*이 글은 외부 협찬을 받은 스폰서십 콘텐츠입니다. 요즘 생성형AI 기술을 활용해 제품 이미지를 만들어 주는 서비스가 많죠. 포토샵으로 유명한 어도비는 생성형AI 서비스인 파이어플라이(Firefly)로 다양한 제품 사진을 손쉽게 만들 수 있도록 했고요. AI 기반 사진 편집 툴을 제공하는 포토룸(Photoroom) 역시 가상 배경 기능을 활용해 스튜디오 품질의 제품 이미지를 제공하고 있습니다. 국내에도 생성형 AI 기술을 활용해 패션 산업에 특화한 제품 이미지를 제작해 주는 AI 스타트업이 있어 이목을 끌고 있는데요. 이야기의 주인공은 의류를 기반으로 '패션 룩북 생성 솔루션'을 제공하는 라온버드(LAONBUD)입니다. 생성형AI 붐이 일기 전인 2017년 일찌감치 설립된 회사는, 올해 패션 산업에 특화한 버티컬 AI 모델인 라온젠AI(LaonGn.AI)를 선보이며 본격적으로 시장 공략에 나서고 있습니다. 회사는 자체 솔루션으로, 적게는 100~200만원대에서 많게는 억 단위 제작비가 들어가는 모델컷을 저렴하게 제작해 주겠다는 청사진을 가지고 있는데요. 정말 라온버드의 솔루션이 값비싼 기존의 제작 방식을 대체할 수 있을까요? 그러면서도 기존 스튜디오에서 촬영한 모델컷 못지 않은 퀄리티를 보장할 수 있을까요? 김건형 라온버드 COO를 만나고 왔습니다. * 이 포스팅은 한국디자인진흥원과 아웃스탠딩이 스타일테크 산업 활성화를 위해 공동으로 기획한 시리즈 인터뷰입니다.

포화 상태인 패션 시장에 새로이 출사표를 던진 서비스가 있습니다. 바로 퍼스널 컬러 진단을 통해 나에게 맞는 스타일을 찾아주는 서비스, '코콘'인데요. 앱을 다운받아 셀카를 찍으면 '퍼스널 컬러'와 '페이스 이미지'를 분석해 줍니다. 퍼스널 컬러 분석에서는 개인의 피부, 모발, 눈동자 등과 가장 조화로운 컬러 타입을 알려주고요. 페이스 이미지 분석에서는 개인의 얼굴 이미지를 키워드로 설명해 줍니다. 이렇게 분석한 데이터를 토대로 각 개인에게 어울리는 옷을 추천해 주는 서비스인데요. 즉, 퍼스널 컬러 테스트로 사용자들을 유입시켜 패션 커머스로 연결하는 전략의 플랫폼인 셈입니다. 코콘의 운영사 '블랙탠저린'은 2022년 스타트업 업계에서 화제가 되었던 '유니콘 하우스'에 출연한 8개 팀 중 하나이고요. 창업 초기부터 유명 투자사인 매쉬업엔젤스로부터 시드 투자를 받은 회사이기도 합니다. 또한 런칭 1년 반만에 누적 사용자 22만을 달성하며 성장세를 보여주고 있기도 하죠. 하지만 서두에서 언급했듯 패션 시장에는 이미 무신사를 시작으로 에이블리, 카카오스타일(지그재그), 브랜디 등 쟁쟁한 플레이어가 가득한데요. (참조 - 패션 커머스 MAU 1년 결산.. 성장한 곳과 폭삭 주저앉은 곳) 이 치열한 시장에 뛰어든 블랙탠저린은 과연 어떤 사람이 창업했는지 궁금해져서 미팅을 청했습니다. 실제로 만나본 김상이 대표는 스타트업과 대기업을 넘나들며 밀도 높은 커리어를 쌓아 온 에너지 넘치는 인물이었는데요. 무엇보다 블랙탠저린을 창업하기까지의 이야기가 매우 흥미진진했습니다. 그래서 오늘의 인터뷰 기사는 김상이 대표가 창업을 꿈꿨던 순간부터 시작해 보려고 합니다. 스타트업 '이방인'으로서 살아남기 "대표님께서는 어떻게 창업을 꿈꾸게 되셨나요?"

"안녕하세요. 최근 무신사가 스타일쉐어, 29CM를 인수했잖아요. 거래 방식이 궁금해서 연락드렸습니다' "무신사가 스타일쉐어와 29CM의 지분 100%를 인수하는데요" "실사가 진행 중인 관계로 구체적인 딜 구조와 인수 방식은 공개하기 어렵습니다" (스타일쉐어 관계자) 무신사가 스타일쉐어와 29CM를 인수했습니다. 최근 패션 플랫폼 패권 경쟁이 심화되고 있는데요. 신세계가 W컨셉을 인수했고요. 카카오가 지그재그를 끌어안았죠. (참조 - 카카오-지그재그 합병.. 과연 윈-윈(win-win) 될까?) 스타일쉐어, 29CM는 올해 마지막 패션 전문 매물로 거론되었습니다. 결국 무신사 품에 안겼는데요. 인수가는 3000억원입니다. 이러한 무신사의 행보는 시장을 더 뜨겁게 달궜습니다. 동시에 몇 가지 의문도 던졌는데요. (1) 딜 구조, 인수 방법은 어떤가? (2) 3000억원은 적당한 가격인가? (3) 정말 스타일쉐어와 29CM가 필요했을까? 관계자는 '지분 100% 인수' 외에 구체적인 방식은 공개할 수 없다고 전했습니다. 이 의문을 해소하기 위해 재무제표와 시장 상황을 자세히 살펴보겠습니다. 거래 방식이 궁금해! "무신사는 스타일쉐어와 29CM를 3000억원에 인수합니다" (무신사 공식 입장) 무신사가 그 돈을 줬다는 말이 아니고요. 스타일쉐어와 29CM의 가치를 그 정도로 평가하고 있다는 말입니다. 그 돈을 주기도 어려울 겁니다. 지난해 말 기준 무신사의 현금 및 현금성 자산은 759억원인데요.

*이 글은 우샤오보채널 콘텐츠를 번역·편집한 것입니다. 항저우시 동쪽 근교에는 '쓰지칭(四季青) 의류시장'이란 곳이 있습니다. 1990년대 초반 항저우 주변에 많은 의류제작공장이 만들어졌는데 이들이 항저우 시내로 들어가 옷을 팔기엔 상가임대료가 부담이 되다보니 근교의 쓰지칭이란 작은 마을에서 작은 방아간을 임대해 거기서 도매장사를 시작했던 것인데요. 이게 장사가 잘되고 규모가 커지면서 지금의 쓰지칭 의류시장이 되었죠. 당시 중국에는 '4대 의류시장'이 있었는데요. 베이징에 있는 '동물원(动物园)', 우한(武汉)에 있는 '한정거리(汉正街)', 선전에 있는 '뤄후(罗湖)', 그리고 쓰지칭이었죠. 그중에서도 쓰지칭은 면적과 매출규모가 가장 커서 '중국 의류시장 1번지'로 불렸습니다. 당시 쓰지칭에서 도매가로 8000원(50위안) 하던 옷이 도시 외곽으로 조금만 들어가면 2만5000원(150위안) 했고요. 도심의 의류전문 시장에선 4만원(250위안)에 팔렸고 대형 쇼핑몰에선 5만8000원(350위안)에 걸렸습니다. 쓰지칭 의류시장은 1990년 초반부터 거의 20년간 엄청난 속도로 발전했는데요. 전성기 때 작은 매장 하나의 일년 임대료는 무려 1억3000만원(80만위안)에 달했습니다.

*이 글은 우샤오보채널의 기사를 번역·편집한 것입니다. 1. 중국에서 기업가치가 가장 높은 의류기업 중국에서 가장 성공하고 돈을 많이 버는 의류기업은 어딜까요? 아마 많은 사람들이 안타(安踏)라고 할텐데요. 2018년 안타스포츠(이하 안타) 매출은 4조6700억원(241억위안), 순이익은 6900억원(41.03억위안)을 기록했고 3년 연속 순이익률 18% 내외 수준을 유지했습니다. 안타는 심지어 높은 수익률 때문에 지난 1년 간 유명 공매도기업 세 곳으로부터 여러차례 공격을 받기까지 했는데요. 7월만 해도 머디워터스리서치가 무려 다섯 번의 공매도 보고서를 작성해 안타의 분식회계 의혹을 제기한바 있죠. (참조 - 공매도기업 머디워터스의 안타 때리기) 사실 중국엔 안타보다 시장가치가 더 높은 의류기업이 따로 있습니다. 재밌는 건 대부분의 중국인들도 이 기업을 잘 모른다는 건데요. 이 기업의 이름은 션저우인터내셔날(申洲国际), 저쟝성(浙江) 닝보시(宁波)에 위치해 있습니다. 2018년 션저우인터내셔날(이하 션저우) 매출은 3조5300억원(209.5억위안), 순이익은 7600억원(45.4억위안)이며 순이익률은 안타보다 높은 22%를 기록했는데요.

*이 글은 외부 필자인 이미준님의 기고입니다. AI와 빅데이터의 시대죠. 사람들은 쉽게 말합니다. “구매 고객들의 데이터를 모아서 정말 사랑받을 상품을 만들면 되지 않나요?” 네, 맞는 말입니다. 이 방향이 틀렸다고 말하는 사람은 아무도 없을 겁니다. 그런데, 현실을 들여다보면 이보다 어려운 말도 없습니다. 특히 의류제조사는 말이죠. 의류제조사에게 데이터란 데이터를 풀어서 생각해보면, ‘구매 고객들’과 ‘정말 사랑받을 상품’ 두 가지로 나눌 수 있습니다. 의류제조사는 자신들이 만드는 상품을 설명할 데이터는 굉장히 많이 보유하고 있을 겁니다. 소재부터 스타일, 컬러나 상세 사이즈 등등이요. 하지만 ‘구매 고객들’에 대해서는 무엇이 알고 싶을지 고민해볼 필요가 있습니다. 구매고객에 대한 데이터는 구매 시점과 구매 이후로 나눠볼 수 있습니다. ‘사랑’의 관점에서 본다면, 구매 시점은 사랑에 빠지는 순간에 대한 데이터고, 구매 이후는 관계를 이어가면서 생기는 데이터가 되겠죠. 우리가 동화에서 말하는 ‘happily ever after’할 만큼 사랑받는 제품을 만들려면 이 두 가지 데이터가 모두 필요할 수밖에 없습니다. 좀 더 데이터를 세분화해보면 이렇게 볼 수 있습니다. 1. 제품을 구매를 결정하는 시점의 고객 데이터 1-1) 구매 결정하기 전까지 고객의 행동 데이터 1-2) 구매 결정한 회원에 대한 상세한 데이터 2. 구매를 한 뒤에 제품을 사용하면서 발생시키는 데이터 2-1) 지속적인 이용 데이터 (빈도) 2-2) 기능에 대한 사용 시간대 2번의 정보를 의류에서 모으는 건 쉬운 일은 아닙니다. 의류가 IoT 기능을 갖추고 네트워크와 연결되어 있어야 만들 수 있는 정보죠. 물론 이런 시도를 하는 기업도 있습니다. 나이키의 경우, 운동화 자체가 IoT가 될 수 있도록 많은 투자를 하고 실제로 제품을 차근차근 출시해 나가고 있습니다.

기자의 십대 시절, 동대문은 늘 찾던 놀이터였습니다. 쇼핑몰에서 옷이랑 머리띠도 사고 닭꼬치랑 오렌지 슬러시도 사먹고요. 친구들이랑 디스코 팡팡 타면서 DJ아저씨랑 배틀 뜬 기억도 생생해요! 세월은 흘러 이제는 가산 디지털 단지에 밀집한 패션 팩토리 아울렛을 배낭 메고 순회하는 30대가 되었지만요. 제 마음 속 패션 1번지는 언제나 동ㄷrl문…☆ (당시 정서를 살리기 위해 외계어체를 써봤습니다) 생산부터 유통까지 아날로그 방식으로 이뤄지던 이 동대문 패션 생태계에도 급격히 변화의 바람이 불어오고 있다는데요. 그 선두에 있는 서비스가 신상마켓입니다. 신상마켓은 동대문 패션 도매시장과 국내 및 해외 소매 사업자를 연결하는 B2B 패션 플랫폼 서비스입니다. 신상마켓 모바일 앱을 통해 의류 도매 사업자는 전국의 소매 상인에게 신제품들을 간편하게 소개할 수 있고요. 소매 상인들은 늦은 시간 발품 팔지 않고도 도매 시장 제품들을 빠르게 확인할 수 있죠. 최근에는 성장가능성을 인정받아 160억이라는 대규모 투자도 유치했는데요. 동대문 의류시장에 디지털 혁신을 시작한 신상마켓의 운영사 '딜리셔스'의 김준호 대표를 만나 이야기를 나눴습니다. 피봇 앤 피봇 앤 피봇… 신상마켓이 탄생하기까지 딜리셔스의 김준호 대표는 본인이 사업가의 길을 걸을 줄은 상상조차 못했다고 말합니다.