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Study/유통

스티치픽스, 빅데이터와 패션의 결합

요가복의 샤넬, 룰루레몬  /  홈트계의 넷플릭스, 펠로톤  /  인슈어테크의 넷플릭스, 레모네이드

아프리카의 아마존, 주미아  /  드론계의 테슬라, 이항

 

요즘 보면 소위 잘나가는 기업들의 이름을 수식할 때 아마존, 테슬라, 넷플릭스가 많이 붙는 것 같습니다. 그리고 여기 그런 룰을 벗어나지 못한 기업이 하나 더 있는데, 바로 스티치픽스(Stitch Fix) 입니다. 패션계의 넷플릭스로 불리는 스티치픽스는 빅데이터와 인공지능 알고리즘을 활용한 의류 큐레이션 플랫폼입니다. 고객의 사이즈, 취향, 라이프스타일, 지출 의향 등의 데이터를 분석하여 이에 맞는 맞춤 스타일링 서비스를 제공하는 것이 해당 비즈니스 모델의 핵심이라 볼 수 있습니다. 

 

**넷플릭스가 영화나 드라마 같은 컨텐츠를 추천해주는 비즈니스라는 점을 생각한다면 어느정도 감이 오시리라는 생각이 드네요.

 

 

출처 : Stitchfix.com

 

스티치픽스에서 주목해야 할 인물이 둘 있는데, 한명은 현 CEO 카트리나 레이크(Katrina Lake)이고 나머지 한명은 Cheif Algorithms Officer Emerius의 에릭 칼슨(Eric Carlson)입니다. 둘 모두 위키피디아를 통해 경력을 찾아보는 재미가 있는데 카트리나 레이크의 경우 28세의 나이에 스티치픽스를 설립했다는 점과 34세의 나이에 기업 공개를 한 최연소 여성이라는 점, 2017년까지도 인터넷 회사를 상장한 유일한 여성이었다는 점이 눈에 띄는 부분이 아닌가 싶습니다. 2016년 포츈지에 40세 이하 40명에 올랐으며, 2018년에 Retail Dive에서 올해의 Disruptor로 선정되기도 했었네요. 에릭 칼슨의 경우 현재는 스티치픽스 내에서 명예직으로 표기되어 있지만, 2009년부터 2012년까지 넷플릭스에서 데이터 사이언스의 부회장을 역임했던 경력이 있습니다. 그리고 해당 경력을 통해 스티치픽스의 초기에 다양한 알고리즘을 제안했을 것으로 생각되네요. 

 

**아쉬운 점은 경력 사항에 패션과 관련된 내용이 없었다는 점인데, 데이터 분석과 경영 쪽 분야로 전공한 카트리나 레이크가 까다로운 패션업계의 디자인이나 트렌드와 같은 부분을 어떻게 공부했을까란 궁금증을 자아내게 하는 부분이 아닌가 싶습니다. 개인적으로 패션과 관련된 공부를 하다보면 깊게 들어가야 할 분야가 한둘이 아니라는 걸 알게 되는데, 패션의 흐름을 읽어내는 감성을 스티치픽스가 가지고 있는지가 궁금한 부분이긴 합니다.

 

 

(左) 카트리나 레이크  / (右) 에릭 칼슨

 

고객이 스티치픽스를 통해 스타일링을 받는 방법은 간단합니다.

 

1. 먼저, 스티치픽스에 가입한 고객은 간단한 설문조사를 진행하는데 여기서 키, 몸무게, 허리둘레 등의 신체사이즈와 추구하는 스타일, 직업, 원하는 가격대(예산) 등의 정보를 입력합니다.

2. 이렇게 입력된 정보에 기반해 스티치픽스의 알고리즘에 따라 고객 맞춤형 분석을 시작합니다.

3. 알고리즘에 따라 분석이 끝나면 셔츠, 니트, 바지 등의 상품을 선택해주고 스타일리스트는 추천된 상품을 최종 승인하여 고객에게 배송합니다. 

 

현재는 좀 다르지만, 배송된 박스 내에는 5개의 제품이 구성되어 있는데 마음에 들 경우 구매, 그렇지 않을 경우 반송할 수 있습니다. 배송과 반품 모두 무료지만 스타일링 비용은 20불이며 선불로 지급하고, 스타일링된 제품 중 하나라도 구매시 총 금액에서 20달러를 깎아주며 모두 반품시 20달러는 돌려받지 못합니다.

 

 

출처 : Stitchfix.com

 

 

하지만 위의 방식을 사용할 경우 여러 문제들이 있었는데, 고객이 배송된 박스를 받은 후에야 제품을 볼 수 있다는 점, 그리고 반송된 제품들이 쌓일 경우 재고 부담이 생긴다는 점이었습니다. 아무리 뛰어난 알고리즘이라해도 스타일링된 모든 제품이 고객을 만족시킬 수는 없었을 것입니다. 그리고 이런 문제점의 대안으로 작년 2분기 이후 Direct Buy 서비스를 도입합니다. 해당 서비스는 고객이 앱을 통해 큐레이션된 의류들을 볼 수 있으며, 직접 선택 및 구매까지 할 수 있는 서비스입니다.

 

**개인적으로는 Direct Buy의 도입으로 불필요한 비용(생산, 물류)을 줄일 수 있지 않을까란 생각을 하고 있습니다. 추가적으로 큐레이션된 제품들을 먼저 가시적으로 볼 수 있다면 그리고 그 제품들이 충분히 본인의 스타일과 맞다라고 판단하는 고객들이 많아진다면 스티치픽스는 현재보다 더 많은 활성 고객을 유치할 수 있겠네요.

 

 

출처 : Stitchfix.com

 

스티치픽스는 현재 여성/남성/키즈 패션로 큐레이션 타입이 분류되어 있으며, 국가로는 미국과 영국에 서비스 중에 있습니다. 매년 10% 안팎의 성장을 하고 있는데 개인적으론 서비스 제공 지역을 좀 더 넓히려는 시도가 필요하지 않을까란 생각을 하고 있습니다. 빅데이터와 알고리즘을 활용한 패션 큐레이션 플랫폼이라는 점은 혁신적입니다. 그리고 아직까지 미국이나 유럽 내에서 스티치픽스의 비즈니스와 유사한 모델로 떠오르고 있는 기업이 없다는 점 역시 긍정적으로 판단할 부분이 아닌가 싶습니다. 하지만, 이런 플랫폼을 사용하려는 소비자들이 앞으로 또 얼마나 될 지, 또 시장의 성장성은 긍정적인 건지 등 물음표가 쳐지는 부분이라 아직까진 큰 매력을 느끼지 못하겠다는 것이 개인적인 생각입니다. 

 

**물론, 스티치픽스가 지금까지 80억 달러 규모(8B)의 기업으로 성장해왔다는 점은 놀랍습니다. 그리고 작년 코로나로 3분의 1토막 났던 주가가 전고점을 뚫고 현재는 코로나 전의 두배 수준이라는 점은 분명 시장이 스티치픽스에 대해 매우 긍정적으로 평가하고 있는 부분이 아닌가라는 생각도 듭니다. 이번에 순이익 흑자를 기록한 부분도 그렇고, Direct Buy에 대해 기대하는 바가 큰 것으로 보입니다. 스티치픽스는 현재 3월 8일에 실적발표를 앞두고 있는데, 여기서의 매출 성장률을 보고 앞으로의 투자 여부를 판단해보려 합니다.  P/S 기준으로 스티치픽스가 매력적으로 보이는 부분도 있지만, 성장주의 경우 매출 성장률이 중요하기 때문에 개인적으로 이커머스 기업이라면 엣시가 가장 좋아보이긴 합니다.

 

 

출처 : Google

 

**국내의 경우 아직까지 스티치픽스처럼 빅데이터에 기반해 스타일링을 해주는 패션 플랫폼으로 성공한 사례는 없는 것 같습니다. 그저 네이버 쇼핑처럼 기존 검색 데이터를 활용해 아이템을 추천해줄 뿐, 세세한 데이터에 기반한 큐레이션은 아직도 가야할 길이 먼 것으로 보입니다. 물론, 국내에서도 과거에 시도가 없었던 것은 아니지만, 자사 브랜드에 기반해 대중성이 부족했거나, 큐레이션 능력이 부족했거나 품질이 낮아 실패했다는 것이 지배적인 의견인 것 같습니다. 데이터가 쌓이지 않은 상황에서 성급히 큐레이션을 알고리즘에 전적으로 맡길 경우 고객 컴플레인을 직접적으로 받을 소지가 크고, 스타일리스트의 포션을 키우자니 비용 부분이 걸리지 않았을까 조심스레 생각해봅니다. 넷플릭스나 스티치픽스가 성공할 수 있었던 건 정교한 알고리즘도 있지만 그만큼의 컨텐츠도 같이 챙겼기 때문이 아닌가 합니다. 이런 비즈니스 모델을 생각한다면 애초에 진입장벽이 높다는 걸 감안하고 시작해야 하지 않을까 그리고 다양한 제휴사들을 설득하기 위한 바잉 파워가 어느정도는 있어야 하지 않을까란 생각이 드네요.

 

↓스티치픽스 UK 소개 영상

www.youtube.com/watch?v=0Fjyx1l5IKE

 


***해당 글은 주식의 매수나 매도를 추천하는 글이 아닙니다. 정보를 전달/정리함에 목적이 있으며 투자 권유를 위함이 아님을 분명히 합니다. 해당 글을 통한 투자의 책은 투자자 본인에게 있음을 알려드립니다.