지난해 발생한 코로나19 대유행 여파와 이에 따른 오프라인 상점의 연이은 폐쇄는 온라인 쇼핑의 급증을 가져왔다. 이러한 현상은 2021년에도 지속될 전망이다. 최근 연구에 따르면 2020년 오프라인 매장쇼핑에 의존하던 소비자의 약 41%가 온라인 쇼핑을 하고 있는 것으로 나타났다. 또한 라이프스타일의 변화에 의해 구매 행태와 구매 품목의 변화도 2021년의 패션테크 트렌드에 영향을 줄 것으로 보인다는 전망이 나오고 있다. 2021년 전망되는 패션 테크 트렌드에 대해 알아보자.
디지털 쇼핑의 고도화
코로나19는 패션 유통의 디지털화를 최소 10년을 앞당겼다고 해도 과언이 아니다. 또한 팬더믹 상황에 제한사항의 변경과는 별도로 소비자들은 온라인 쇼핑의 편의성과 속도를 점점 더 선호하고 있는 추세이다. 이제 패션의 미래는 온라인에서 일어나고 있다고 할 수 있다. 이러한 추세에 따라 2021년 브랜드는 디지털 세계에서 유행하기 위해 의류를 만들고 판매하는 방법에 대한 고도화된 디지털 쇼핑이 구현될 것으로 전망된다.
미래의 가장 성공적인 패션 온라인 유통은 단순히 온라인에서 옷을 구입할 수 있게 하는 것이 아니라, 가상피트나 사이징툴, 가상전시실, 가상스타일리스트와 같은 것 들을 통해 몰입감 있는 디지털 쇼핑 환경과 오프라인 경험과 같은 편의를 제공 할 수 있는가 하는 여부에 결정될 것이다. 이에 따라 많은 대형 패션브랜드들이 가상 패션쇼로 옮겨가고 있으며, 온 디맨드로 전시, 테스트 및 제조하기 쉬운 아바타를 통해 3D 프로토 타입으로 디자인을 디지털화하고 있다. 디자이너들은 실제로 물리적인 조각들을 만들기 전 가상으로 아이디어를 시험해보고 소비자의 피드백을 받을 수 있다. 또한 소비자들이 집에서 편안하게 디지털로 아이템을 입어볼 수 있도록 AR이나 VR과같은 기술이 더욱 적극적으로 활용될 것이다. 아디다스, 메이시스, 모드보 등과 같은 리테일러들은 가상 탈의실을 채택하고 있다. AR을 사용하여 제품을 실제로 사용해보는 것은 소비자가 구매 후 반품률을 36%까지 낮출 수있다는 연구 결과도 나왔다.
소셜 커머스 (Social Commerce)의 급증
디지털 쇼핑 트렌드에 힘입어 2021년에는 소셜커머스가 꾸준히 증가하는 추세를 보일 것으로 전망된다. 소셜커머스는 소셜미디어 플랫폼의 네이티브쇼핑 경험을 통해 쇼핑객들이 온라인 쇼핑을 더욱 원활하게 할 수 있는 방법을 제공하는 것으로, 타사 웹 사이트를 클릭하는 대신 사용자는 소셜미디어 앱이나 사이트에서 바로 구매할 수 있다.
2020년 틱톡(TikTok)과 쇼피파이(Shopify)가 파트너십을 맺었고, 브랜드에 대한 스냅챗(Snapchat)의 네이티 브스토어(Native Stores)의 확장과 페이스북숍(FacebookShops)의 도입이 있었다. 브랜드(셀러)는 배너, 이미지, 색상 및 단추로 쇼핑의 모양을 수정할 수 있을 뿐만 아니라, 피처링 된 제품의 컬렉션도 만들 수 있다. 페이스북과 인스타그램에는 이미 전 세계적으로 많은 잠재 소비자를 확보 하고 있으며, 이 소셜 플랫폼들은 개인화된 쇼핑 경험을 만들어 내려는 노력을 하고 있다. 이처럼 2021년에 소셜커머스가 브랜드와 쇼핑객 모두에게 전자상거래 경험의 더 중요한 부분이 될 것으로 기대할 수 있다.
당일(또는 더 빠른) 배송
소비자들이 디지털 쇼핑에 더욱 의존함에 따라 배송 시간은 온라인 쇼핑의 큰 경쟁력이 될 것으로 전망된다. 미국의 아마존은 아마존 프라임(Amazon Prime) 서비스를 통하여 미국 시장에서 빠른 배송의 장을 열었다. 월마트(Walmart) 역시 최근 2시간짜리 특급 배송 옵션을 확대했다. 드론기술을 사용하여 쇼핑객의 주문을 30분 이내에 배달하는 아마존의 프라임 에어에서부터 배달 로봇 신생업체의 증가에 이르기까지 배달 속도가 점점 빨라지고 있다.
PwC에 의하면 소비자의 88%가 당일 배송 또는 빠른 배송에 대해 기꺼이 지불할 것이라고 말했다. 당일 배송은 2018년에 미국의 전자상거래 소매업체의 51%가 이미 당일 배송을 제공했다. 주문이행 기술과 표준은 2021년 서비스 표준 및 그 이상이 될 가능성이 높다.
데이터 기반의 패션 생산
2021년 패션업계는 소비자 동향에 대한 데이터를 활용함으로써 브랜드는 소비자가 구입할 가능성이 가장 높은 제품을 생산하는 등 데이터 기반이 생산에 중심이 될 것이다. Miu Miu와 Stitch Fix를 포함한 많은 패션 브랜드와 리테일러는 데이터를 사용하여 추세 상승과 하락을 예측한다. 예측 분석은 패션 트렌드 뿐만 아니라 기후에서 색상 선호, 소셜 미디어 동향 및 정치 동향에 이르기까지 모든 것을 고려한다. 패션트렌드 예측은 오랫동안 하나의 예술 형태로 간주되었다. 하지만 지금은 데이터 분석의 영역으로 점점 더 고도화되면서 알고리즘까지 확장되고 있다.
Amazon은 아이템이 ‘스타일’인지 아닌지를 자동으로 평가하기 위한 기계 학습 프로그램을 개발하고 있으며 구글은 새로운 조각과 스타일을 창조하기 위해 알고리즘을 사용하는 사용자 주도형 AI패션 디자인을 시험하고 있다. 팬더믹은 전 세계 소비자들의 소비행태를 완전히 바꾸어 놓았다. 향후 팬더믹 상황이 나아진다고 하더라도 디지털에 의존하게 된 소비자들의 소비행동은 크게 달라 지지 않을 것이며 디지털에 점점 더 의존하게 될 것이라는 게 전문가들의 분석이다. 이에 따라 패션은 데이터를 기반으로 한 생산과 디지털을 통한 판매가 점점 더 고도화될 전망이다.
김자연
MIT(메사츄세츠공과대학)슬론 경영 대학원에서 ‘과학기술이 패션에 미친 파괴적혁신’이라는 주제의 논문을 발표하고 경영학 석사를 받았다. 4차 산업에서 패션 비즈니스, 리테일, 마케팅 분야에 과학기술이 미치는 혁신적이 영향에 관한 칼럼을 쓰고 있다. 2003년 SBS 슈퍼모델 선발대회 1위로 입상 후 세계 패션도시들에서 패션모델로 활동했다.
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MeCONOMY magazine January 2021
