운영 방식이 혁신이 된 순간, 뷰티 브랜드 K사의 AI 도입기
지금까지의 글들을 통해 소비재 브랜드사가 어떻게 혁신적인 기업으로 도약할 수 있는지에 대한 정보를 전달해 드렸는데요,
이번 글에서는 Dalpha와 협업한 뷰티 브랜드 K사의 실제 사례를 통해 우리 기업이 어떻게 적용할 수 있는지에 대해 상세하게 톺아보는 시간을 가져보겠습니다.
뷰티 브랜드 K사의 월요일 아침 회의는 늘 비슷하게 시작됐습니다.
“매출 성과 자료에서 이 데이터는 왜 빠져있죠?”
“이번 달 재고 상황은 지금 어떤가요?”
“지난 캠페인 성과는 왜 이렇게 갈렸죠?”
질문은 많았지만, 명확한 답은 없었습니다.
각 팀은 각자의 자료를 들고 있었고, 회의실 한가운데에는 항상 엑셀 파일 몇 개가 띄워져 있었습니다.
그리고 회의가 끝날 때쯤이면 이런 말로 마무리되곤 했습니다.
“일단 이렇게 가보죠.”
[1] 브랜드 K사가 마주한 현실, 흩어진 데이터와 비효율적인 의사결정
브랜드 K사는 겉으로 보기에는 폭발적으로 성장하는 브랜드였습니다.
뷰티 신상품도 꾸준히 출시했고, 활발한 마케팅으로 인지도도 충분했습니다.
하지만 내부로 들어가 보면 상황은 달랐습니다.
“데이터는 많은데, 왜 결정은 항상 어려울까요?”
가장 큰 문제점은 기업에서 매번 각기 다른 데이터를 보고 의사결정을 하다 보니, 주먹구구식으로 기업 운영이 되고 있다는 지점이었습니다.
신상품 기획 담당자는 늘 같은 고민을 했습니다.
시장 리포트도 보고, 트렌드 자료도 참고했지만 막상 “이 상품을 가야 하나 말아야 하나”의 순간이 오면 결정은 늘 조심스러워졌습니다.
운영팀은 더 복잡했습니다.
재고는 SKU별로 흩어져 있었고, 마케팅팀의 다음 일정은 메신저로 물어봐야 알 수 있었습니다.
마케팅팀 역시 답답했습니다.
지난번 인플루언서 캠페인은 분명 잘 됐는데, 왜 잘 됐는지를 설명하라고 하면 말이 흐려졌습니다.
“이 인플루언서가 잘해줬던 것 같아요.”
“콘텐츠 타이밍이 좋았던 것 같기도 하고요…”
문제는 누구도 일을 대충 하고 있지 않았다는 점이었습니다.
다만, 각자의 판단이 서로 연결되지 않고 있었을 뿐이었습니다.
그렇기에, 브랜드 K사의 가장 큰 과제는
- 흩어져 있는 데이터를 통합하여 한 눈에 볼 수 있게끔 하고
- 이 통합된 데이터를 통해 각 부서의 의사결정을 더욱 효율적으로 할 수 있게끔 하는 것이었습니다.
그렇다면, 대체 어떻게 이 모든 것들이 가능해지게 되었고 어떤 효과가 있었을까요?
[2] 달라진 첫 번째 변화, 파편화된 데이터의 통합
브랜드 K사의 문제는 데이터가 없어서가 아니라, 데이터가 서로 연결되어 있지 않다는 점이었습니다.
판매 데이터는 ERP에, 재고 데이터는 WMS에, 마케팅 성과는 각 플랫폼에 흩어져 있었고, 각 부서는 자신이 보는 숫자만을 기준으로 판단하고 있었습니다.
결국 하나의 질문에 답하기 위해 여러 시스템을 오가며 엑셀을 맞추는 일이 일상이었습니다.
브랜드 K사가 선택한 방향은 단순한 데이터 적재가 아니었습니다.
“브랜드가 실제로 판단하는 흐름대로 데이터를 다시 엮는 것”이 핵심이었습니다.
상품, 재고, 판매, 마케팅을 각각의 숫자가 아닌 하나의 연결된 맥락으로 바라볼 수 있도록 구조를 재정의했습니다.
예를 들어 판매량은 단순 매출 수치가 아니라 마케팅 집행 → 고객 반응 → 재고 소진 속도와 연결되었고, 재고는 현재 수량이 아닌 향후 수요와 리드타임을 고려한 수량으로 해석되기 시작했습니다.
이렇게 데이터 간의 의미와 관계가 정리되자, AI는 개별 지표가 아닌 “왜 이런 결과가 나왔는지”를 설명할 수 있는 구조를 갖게 되었습니다.
이 변화 이후 브랜드 K사의 데이터는 보고용 숫자가 아니라 의사결정을 돕는 언어로 기능하기 시작했습니다.
이는 이후 발주 전략과 마케팅 방식 등을 AI로 혁신할 수 있는 출발점이 되었습니다.
[3] 달라진 두 번째 변화, 적정 재고를 유지하는 방식
데이터가 하나의 흐름으로 연결되자, 브랜드가 가장 먼저 다시 바라본 영역은 재고였습니다.
뷰티 브랜드 특성상 신제품 출시 주기가 짧고, 트렌드 변화가 빠르며, 색상·용량·라인업에 따라 SKU가 급격히 늘어나는 구조를 가지고 있었기 때문에 이 재고 관리는 브랜드 K사에게 중요한 영역이었습니다.
기존의 발주 방식은 비교적 단순했지만 문제점이 발생하였습니다.
과거 판매량을 기준으로 “이 정도면 안전하다”는 경험치에 의존해 수량을 정했고, 브랜드 K사의 재고에 큰 영향을 주는 마케팅 일정이나 인플루언서 협업은 발주 이후에 고려되는 경우가 많았습니다.
그 결과, 어떤 제품은 마케팅 직후 품절이 발생했고, 어떤 제품은 예상보다 반응이 없어서 장기 재고로 남았습니다.
AI 기반 발주량 최적화는 이전과 달리 단순히 과거 판매량만 보고 판단하지 않고 더욱 고도화된 방식으로 진행되었습니다.
제품별 판매 속도, 시즌성, 프로모션 계획, 인플루언서 콘텐츠 노출 시점, 그리고 재고 소진까지 걸리는 시간을 함께 고려했습니다.
특히 의미 있었던 변화는 “발주 시점의 판단 기준”이 달라졌다는 점입니다.
이제 발주는 “얼마나 팔렸는가”가 아니라 “앞으로 언제, 어떤 이유로 팔릴 가능성이 높은가”를 기준으로 이루어졌습니다.
그 결과 브랜드 K사는 품절과 과잉재고 사이에서 보다 안정적인 균형을 만들어낼 수 있었습니다.
[4] 달라진 세 번째 변화, 인플루언서 마케팅의 구조
발주 방식이 안정되자, 브랜드 K사는 그들의 가장 큰 강점이었음에도 그동안 가장 감에 의존하던 영역, 인플루언서 마케팅을 다시 설계하기 시작했습니다.
이전까지의 인플루언서 마케팅은 담당자의 노하우에 크게 의존했습니다.
직접 한정된 양의 인플루언서를 찾고, 팔로워 수와 기존 협업 사례를 기준으로 선별한 뒤, DM을 보내고, 결과를 정리하는 방식이 반복되었습니다.
문제는 이 과정이 너무 많은 시간과 노력을 요구하면서도, 실제 성과를 사전에 예측하기는 거의 불가능했다는 점입니다.
AI를 도입하면서 구조가 완전히 달라졌습니다.
AI는 SNS에서 방대한 인플루언서 풀을 수집하고, 콘텐츠 주제, 참여도, 팔로워 반응 패턴을 분석해 브랜드 제품과 결이 맞는 인플루언서를 선별했습니다.
또한 콘텐츠 기획 단계에서도 과거 성과가 좋았던 콘텐츠 구조와 메시지를 분석해 “어떤 포인트를 강조했을 때 반응이 높았는지”를 기반으로 콘텐츠 시놉시스를 제안하고, 예상 반응까지 예측했습니다.
DM 발송과 후속 커뮤니케이션은 자동화되었고, 담당자는 반복 작업 대신 성과를 비교하고 전략을 조정하는 역할에 집중할 수 있게 되었습니다.
인플루언서 마케팅은 더 이상 감에 의존한 시도가 아니라, 데이터와 예측을 기반으로 운영되는 하나의 시스템이 되었습니다.
[5] 숫자로 설명되지 않는 변화, 브랜드 운영 방식의 혁신
AI를 도입한 이후 브랜드 K사에서 가장 크게 달라진 점은
- “데이터를 기반으로 최적의 의사결정을 할 수 있게 되었다”와
- “왜 이런 결정을 했는지 설명할 수 있게 되었다”
는 것이었습니다.
과거에는 판매 결과가 좋으면 좋은 결정, 나쁘면 아쉬운 결정으로만 남았습니다.
하지만 그 판단의 근거는 개인의 경험과 감에 의존하는 경우가 많았습니다.
데이터가 통합되고 AI가 의사결정을 보조하면서, 이제는 의사결정을 예상 시나리오와 근거를 바탕으로 논의할 수 있게 되었습니다.
뿐만 아니라, 성과는 다음 전략을 위한 학습 데이터로 남고, 운영은 점점 정교해졌습니다.
무엇보다 큰 변화는 사람의 역할이 달라졌다는 점입니다.
반복적인 정리와 판단에서 벗어나, 담당자들은 전략과 방향성에 더 많은 시간을 쓸 수 있게 되었습니다.
결국 AI 도입의 진짜 의미는 수치 개선이 아니라, 브랜드가 일하는 방식 자체가 한 단계 진화했다는 점이었습니다.
브랜드마다 처한 상황과 운영 방식은 모두 다릅니다.
어떤 브랜드는 재고가 문제이고, 어떤 브랜드는 마케팅의 구조가 고민일 수 있습니다.
중요한 것은 정답을 그대로 가져오는 것이 아니라, 우리 브랜드의 흐름에 맞는 방식으로 AI를 설계하는 일입니다.
Dalpha와 함께 우리 브랜드는 어떻게 운영 방식을 혁신할 수 있을지 논의해보세요.
