패션과 뷰티는 ‘정답이 없는’ 산업입니다.
그 대신 수많은 스타일, 취향 등 빠르게 변화하는 트렌드가 존재하죠.
이런 유동성과 감성적인 요소들 때문에 데이터를 기반으로 한 의사 결정이 더 어려운 분야이기도 합니다.
정적인 속성은 여전히 커머스 데이터의 뼈대입니다
옴니어스는 그 동안 AI 이미지 분석 기술 기반으로 ‘옴니커머스’ 서비스를 운영하며, 약 천 개에 달하는 패션 속성 값을 제공해왔습니다.
이 속성 값 중 시간이 지나도 변하지 않는 절대적인 정보들이 있습니다.
예를 들어 반팔/긴팔, 브이넥/라운드넥, 슬림핏/오버핏, 소재, 컬러, 패턴 등은 제품의 본질을 설명하며, 카테고리 분류, 필터 검색, 상품 추천의 핵심 기준으로 활용됩니다.
이처럼 정적이고 안정적인 태그 체계는 커머스 운영의 뼈대 역할을 하며, 구매 전환율 향상에도 직결되는 중요한 데이터입니다.
옴니커머스는 이러한 정제된 태그 정보를 꾸준히 제공해왔고, 현재에도 고객사들의 상품 탐색 경험을 향상시키는 핵심 기반이 되고 있습니다.
하지만 최근에는 이러한 정적 정보 위에, ‘스타일링 맥락’과 ‘트렌드 민감성’을 반영한 확장 데이터의 필요성이 커지고 있습니다.
고정된 속성을 넘어 이제는"트렌드 반영형 AI 데이터"
패션, 뷰티 업계에서는 요즘 어떤 아이템이 ‘힙’한지에 따라 판매 성과가 달라지기도 합니다.
예를 들어:
"Y2K 무드의 데님 셋업"
"블랙핑크 제니 Pick! 레트로 스포티 무드 트랙셋”
"테니스코어 스타일의 미니 플리츠 스커트”
“아침 조깅에도 센스있는 러닝 숏팬츠 코디”
이런 트렌드 중심의 ‘스타일링 키워드’들은 기존의 정적 태그로는 담기 어렵고, 금방 바뀌는 특성이 있습니다.
따라서 이를 실시간 혹은 주기적으로 업데이트 가능한 트렌드형 AI 데이터로 확장하는 것이 저희의 다음 목표입니다.
어떻게 사용할 수 있을까?
이러한 트렌드 반영형 데이터는 기존 옴니커머스 API 사용 환경 그대로 쉽게 확장해 도입할 수 있습니다.
사용 방식
기존 옴니커머스 API는 그대로 유지
별도의 시스템 변경 없이, 기존 API 호출 방식에 추가하여 사용
데이터 사용량 기반 과금 (Pay-as-you-go 모델)
최신 AI 기술을 적용해 주간/월간 트렌드 반영 자동 업데이트
이를 통해 기존 커머스 운영자들도 쉽게 최신 트렌드를 반영한 상품 추천 구성을 할 수 있게 됩니다.
별도의 큐레이션 리소스를 들이지 않고도, 판매 페이지에서 "지금 유행하는 ㅇㅇㅇ룩"에 어울리는 아이템을 AI가 자동으로 추천해주는 것이죠!
어떤 기대 효과가 있을까요?
트렌드 기반 추천 기능이 도입되면, 기획 의도에 맞는 상품을 자동으로 연결하고, 최신 유행을 반영한 콘텐츠 구성할 수 있습니다.
특히 수작업으로는 놓치기 쉬운 스타일링 맥락이나, 실시간 변화하는 유행 키워드를 AI가 자동으로 캐치해주기 때문에, 운영 효율은 물론 상품 노출의 적중률과 전환율 상승까지 기대할 수 있습니다.
이미 유사한 접근을 도입한 일부 테스트 사례에서는,
기획전 내 평균 클릭률이 상승, 트렌드 반영 키워드를 강조한 추천 영역의 체류시간이 증가하는 등의 긍정적인 초기 반응이 나타나고 있습니다.
여러분의 의견이 궁금합니다
실제 커머스를 운영하시는 분들, 마케터, 기획자, 트렌드 분석을 하시는 분들께서는 어떤 트렌드 기반 데이터를 원하시나요?
자주 보고 싶은 트렌드 키워드 유형은?
스타일링 단위(룩북, 착장 스타일 등)로 추천을 받고 싶으신가요?
지금 운영 중인 커머스에서 활용 가능성이 있는지?
우리는 단순 AI 서비스를 제공하는 것을 넘어, 여러분의 커머스에 실질적인 성과를 더하는 파트너로서 끊임없이 서비스를 고도화하고 발전시켜 나가고자 합니다.
여러분의 아이디어와 피드백을 언제든 들려주세요. 함께 발전해 나가고 싶습니다.
➡️ 데모 및 문의
웹사이트: https://omnious.ai
