중요한 공식적인 행사가 있어서 한벌 맞춤제작 하고싶은데,,, 시간은 얼마나 걸릴까?
패스트패션의 시대가 점점 기울어가면서 맞춤 제작의 옷의 시대가 오고 있다. 나에게 딱 맞는 Fit을 찾기 보다는 처음부터 나에게 최적화 된 옷을 구매하고 싶은 소비자가 늘어나고 있다. 그러나 나에게 딱 맞는 옷을 찾기란 불가능이다. 사람마다 체형이 다르고 몸무게와 키가 다르기 때문이다. 또 온라인으로는 절대로 내가 맞는 옷을 고르기가 어렵다. 직접 현장에서 느끼지 못하기 때문에 옷의 느낌을 보기가 어렵고 심지어 핏이 맞지 않으면 반품을 해야만한다. 그러나 반품 절차도 너무 복잡하고 불쾌한 경험이다.
그렇다면
온라인에서 쇼핑하는 듯한 느낌을 즐기며
나만의 맞춤형 옷을 제작해주고
나에게 잘 어울리는 옷을 추천해주는 방법은 없을까?
딱 2장의 사진으로 AI가 나에게 맞는 셔츠를 만들어준다고?
AI 맞춤 서츠 디자인 서비스 엘레멘트 퓨어는 전면과 측면 사진을 찍어 올리면 AI 인식기능 및 입체형상 예측을 통해 사용자의 몸과 거의 유사한 3D 모델을 만든다. 여기에 핏이 잘 맞는 셔츠를 디자인해서 제공하는 것이 이 서비스의 일이다.
이 때 온라인으로 단순히 보기만 하는게 아니라 실제 오프라인에서도 쇼핑을 하는 듯한 경험적 가치 즐거움을 선사한다.
고객은 백화점에서 쇼핑을 즐기듯 이 옷 저 옷 입어보면서 즐거움을 느끼길 원한다. 그렇기 때문에 이 서비스를 통해 생성된 3D 바디 이미지에 여러 옷을 입혀볼 수 있도록 다양하게 디자인된 옷이 구비돼 있어야 하고, 옷을 입히는 과정이 매끄러워야 하며, 옷을 입은 후의 모습이 인위적이지 않고 자연스러워야 한다.
이 경험을 더욱 특별하게 만들려면 사용자의 경험이 데이터화돼야 한다. 이때 어떠한 학습 데이터를 확보해야 하는지가 정의돼 있지 않으면 경험은 일회성으로 끝난다. 사용자의 패션 취향을 학습하기 위해서는 사용자가 마음에 들어했던 옷과 싫어했던 옷의 경험이 데이터로 변환돼야 한다. 예를 들어, 추천한 옷을 걸렀다면 비슷한 디자인의 옷은 선호하지 않을 가능성이 높다. 선택을 했다면 관심이 있다는 뜻이고 그 옷을 오랫동안 탐색했다면 마음에 드는 경험을 하고 있을 가능성이 높다. 이러한 정보는 사용자의 선호를 파악할 수 있는 중요한 학습 데이터이다.
엘레멘트퓨어의 AI 혁신의 가치디자인 노트
그렇다면 엘레멘트퓨어가 AI를 통해 창출하는 가치를 구체화 해보자.
기술적 가치
- 분류 및 딥러닝 알고리즘을 통해 사용자의 체형 인식 구현
- 생성적 적대 알고리즘 등을 통해 3D 체형 이미지의 현실성 및 자연스러움 증진
- 사용자 및 유사 그룹의 선호 기피 아이템에 대한 데이터 학습을 통해 추천 능력 확보
기능적 가치
- 사용자의 몸 사이즈에 대한 정확한 인식기능에 기반해서 사용자의 몸과 동일한 3D 이미지 생성 기능
- 사용자가 선호하는 의상을 예측해 추천하는 기능
- 이를 통해 사용자는 자신에게 잘 어울리는 의상을 확인하기가 용이
경험적 가치
- 매장에 가지 않고도 집에서 다양한 옷을 입어보고 확인할 수 있는 이점
- AI 추천을 통해 마음에 드는 옷 위주로 내 몸에 걸쳐봄으로써 쇼핑의 즐거움 증진
- 이를 위해 사용자의 취향에 적중하는 옷을 추천할 수 있어야 함
- 사용자의 3D 체형 이미지에 핏이 잘 맞도록 UI를 구현할 필요가 있음
학습루프
- 사용자가 검색 및 실제 구매한 의상, 피팅에 소요된 시간, 반환한 의상 등 사용자의 구매행동에 대한 데이터를 수집
- 챗봇을 통해 고객응대 기능을 구현하고 이를 통해서도 고객의 취향에 대한 데이터를 확보
- 이러한 데이터를 지속적으로 축적하고 알고리즘 개선을 통해 의상 추천 정확성을 지속적으로 향상
- 신상품 알람 및 유사그룹 선택 아이템 추천 등을 통해 사용 횟수를 늘리도록 하여 데이터 학습량을 확대하는 전략
- 이를 통해 정확성을 향상시켜 사용자가 얻는 경험적 가치를 더욱 증대
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