💥 쇼핑의 새로운 차원, Ai와 명품 브랜드의 콜라보

미래에 할 수 있는 경험을 사전 예약하신 퓨처드릴 구독자, 드릴러 🛠️ 여러분 안녕하세요! AI와 UX의 New 소식을 물어다 drill 퓨처드릴 에디터 까치콩🕊️입니다. 

AI 패션위크부터 증강현실 착용 서비스까지, 현재 패션 산업에서 AI는 새로운 창의적 가능성을 열어주는 도구로 부상하고 있어요. 이번 호에서는 명품 패션 브랜드가 AI를 활용해 고객 경험을 어떻게 개선하고 있는지 사례를 중심으로 알려 drill게요~!

명품 소비는 소비자의 지위와 사회적 수용에 대한 욕구 그리고 태도에 의해 주도됩니다. 그래서 기업은 고객을 잘 이해하고, 자극하고, 참여시키기 위해 신중한 전략을 세워야 할 필요가 있어요.

Vogue Business 와 Google 이 진행한 연구에 따르면, 럭셔리 패션 소비자는 순수주의자(Purists), 활동주의자(Activists), 표현주의자(Expressionists) 세 그룹으로 분류됩니다.

순수주의자(Purists) 소비자 그룹은 AI가 제공하는 개인화 거래와 추천 서비스에 가장 적극적으로 참여했어요. 무려 응답자의 69%가 개인화와 추천 솔루션에 긍정적인 반응을 보인 것인데요. 개인화는 고객 여정에서 AI를 광범위하게 채택하는 데 핵심 요소이고 브랜드가 더 많은 수익을 창출할 수 있는 잠재력을 지니고 있답니다.  

활동주의자(Activists) 소비자 그룹은 적게 구매하더라도 더 나은 구매를 하길 원했어요. 내구성을 고려하고, 환경에 도움이 되는 지속가능한 스타일을 추구한 것인데요. 특히 이 그룹의 응답자(72%)는 지난 해에만 2,000달러 이상을 지출하여 지속가능한 의류에 더 많은 비용을 지출할 의향이 있는 것으로 파악되었어요.

표현주의자(Expressionists) 소비자 그룹은 AI가 디자이너의 작업을 보완해 의류 디자인을 개선할 수 있다고 믿었어요. Generative AI(생성형 AI)는 제품 디자인과 직물 프로토타이핑을 도울 뿐만 아니라 브랜드 커뮤니케이션을 개선할 수 있는 상당한 잠재력을 가지고 있는데요. 표현주의자 그룹의 대부분(82%)은 Generative AI(생성형 AI)를 사용하여 흥미롭고 매력적인 마케팅 자료를 만드는 브랜드에 더 많은 비용을 지불할 의향이 있는 것으로 파악되었어요.

이러한 특성으로 인해 Generative AI와 3D 프린팅의 협업은 패션 브랜드의 지속 가능한 산업을 발전시키는 데 필수적인 솔루션이 되었어요.

머신러닝은 컴퓨터 시스템이 데이터에서 학습하고 지식을 추출하여 작업을 수행하는 인공지능 (AI)의 한 분야를 말해요. 이는 프로그래밍 없이도 컴퓨터가 학습하고 발전할 수 있도록 해주죠.🖥️

머신러닝은 데이터를 기반으로 패턴을 인식하고 예측을 수행하는데 사용돼요. 이를 위해서 대용량의 데이터를 기반으로 모델을 학습시킨답니다. 명품 브랜드의 위조품 사례를 패턴화 해서 위조품을 판별한 것도 이 머신러닝 기술을 활용한 방법이에요! 

머신러싱은 주로 3가지 방법으로 구분 되는데 특징은 다음과 같아요.

1. 지도학습(Supervised Learning): 입력 데이터와 해당 데이터에 대한 정답(레이블)이 함께 제공돼요. 알고리즘은 입력 데이터와 출력 사이의 매핑 함수를 학습하고, 새로운 데이터에 대한 출력을 예측해요.

2. 비지도학습(Unsupervised Learning): 입력 데이터에는 레이블이 없으며, 시스템은 데이터의 구조나 패턴을 발견하고자 해요. 대표적인 예로는 군집화(Clustering)와 차원 축소(Dimensionality Reduction)가 있어요.

3. 강화학습(Reinforcement Learning): 에이전트가 환경과 상호작용하며, 보상을 최대화하는 방향으로 행동을 선택하는 방법이에요. 에이전트는 시행착오를 통해 학습하고, 보상을 최대화하는 최적의 방법을 학습해요.
   
   

머신러닝은 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리, 예측 분석, 추천 시스템 등 특히 응용 분야에서 중요한 역할을 하고 있어요.