일본에서도 코로나 확산 후 빠르게 인터넷 쇼핑이 보급되었지만 산업별로 살펴보면 가전이나 서적에 비해 패션 업계의 인터넷 쇼핑 비중은 낮은 편인데요 의류는 직접 입어보고 사이즈와 피팅감을 확인하고

일본에서도 코로나 확산 후 빠르게 인터넷 쇼핑이 보급되었지만 산업별로 살펴보면 가전이나 서적에 비해 패션 업계의 인터넷 쇼핑 비중은 낮은 편인데요 의류는 직접 입어보고 사이즈와 피팅감을 확인하고 싶은 소비자 니즈가 강하기 때문이예요. 최근 일본에서는 이같은 의류의 온라인 쇼핑의 약점을 해결해 주는 다양한 서비스들이 등장하고 있습니다. 1) ‘메이킵(MAKIP)’이라는 회사가 제공하는 가상 피팅 시스템 ‘유니사이즈(unisize) 고객이 구매하고 싶은 옷을 선택하면 사전에 입력한 신장, 나이, 체중 및 신체의 특징에 근거해 브랜드별로 사이즈를 추천해 준다. 고객은 자신의 신체 사이즈를 측정하지 않아도 간단한 질문에 응답하는 것만으로 어떤 사이즈의 옷을 구매해야 할지 알 수 있다. 질의응답에 더하여 전신사진을 찍어 올리면 AI가 사진을 분석하여 더 정확한 사이즈를 알려준다. 온라인에서는 사이즈를 알기 어렵다는 고객의 불안감을 잠식시킴으로써 온라인 구매율 크게 상승했다고 또한 구입한 상품의 사이즈가 맞지 않아 반품 하는 경우도 줄어들어 반품률 또한 개선되었다. 2) 아바타가 대신 옷을 입어 봅니다 가상피팅이 가능한 앱인 올텀 (ALTRAM)은 이용자가 자신의 키와 몸무게 등을 입력하면 그 체형에 가까운 3D 아바타가 생성되고, 의류 또한 3D 데이터로 만들어져 자신을 대신해 해당 옷을 입었을 때의 모습을 시시각각 확인할 수 있다. 이러한 서비스들은 온라인 쇼핑이 주는 불편 요소를 해소함으로써 더 많은 소비자가 디지털 공간에서 쇼핑하도록 돕는다. 하지만 이는 단지 시작점일 뿐이다. 온라인 상에서 소비자의 행동을 일목요연하게 파악할 수 있게 되면 다양한 분야로 사업을 확장하는 것이 가능해진다. 유니사이즈는 온라인 사이트 방문자의 체형과 실제 구매한 아이템의 크기 차이, 구매자의 카테고리나 브랜드간의 이용 경향, 상품 판매 분석 등을 한눈에 확인할 수 있는 ‘유니사이즈 DX’라는 새로운 서비스를 제공하기 시작하였다. 올텀 또한 장기적으로는 고객의 체형뿐만 아니라 과거의 피팅, 구매 데이터를 활용해 고객 취향에 맞는 옷을 추천해 주는 것을 목표로 한다. 기업에는 어떤 옷을 얼마만큼 생산하고 누구에게 팔아야 할지에 대한 정보를 제공할 수 있다.