미국 SPA 시장에서 ‘쉬인’ 점유율은 50%를 기록하고 있고, 전세계 시장에서도 점유율이 ‘자라’, ‘H&M’을 앞서고 있다는 조사가 발표된 만큼 국내에 ‘쉬인’이 본격적으로 영업을 펼친다면 그 파급력은 상당할 것이라는 전문가의 의견입니다.

‘쉬인’의 트렌디한 스타일, 저렴한 가격, 빠른 배송 서비스 등이 위협적인 것은 사실이지만, 그 내면에 우리가 배워야 할 점도 있습니다. 진정한 ‘쉬인’의 강점은 빠른 재고 회전율과 최저 재고량을 유지하며 수익을 내고 있다는 점이 아닐까요? BBC에 따르면 ‘쉬인’의 재고회전율은 40일로, 업계 평균인 150일보다 3배 이상 빠릅니다. 또 최종 할인 후 미판매 재고비율이 2% 이하로 패션 브랜드 최고 수준이랍니다.

‘쉬인’은 어떻게 가능했을까요? 초저가 가격 전략을 펼쳐서요? 아니면 SNS 마케팅으로 브랜드 홍보를 잘 해서요?

△고객 참여를 유도하는 BNPL, 인플루언서 테크, 충성 고객의 리텐션, △공급망 및 물류 선도를 위한 주문형 제조, 추적성 기술, 리셀, 그리고 △3D 디자인 모델링, AI 기반 검색 및 추천 엔진, 수요 예측 및 재고 최적화, 차세대 시장 조사 등 머천다이징 기술입니다. 이 중에서도 특히 데이터 기반 디자인 및 수요 예측에 따른 상품 기획은 최고 수준을 자랑한다고 하네요.

BCG의 보고서에 따르면 ‘쉬인’은 초도 물량을 100~200개 정도 주문하고(공장에서 직접), 출시 후 클릭률, 즐겨찾기, 판매율 등의 고객 반응 데이터를 실시간으로 취합해 추가 생산을 진행합니다. 이때 판단은 사람이 아는 것이 아니라 자체 개발한 알고리즘과 AI 예측 모델이 500개 이상 매개 변수를 분석해 예측 정확도를 높이고, 이 데이터를 바탕으로 추가 주문은 자동으로 진행된다네요. 국내 패션 기업 중에서 이렇게 비슷하게라도 하는 기업이 있을까요?

이랜드 상하이 EIV(E이노베이션밸리)에서는 어느 정도 가능성을 보았습니다. 이랜드 EIV의 데이터 보드는 중국 지역별 판매 현황, 히트 상품 정보, 키워드 검색량, 라이브커머스 판매 데이터 등 다양한 데이터 분석과 AI를 활용한 예측을 바탕으로 상품 기획과 생산을 진행하고 있었습니다.

두 이미지를 비교해주세요. 귀사의 디자인실, 기획실 작업보드는 어느 쪽에 가까우신가요?
여전히 한 두명의 감에 의존해 디자인을 하고 물량을 결정하고 있는 것은 아니겠지요. 진정한 Data Driven Company로 거듭날 때입니다.