[ 권혁민의 패션 디지털 트랜스포메이션 ]
패션 ‘감’을 보완하는 AI 네비게이션
트렌드 예측의 정확도를 높이는 비결이 궁금해?
STP 전략과 마케팅 도구의 고도화
당신 브랜드의 네비게이션은 고도화되었습니까?
처음 차를 운전했던 때가 기억납니다. 그때는 길을 안내하는 네비게이션이 없었습니다. 가까운 곳이야 기억에 의존해 가면 되었고, 먼 곳으로 여행을 해야 한다면 지도를 구매해 사전에 이동 경로를 확인하고 큰 맘 먹고 출발했었죠.
지금은 어떤가요? 모르는 길에 두려움이 없습니다. 목적지만 입력하면 고민 없이 목적지까지 안내해 줍니다. 택시를 운전하는 분들, 또는 길눈이 밝다는 분들을 보면 네비게이션을 참고하면서도 응용을 하는 경우도 보게 됩니다.
“여기는 이 큰길보다 샛길이 더 빨라.” “돌아가는 것이 지금은 교통 체증을 생각할 때 더 빨라.”
이런 판단은 그 동안의 경험에서 오는 감일 것입니다. 같은 목적지를 가면서도 다양한 경로가 있습니다. 본인의 감에 의존한 운전자와 네비게이션 지시대로 운전한 사람과 어떤 사람이 더 빠르게 도착했을까요? 기름도 아끼면서요.
우리 패션 비즈니스를 잠시 돌아보죠.
누구나 고객의 니즈에 맞춘 브랜딩을 원합니다. 그 고객 역시도 STP전략에 맞게 선정된 고객층입니다. ( STP : 고객 세분화(Segmentation), 표적 고객 선정(Targeting), 위상 정립 (Positioning)의 첫 자를 딴 마케팅 전략 )
고객 니즈를 맞춘 브랜딩은 STP 전략부터
그 고객의 니즈를 확인하기 위해서 다양한 마케팅 기법이 동원된 조사를 합니다. 브랜드의 핵심 활동은 고객의 니즈를 확인해 적합한 상품을 제안하려고 하는 몸부림입니다.
그런데 그 고객층의 니즈가 시대와 상황에 따라 변합니다. 그것이 바로 패션 트렌드죠. 우리 고객의 트렌드만 이해한다면 고객의 만족과 덤으로 돈도 따라옵니다. 로열티와 비즈니스의 성공, 두 마리 토끼를 다 잡는거죠.
# ‘STP’, 영역 설정부터 고도화
우리는 지금까지 다양한 마케팅 기법을 사용해 왔습니다.
필자는 프로모션 마케터로 시작해 CRM – 데이터 사이언티스트를 거쳐 인공지능 패션 비즈니스 회사 창립으로 하고 싶은 일을 하면서 살아왔습니다. 고객의 니즈를 객관적으로 검증하고, 패션 비즈니스에 적용해 사회에 기여하고 싶었습니다.
정확하게 만드는 것이 고객의 만족도 높이고, 상품의 생산과 판매 효율을 높여 자원의 효과적인 사용으로 지구환경에도 도움을 주는 일을 하고 싶었습니다.
분명 예전보다는 이런 접근 방법을 돕는 다양한 기술과 지원 도구가 나왔습니다. 지도에서 네비게이션 그리고 좀 더 지나면 완전 자동 주행까지 발전해 나가는 모습처럼요.
운전의 편리함과 정확도를 높여 준 기술의 고도화
전편 [빅데이터 축적의 힘]에서 빅데이터의 수집에 대해 그 강조성을 필력했습니다. 내 고객의 데이터, 내 브랜드의 경쟁자 데이터 , 내 브랜드가 속한 복종의 정보들 이런 것이 의미가 있습니다.
아래의 질문 중 어떤 것이 가치가 있을까요 ?
- 최근 여성복 시장의 베스트 상품은?
- 경쟁 브랜드의 베스트 상품은 ?
당연히 B입니다. 왜일까요 ?
전체를 안다는 것은 의미가 없습니다. 세분화된 정확한 영역안의 파악이 더욱 중요합니다.
그러므로 브랜드의 고객 트렌드를 이해하는 네비게이션을 만들 때 중요한 것은 그 영역을 정하는 것부터 시작하는 것이다.
마케팅 고전 원리 ‘STP’를 잊지 말아야 합니다.
STP 범위 안에서 매주 나와 경쟁자의 베스트 상품만 정확하게 축적해, 분석해도 충분합니다.
베스트 상품의 유형과 트렌드 포인트를 확인하고 축적해 놓으면 당장의 판매 대응에도 도움이 되며, 더 나아가 추이를 확인하게 되고 트렌드 예측이 가능해집니다. 갑자기 뜨는 트렌드 포인트도 분명 있습니다. 하지만 큰 트렌드를 놓치는 실수를 현저히 줄일 수 있다는 것은 분명합니다.
베스트 상품의 가격, 컬러, 소재 등도 또한 중요한 정보입니다.
[ 사례 : 베스트 상품 정보 ] _ 경쟁사 베스트 상품 정보를 한 눈에 파악할 수 있다.
[ 사례 : 소재 정보 ] _ 경쟁사 브랜드의 정확한 소재 정보까지 분석할 수 있다.
[ 사례 : 가격 정보 ] _ 경쟁사 가격 책정 및 할인 정책 등을 파악할 수 있다.
# 데이터 누적과 디자이너의 감이 결합된 네비게이션
이런 정보가 모여 빅데이터가 되며 기간에 따른 추이가 곧 트렌드 분석의 기초가 됩니다. 여기에 브랜드의 색이 더해져 상품이 전개될 때 그것이야 말로 정확한 브랜딩이 되겠죠.
결국 데이터의 누적된 힘에 디자이너의 감이 더해져 만들어 내는 상품들. 이것이 ‘그 브랜드를 영생하게 하리라!’ 확신이 오시나요?
우리는 이런 네비게이션을 만들고 한 차에 올라탄 상품 기획, 상품 운영, 생산, 디자이너, 컨셉터, 마케터 등이 의사소통의 낭비를 줄이고, 한 곳을 보고 빠르고 쉽게 원하는 목적지로 이동해 보기를 희망합니다.
<연재 순서>
1 빅데이터 축적의 힘
2 패션 ‘감’을 보완하는 AI 네비게이션
3 GPT가 패션비즈니스에 던진 강력한 한 방
4 잡일은 기계가, 창의성은 인간이?
5 넥스트 패션 비즈니스?
권혁민 F&PLUS 대표
F&PLUS는 중국 상해에 2019년 창립, 5년차 '패션 AI 신생기업'으로 수집된 패션 빅데이터에 'AI 지식'인 CNN, NLP, GPT 로 패션 트렌드 예측과 AI 디자인을 플랫폼으로 지원하는 전문 회사이다.
[ 권혁민의 패션 디지털 트랜스포메이션 ]
패션 ‘감’을 보완하는 AI 네비게이션
당신 브랜드의 네비게이션은 고도화되었습니까?
처음 차를 운전했던 때가 기억납니다. 그때는 길을 안내하는 네비게이션이 없었습니다. 가까운 곳이야 기억에 의존해 가면 되었고, 먼 곳으로 여행을 해야 한다면 지도를 구매해 사전에 이동 경로를 확인하고 큰 맘 먹고 출발했었죠.
지금은 어떤가요? 모르는 길에 두려움이 없습니다. 목적지만 입력하면 고민 없이 목적지까지 안내해 줍니다. 택시를 운전하는 분들, 또는 길눈이 밝다는 분들을 보면 네비게이션을 참고하면서도 응용을 하는 경우도 보게 됩니다.
“여기는 이 큰길보다 샛길이 더 빨라.” “돌아가는 것이 지금은 교통 체증을 생각할 때 더 빨라.”
이런 판단은 그 동안의 경험에서 오는 감일 것입니다. 같은 목적지를 가면서도 다양한 경로가 있습니다. 본인의 감에 의존한 운전자와 네비게이션 지시대로 운전한 사람과 어떤 사람이 더 빠르게 도착했을까요? 기름도 아끼면서요.
우리 패션 비즈니스를 잠시 돌아보죠.
누구나 고객의 니즈에 맞춘 브랜딩을 원합니다. 그 고객 역시도 STP전략에 맞게 선정된 고객층입니다. ( STP : 고객 세분화(Segmentation), 표적 고객 선정(Targeting), 위상 정립 (Positioning)의 첫 자를 딴 마케팅 전략 )
고객 니즈를 맞춘 브랜딩은 STP 전략부터
그 고객의 니즈를 확인하기 위해서 다양한 마케팅 기법이 동원된 조사를 합니다. 브랜드의 핵심 활동은 고객의 니즈를 확인해 적합한 상품을 제안하려고 하는 몸부림입니다.
그런데 그 고객층의 니즈가 시대와 상황에 따라 변합니다. 그것이 바로 패션 트렌드죠. 우리 고객의 트렌드만 이해한다면 고객의 만족과 덤으로 돈도 따라옵니다. 로열티와 비즈니스의 성공, 두 마리 토끼를 다 잡는거죠.
# ‘STP’, 영역 설정부터 고도화
우리는 지금까지 다양한 마케팅 기법을 사용해 왔습니다.
필자는 프로모션 마케터로 시작해 CRM – 데이터 사이언티스트를 거쳐 인공지능 패션 비즈니스 회사 창립으로 하고 싶은 일을 하면서 살아왔습니다. 고객의 니즈를 객관적으로 검증하고, 패션 비즈니스에 적용해 사회에 기여하고 싶었습니다.
정확하게 만드는 것이 고객의 만족도 높이고, 상품의 생산과 판매 효율을 높여 자원의 효과적인 사용으로 지구환경에도 도움을 주는 일을 하고 싶었습니다.
분명 예전보다는 이런 접근 방법을 돕는 다양한 기술과 지원 도구가 나왔습니다. 지도에서 네비게이션 그리고 좀 더 지나면 완전 자동 주행까지 발전해 나가는 모습처럼요.
운전의 편리함과 정확도를 높여 준 기술의 고도화
전편 [빅데이터 축적의 힘]에서 빅데이터의 수집에 대해 그 강조성을 필력했습니다. 내 고객의 데이터, 내 브랜드의 경쟁자 데이터 , 내 브랜드가 속한 복종의 정보들 이런 것이 의미가 있습니다.
아래의 질문 중 어떤 것이 가치가 있을까요 ?
당연히 B입니다. 왜일까요 ?
전체를 안다는 것은 의미가 없습니다. 세분화된 정확한 영역안의 파악이 더욱 중요합니다.
그러므로 브랜드의 고객 트렌드를 이해하는 네비게이션을 만들 때 중요한 것은 그 영역을 정하는 것부터 시작하는 것이다.
마케팅 고전 원리 ‘STP’를 잊지 말아야 합니다.
STP 범위 안에서 매주 나와 경쟁자의 베스트 상품만 정확하게 축적해, 분석해도 충분합니다.
베스트 상품의 유형과 트렌드 포인트를 확인하고 축적해 놓으면 당장의 판매 대응에도 도움이 되며, 더 나아가 추이를 확인하게 되고 트렌드 예측이 가능해집니다. 갑자기 뜨는 트렌드 포인트도 분명 있습니다. 하지만 큰 트렌드를 놓치는 실수를 현저히 줄일 수 있다는 것은 분명합니다.
베스트 상품의 가격, 컬러, 소재 등도 또한 중요한 정보입니다.
[ 사례 : 베스트 상품 정보 ] _ 경쟁사 베스트 상품 정보를 한 눈에 파악할 수 있다.
[ 사례 : 소재 정보 ] _ 경쟁사 브랜드의 정확한 소재 정보까지 분석할 수 있다.
[ 사례 : 가격 정보 ] _ 경쟁사 가격 책정 및 할인 정책 등을 파악할 수 있다.
# 데이터 누적과 디자이너의 감이 결합된 네비게이션
이런 정보가 모여 빅데이터가 되며 기간에 따른 추이가 곧 트렌드 분석의 기초가 됩니다. 여기에 브랜드의 색이 더해져 상품이 전개될 때 그것이야 말로 정확한 브랜딩이 되겠죠.
결국 데이터의 누적된 힘에 디자이너의 감이 더해져 만들어 내는 상품들. 이것이 ‘그 브랜드를 영생하게 하리라!’ 확신이 오시나요?
우리는 이런 네비게이션을 만들고 한 차에 올라탄 상품 기획, 상품 운영, 생산, 디자이너, 컨셉터, 마케터 등이 의사소통의 낭비를 줄이고, 한 곳을 보고 빠르고 쉽게 원하는 목적지로 이동해 보기를 희망합니다.
<연재 순서>
1 빅데이터 축적의 힘
2 패션 ‘감’을 보완하는 AI 네비게이션
3 GPT가 패션비즈니스에 던진 강력한 한 방
4 잡일은 기계가, 창의성은 인간이?
5 넥스트 패션 비즈니스?
권혁민 F&PLUS 대표
F&PLUS는 중국 상해에 2019년 창립, 5년차 '패션 AI 신생기업'으로 수집된 패션 빅데이터에 'AI 지식'인 CNN, NLP, GPT 로 패션 트렌드 예측과 AI 디자인을 플랫폼으로 지원하는 전문 회사이다.