[카드뉴스] 패션 기업? No! 데이터 기업입니다

고객들의 자발적 참여 유도, 데이터 자원화 및 경쟁력 확보

기사입력 2020-06-17 07:02:47

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[산업일보]
빅데이터와 인공지능의 활용이 제품 개발, SCM, 제조, 유통 등 다양한 분야로 확대되고 있습니다. 최근에는 고객이 표현하기 어려운 제품 및 서비스에 대한 모호한 생각까지 데이터로 변환하고 분석해 활용이 가능합니다.

패션 관련 서비스를 제공하는 한 기업은 데이터를 사업 전면에 내세웠습니다. 알고리즘 분석 결과와 스타일리스트의 의견을 조합해 고객의 스타일에 적합한 기성복을 맞춤 추천하고, 집으로 배송해주는 서비스를 제공합니다. 데이터를 중심으로 패션 사업을 재정의한 것이죠.

이 기업은 매칭뿐만 아니라 물류•배송 최적화, 재고 관리, 수요 예측 등 사업 전반적으로 데이터 인력을 확보해 프로세스를 개선했습니다. 이에 영업 이익률은 점점 감소하는 반면 매출은 꾸준히 상승가도를 달리고 있으며, 재구매율도 88%까지 높아졌습니다.

데이터 분석의 궁극적 목적은 고객들의 요구를 파악해 가치를 창조하는 것입니다. 데이터를 하나의 보조 수단으로만 생각했던 과거와 달리, 이제는 고객의 자발적 참여를 유도해 데이터를 수집하고, 알고리즘 설계 및 데이터 분석으로 인사이트를 찾아내는 것이 중요해졌습니다.

LG경제연구원의 성낙환 연구원은 ‘패션 기업? 데이터 기업! 스티치 픽스, 업을 재정의하다’ 보고서를 통해 ‘기업들은 데이터 분석에 전향적 자세를 가져야 하며, 사업별 특성을 고려해 데이터가 정확하고 바르게 반영되도록 해야 한다’고 말했습니다.

산업인과 소통하는 산업전문미디어 ‘산소통’

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빅데이터와 인공지능의 활용이 제품 개발, SCM, 제조, 유통 등 다양한 분야로 확대되고 있습니다. 최근에는 고객이 표현하기 어려운 제품 및 서비스에 대한 모호한 생각까지 데이터로 변환하고 분석해 활용이 가능합니다.

패션 관련 서비스를 제공하는 한 기업은 데이터를 사업 전면에 내세웠습니다. 알고리즘 분석 결과와 스타일리스트의 의견을 조합해 고객의 스타일에 적합한 기성복을 맞춤 추천하고, 집으로 배송해주는 서비스를 제공합니다. 데이터를 중심으로 패션 사업을 재정의한 것이죠.

이 기업은 매칭뿐만 아니라 물류•배송 최적화, 재고 관리, 수요 예측 등 사업 전반적으로 데이터 인력을 확보해 프로세스를 개선했습니다. 이에 영업 이익률은 점점 감소하는 반면 매출은 꾸준히 상승가도를 달리고 있으며, 재구매율도 88%까지 높아졌습니다.

데이터 분석의 궁극적 목적은 고객들의 요구를 파악해 가치를 창조하는 것입니다. 데이터를 하나의 보조 수단으로만 생각했던 과거와 달리, 이제는 고객의 자발적 참여를 유도해 데이터를 수집하고, 알고리즘 설계 및 데이터 분석으로 인사이트를 찾아내는 것이 중요해졌습니다.

LG경제연구원의 성낙환 연구원은 ‘패션 기업? 데이터 기업! 스티치 픽스, 업을 재정의하다’ 보고서를 통해 ‘기업들은 데이터 분석에 전향적 자세를 가져야 하며, 사업별 특성을 고려해 데이터가 정확하고 바르게 반영되도록 해야 한다’고 말했습니다.

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