안녕하세요, 멘토님! 스타트업 회사를 창업하고, 7년째 운영하고 있는 멘티입니다. 주로 온라인커머스 운영자를 위한 백 엔드 시스템¹⁾을 개발하고 있는데요. 최근에 고객사가 늘면서 시장 상황을 읽어낼 수 있을 정도로 자체적으로 활용 가능한 데이터가 많아졌어요.

예를 들어 온라인 시장에서 가장 인기 있는 상품은 무엇인지, 고객 리뷰 만족도가 좋은 상품은 무엇인지, 사이즈별 구매 고객의 체형과 그에 따른 사이즈 만족도는 어떤지. 이런 정보들을 단순 통계뿐만 아니라, 머신러닝 등을 통해서도 얻고 있습니다.

©️Africa Studio

하지만 데이터를 활용해 어떻게 상품기획 단계에 도움을 줄 수 있을지 고민이 생겼습니다. 데이터 분석을 넘어서, 기획에 실질적인 영향을 미치고 싶습니다.

1. 기획 MD는 시장 트렌드 분석을 어떤 방식으로 하는지 궁금합니다. 자사 제품은 판매 자료가 풍부해서 쉽지만, 경쟁사나 온라인 시장의 전반적인 트렌드에 대해 정보를 어떻게 얻고 있나요?

2. 기획 MD 특성상 데이터 활용이 가장 중요할 것 같습니다. 현업에서는 실측 사이즈를 정할 때 어떻게 고객 체형을 분석하는지, 판매 이후 착용 피드백을 어떻게 수렴하는지 사례와 방식이 듣고 싶습니다.

3. 멘토님께서 꼭 확인하고 싶었지만, 데이터 수집과 분석 기술의 한계로 알기 힘들었던 정보가 있으셨나요?

질문이 많아 번거롭게 해드린 것 같습니다. 최근 데이터 활용에 대해 문의가 많아 내부 리서치를 하던 중 멘토님의 콘텐츠를 보게 됐는데, 남다른 전문성이 느껴져 이렇게 글을 남기게 됐습니다. 많이 바쁘시겠지만 잘 부탁드립니다.



1) 백 엔드 : 백 엔드(Back-end)는 클라이언트와는 직접 대면하지는 않으나, 프런트 엔드(Front-end) 프로그램과 연동하여 기술적인 기능을 하는 프로그램을 말한다. 즉, 백 엔드는 UI(User-Interface) 없이 프로세스 형태로만 존재하는 반면, 프론트 엔드는 UI를 가지고 동작한다.

안녕하세요, 멘티님. 좋은 하루 보내고 계신가요? 스타트업을 잘 운영하고 계신 상황에서 발전을 위해 노력하는 모습이 보기 좋습니다.

©️EddieJ. Rodriquez

업계 현실을 솔직하게 말씀드립니다
본격적으로 답변하기 전에 업계 현실부터 솔직하게 말씀드리겠습니다. 소비자 수준과 유통 환경은 급격히 변화하고, 발전하는 중입니다.

하지만 상품 기획 MD의 기획, 데이터 활용 방식은 이러한 시장의 변화를 따라가기에 미진한 지점들이 있습니다. 기존 방식을 크게 못 벗어난 채 정체되어 있다는 위기감도 드네요.

그래도 최근 패션 그룹사들은 기존 오프라인 중심의 브랜드 운영을 탈피해 온라인 유통에 관심을 돌리고 있습니다. 온라인 전용 상품 기획, 온라인 콘텐츠 기획 등 다양한 시도를 하고 있어요. 물론 온라인 전문 유통회사에 비하면 부족한 지점이 많아 앞으로 열심히 보완해야 합니다.

제가 다니고 있는 L사(의류생산기업)는 패션 브랜드 회사 중에서는 비교적 일찌감치 온라인 비즈니스에 동력을 투자하고 있습니다. 성장의 중심에 있는 L몰이 가장 대표적인데요. 하지만 여러 구매 데이터를 정교하게 취합, 분석해 고객에게 차별화된 큐레이션 서비스가 여전히 부족한 부분이 있어요. 그래서 끊임없는 혁신과 보완이 필요합니다.

이러한 현실을 제대로 알아야 멘티님이 업계 상황을 파악할 수 있을 것 같아 먼저 이야기를 해봤습니다.

©️GaudiLab

타사 브랜드와 시장 트렌드를 분석하는 방법
그럼 이제 멘티님의 질문에 차근차근 답해볼게요. 먼저 기획 MD가 경쟁사와 온라인 시장 트렌드를 어떻게 분석하는지 물어보셨는데요.

자사 브랜드 상품은 스타일별 입고, 판매량을 파악해 구체적인 판매 데이터를 확보할 수 있습니다. 하지만 타사 브랜드까지 정확히 알기는 어렵죠.

그래서 타사 브랜드와 외부 유통의 판매 트렌드를 분석하려면 각 회사의 온라인몰에 노출되는 Best 상품, 판매 랭킹 등을 참고해야 합니다. 이를 통해 각 브랜드에서 잘 팔리는 상품들의 공통점을 파악하고, 특정 브랜드의 차별화된 상품을 알아낼 수 있어요.

다만, 오프라인과 온라인의 상품 판매는 상당히 다르다는 점을 인지해야 합니다. 온라인몰의 인기 상품이 실제 매장에서도 잘 팔리는지 판단해야겠죠.

하나만 덧붙이자면, 타사 브랜드의 기획 MD와 친밀한 관계를 유지하면 타사의 판매 데이터를 어느 정도 파악하는 경우도 종종 있습니다.

©️TippaPatt

타사 데이터 분석? 이를 활용하는 것도 능력
하지만 이렇게 타사 브랜드 상품을 분석하는 업무는 그대로 따라하기 위해 하는 일이 아닙니다. 그 분석을 자사에 어떻게 활용할 수 있을지 고민하는 것도 중요한 업무입니다.

기획 MD는 수개월 후에 출시할 상품을 앞서 기획, 개발하는 직무입니다. 따라서 현재 가장 많이 팔리는 상품 뿐만 아니라 다음 시즌의 트렌드를 미리 파악해 상품에 녹여내고, 올해 상품과 조금이라도 다른 것을 기획하는 것이 필요합니다.

이는 시장의 수요가 정말 빠르게 변화하기 때문입니다. 현재 잘 팔린다고 해서 다음 시즌까지 인기가 이어진다는 보장이 없어요. 반짝인기를 끌었던 롱패딩을 생각하시면 이해가 쉬울 거예요. 올해와 비슷한 상품을 변화 없이 또 내놓으면 실패할 확률이 높아질 수 있어요.

즉, 현재의 인기 상품을 파악한다는 것은 그것을 따라 해 다음 시즌에 출시한다는 의미가 절대 아닙니다. 우리 브랜드가 놓친 상품을 빠르게 알아내 이번 시즌에 출시하도록 대응하거나, 우리 상품보다 매력적인 부분(가성비, 소재/기능 특징 등)을 파악하는 정도에 의미를 두는 겁니다.

타사의 판매 데이터를 아주 정교하게 파악하지 않아도 되는 것은 타사 상품이 큰 인기를 끌었다고 해서 그걸 답습하게 되면 브랜드 성격, 고객 성향에 따라 안 먹히는 경우가 많기 때문입니다. 시장에서 호응받는 상품군을 우리 브랜드 고객의 입맛에 맞게 재구성, 차별화하는 것이 그래서 중요합니다.

©️unsplash

상품 출시 전후 온/오프라인으로 피드백 수렴하는 방법
다음으로는 기획 MD가 사이즈와 착용감에 대해 어떻게 피드백을 받고 있는지 알아볼까요?

우선 스타일을 개발할 때 사이즈를 설정하는 방법을 설명해드릴게요. 주요 타깃 연령대의 체형을 고려해서 그에 맞는 신체 부위별 수치를 먼저 파악합니다. 그 다음에는 제품마다 의도한 디자인(슬림, 루즈핏, 와이드 등) 특징을 반영해 제품의 부위별 스펙을 잡습니다.

이렇게 대략적인 스펙을 설정했다면, 모델 피팅을 통해 세부 사이즈를 수정해 나갑니다. 같은 디자인, 사이즈여도 소재 특성에 따라 착용감이나 핏이 달라질 수 있으므로 단순히 옷을 평평히 놓은 상태에서 측정한 사이즈만 보고 판단하면 안 됩니다.

그래서 실제로 제작해서 입어보고, 객관적으로 보이는 모습이나 착용자의 주관적인 피드백을 통해 보완하는 과정을 거칩니다.

이러한 노력을 들여서 출시하고 난 다음에는 피드백을 필수적으로 수렴해야 합니다. 온라인에서는 자사 몰의 구매 고객 후기나 평가 점수를 바탕으로 피드백을 얻습니다.

©️unsplash

반면 오프라인은 매장 매니저들이 고객에게 개별 피드백을 받아 객관적으로 사이즈 수정이 필요한지 판단해 다음 시즌 유사 스타일에 반영합니다. 같은 피드백이 많이 반복될 경우에만 사이즈를 재점검하는 편입니다.

다만 온라인의 구매 고객 후기는 유용하게 사용하기 힘듭니다. 사이즈가 ‘맞아요, 커요, 작아요’ 같은 식으로 간략한 정보만 얻을 수 있는데요. 어떤 부위가 어느 정도로 크거나 작은지 정확하게 알기 힘들어서 MD가 기획할 때 그리 자주 활용하지는 않습니다.

사이즈, 착용감에 대한 고객 평가를 좀 더 세부화, 수치화하고, 집계된 통계를 스타일마다 깔끔하게 확인할 수 있다면 MD가 해당 데이터를 다음 상품 기획하는 데 유용하게 활용할 수 있다고 생각합니다.

오프라인 데이터를 쉽게 확인할 수 있는 솔루션 필요
마지막으로 제가 업무하면서 데이터 분석과 관련해 경험했던 한계를 말씀드리겠습니다. 온라인은 앞서 말씀드린 것처럼 직, 간접적으로 판매 트렌드, 순위를 파악할 방법이 있습니다. 하지만 오프라인의 경우 이를 가늠할 수 있는 솔루션이 없다는 게 가장 큰 문제입니다.

온라인 판매가 급성장하고 있으나 여전히 오프라인 판매 비중이 압도적인 브랜드가 대다수입니다. 따라서 오프라인 판매, 구매 피드백을 확인할 수 있는 솔루션이 있다면 정말 획기적인 전환일 것 같아요.

©️Azret Ayubov 

고객이 구매하지 않은 이유를 알고 싶다
멘티님의 개발에 도움을 드리기 위해 실무를 하다가 ‘이게 개선됐으면 좋겠다’고 생각했던 것을 덧붙일게요. 이미 구매한 고객의 상품평도 유효하지만, 구매 후보에 올렸다가 사지 않는 고객의 사유를 파악하는 것이 MD에게 더욱더 유용하다고 생각합니다.

예를 들어 장바구니에 넣었다가 사지 않거나, 여러 번 조회했지만 사지 않은 고객에게 팝업을 띄워 구매하지 않는 사유를 물어보는 것은 너무 고객을 귀찮게 하는 방법일까요?

어쨌든 구매하지 않는 이유가 가격, 색깔, 디자인, 소재, 착용하지 못하는 부담감 등 다양하게 있을 텐데요. 이를 파악할 수 있다면 앞으로 우리 상품을 어떻게 개선하고, 보완해야 할지 전략을 세우는 데 정말 큰 도움이 될 것 같습니다.

질문에서 멘티님의 열정이 느껴져 제 답변도 예상치 못하게 길어졌습니다. 앞으로 기획하시는 서비스에 조금이라도 도움이 되었다면 좋겠네요. 그럼 추가로 궁금한 점이 있다면 언제든지 다시 질문해주세요. 감사합니다.