온아웃

파일:Onout-main.jpg
온아웃(onout)의 모바일 버전 메인화면

1. 개요[편집]

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온아웃(onout)은 서울대학교 Big Data & AI 연구실 석박사들로 이루어진 패션산업 인공지능 솔루션 스타트업이다. 주요 개발중인 서비스로는 폐쇄몰 앱 형식의 AI기반 D2C 재고판매 솔루션이다. 인공지능 실시간 자사몰 연동기술로 브랜드는 자사몰 관리와 브랜딩에만 집중할 수 있는 시스템을 만들었다. 새로운 컨텐츠를 만들어내는 비용 대신에 브랜드들이 만들어낸 컨텐츠로부터 가치를 창출하는 인공지능 기술을 활용해 유저 혜택을 제공하는 특별함을 갖고 있다. 이를 통해 기존 온라인 의류 플랫폼들이 의존중인 가격적 할인, 새로운 컨텐츠 기획 비용을 최소화하여 높은 판매수수료(평균 30%)의 문제를 혁신한다. 절약된 비용은 브랜드 이익과 고객 혜택으로 연결된다. 현재 베타서비스를 진행중이며 피드백을 바탕으로 6월 정식 출시 예정이다.
위 솔루션에 필요한 다양한 인공지능 기술로, 플랫폼에서 사용 가능한 국가 트렌드 반영 스타일 추천 솔루션[1]과 브랜드 자사몰에서 사용 가능한 사이즈 추천 솔루션을 합리적인 가격에 제공한다.

2. 비전[편집]

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대체 불가능한 브랜드들의 D2C 실현을 목표로 한다. 다른 산업(식품, 건기식 등)과 다르게 패션 산업의 D2C는 어렵다. 같은 카테고리에 수백개의 유명 브랜드가 존재한다. 세계적으로 유일하게 자사몰 D2C에 성공한 브랜드는 미국 나이키이며 많은 브랜드가 실패했다.
패션산업에서 D2C의 실패요인은 유저유입 비용이다. 광고매체를 이용해서 구매 가능한 고객을 타겟팅하기는 확보할 수 있는 유저 특성이 한정적이기에 큰 비용이 발생한다. 수백개의 자사몰에 고객이 일일이 들어가서 쇼핑하기에는 매우 불편하다. 고객은 좋아하는 브랜드가 모여있는 편집샵 형태의 플랫폼이 필요하다.
플랫폼은 브랜드들과 할인 이벤트 계약과 광고를 진행하며 판매수수료(평균 30%)를 요구한다. 브랜드 자사몰과 플랫폼의 가격은 똑같지만 서치엔진에서는 계약상 플랫폼의 상품이 공유되고 고객은 브랜드가 한곳에 모여있는 플랫폼에서 쇼핑하게 된다.
메이저 브랜드들은 높은 수수료 및 여러가지 이해관계로 플랫폼에 입점하지 않고 자사몰에서 판매하는 경우가 많다. 플랫폼 입장에서는 입점하지 않더라도 병행수입으로 브랜드를 판매하면 되기 때문에 입점하지 않은 글로벌 브랜드 또는 글로벌에 진출한 국내 브랜드들의 파이는 점점 줄어들고 있다.
온아웃은 브랜드가 자사몰에서 제공하는 컨텐츠와 이벤트를 정확한 타겟 고객에게 온전히 전달될 수 있다면, 플랫폼의 이점을 가져가면서 유저유입 비용을 최소화 할 수 있겠다라는 가정에서 시작한다. 그래서 온아웃은 브랜드 자사몰을 앱에 완전히 '페깅'했다. 인공지능이 상품등록 과정을 대신한다. 자사몰 가격 변경이 타겟 고객에게 온전히 전달된다. 각 메이저 브랜드 자사몰에서 판매되고 있는 인기 재고(소량 사이즈 남음)들은 브랜드를 좋아하고 맞는 사이즈를 입는 고객에게 매칭된다. 전체 브랜드 할인이 아니라 고객이 관심있어하는 브랜드 상품(예: 나이키 그레이 후드)의 가격 할인이 시작되면 고객에게 알려준다.
또한 자사몰에서 기술적으로 제공하기 어려운 친구 위시리스트 확인 및 선물하기 기능 등, 구매에 관련된 많은 데이터 기술 컨텐츠를 기획하고 있다.
유저유입에 집중하던 기존 패션 스타트업과 다르게 온라인 패션 플랫폼 시장에서 브랜드들이 겪는 어려움에 집중하여 해결하는 솔루션을 만들었으며, 해당 솔루션은 고객에게 가격적 혜택으로 제공되는 선순환 시스템을 만드는 것을 목표로 한다.
브랜드는 브랜드 가치를 형성하기 위해 수년간 많은 비용과 노력을 지불한다. 한달 두달만에 만들어진 플랫폼은 이러한 가치를 담기 어렵다. 타겟 브랜드들에 걸맞는 기술적으로 고도화된 서비스를 만들고자 한다.


**D2C란 Direct to consumer 자사몰 판매로 판매수수료를 최소화하고 고객 DB 확보를 통해 고객관리를 제공할 수 있는 판매 방식이다.

3. 기능[편집]

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3.1. 개인화 쇼핑 리스트 생성[편집]

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온아웃은 브랜드가 정의한 사이즈를 한개로 묶은 온아웃 사이즈를 기반으로 사이즈 정보를 수집하고 고객 선호 브랜드 및 비선호 색상을 수집하여 분석해서 개인화된 쇼핑리스트를 생성한다.

3.2. 마지막 사이즈(인기 재고) 매칭 시스템(LAST CHANCE)[편집]

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브랜드 입장에서 자사몰에 폐쇄몰 형태로 판매되고 있는 인기 재고들을 광고하기란 매우 어렵다. 사이즈가 한두개만 남아있는 의류는 광고매체에서 구매가능한 고객을 타겟팅하기에 큰 비용이 발생한다. 고객 또한 이러한 상품들을 쇼핑하기 위해 수십개의 자사몰에 돌아다니는 것은 큰 비용이다. 인기 재고들을 브랜드를 좋아하는 고객이 입력한 사이즈 데이터 기반으로 매칭하여 최소 비용으로 매칭하여 판매한다. 매칭 형식으로 여러 브랜드의 상품들이 한번에 보여지지 않으며 한번 지나간 마지막 사이즈 상품은 다시 볼 수 없게 만들어 브랜드 가치를 보존하고 고객은 이미 결정한 상품을 다시 보지 않아도 된다. 좋아요 싫어요를 강제하여 고객에게 좋아하는 브랜드에 딱 맞는 사이즈의 상품들이 위시리스트에 저장된다. 수집된 데이터를 기반으로 타겟 모델을 고도화한다.

3.3. 선물하기 시스템[편집]

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선물 하고싶은, 받고싶은 연인이나 가족을 초대해서 팔로우하면 많은 상품이 저장된 위시리스트를 공유할 수 있는 커뮤니티 서비스를 제공한다. 위시리스트는 고객의 팔로우 수락 없이는 공유되지 않는다.

3.4. 브랜드 할인 알림 시스템[편집]

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브랜드의 마지막 사이즈를 모두 본 고객에게 자사몰 할인시 알림을 제공한다. 기존 메세지나 카카오톡을 통해 알림을 제공하는 비용 없이 무료로 제공한다. 유저의 로그 분석을 기반으로 카테고리와 색상까지 추천하는 시스템을 개발중이다.

3.5. 시즌 상품 쇼핑하기[편집]

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마지막 사이즈(재고) 상품은 매칭 서비스를 제외한 어느 곳에도 보여지지 않는다. 매칭 상품과 어울리는 트렌딩 스타일이 추천되어 시즌 상품 판매로 연결된다. 시즌 상품 정보 기반 다양한 AI 컨텐츠를 제공한다.

3.6. SHOP[편집]

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여러 자사몰에 분산되어 있는 좋아하는 브랜드들을 한곳에서 쇼핑할 수 있도록 도와준다. 브랜드의 상품을 클릭시 같은 카테고리의 모든 상품을 1분안에 빠르게 볼 수 있는 기능을 제공한다.

3.7. BRAND[편집]

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팔로우한 브랜드 자사몰에 방문할 수 있다. 인공지능이 계산한 브랜드 유사도기반 특성별로 나눠 놓은 컨텐츠가 존재한다.

3.8. 브랜드 룩북 쇼핑하기[편집]

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브랜드에서 시즌별 상품 상세페이지를 위해 찍는 감도 있는 룩북을 AI가 마이닝하여 모아 볼 수 있다.

3.9. 정산 시스템[편집]

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앱상에서 구매가 이뤄지면 자동으로 자사몰에 구매요청이 전달된다.

3.10. 판매수수료[편집]

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판매수수료는 브랜드 이커머스 플랫폼 최초 최저 5.5%이다. 지그재그와 같은 소호 쇼핑몰을 모아놓은 플랫폼은 매일 등록되는 의류 상품이 유저유입을 만들어내지만 가치 있는 브랜드들은 시즌에 한번 디자인한 의류를 등록하기 때문에 유저유입 비용이 발생하며 기존 플랫폼들은 평균 30%를 판매수수료를 요구한다. 브랜드 자사몰에서 생성되는 컨텐츠를 기술적으로 마이닝하여 고객에게 전달하며 비용을 최소화한다. 온아웃 대표의 목표는 브랜드와 함께 D2C를 실현할 수 있는 기술적인 시스템을 완성하여 5.5%마저도 더 줄일 수 있는 수익구조를 목표한다.

3.11. 브랜드 귀속 마일리지 서비스[편집]

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브랜드의 고객이 플랫폼에서 구입하면 플랫폼 적립금으로 변환되어 브랜드 재구매 이유를 상실한다. 온아웃은 각 브랜드에 귀속되는 마일리지 시스템을 제공하여 고객관리를 가능하게 한다.

3.12. 메이저 브랜드 의류[편집]

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브랜드 감도가 뚜렷한 메이저 브랜드에게 플랫폼의 과도한 브랜딩은 브랜드 가치훼손으로 이어진다. 온아웃에서 제공되는 서비스는 모두 구매에 직결된 기술서비스로 국내 패션 플랫폼들과 다르게 플랫폼 감도를 최대한 절제했다.

4. 상품 브랜드[편집]

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병행수입 상품은 없었지만 매출 가설을 검증하기 위해 잠시동안 등록되어 있다.

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