“AI로 다 한다”...LF, 패션 밸류체인 AX 가속
사내 AI 플랫폼부터 쇼핑 추천, 글로벌 수주, 상담까지
데이터 기반 의사결정 강화...기획·생산·판매 잇는 AI 생태계
[AI를 활용한 헤지스 여름 화보]
생활문화기업 LF(대표 오규식 김상균)가 상품 기획부터 생산, 판매, 고객 서비스까지 이어지는 패션 밸류체인을 AI로 연결하는 AX(AI Transformation)에 속도를 내고 있다. 상품별 데이터를 기반으로 기획과 생산 의사결정을 지원하고, 고객에게는 개인화된 쇼핑 경험을 제공하는 등 AI 활용 범위를 전 과정으로 넓히는 모습이다.
# 기획·디자인, 데이터 분석부터 콘텐츠 제작까지
패션 산업은 트렌드 변화가 빠르고 상품 주기가 짧아 기획 단계에서 얼마나 정확하게 시장을 읽느냐가 경쟁력으로 이어진다.
LF는 이 과정에 AI를 적극 활용하고 있다. 올해 1월 전사 업무 효율화와 AX를 위해 임직원 전용 생성형 AI업무 플랫폼인 ‘AI 워크스페이스’를 구축한 것이다. 임직원이 대화형으로 질문하면 AI가 시장 트렌드와 경쟁사 동향, 판매 실적, 재고 현황, 사내 문서 등을 통합 분석해 필요한 정보를 제시한다.
헤지스 27SS 글로벌 수주회
이는 지난해 개최한 내부 ‘생성형 AI 업무혁신 챌린지’를 통해 실무자들이 생성형 AI를 활용한 결과치를 반영한 것으로 범용 생성형 AI에 비해 구체화한 것이 특징이라고 설명한다. 여러 시스템에 흩어진 데이터를 일일이 검색하고 정리할 필요가 없어지면서 상품 구성과 시즌 전략 수립에 필요한 의사결정 속도도 빨라졌다.
AI 도입 효과는 상품 등록 과정에서 뚜렷하게 나타났다. AI가 상품 설명 작성과 이미지 콘텐츠 제작을 지원하면서 이미지 콘텐츠 제작량은 기존보다 6배 늘었고, 상품 정보 작성 시간은 기존의 약 10분의 1 수준으로 줄었다. 반복 업무 부담이 감소하면서 기획자는 상품 기획과 품질 검토 등 보다 핵심적인 업무에 집중할 수 있는 환경도 갖춰졌다.
브랜드 콘텐츠 제작 방식 역시 달라지고 있다. 헤지스는 최근 2027년 봄·여름 글로벌 수주회에서 AI 런웨이 영상과 브랜드 캐릭터 ‘해리’를 활용한 영상을 선보였다. 해외 바이어들이 컬렉션 컨셉과 시즌 스토리를 보다 직관적으로 이해하도록 하기 위한 시도다.
# 제조·소싱, 생산보다 의사결정 지원에 초점
트라이씨클 ‘AI 에이전트’ 구현 이미지
기획 단계에서 축적된 데이터는 생산과 소싱 의사결정으로도 이어진다. LF는 AI를 생산설비를 직접 제어하기보다 판매 실적과 재고, 소싱, 영업 데이터를 통합 분석해 생산 의사결정을 지원하는 데 활용하고 있다.
AI는 상품별 판매 추이와 재고 현황을 실시간으로 분석해 제공한다. 상품기획자와 소싱 담당자는 이를 바탕으로 추가 생산 여부와 생산 물량, 소싱 전략을 더 신속하게 결정할 수 있다.
상품 정보의 정확성을 높이는 데도 AI가 활용된다. AI 기반 필터가 브랜드별 사이즈 표기 차이에서 발생하는 입력 오류를 사전에 찾아내면서 구매 혼선과 반품 가능성을 줄이는 효과를 거두고 있다.
이 같은 디지털 전환은 수주 과정에서도 이어진다. 헤지스는 AI로 제작한 착장 이미지를 담은 디지털 룩북을 글로벌 B2B 오더 시스템과 연동해 해외 바이어가 상품을 확인한 뒤 바로 발주할 수 있도록 했다. 국가별 수주 정보도 실시간으로 취합하면서 생산 계획과 공급 전략을 더욱 빠르게 수립할 수 있게 됐다.
# 판매·마케팅, AI 기반 개인화 서비스 확대
헤지스 27SS 글로벌 수주회
생산과 공급 과정에서 확보한 상품 정보는 판매 단계에서 고객 경험으로 이어진다. LF는 AI 추천 서비스를 중심으로 소비자가 직접 체감할 수 있는 서비스를 확대하고 있다.
대표적인 서비스가 LF몰의 생성형 AI 쇼핑 에이전트 ‘LF 스타일톡’이다. 고객이 자연어로 원하는 상품을 설명하면 AI가 현재 날씨와 실시간 인기 검색어, 고객의 탐색 이력 등을 종합 분석해 맞춤형 상품을 추천한다. 소재와 핏, 스타일링 정보까지 함께 제공해 기존 키워드 검색보다 자연스러운 쇼핑 경험을 구현하는 것이 특징이다.
LF몰 관계자는 “고객들은 정확한 상품명이나 카테고리를 기억하기보다 자신의 상황과 취향을 자연스럽게 설명하며 쇼핑하기를 원한다”며 “LF 스타일톡은 고객이 실제 생각하는 방식 그대로 원하는 상품을 탐색할 수 있도록 돕는 서비스”라고 말했다. 이어 “앞으로도 AI를 활용해 더욱 자연스럽고 개인화된 쇼핑 경험을 제공하겠다”고 덧붙였다.
LF몰 AI 쇼핑 에이전트 ‘LF 스타일톡’
이와 함께 AI 코디 추천 서비스를 도입해 기존 수작업 큐레이션보다 상품 상세 페이지 유입을 3배 이상 끌어올렸다. 여기에 패션 전문몰 최초로 ChatGPT 내 LF몰 앱을 선보이며 대화형 상품 추천 서비스를 제공하고 있다. AI 리뷰 작성과 이미지 기반 상품 검색 기능도 순차적으로 확대하는 등 AI 커머스 플랫폼으로 진화를 목표로 하고 있다.
구매 이후 고객 서비스에도 AI가 활용되고 있다. LF 계열사 트라이씨클은 하프클럽과 보리보리에 LLM 기반 AI 상담 에이전트를 도입해 배송, 교환, 반품 등 반복 문의를 24시간 자동 응대하고 있다. 고객 특성에 맞춰 하프클럽은 전화 상담과 AI 채팅을 병행하고, 보리보리는 모바일 중심의 채팅 상담을 강화했다. 그 결과 하프클럽의 채팅 상담 비중은 13%에서 20%까지 높아졌다.
AI는 이제 상품 등록과 콘텐츠 제작을 지원하는 수준을 넘어 기획과 생산, 판매, 고객 서비스를 하나의 데이터 흐름으로 연결하는 역할까지 맡고 있다.
현재는 업무 효율 개선이 가장 뚜렷한 성과로 나타나고 있지만, 앞으로는 생산 계획의 정확도와 구매 전환율, 글로벌 수주 확대 등 실제 경영 성과로 이어질 수 있을지가 LF AX 전략의 성패를 가를 핵심 지표가 될 전망이다.
신아랑 에디터 tnin567@dito.fashion
“AI로 다 한다”...LF, 패션 밸류체인 AX 가속
[AI를 활용한 헤지스 여름 화보]
생활문화기업 LF(대표 오규식 김상균)가 상품 기획부터 생산, 판매, 고객 서비스까지 이어지는 패션 밸류체인을 AI로 연결하는 AX(AI Transformation)에 속도를 내고 있다. 상품별 데이터를 기반으로 기획과 생산 의사결정을 지원하고, 고객에게는 개인화된 쇼핑 경험을 제공하는 등 AI 활용 범위를 전 과정으로 넓히는 모습이다.
# 기획·디자인, 데이터 분석부터 콘텐츠 제작까지
패션 산업은 트렌드 변화가 빠르고 상품 주기가 짧아 기획 단계에서 얼마나 정확하게 시장을 읽느냐가 경쟁력으로 이어진다.
LF는 이 과정에 AI를 적극 활용하고 있다. 올해 1월 전사 업무 효율화와 AX를 위해 임직원 전용 생성형 AI업무 플랫폼인 ‘AI 워크스페이스’를 구축한 것이다. 임직원이 대화형으로 질문하면 AI가 시장 트렌드와 경쟁사 동향, 판매 실적, 재고 현황, 사내 문서 등을 통합 분석해 필요한 정보를 제시한다.
헤지스 27SS 글로벌 수주회
이는 지난해 개최한 내부 ‘생성형 AI 업무혁신 챌린지’를 통해 실무자들이 생성형 AI를 활용한 결과치를 반영한 것으로 범용 생성형 AI에 비해 구체화한 것이 특징이라고 설명한다. 여러 시스템에 흩어진 데이터를 일일이 검색하고 정리할 필요가 없어지면서 상품 구성과 시즌 전략 수립에 필요한 의사결정 속도도 빨라졌다.
AI 도입 효과는 상품 등록 과정에서 뚜렷하게 나타났다. AI가 상품 설명 작성과 이미지 콘텐츠 제작을 지원하면서 이미지 콘텐츠 제작량은 기존보다 6배 늘었고, 상품 정보 작성 시간은 기존의 약 10분의 1 수준으로 줄었다. 반복 업무 부담이 감소하면서 기획자는 상품 기획과 품질 검토 등 보다 핵심적인 업무에 집중할 수 있는 환경도 갖춰졌다.
브랜드 콘텐츠 제작 방식 역시 달라지고 있다. 헤지스는 최근 2027년 봄·여름 글로벌 수주회에서 AI 런웨이 영상과 브랜드 캐릭터 ‘해리’를 활용한 영상을 선보였다. 해외 바이어들이 컬렉션 컨셉과 시즌 스토리를 보다 직관적으로 이해하도록 하기 위한 시도다.
# 제조·소싱, 생산보다 의사결정 지원에 초점
트라이씨클 ‘AI 에이전트’ 구현 이미지
기획 단계에서 축적된 데이터는 생산과 소싱 의사결정으로도 이어진다. LF는 AI를 생산설비를 직접 제어하기보다 판매 실적과 재고, 소싱, 영업 데이터를 통합 분석해 생산 의사결정을 지원하는 데 활용하고 있다.
AI는 상품별 판매 추이와 재고 현황을 실시간으로 분석해 제공한다. 상품기획자와 소싱 담당자는 이를 바탕으로 추가 생산 여부와 생산 물량, 소싱 전략을 더 신속하게 결정할 수 있다.
상품 정보의 정확성을 높이는 데도 AI가 활용된다. AI 기반 필터가 브랜드별 사이즈 표기 차이에서 발생하는 입력 오류를 사전에 찾아내면서 구매 혼선과 반품 가능성을 줄이는 효과를 거두고 있다.
이 같은 디지털 전환은 수주 과정에서도 이어진다. 헤지스는 AI로 제작한 착장 이미지를 담은 디지털 룩북을 글로벌 B2B 오더 시스템과 연동해 해외 바이어가 상품을 확인한 뒤 바로 발주할 수 있도록 했다. 국가별 수주 정보도 실시간으로 취합하면서 생산 계획과 공급 전략을 더욱 빠르게 수립할 수 있게 됐다.
# 판매·마케팅, AI 기반 개인화 서비스 확대
헤지스 27SS 글로벌 수주회
생산과 공급 과정에서 확보한 상품 정보는 판매 단계에서 고객 경험으로 이어진다. LF는 AI 추천 서비스를 중심으로 소비자가 직접 체감할 수 있는 서비스를 확대하고 있다.
대표적인 서비스가 LF몰의 생성형 AI 쇼핑 에이전트 ‘LF 스타일톡’이다. 고객이 자연어로 원하는 상품을 설명하면 AI가 현재 날씨와 실시간 인기 검색어, 고객의 탐색 이력 등을 종합 분석해 맞춤형 상품을 추천한다. 소재와 핏, 스타일링 정보까지 함께 제공해 기존 키워드 검색보다 자연스러운 쇼핑 경험을 구현하는 것이 특징이다.
LF몰 관계자는 “고객들은 정확한 상품명이나 카테고리를 기억하기보다 자신의 상황과 취향을 자연스럽게 설명하며 쇼핑하기를 원한다”며 “LF 스타일톡은 고객이 실제 생각하는 방식 그대로 원하는 상품을 탐색할 수 있도록 돕는 서비스”라고 말했다. 이어 “앞으로도 AI를 활용해 더욱 자연스럽고 개인화된 쇼핑 경험을 제공하겠다”고 덧붙였다.
LF몰 AI 쇼핑 에이전트 ‘LF 스타일톡’
이와 함께 AI 코디 추천 서비스를 도입해 기존 수작업 큐레이션보다 상품 상세 페이지 유입을 3배 이상 끌어올렸다. 여기에 패션 전문몰 최초로 ChatGPT 내 LF몰 앱을 선보이며 대화형 상품 추천 서비스를 제공하고 있다. AI 리뷰 작성과 이미지 기반 상품 검색 기능도 순차적으로 확대하는 등 AI 커머스 플랫폼으로 진화를 목표로 하고 있다.
구매 이후 고객 서비스에도 AI가 활용되고 있다. LF 계열사 트라이씨클은 하프클럽과 보리보리에 LLM 기반 AI 상담 에이전트를 도입해 배송, 교환, 반품 등 반복 문의를 24시간 자동 응대하고 있다. 고객 특성에 맞춰 하프클럽은 전화 상담과 AI 채팅을 병행하고, 보리보리는 모바일 중심의 채팅 상담을 강화했다. 그 결과 하프클럽의 채팅 상담 비중은 13%에서 20%까지 높아졌다.
AI는 이제 상품 등록과 콘텐츠 제작을 지원하는 수준을 넘어 기획과 생산, 판매, 고객 서비스를 하나의 데이터 흐름으로 연결하는 역할까지 맡고 있다.
현재는 업무 효율 개선이 가장 뚜렷한 성과로 나타나고 있지만, 앞으로는 생산 계획의 정확도와 구매 전환율, 글로벌 수주 확대 등 실제 경영 성과로 이어질 수 있을지가 LF AX 전략의 성패를 가를 핵심 지표가 될 전망이다.
신아랑 에디터 tnin567@dito.fashion