신제품 성공률 25% 높이는 AI 신상품 기획 전략

[1] 브랜드 경쟁력의 핵심인 AI, 어떻게 활용할 수 있을까?

소비재 브랜드의 경쟁력은 이제 ‘빠른 실행력’이나 ‘트렌드 감각’만으로는 충분하지 않습니다. 고객의 기대는 더 정교해졌고, 시장은 더 빠르게 변하며, 제품 생명주기는 점점 더 짧아지고 있습니다.

이런 환경에서 브랜드가 살아남기 위해서는 AI를 활용한 기획·운영 체계의 혁신이 필요합니다.

그러나 지난 포스팅에서 다루었듯 많은 브랜드가 AI 도입을 이야기하면서도, 실제로는 단편적인 자동화나 특정 작업의 효율화에서 멈추는 경우가 많습니다. 예컨대 시장조사를 요약시키는 수준, 트렌드 리포트를 뽑는 수준, 카피라이팅 보조 정도입니다.

문제는 이렇게 ‘조각 단위’의 AI 활용만으로는 브랜드 전체의 경쟁력을 끌어올리기 어렵다는 점입니다. 브랜드사는 기획 → 제조 → 유통 → 마케팅 → 판매에 이르는 고유의 Value Chain을 가지고 있습니다.

그리고 이 Value Chain은 각 단계가 서로 긴밀하게 연결되어 있어 한 단계가 흔들리면 그 뒤의 모든 단계가 영향을 받습니다. 각 Value Chain의 단계를 세밀하게 분석해보면 다음과 같은 복잡성을 지님을 알 수 있습니다.

1. 기획(Product Planning)

트렌드 분석, 아이디어 발굴, 시장 데이터 검증, 소비자 페르소나 분석, 예상 판매량 예측 등 ‘가설 수립’ 중심의 높은 난이도의 정성·정량적 업무가 혼합됩니다.

2. 제조(Production)

원단·부자재 선정, MOQ 협상, 리드타임 확인, 샘플 검토, 품질 기준 합의 등 변동성이 높고 커뮤니케이션 중심의 프로세스가 이어집니다.

3. 유통(Logistics)

입고 계획, 재고 배분, 수요 예측, 안전재고 설정 등 데이터 기반 의사결정이 필수적입니다.

4. 마케팅(Marketing)

콘텐츠 제작, 메시지 전략, 고객 타겟팅, 크리에이티브 제작 등 창의성과 데이터 분석이 동시에 요구됩니다.

5. 판매(Sales)

채널별 판매량 분석, 프로모션 효과 검증, 리뷰 분석, Next Action 결정 등 실시간성의 반복적인 의사결정이 필요합니다.

이처럼 Value Chain 전체가 유기적으로 연결되어 있기 때문에, AI의 활용 역시 ‘단일 업무 자동화’ 수준으로는 한계가 명확합니다.

AI를 진정한 생산성 도구로 활용하려면 Value Chain 전체를 Workflow 단위로 해석하고, 한 사람의 업무 단위를 A부터 Z까지 지원하는 설계가 필요합니다.

이번 포스팅에서는 Value Chain 첫 단계인 신상품 기획(Product Planning)을 집중적으로 다루며, 브랜드사에서 실제로 활용할 수 있는 AI 기반 Workflow와 그 효과를 구체적으로 살펴보겠습니다.

[2] 모든 브랜드의 시작, 신상품 기획

브랜드의 모든 활동은 신상품 기획에서 시작됩니다.

하나의 제품이 기획되는 순간부터 생산, 마케팅, 영업 전략까지 브랜드의 자원이 본격적으로 투입되고 이에 따라 성과가 좌지우지되기 때문입니다.

그렇다면 실제로 브랜드사는 어떤 방식으로 신상품을 기획할까요?
일반적으로 신상품 기획은 다음과 같은 흐름을 가지고 있습니다.

1. 트렌드 및 시장 조사

• 거시적인 카테고리 트렌드 분석
• 경쟁사 출시 상품 분석
• 카테고리별 성장/축소 추세 파악
• 고객 리뷰 및 피드백 분석
• 플랫폼별 인기 검색어와 검색량 추적

여기서 생성되는 데이터는 대부분 분절되어 있고, 수집 방식도 표준화되지 않은 경우가 많습니다.

2. 가설 도출

• “이런 제품이 시장에서 통할 것 같다”
• “이런 기능을 넣으면 차별화될 것 같다”
• “이 타겟에게는 이런 메시지가 먹힐 것 같다”

이른바 ‘가설 중심 기획’이 이루어지는데, 이는 대부분 담당자의 경험 또는 직관에 의존합니다.

3. 내부 검증 및 계획 수립

• 가설 타당성 관련 내부 논의
• 원가, 마진, 생산 가능성 검토
• 제품 포지셔닝 전략 수립
• 경쟁사 대비 차별 포인트 도출

이 단계는 특히 공수가 많이 들고 잦은 논쟁이 발생합니다.
"가설은 있는데, 왜인지 확신이 들지 않는" 상태가 반복되기 때문입니다.

4. 최종 의사결정

• “이 제품을 만들 것인가?”
• “언제 출시할 것인가?”
• “어떤 메시지로 커뮤니케이션할 것인가?”

이 과정에서 가장 많은 불확실성이 존재하며 이 불확실성이 다음 단계인 재고, 생산, 마케팅 등에 영향을 끼칩니다.

즉, 신상품 기획은 브랜드의 성패를 결정짓는 핵심 과정임에도 불구하고,

정작 이 과정은 구조화되지 않은 정보, 직관적 판단, 반복적인 수작업에 크게 의존하고 있습니다.

[3] 신상품 기획이 막연하고 어려운 근본적인 이유

위에서 언급하였듯, 신상품 기획은 다양한 요소가 얽히고 섥히는 매우 복잡한 단계입니다. 조금 더 구체적으로 신상품 기획이 왜 막연하고 어려운지에 대해서 알아보도록 하겠습니다.

트렌드 데이터는 네이버에, 경쟁사 데이터는 쿠팡/무신사 플랫폼에, 원가 정보는 내부 ERP 등 기획에 필요한 데이터가 각기 다른 위치에 흩어져 보관되고 있습니다.

각 시스템이 서로 연결되어 있지 않기에, 각각 따로 보아서는 의미 있는 결론을 내리기 어려울 뿐만 아니라 설령 데이터를 모두 본다고 하더라도 매우 큰 수작업이 발생합니다.

2. 정량 ↔ 정성 데이터가 하나의 흐름으로 연결되지 않음

• 시장 데이터는 정량 분석
• 고객 리뷰는 정성 분석
• 기획자의 인사이트는 경험 기반

이 셋이 하나의 ‘논리적인 가설’로 묶여야 하지만 대부분의 브랜드는 이 과정을 감에 의존해 진행합니다.

3. 검증 방법의 부재

가설을 만들 수는 있지만 이를 실제로 검증할 방법은 많지 않습니다.

• “시장성이 있을까?”
• “기존 고객과 Fit이 맞을까?”
• “메시지 반응은 어떨까?”

이 질문에 명확한 답을 줄 수 있는 데이터 기반 도구가 없습니다. 이러한 이유들로 인해 기획자는 결국 ‘확신 없이’ 의사결정을 내리게 됩니다.

불확실성이 누적될 경우, 신상품 기획은 ‘막연한 감’과 ‘불안한 예측’이 반복되며 좋은 기획을 하기 어렵게 됩니다.

상기 Pain-Points를 해결하는 방법은 바로 AI를 활용하여 이 과정을 자동화하고 개선하는 것입니다.

[4] AI 기반 신상품 가설 수립 및 성과 검증 방식

신상품 기획 과정은 데이터가 많지만 활용되지 못하고, 가설은 생성되지만 검증되지 않으며, 의사결정은 반복되지만 구조화되지 않습니다. AI를 활용하면 이 과정을 데이터 수집/정제 → 가설 수립 → 검증의 형태로 완전한 Workflow 구현이 가능합니다.

특히, 기획자의 감과 경험에 의존하던 영역을 데이터 기반의 반복 가능한 프로세스로 재구축할 수 있다는 점이 가장 큰 차별점이라고 볼 수 있습니다.

지금부터는 Dalpha에서 실제로 개발하였고 또 활용 중인 고객사가 효과를 본 AI 솔루션에 대해 설명드림으로써 어떻게 이 모든 것들이 가능한지를 살펴보도록 하겠습니다.

1. 내/외부 데이터 수집

맨 앞 단계에서 가장 중요한 것은 AI가 좋은 가설을 생성할 수 있도록 다양한 내/외부 데이터를 수집하는 것입니다.

데이터 수집의 경우, API나 RPA와 같은 자동화 방식으로 안정적으로 작업을 진행할 수 있습니다.

• API 연동을 통한 실시간 내/외부 데이터 수집과거 판매 데이터, 검색 트렌드, SNS 반응 등 다양하게 공개된 Open API를 연동하여 데이터가 자동으로 쌓일 수 있도록 설계합니다.
• RPA를 활용한 비정형 데이터 수집경쟁사 상품 페이지, 리뷰 등 API가 존재하지 않는 경우에는 RPA를 통해 사람이 직접 데이터를 긁어오듯이 데이터를 수집합니다.

2. 온톨로지 기반의 데이터 통합

지난 포스팅에서 다룬 온톨로지의 개념을 활용하여 AI가 이해하기 쉬운 형태로 데이터를 통합합니다.

• AI 학습 및 추론에 필요한 데이터의 의미를 정의
• 여러 데이터 간의 의미적 관계를 정의
• 브랜드 고유의 판단 기준을 규칙화하여 데이터에 주입

이 과정에서 필요할 경우 LLM 기반의 데이터 통합 AI를 활용하여 통합 과정을 더욱 정확하게 할 수 있습니다.

예를 들면, 브랜드의 플랫폼별 상품명이 모두 달라 여러 데이터 간의 의미적 관계를 정의하기 어려운 상황에서 카탈로그 매칭 AI를 통해 같은 상품 SKU로 통합하여 판매 데이터를 관리할 수 있게 되는 것입니다.

3. 통합된 데이터 기반 신상품 가설 생성

앞선 단계에서 통합된 데이터를 바탕으로 LLM 기반의 모델을 활용하여 신상품에 대한 가설을 생성합니다.

• 통합한 데이터에 대한 요약 및 인사이트 제공
• 여러 변수를 조합한 입체적인 가설 생성
• 사람이 고려하기 어려운 Blind Spot에 대한 발굴 및 반영

단순히 ChatGPT와 같은 Open LLM을 활용하는 것보다 통합된 데이터를 기반으로 가설을 생성할 수 있기 때문에 가설의 신뢰도나 전문성 측면에서 확실한 비교 우위를 가질 수 있게 됩니다.

“요즘 A 성분이 뜨기 때문에 이 성분을 포함한 제품을 만들어”라는 가설보다는, “요즘 A 성분에 대한 네이버 검색량이 N% 증가하고 있고, 경쟁사 상품 페이지를 분석하니 A 성분과 B 성분을 조합한 상품을 많이 내고 있으니, 이를 참고하여 신상품 기획을 진행해”와 같은 가설이 더욱 기획자를 서포트할 수 있는 좋은 가설이 될 수 있습니다.

4. 가설의 예상 성과 검증

가설이 생성되면 이를 바로 실행하는 것이 아니라, Simulation을 통해 실제 성과를 일정 수준 예측할 수 있습니다.

• 과거에 유사한 메타 데이터를 보유한 상품의 성과 지표를 학습하여 Simulation 실행
• 예상 판매량, 재고 회전율 등 정량 지표를 예측하는 알고리즘 적용
• 타겟 고객 페르소나 기반 LLM Simulation

이외에도 실제 예상 성과를 검증하는 방식은 무궁무진하지만, 이는 Simulation이기 때문에 성과를 맹신하는 것보다는 초도 발주/마케팅/판매 전략에 예측한 예상 성과를 반영하는 것이 중요합니다.

정리하면:

AI 기반 신상품 기획 Workflow는 다음과 같은 모듈들이 유기적으로 연결되어 실무에 도움을 줄 수 있습니다.

1. 데이터의 안정적인 수집
2. 온톨로지 기반 통합 및 정규화
3. LLM 기반의 신뢰성 높은 가설 생성
4. 예측 / Simulation 기반 사전 성과 검증

[5] 마무리하며: AI로 시작하는 브랜드 기획의 새로운 기준

신상품 기획은 더 이상 감에 의존하는 일이 아닙니다. 또한 단순 자동화로 해결되는 문제도 아닙니다.

브랜드가 AI를 통해 얻게 되는 진정한 가치는 ‘반복적인 작업의 속도’가 아니라 보다 나은 의사결정을 설계할 수 있는 구조화된 Workflow입니다.

AI는 기획자가 해야 할 모든 생각을 대신하는 도구가 아니지만 기획자가 더 잘 생각할 수 있도록 돕는 도구입니다.

지금 이 글을 읽고 있는 브랜드에게 필요한 것은 대단히 복잡한 AI 도입이 아닙니다.당장 하나의 작은 가설을 AI로 검증해보는 시도부터 시작할 수 있습니다.

만약 현재 내부적으로,

• 데이터 해석이 어렵거나
• 가설 검증이 부담되거나
• 의사결정 속도가 늦거나
• 실패 제품 비중이 높아지고 있다면

AI 기반 신상품 기획 Workflow를 충분히 검토해볼 가치가 있습니다.
Dalpha는 이미 다양한 브랜드사의 기획 과정을 AI 기반 Workflow로 전환하고 있습니다.

혹 관련하여 내부 도움이 필요하시다면 하단의 문의를 통해 연락 부탁드리겠습니다.

Yongchan Park