[고객 스토리] 패션 플랫폼 '캐치패션', 스타일 추천 AI 도입으로 클릭률 30% 향상을 경험하다!

[고객 스토리] 패션 플랫폼 '캐치패션', 스타일 추천 AI 도입으로 클릭률 30% 향상을 경험하다!
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이런 분에게 추천해요
- 유사 상품 추천 AI에 관심이 있으신 분
- AI를 도입하고 싶으나 내부 개발 리소스를 많이 사용하기 어려운 팀
- Dalpha의 AI 서비스 도입 과정이 궁금하신 분

예상 소요 시간: 약 7~9분

들어가며

콘텐츠 플랫폼, 이커머스 등 수많은 비즈니스 영역에서 추천 시스템은 핵심적인 경쟁력의 구성요소입니다.

특히 최근 이커머스 업체들의 유사 상품 추천에 대한 관심이 높아졌습니다. 이전에는 매출을 기반으로 최다 판매 상품을 노출하거나, 마케터에 의한 기획 상품을 추천했다면 이제는 AI 기술을 활용하여 사용자가 관심있는 상품과 유사한 상품을 추천해주는 것이 가능해졌습니다.

AI 기반 유사 스타일 추천은 매출, 클릭률, 구매 전환율 등 주요 쇼핑몰 운영 지표 향상에 기여하며 고객 만족도를 높이는 중요한 서비스로 자리잡고 있습니다.

캐치패션 로고

오늘은 Dalpha의 유사 스타일 추천 AI 도입으로, 높은 성과를 경험한 럭셔리 패션 플랫폼 ‘캐치패션’의 사례를 소개해드리려고 합니다.

Dalpha의 AI 서비스 도입을 담당해주신 (주)스마일벤처스 캐치패션의 PO(Product Owner) 김지원님을 만나 서비스 도입 과정과 성과에 관한 자세한 이야기를 들어보았습니다.



💬 안녕하세요, 지원님. 인터뷰에 흔쾌히 응해주셔서 감사합니다 :) 먼저 캐치패션에 대한 간단한 소개 부탁드릴게요.


지원님🙋‍♀️:
네, 안녕하세요. 럭셔리 패션을 사랑하는 캐치패션의 Product Owner 김지원입니다.캐치패션은 파페치, 네타포르테, 매치스와 같은 공식 럭셔리 플랫폼과 협업하여 100% 정품 최신 상품을 판매하는 패션 플랫폼입니다. 글로벌 파트너사가 제공하는 공식 상품 정보를 실시간으로 연동하고 있기 때문에 최신 트렌드를 빠르게 확인하고, 관련 상품을 구매할 수 있습니다. 또한 다른 명품 플랫폼에 비해 많은 수의 럭셔리 상품을 판매하고 있다는 장점을 가지고 있습니다.

💬 캐치패션이 AI 기반 스타일 추천의 필요성을 느끼게 된 계기는 무엇인가요?

지원님🙋‍♀️:
캐치패션이 판매하고 있는 상품 수가 500만 개가 넘습니다.
많은 상품을 보유하고 있다보니 우리 유저가 원하는, 좋아할 것 같은 맞춤형 상품을 노출시키기 어려웠습니다.
마침 달파와 이미지 처리 관련 협업을 진행중이었고, 시기가 잘 맞물려 스타일 추천 프로젝트도 함께 진행하게 되었습니다.

💬 스타일 추천을 기획하고 서비스에 도입할 때 가장 신경쓰신 부분에 대해 말씀해주세요.


지원님🙋‍♀️:
우선, 유사 스타일 추천이기 때문에 당연히 상품 추천 유사도를 높이는 것에 신경을 많이 썼습니다.

데모가 제작된 후, 추천 상품의 유사도를 확인하기 위해 자사에서 판매 중인 모든 카테고리의 다양한 형태의 상품을 테스트해 보았습니다. 이후, 데모 테스팅 과정에서 유사도가 낮았던 부분을 정리해 근거와 함께 달파 개발자 분들께 전달했습니다.

이때 달파 개발자 분들이 전달드린 사항에 대해 매우 꼼꼼하게 확인해주시는 모습이 인상 깊었습니다. 이러한 노력 덕분인지 AI 추천 모듈의 성능이 크게 향상되어 개인적으로는 매우 만족할만한 추천 결과를 얻게 되었습니다.

다음으로, PO의 입장에서 저희 쪽 데이터베이스와 서비스, 그리고 달파의 서비스 간 종속성을 낮추는 것이 중요했습니다.

저희 데이터베이스에 있는 상품의 카테고리, 색상 등 개편될 수 있는 정보들에 의해 AI 서비스가 영향을 받을 가능성을 최소화하고자 했고, 감사하게도 달파 측에서 이러한 저희의 우려를 잘 이해해주셔서 오직 상품 이미지만을 이용해서 높은 성능의 유사 상품 추천이 가능하도록 작업해주셨습니다.

또한 트래픽 급증 등의 이유로 달파에서 서비스 장애가 발생하거나 캐치패션 서비스 내에서 버그가 발생했을 때 그 피해를 최소화할 수 있는 방안에 대한 고민을 많이 했으며, 이에 저희는 유사상품 추천 결과를 일 단위로 캐싱하여 활용함으로써 API 호출수를 최소화하여 안정성을 높일 수 있었습니다.

💬 스타일 추천 AI 도입 이후, 비즈니스 성과를 어떻게 측정하고 계신가요? 긍정적인 변화가 있었나요?

지원님🙋‍♀️:
내부 트래킹 툴로 기본적인 IMP(Impression: 노출수)와 CTR(Click-Through Rate: 노출 대비 클릭률)을 확인하고 있습니다.
PLP(상품 목록 페이지) 클릭률이 이전과 비교해 30%이상 향상되었고, 스타일 추천의 유사도가 높아서 그런지 추천 상품 평균 클릭률이 굉장히 높은 편입니다.
내부에서는 일반 이커머스 추천 상품 CTR 대비 월등히 높을거라 평가하고 있습니다.

💬 달파와의 AI 프로젝트 진행 과정에서 만족스러웠던 부분은 무엇인가요?

지원님🙋‍♀️:
프로젝트를 시작하면서 취지에 맞게 좋은 성능의 AI 기술로 높은 상품 유사도를 가진 모듈을 제작하는 것에 대한 기대감이 있었습니다. 아울러, 타사와 진행하는 프로젝트의 경우 양측 간에 밀접한 커뮤니케이션이 이루어지는 것이 매우 중요하기 때문에 이러한 부분에 대해서도 기대하고 있었습니다.

결과적으로 두 가지 방면에서 모두 만족할만한 프로젝트였던 것 같습니다.

가장 만족스러웠던 부분은 프로젝트 관련 전달 사항에 대한 빠른 확인과 신속한 문제 해결입니다. 프로젝트 시작과 동시에 슬랙 방을 개설해주셨고, 해당 채널을 통해 빠른 커뮤니케이션이 이루어졌습니다.

💬 마지막으로, 달파의 AI를 어떤 기업 또는 팀에 추천하고 싶으신가요?

지원님🙋‍♀️:
높은 수준의 상품 추천 서비스가 필요한 이커머스 플랫폼과 개발 리소스를 많이 사용하기 어려운 팀에 달파의 AI를 추천하고 싶습니다.
달파의 구독 상품을 고려하고 계신다면 상품 추천 AI가 아니더라도 자사에 어떤 AI가 도입되면 좋을지에 대해 다른 방식의 ideation을 해보셔도 좋을 것 같습니다.
협업에 능하신 달파의 팀원분들이 함께 고민하며 만족할만한 결과를 만들어주실 것이라 생각합니다.


오늘은 Dalpha의 유사 스타일 추천 AI를 구독중인 캐치패션의 이야기를 들어보았습니다.

앞으로도 빠른 커뮤니케이션을 기반으로 효과적인 AX(AI Experience)를 제공해드리기 위해 최선을 다하겠습니다.

다음에는 달파의 다른 고객사 이야기를 통해 찾아뵙겠습니다! 🙂

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바쁘다면 이거라도!
- 고객이 관심있는 상품과 유사한 상품을 추천해주는 AI는 매출, 클릭률, 구매 전환율 등 주요 쇼핑몰 운영 지표 향상에 기여하며 이커머스 업체들에게 고객 만족도를 높이는 중요한 서비스로 자리잡고 있습니다.

- 달파는 빠른 소통과 신속한 문제 해결을 바탕으로 고객사의 니즈에 부합하는 유사 스타일 추천 AI를 제공해드렸고, 캐치패션은 이용자들의 서비스 만족도를 높이며 유의미한 비즈니스 성과를 얻을 수 있었습니다.

- 높은 수준의 상품 추천이 필요한 이커머스 플랫폼과 개발 리소스를 많이 사용하기 어려운 팀은 망설이지 마시고 지금 바로 달파에 필요한 AI를 문의해보세요! 효과적인 AX(AI Experience)를 제공해드리겠습니다.