이커머스의 수요와 영향력이 커짐과 동시에, 이커머스가 스케일 업을 할수록 해결해야 할 문제들이 있다. 예를 들면 수천 또는 수백만 개의 제품을 사용하는 시장 또는 이머커스의 과제 중 하나는 이미지 태깅 작업이다. 이커머스에서 경쟁력을 유지하기 위해서는 즉각적인 제품 검색이 필수적이다.
효과적이고 자동화 된 관리시스템은 사이트 검색과 범주 탐색에 필수적이기 때문이다. 온라인에서 판매되는 제품의 수와 이러한 제품의 카테고리에서 상대적으로 이질성이 증가하는 것은 물리적으로 불가능하고, 수동으로 태그를 붙이는 것은 거의 불가능해졌다. 이러한 문제를 해결하고자 하는 방법 중 자동 태깅 솔루션이 주목을 받고 있다.
사용자의 정확한 요구사항 충족
특히 수천 개의 서로 다른 브랜드와 글로벌 고객 기반이 있는 이커머스에서 지능형 분류체계를 통해 규모에 맞는 신뢰성을 확보하는 것은 소비자의 리텐션을 위해 매우 중요한 요소이다. 이는 올바른 제품을 선택하는데 있어 사용자의 정확한 요구 사항을 충족하는 것이 중요하기 때문이다.
특히 패션 이커머스에서 태그 지정 기준이 많기 때문에 (동일한 것을 설명하는 많은 방법이 있으므로) 모든 사람이 동일한 단어를 사용하여 동일한 이미지에 태그를 다는 것은 아니다. 따라서 제품에 할당된 태그의 종류가 일치하지 않아 제품의 검색 용량을 최소화하기 어렵다.
Wide Eyes와 Vue.ai와 같은 자동 태깅 솔루션은 이러한 점에서 유용하다. 이 솔루션들은 운영 효율성 향상과 수동 태깅 프로세스 감소, 자동 태깅 기술 등 다양한 AI 기반 기술을 사용한 제품이다.
움직이는 이미지, 비디오 또는 어떤 종류의 시각적 콘텐츠에서 사물을 식별할 수 있고, 이러한 미디어에서 볼 수 있는 제품의 시각적 특성을 감지하는 것으로 쇼핑객들의 행동과 선호도를 분석해 낼 수 있다.
자동 태깅 엔진을 통해 데이터 중심의 학습 시스 템 외에도, 고객이 참여하는 제품에서 다차원 속성을 추 출할 수 있는 지능적인 컴퓨터 비전 기반 프로세스를 통 해 각 구매자에게 전체적인 정보를 제공할 수 있다.
이러한 자동 태깅 솔루션을 활용하면, 제품 업로드 및 올바른 분류부터 SEO 및 제품 순위 지정에 이르기까지 시간과 비용을 절약하고 카탈로그 관리의 효율성을 높일 수 있다. 또한 시각적 기능을 기반으로 자동 태그를 지정하면 제품을 인덱싱하여 사이트에서 보다 정확한 검색을 수행할 수 있으며, 제품 이미지에 관련된 태그가 많을수록 쇼핑객의 특정 검색 결과에 표시될 확률이 높아지게 된다.
맞춤화된 패션 옵션 제공
개인화 및 쇼핑 가능한 미디어 컨텐츠를 위한 자동화된 패션제품 태그 지정한 자동 태깅은 고객의 개인화 쇼핑을 위한 기반이다. ComputerVision 기반 기술을 사용하면 제품을 클릭할 때마다 특정 속성별 선호도가 뚜렷해지고 데이터 중심의 과거 행동 패턴과 결합되면 개인화 엔진이 의도를 해석하는데 훨씬 더 강력하고 정확해 진다. 알고리즘은 이벤트 클릭 시 마다 빠르게 학습하고 각 사용자에게 실시간으로 맞춤화된 패션 옵션을 제공하는 것이다.
세일즈포스에 따르면 80%의 소비자가 고객 경험을 제품이나 서비스만큼 중요하게 여긴다고 평가했다. 사용자 경험에 대한 반응이 뜨거워질수록 고객이 이용하는 프런트 엔드와 작업이 이뤄지고 데이터가 오가는 백엔드가 분리된 헤드리스(headless) 구조를 갖춰야 하며, 백엔드의 운영과 시스템의 효율성을 높이는 것이 매우 중요하다. 이를 통해 고객이 요구하는 다양한 연결 경험을 제공할 수 있기 때문이다. 스케일 업이 되는 이 커머스의 시장에서 이러한 자동화된 솔루션은 매우 유용한 기술 활용 방안이다.
김자연
MIT(메사츄세츠공과대학)슬론 경영 대학원에서 ‘과학기술이 패션에 미친 파괴적 혁신’이라는 주제의 논문을 발표하고 경영학 석사를 받았다. 4차 산업에서 패션 비즈니스, 리테일, 마케팅 분야에 과학기술이 미치는 혁신적이영향에 관한 칼럼을 쓰고 있다. 2003년 SBS 슈퍼모델 선발대 회 1위로 입상 후 세계 패션 도시들에서 패션모델로 활동했다.
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MeCONOMY magazine July 2021
