*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.