에 잘 띌 수 있도록 디자인, 브랜드 스토리 등을 구성해 전달하는 것. 지그재그는 콘텐츠가 중심이 되는 수동 큐레이션을 통한 개인화에도 더욱 매진할 계획이다.

카카오스타일 관계자는 “점차 정교화 되고 있는 인공지능 기술을 통해 이용자들은 지그재그 서비스를 많이 이용할수록 자신에게 꼭 맞는 상품을 추천받을 수 있게 된다”며, “개인화 서비스가 스토어를 넘어 상품으로, 첫 페이지에서 검색 결과에까지 반영될 수 있게 발전해온 것처럼 앞으로는 각 이용자마다 앱의 레이아웃이 달라지는 수준으로 개인화 영역이 확장될 것이며 상품 추천 퀄리티도 더욱 높아질 것”이라고 말했다.