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앞으로의 패스트패션의 트렌트를 감지하기 위해 빅데이터에 주목하고 있는 H&M
(H&M Pivots to Big Data to Spot Next Big Fast-Fashion Trends)

저자: Saabira Chaudhuri

출처: The Wall Street Journal, 2018년 5월 7일

링크:

https://www.wsj.com/articles/h-m-pivots-to-big-data-to-spot-next-big-fast-fashion-trends-1525694400

 

세계에서 가장 큰 의류 브랜드는 역사상 최악의 판매 부진을 반전시켜 소비자들의 관심을 되찾기 위해 인공 지능으로 전환하고 있다. Hennes & Mauritz AB의 H&M 체인은 개별 매장에서 판매되는 제품을 구별하기 위해 데이터의 사용을 확대하고 있으며, 비슷한 제품들을 보관하고 있는 전세계 매장의 오랜 관행을 끊으려고 하고 있다.

 

71년 된 이 패스트패션 체인은 지난 10분기 연속 업계를 위협할 정도의 판매 침체를 막기 위해 노력하고 있다. 온라인 쇼핑몰의 급증으로 매장 방문 고객이 줄어들었고, 디지털 신생 기업들까지 경쟁에 뛰어들고 있다. H&M은 40억 달러의 판매되지 않은 제품을 없애기 위해 여러 차례 할인을 진행하였고, 그 결과 지난 3년간 주식이 56% 하락하였다.

 

대부분의 소매업체와 마찬가지로 H&M은 소비자가 사고 싶어하는 제품을 알아내기 위해 디자이너 팀에 의존하고 있다. 현재 매장 영수증, 반품 및 고객 카드 데이터를 분석한 알고리즘을 이용해 공급 및 수요를 보다 효과적으로 조정하고 가격 인하의 상황을 줄이려는 노력을 하고 있다. 그 결과, 일부 매장에서는 티셔츠와 레깅스와 같은 기본 아이템보다는 패션 아이템을 더 많이 취급하기 시작하였다.

 

Skandia Investment Management AB의 포트폴리오 관리자인 Erik Sjöström은 다음과 같이 말하였다. “내가 생각한 제품을 세계 어느 곳이든 찾아볼 수 있기 때문에 적절한 가격에 적절한 제품을 보유하지 않으면 오늘날 당신들은 훨씬 더 취약해 질 수 있다.“ 그리고 그는 장기 투자자로서 H&M의 주식 포트폴리오를 2% 줄였다. 이는 최고점에서 10% 하락한 수치이다.

 

분석가들은 H&M의 새로운 전략으로 부진에서 빠져 나올 것이라는 것에 회의적인 태도를 보이고 있다. 데이터 제공자인 FactSet에 따르면 주식을 보유하고 있는 분석가의 거의 절반이, 1년 전 36%에 비해, 매도를 추천하고 있다. BBC의 분석가인 Richard Chamberlain은 “H&M 브랜드 회복은 긴 여정이 될 것”이라고 언급하였다.

 

H&M은 고객을 확보하기 위해 신기술로 전환하는 가장 늦은 소매업체라고 할 수 있다. Inditex SA의 Zara는 로봇을 사용해 소비자가 온라인 주문을 보다 쉽게 매장에서 찾을 수 있게 해주고 있다. Gap은 구글 분석가 및 시장 조사 데이터를 사용해 소비자 선호도를 모니터링 하고 있다.

 

위치나 크기 별로 매장을 그룹화하는 쿠키 커터(cookie-cutter) 방식이 아닌 각 매장의 소비자 기호에 맞는 상품을 조정하기 위해 세분화 된 데이터를 사용하는 H&M의 전략은 거의 검증되지 않고 있다고 컨설턴트는 말하였다.

 

전직 소매 경영인이자 현재 Boston Consulting Group의 책임자인 Ludovica Dodero는 “대부분의 회사는 여전히 분석가가 아니라 관리자의 경험을 토대로 결정을 내리는 데 익숙하다.”라고 말하였다.

 

모든 상점을 올바르게 운영하는 것은 H&M의 규모를 따져봤을 때 엄청난 작업이다. 2,127개의 Zara매장과 1,301개의 Gap매장과 비교했을 때, H&M은 4,288개로 규모가 매우 큰 브랜드이다.

 

하지만 스톡홀름의 부촌지역인 Östermalm의 H&M 매장의 상황을 살펴보면 데이터가 어떻게 도움이 되는지를 암시하고 있다. 이 매장은 과거에 관리자가 현지 고객이 원했던 것을 추측해 남성, 여성 및 어린이를 위한 기본 사항에 중점을 두어 제품을 판매하였다. 그러나 H&M은 세부적으로 구매 및 반품에 대한 자료를 분석한 결과, 매장 고객의 대부분이 여성임을 확인하였고, 봄에 어울리는 파스텔 색상의 꽃 무늬 스커트와 고가인 패션 중심의 제품들이 예상외로 잘 팔리는 것을 확인하였다.

 

작년 말, H&M은 매장에서 판매되는 품목의 수를 40%가량 줄였다. 가장 크게 영향을 받은 품목은 남성복이었다. 매장에는 그릇, 커피숍, 꽃을 판매하는 공간을 함께 두었고, 지금은 6달러의 티셔츠와 12달러의 반바지와 함께 118달러의 가죽 가방과 107달러의 캐시미어 스웨터도 판매하고 있다.

 

매장 근처에 사는 35세의 음악 관리자인 Dina Mystris는 “이 지역은 상위 중산층 지역이다. 예전 H&M 매장은 들러야 하는 매장은 아니었을지 모르지만, 지금은 고급스러운 외관과 축소된 규모를 가지고 있어 매력적입니다.”라고 언급하였다.

 

회사는 전 세계적으로 이용하기 시작한 기술을 빠르게 이용한 매장에서 판매가 상당히 향상되었다고 언급하였으나 수치를 제공하는 것을 거부하였다. 비즈니스 개발 책임자인 Daniel Claesson은 지난 2월 H&M 투자자들에게 다음과 같이 말하였다. “관련 제안은 현지화 그리고 맞춤화에 관한 것입니다. 물리적인 세계에서 이는 우리가 모든 지역에서 구색을 맞출 필요가 있음을 의미합니다.”

 

H&M은 3~8개월 전에 앞으로의 트렌드를 감지하기 위해 기존의 직원들을 중심으로 분석한 것과 달리 블로그 게시물, 검색 엔진 및 기타 자료를 통해 얻어지는 대규모 데이터를 분석하고 있다. 약 200명의 데이터 과학자, 분석가 및 엔지니어의 도움으로 H&M은 각 매장의 모든 품목에 대한 구매 패턴을 되돌려보고 있다. 작년 매장과 웹 사이트에 대한 50억회의 방문기록에서 수집한 정보와 함께 외부 소스를 사거나 긁어 모은 정보 역시 데이터에 포함된다.

 

H&M은 제품이 매장에 도착한 즉시 가격이 책정되도록 보장하기 위해 통화 변동 및 원자재 비용과 같은 요인을 고려하는 알고리즘을 사용하고 있다. H&M 투자 책임자인 Nils Vinge는 “알고리즘은 24시간 내내 작동하며 소비자의 끊임없이 변화하는 행동과 기대에 지속적으로 조정하고 있다.”라고 말하였다.

 

어떤 상황에서는 직원들이 직감이 아닌 숫자에 의존해야 할 것을 확신해야 한다. “개인적 능력과 취향에 대한 과대평가는 매우 인간적이지만 매우 좋지 않을 수 있다.”라고 컨설팅 업체인 Blue Yonder의 설립자 Michael Feindt가 말하였다. “인공지능은 훨씬 더 감정을 드러내지 않고 좋은 것이다.”

 

H&M은 관습에 따라 결정을 내렸던 판매 책임자를 대신하려는 것이 아닌 그들의 결정을 보다 잘 알릴 수 있는 도구를 제공하고 있다고 말한다. 데이터가 항상 합리적인 결론으로 이어지는 것은 아니다. 작년 말 알고리즘은 H&M이 1월에 순록이 프린트된 스웨터를 홍보할 것을 제안하였다. 경영진은 알고리즘을 크리스마스에 맞게 조정하였다. H&M의 첨단 분석 및 인공 지능 책임자인 Arti Zeighami는 “직감에 힘을 실어주는 것”이라고 말하였다. “우리는 모두에게 적합한 해결책을 가지고 있지 않지만, 이제 더 날카롭고, 정확하며, 관련성이 높은 해결책을 가지고 있다.”