무신사, AI 추천 12개 카테고리 확대…필터 이용률 14% 증가
지그재그·에이블리, 고객 취향 분석해 상품·스타일 제안해
네이버·롯데온, 대화형 검색 도입…구매 이력, 상황까지 반영

온라인 쇼핑몰에서 원하는 옷을 찾는 방식이 달라지고 있다. 상품명이나 브랜드를 정확히 몰라도 평소 쓰는 말로 검색하거나 관심 있는 스타일을 선택하면 인공지능(AI)이 관련 상품을 찾아준다. 구매 이력을 분석해 비슷한 상품을 보여주는 수준을 넘어 유행하는 스타일과 착용 상황까지 반영하는 것이다.

무신사 제공    

무신사는 AI가 외부 패션·뷰티 트렌드를 분석해 상품을 제안하는 서비스를 12개 카테고리로 확대했다. 지그재그와 에이블리는 개인별 취향을 분석해 추천 화면을 구성하고, 네이버와 롯데온은 일상적인 대화로 상품을 찾는 기능을 선보였다. 유통업계의 AI 경쟁이 상품 추천에서 검색과 탐색 과정 전반으로 확대되고 있다.

3일 업계에 따르면 무신사는 지난달 22일 'AI 트렌드 큐레이션' 적용 범위를 패션·뷰티 12개 카테고리로 확대했다. 지난 6월 캡·야구모자 카테고리에 처음 도입한 뒤 약 4개월 만이다.

이 서비스는 이용자의 과거 구매 이력뿐 아니라 플랫폼 외부에서 형성되는 패션·뷰티 트렌드를 AI가 분석해 관련 상품을 연결하는 방식이다. 고객은 복잡한 검색어 대신 '얼굴 소멸 모자', '꾸안꾸 볼캡', '러닝의 계절'처럼 익숙한 표현으로 구성된 필터를 선택하면 된다.

적용 대상도 넓어졌다. 니트·스웨터, 맨투맨·스웨트, 데님 팬츠, 트레이닝·조거 팬츠 등 일상복부터 경량 패딩과 숏패딩, 롱패딩, 겨울 싱글 코트, 무스탕·퍼까지 포함했다. 뷰티에서는 에센스·세럼·앰플 카테고리에 처음 적용했다.

고객 반응도 나타났다. 무신사가 새로 적용한 10개 카테고리의 서비스 도입 직후 열흘간 필터 이용률은 적용 전보다 평균 14%, 최대 21% 증가했다. 같은 기간 서비스를 적용하지 않은 유사 카테고리에서는 필터 이용률이 정체되거나 감소했다.

특히 모자 카테고리에서는 '얼굴 소멸 모자'에 대한 관심이 높았다. 해당 필터는 AI 트렌드 큐레이션 선택의 47%를 차지했고, 9월 말 이후에는 비중이 54%까지 높아졌다. '메쉬 트러커 캡'과 '러닝의 계절' 등이 뒤를 이었다.

이는 고객이 모자의 소재나 형태뿐 아니라 착용했을 때 원하는 인상을 기준으로 상품을 탐색한다는 점을 보여준다.

카카오스타일이 운영하는 지그재그는 지난 6월 고객 취향에 따라 앱 첫 화면이 달라지는 개인화 서비스를 도입했다.

고객의 쇼핑 성향을 가격과 브랜드 선호도 등을 기준으로 다섯 유형으로 나누고, 유형에 따라 홈 화면 구성과 추천 메뉴, 인기 상품 순위를 다르게 보여준다.

저렴한 온라인 쇼핑몰 상품을 주로 찾는 고객에게는 가격 경쟁력이 있는 상품과 할인 혜택을, 디자이너 브랜드를 선호하는 고객에게는 브랜드별 추천 상품과 스타일 콘텐츠를 우선 노출하는 식이다.

AI가 의류를 조합해 보여주는 'AI 스타일링 콘텐츠'도 새롭게 도입했다. 단순히 개별 상품을 추천하는 데 그치지 않고 여러 옷을 어떻게 함께 입을지 제안하는 기능이다. 

에이블리는 패션·뷰티·라이프 분야에서 축적한 연간 1500억건의 취향 데이터를 기반으로 자체 AI 추천 기술을 운영하고 있다.

이 기술은 의류 추천뿐 아니라 오프라인 체험 상품에도 활용된다. 공방과 베이커리의 픽업 상품, 주문제작 케이크, 퍼스널컬러 진단, 공예·베이킹 클래스 등을 고객 취향에 맞춰 추천한다.

지난 5월 에이블리의 오프라인 상품·체험 서비스인 '에이블리 플레이스' 주문 수는 전월보다 5.8배, 구매자 수는 5.4배 증가했다. 거래액도 3.6배 늘었다.

롯데온은 지난 4월 패션에 특화한 대화형 검색 서비스 '패션 AI'를 출시했다.

고객이 '봄 하객룩 원피스', '출근용 블라우스'처럼 착용 상황을 입력하면 관련 상품을 추천한다. '화사한 색상의 가디건', '하늘하늘한 티셔츠'처럼 색감이나 느낌을 설명하는 표현도 인식한다.

기존 검색이 상품명이나 색상, 소재 등 정해진 조건을 입력하는 방식이었다면, 패션 AI는 고객이 원하는 분위기와 착용 목적까지 검색 조건으로 활용한다. 상품 소재에 따른 세탁법과 취급 방법도 확인할 수 있다. 

네이버도 지난 2월 네이버플러스 스토어 앱에 '쇼핑 AI 에이전트' 베타 서비스를 도입했다.

사용자가 소파를 검색하면 AI가 사용 인원과 집 크기, 소재에 따른 구매 기준을 정리해 보여준다. 추가로 '신혼집 소파 추천해줘', '강아지와 같이 살고 있어'라고 설명하면 상품 정보와 구매 후기를 분석해 조건에 맞는 제품을 제안한다.

단순히 판매 상품을 나열하는 대신 구매자가 미처 고려하지 못한 조건을 확인하고 비교할 수 있도록 돕는 방식이다. 네이버는 상품 탐색과 비교, 추천에 집중한 초기 서비스를 선보인 뒤 기능을 단계적으로 확대하고 있다. 

업체별 접근 방식에는 차이가 있다. 무신사는 플랫폼 외부에서 나타나는 유행을 분석해 상품을 먼저 제안하고, 지그재그와 에이블리는 고객이 남긴 취향 데이터를 추천에 활용한다. 롯데온과 네이버는 소비자가 일상적인 문장으로 원하는 조건을 설명하면 AI가 상품을 찾아주는 방식에 집중하고 있다.

공통점은 소비자가 상품을 찾는 데 들이는 수고를 줄이려는 것이다. 원하는 옷의 이름을 몰라도 스타일을 설명하거나 추천받을 수 있고, 구매 전에 여러 상품의 특징을 비교하는 과정도 간소화된다.

유통업체에는 고객이 상품을 둘러보는 시간을 구매로 연결하는 것이 과제다. AI가 추천한 상품이 실제 취향에 맞지 않거나 가격과 품질 등 핵심 정보가 부족하면 편리한 검색 기능만으로는 구매를 이끌기 어렵다.

앞으로는 이러한 변화가 상품 클릭률과 구매 전환율, 재구매율 개선으로 이어지는지가 AI 쇼핑 서비스의 성과를 가를 것으로 보인다.

김현주 기자 [e-mail]