의류 및 신발을 판매하는 패션 브랜드 또는 온라인 소매업체라면 온라인에서 사이즈를 정확히 맞추는 것이 얼마나 어려운 일인지 이미 알고 계실 겁니다. 확신이 없는 고객들이 웹사이트를 이탈하고 높은 반품률을 보이는 것은 귀하의 사이트 정보와 고객의 의류 구매 욕구 사이에 간극이 있음을 반영합니다. 실제로 의류의 전 세계 반품률은 평균 26%에 달하며, 그리고 해당 반품의 50% 이상이 사이즈 및 핏 불일치 때문입니다.

따라서 점점 더 많은 브랜드가 이러한 어려움을 해결하는 방법으로 가상 피팅룸에 눈을 돌리고 있다는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 

그런데 정확히 가상 피팅룸은무엇일까요?

간단히 말해, 가상 피팅룸은 온라인 쇼핑객이 어떤 사이즈를 구매해야 할지 파악하도록 돕는 디지털 도구입니다. 이 아이디어는 디지털 경험을 오프라인 매장과 더 가깝게 만들어, 고객이 의류나 신발을 실제로 입어보거나 신어보지 않고도 확신을 가질 수 있도록 하는 것입니다. 

이러한 솔루션은 항상 중요한 질문인 "이게 나한테 맞을까?"

에 답을 제공하는 것을 목표로 합니다. 아마도 다음과 같은 다양한 문구를 접해보셨을 겁니다. 가상 피팅, 디지털 피팅, 또는 사이즈 추천 이 혼용되어 사용되는 것을요. 여기에 그 의미를 정리해 보았습니다.

• 가상/디지털 피팅 솔루션: 고객이 온라인에서 제품의 핏을 평가하는 데 도움이 되는 모든 기술을 아우르는 용어입니다. 
• 가상 피팅: 실제 또는 시뮬레이션된 신체에 의류를 시각적으로 표현하는 기술.
  
  • 3D 또는 AR 피팅: 카메라 또는 증강 현실(AR)을 사용하여 쇼핑객이 자신의 실제 신체에 제품을 "볼" 수 있도록 합니다. 이는 실제 사이즈 추천보다는 제품이 어떻게 보이는지에 더 중점을 둡니다. 
• 사이즈 추천 도구: 제품 데이터와 사용자 입력 데이터를 활용하여 쇼핑객에게 적절한 사이즈를 추천하는 기술

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2025년, 패션 브랜드가 가상 피팅룸을 사용해야 하는 이유:

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이커머스 패션에 있어 디지털 피팅 솔루션은 이제 "있으면 좋은 것"이 아니라 필수가 되고 있습니다.

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• 디지털 네이티브 쇼핑객

쇼핑객들은 이제 구매 전에 훨씬 더 많은 편리함과 개인화를 기대합니다. 특히 Z세대와 같이 디지털에 능숙하고 불편함을 참지 못하며 소셜 미디어와 같은 다른 플랫폼에서 기술이 향상된 경험을 즐기는 젊은 세대에게는 더욱 그렇습니다.

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• AI가 확장성을 높이고 있습니다

AI 및 머신러닝의 최근 발전으로 가상 피팅 도구는 더욱 정확하고 저렴해졌으며, 1년 전보다 훨씬 더 많은 기능을 수행할 수 있게 되었습니다. 

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• 옴니채널 전략으로의 전환

하이엔드 럭셔리든 대량 생산 스포츠웨어든 모든 패션 기업은 현재 상황에서 모든 채널에 의존해야 합니다. 디지털 채널은 우선순위가 낮은 부수적인 것으로 간주되어서는 안 되며, 매장에서 흔히 볼 수 있는 고가치 접점을 모방해야 합니다. 

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• 지속 가능성 압박

공급망이 브랜드 내 지속 가능성 노력의 가장 큰 부분을 차지하지만, 이제 비교적 적은 노력으로 반품을 줄일 수 있는 방법이 생겼습니다. 이는 기후 목표 달성을 위한 추가적이고 마찰이 적은 수단을 제공합니다.

가상 피팅 솔루션이 해결할 문제점

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간단히 말해, 고객들이 옷이 자신에게 맞을지 확신하지 못할 때, 그들은 아예 구매하지 않거나 반품 정책에 의존하여 부족한 부분을 채울 수 있다고 생각합니다.

만약 반품 정책이 관대하지 않고 제품 사이즈 정보가 매우 명확하지 않다면, 잠재 고객의 구매 여정은 거기서 멈춥니다. 

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1. 귀사의 단기적인 이점:

• 반품률 감소: 결제 시 사이즈 오류가 적을수록 반품되는 상품 수가 줄어듭니다. Under Armour는 예를 들어 Virtusize를 도입하여 사이즈 관련 문제로 인해 전년 대비 고객 반품률이 27% 감소했으며, 이는 지속 가능성 목표에도 긍정적인 영향을 미쳤습니다.  
• 전환율 증가: 구매 시점의 망설임을 없애면 더 많은 고객이 구매를 완료하도록 돕습니다. Asics 는 자사 이커머스 사이트에서 Virtusize를 사용하는 고객들이 Virtusize를 사용하지 않는 고객에 비해 상품을 구매할 확률이 10.5배 더 높다는 것을 발견했습니다. 
• 평균 주문 금액 증가: 고객이 사이즈에 대해 확신을 가지면, 사이즈 오류에 대한 걱정 없이 장바구니에 추가 상품을 담을 가능성이 높아지고 재구매로 이어질 가능성도 커집니다.

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2. 귀사 비즈니스를 위한 장기적인 혜택:

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• 향상된 사용자 경험 및 브랜드 충성도

더욱 원활하고 마찰 없는 구매 경로는 고객 만족도를 높여 재방문 가능성을 키우고, 고객 생애 가치(LTV) 증대 및 고객 유지율 향상으로 이어집니다. 

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• 의사 결정에 새로운 데이터 범주 추가

가상 피팅 도구는 고객과 신체에 대한 다양한 추가 데이터 포인트를 제공하여, 귀사의 브랜드 및 제품/서비스 제공과 관련하여 더욱 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.

귀사 비즈니스를 위한 올바른 솔루션 선택 방법

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모든 가상 피팅 도구가 동일한 방식으로 구축되거나 작동하는 것은 아닙니다. 귀사의 브랜드 및 전자상거래 플랫폼에 적합한 솔루션은 달성하고자 하는 목표, 필요한 유연성, 그리고 운영 규모와 복잡성에 따라 달라집니다. 피팅 솔루션을 비교하는 방법은 다음과 같습니다:

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1. 목표 정의하기

• 개선하고자 하는 주요 지표를 명확히 하세요: 반품을 줄이려 하시나요, 전환율을 높이려 하시나요, 사용자 경험을 개선하려 하시나요, 아니면 고객을 유지하려 하시나요?
• 귀사 전자상거래 사이트의 부족한 점 파악하기UX 흐름의 문제, 해석 가능한 사이즈 정보 부족, 또는 너무 많은 선택지로 인해 고객의 의사 결정에 영향을 미치고 있나요?
• 이 문제 해결이 귀사에 얼마나 가치 있는지 정의하기재정적으로나 투입되는 시간 면에서나.

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2. 귀사 사이트에 현실적인 것은 무엇인가

모든 비즈니스에 적합한 솔루션이 있는 것은 아닙니다. 중소 규모 브랜드는 높은 고정 비용과 엔터프라이즈 설정으로 인해 일부 도구가 너무 비싸고 복잡하다고 느낄 수 있습니다. 소량의 고품질 제품을 취급하는 브랜드는 '프리미엄 느낌'을 유지하기 위해 맞춤화 또는 브랜딩을 강조하면서 사용량 기반의 가변 요금제를 고려할 수 있습니다. 

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현재 시스템과의 통합 용이성도 고려해야 하며, 수동 입력과 자동 입력 중 어느 정도가 필요한지도 포함됩니다. 주요 질문:

• 가격 모델이 사용량 기반인가요, 고정 요금인가요, 아니면 복합형인가요?
• 설치 비용이 있나요?
• 가격이 예상되는 비즈니스 성장에 맞춰 공정하게 확장되나요?
• 구현을 위한 통합 요구 사항은 무엇인가요?
• 이러한 도구를 지원할 측정 데이터가 있나요?
• 영향을 측정하기 위한 올바른 지표를 추적할 수 있나요?

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3. 사용자 경험을 우선시하세요

고객에게 확신을 주어야 합니다. 불확실하거나 좌절감을 느끼게 해서는 안 됩니다. 너무 자주, 도구들은 너무 복잡하거나, 너무 느리거나, 쇼핑 경험과 잘 맞지 않는 경우가 많습니다. 쇼핑 여정의 민감한 부분에 추가적인 마찰과 너무 많은 클릭을 더하는 것은 망설임이나 심지어 이탈로 이어질 수 있습니다. 다음을 충족하는 솔루션을 선택하세요:

• 클릭 수를 최소화하여 프로세스를 간단하고 직관적으로 유지하는
• 팝업이나 리디렉션 없이 제품 페이지에 원활하게 통합되는
• 일관된 사용자 경험을 위해 브랜드 디자인에 맞춰 조정되는

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"온라인 쇼핑에서 신뢰는 모든 것입니다. 특히 올바른 사이즈를 선택할 때 더욱 그렇습니다. 경험이 어색하거나, 길거나, 혼란스럽게 느껴지면 쇼핑객은 빠르게 신뢰를 잃을 수 있습니다."

• 에모리 타카기 - Virtusize 디자인 총괄

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4. 솔루션이 데이터 모델링을 활용하는 건가요, 아니면 단순한 AI 속임수에 불과한가요?

일부 솔루션은 일반적인 사이즈 차트나 실제 정확도를 개선하지 못하는 피상적인 "AI" 라벨에 의존합니다.

솔루션을 평가할 때, 사이즈 추천이 진정한 데이터 모델링에 기반한 것인지, 아니면 단순히 기본적인 논리와 AI 마케팅 슬로건에 불과한 것인지 스스로에게 물어보세요.

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"누구나 제품에 'AI'라는 단어를 붙일 수 있습니다. 중요한 것은 시스템이 의류와 신체를 맥락적으로 실제로 이해하는지 여부입니다. 진정한 영향은 지름길이 아닌 실제 데이터를 기반으로 구축된 맞춤형 모델에서 나옵니다. 저희 데이터 및 AI 전문가 팀은 각 의류 브랜드와 사용자에게 맞춰 모델을 조정하고 최적화합니다."

• 아론 리치 - 버츄사이즈 데이터 과학 총괄

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가상 피팅 도구를 선택하는 것은 단순히 기능 비교 이상입니다. 이는 패션 및 피팅 솔루션의 미래를 염두에 두면서 브랜드의 성장 전략, 기술적 요구 사항, 고객 경험 가치를 일치시키는 것입니다.

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어떻게 작동하는지 보여드릴까요? 데모 예약하기

미래를 위해 무엇을 염두에 두어야 할까요?

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• AI 기반 핏이 기준을 높이고 있습니다

머신러닝 모델이 계속 발전함에 따라, 더 적은 데이터 입력으로도 더 정확하고 개인화된 사이즈 추천을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 버츄사이즈에서는 키, 몸무게, 나이 세 가지 간단한 입력만으로도 사이즈 추천을 제공하며 엄청난 정확도 향상을 보이고 있습니다. 

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• 사이즈 데이터는 브랜드 전략 및 운영에 핵심이 될 것입니다

브랜드들은 이제 고객을 돕는 것뿐만 아니라 내부 의사 결정을 안내하기 위해 가상 피팅 솔루션을 사용하고 있습니다. 신체 데이터는 다음을 위한 종종 빠져있는 퍼즐 조각입니다.

1. 위치, 성별, 구매 행동 위에 체형 및 핏 선호도를 추가하여 더 완전한 고객 프로필을 구축합니다.
2. 새로운 제품 라인을 정확하게 예측하고 구상하기 위해 생산 계획을 최적화합니다.

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• 디지털과 현실의 융합

AI 비서는 곧 채팅이나 음성만으로 쇼핑할 수 있게 해줄 것입니다. 틱톡과 다른 소셜 미디어는 사용자와 쇼핑 카트 사이의 간극을 좁히고 있으며, 모든 플랫폼에서 개인화가 기대될 것입니다. 사용자가 귀사의 제품을 찾고 매치할 수 있도록 하는 핏/사이징 데이터는 미래 수익원을 확보하는 데 가장 중요할 것입니다.

핏 문제 해결, 지금이 적기입니다

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패션 이커머스에서 사이즈와 핏은 여전히 주요 마찰 지점이며, 이는 매출 손실, 높은 반품률, 낮은 고객 만족도로 직접 이어집니다. 가상 피팅 솔루션은 디지털 전환율을 높이고 반품을 줄이며 지속 가능성 목표를 지원하는 명확한 해결책을 제시합니다.

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이 기술은 더 이상 초기 단계가 아닙니다. 이미 현실이 되어 성과를 낼 준비가 되어 있습니다. AI 기반 데이터 모델링 도구가 최소한의 사용자 입력으로 정확한 추천을 제공하면서, 지금이야말로 가능성을 탐색하기에 가장 좋은 시기입니다. 하지만 귀사의 성공은 귀사의 브랜드와 필요(목표, 가용 자원, 그리고 가장 중요한 고객)에 진정으로 부합하는 솔루션을 찾는 데 달려 있습니다. 

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핏 문제 해결에 진지하게 임하고 있다면, 지금 바로 행동에 나서야 할 때입니다. 몇 가지 다른 도구를 테스트해보고, 고객 여정과 이커머스 사이트에 어떤 것이 효과적인지 확인해보세요. 그리고 더 자세히 알고 싶다면 주저하지 말고 저희에게 연락 주세요. 저희가 도와드리겠습니다. 

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언더아머, 아식스와 같은 브랜드가 Virtusize를 어떻게 활용하여 반품률을 최대 27% 줄이고 전환율을 10배 높였는지 확인해보세요.

저희의 비즈니스 사례를 살펴보세요:

언더아머