최근 국내 패션 업계가 빅데이터에 관심을 갖기 시작했다. 연이은 트렌드 예측의 실패와 이에 따른 매출 하락이 주요 원인이다. 트렌드 예측의 실패는 기존 제한된 CRM 자료를 토대로 한 트렌드 분석과 수요 예측에 기인한다. 이는 취향의 개인화가 일반화되면서 기존 CRM 데이터로 밝혀 낼 수 없는 사례가 증가하고 있고, 이런 이유로 최근 빅데이터의 중요성에 대한 인식이 확산되고 있는 추세다. 빅데이터 분석을 통해 소비자를 이해하고 이에 따른 소비성향을 파악해 상품기획과 마케팅에 적극 활용, 적중률을 높이는 수단을 활용하기 시작한 것이다. 글로벌 패션 기업들은 빅데이터 분석을 통해 실시간 시장에 대응하는 초스피드 전략을 채택하고 있다. 이런 전략을 뒷받침하기 위해 빅데이터 분석을 통한 트렌드를 실시간으로 제품기획에 반영하고, 지역별 상품 수요와 매장별 적정 재고를 산출해 상품별 가격 결정과 운송 계획까지 수립하고 있다. 이런 관점에서 빅데이터는 산업혁명 시기의 석탄처럼 IT와 디지털 혁명 시기에 혁신과 경쟁력 강화, 생산성 향상을 위한 중요한 원천으로 간주되고 있다.

빅데이터의 의미와 형태
디지털 경제의 확산으로 우리 주변에는 규모를 가늠할 수 없을 정도로 많은 정보와 데이터가 생산되는 '빅데이터(Big Data)' 환경이 도래했다. 빅데이터란 과거 아날로그 환경에서 생성되던 데이터에 비하면 그 규모가 방대하고, 생성 주기도 짧고, 형태도 수치 데이터뿐 아니라 문자와 영상 데이터를 포함하는 대규모 데이터를 말한다. 빅데이터 환경은 과거에 비해 데이터의 양이 폭증했다는 점과 함께 데이터의 종류도 다양해져 사람들의 행동은 물론 위치정보와 SNS를 통해 생각과 의견까지 분석하고 예측할 수 있다.
전문가들은 빅 데이터가 표본 조사의 반대 개념이라고 설명한다. 다시 말해 전수 조사에 가깝다는 뜻이다. 빅 데이터가 이슈로 부상한데는 페이스북, 블로그, 트위터 등 모바일 환경이 가져온 SNS의 발전이 배경으로 작용하고 있다.

빅데이터의 특징과 가치
빅데이터의 특징은 3V로 요약하는 것이 일반적이다. 즉 데이터의 양(Volume), 데이터 생성 속도(Velocity), 형태의 다양성(Variety)을 의미한다. 최근에는 가치(Value)나 복잡성(Complexity)을 덧붙이기도 한다.
이처럼 다양하고 방대한 규모의 데이터는 미래 경쟁력의 우위를 좌우하는 중요한 자원으로 활용될 수 있다는 점에서 주목받고 있다. 대규모 데이터를 분석해서 의미 있는 정보를 찾아내는 시도는 예전에도 존재했다. 그러나 현재의 빅데이터 환경은 과거와 비교해 데이터의 양은 물론 질과 다양성 측면에서 패러다임의 전환을 의미한다. 이런 관점에서 빅데이터는 산업혁명 시기의 석탄처럼 IT와 스마트혁명 시기에 혁신과 경쟁력 강화, 생산성 향상을 위한 중요한 원천으로 간주되고 있다.

빅데이터 분석과 시장 대처
기업은 보유하고 있는 고객 데이터를 활용해 마케팅 활동을 활성화하는 고객관계관리(CRM, Customer Relationship Management) 활동을 1990년대부터 시작했다. CRM은 기업이 보유하고 있는 데이터를 통합하는 데이터웨어하우스(Datawarehouse), 고객 데이터 분석(Data Mining)을 통한 고객유지와 이탈방지 등과 같은 다양한 마케팅 활동을 진행하는 것을 뜻한다. 기업의 CRM 활동은 자사 고객 데이터뿐 아니라 제휴회사의 데이터를 활용한 제휴 마케팅도 포함한다. 최근에는 구매 이력 정보와 웹로그(web-log) 분석, 위치기반 서비스(GPS) 결합을 통해 소비자가 원하는 서비스를 적기에 적절한 장소에서 제안할 수 있는 기술 기반을 갖췄다.
이러한 고객 분석은 빅데이터 시대를 맞이해 전환점을 맞고 있다. 분산처리방식과 같은 빅데이터 기술을 활용해서 과거와 비교가 안 될 정도의 대규모 고객정보를 빠른 시간 안에 분석하는 것이 가능하다. 트위터와 인터넷에 생성되는 기업 관련 검색어와 댓글을 분석해 자사의 제품과 서비스에 대한 고객 반응을 실시간으로 파악해 즉각적인 대처를 시행하고 있다. 기업의 빅데이터 활용은 고객의 행동을 미리 예측하고 대처방안을 마련해 기업경쟁력을 강화시키고, 생산성 향상과 비즈니스 혁신을 가능하게 한다.

빅데이터의 활용과 패션 산업의 미래
최근 패션 업계가 빅 데이터에 관심을 갖기 시작한 데는 연이은 트렌드 예측의 실패와 이에 따른 매출 하락 때문이다. 과거부터 현재에 이르기까지 다음 시즌 트렌드 예측은 데이터 기반이 아닌 디자이너의 직관력과 해외 컬렉션 경향에 의존해 왔고, 과거에는 소비자들이 이를 추종하는 경향이 있었지만 이 방식이 더 이상 잘 통하지 않게 된 것이다.
즉 기존의 표본 조사로는 밝혀 낼 수 없는 사례가 증가하고, 취향의 개인화가 일반화되면서 빅 데이터의 중요성에 대한 인식이 확산되고 있다. 국내 패션 업체는 특히 단기적인 트렌드를 과용하면서 소비자들의 라이프스타일 변화나 소비 경향 등 큰 변화를 제대로 읽지 못해 침체기를 벗어나지 못하고 있다는 지적이 늘고 있다. 정장 수요가 줄고 캐주얼 수요가 늘어나는 지금과 같은 경향을 빅 데이터를 기반으로 예측했다면 훨씬 빨리 대응이 가능했겠지만, 브랜드 내부의 판매 경향, 즉 CRM 데이터에만 의존하다보니 대응이 느려질 수밖에 없었다는 것이다
전세계 의류 시장을 석권하고 있는 글로벌 SPA 브랜드들은 이러한 한계를 극복하기 위해 빅데이터 분석을 적극 활용하고 있다. 특히 패스트 패션(Fast Fashion)의 선도자인 「자라(Zara)」는 빅데이터 분석을 통해 현재 유행하는 패션 트렌드를 실시간으로 반영해 단기간에 다품종 소량 생산하는 초스피드 전략을 채택하고 있다. 이러한 전략을 뒷받침하기 위해서 상품 수요를 예측하고 매장별 적정 재고를 산출하며 상품별 가격 결정과 운송 계획까지 실시간 데이터 분석에 의존하고 있다. 빅데이터 활용을 위해 「자라」는 MIT 연구팀과 최적 재고관리 시스템을 개발했다.
국내 패션 업계도 더 이상 기존의 제한적인 트렌드 분석과 판매 동향 자료만으로 잘못된 트렌드와 수요 예측의 우를 범해선 안된다. 포털 사이트 네이버에는 검색어 검색량에 대한 정보를 제공해주는 서비스가 있다. 이곳에 따르면 최근 몇 년간 ‘골프’ 라는 검색어는 감소한 반면, ‘등산’이라는 검색어가 크게 증가했고, 최근에는 ‘캠핑’이라는 검색어가 ‘등산’을 앞질렀다. 최근의 아웃도어 시장 경향과 완전히 일치하는 결과다.
최근 빅 데이터 서비스나 컨설팅을 주력으로 하는 기업들이 증가하고 있고, 빅 데이터 분석 솔루션을 제공하는 IT 개발 회사들이 증가하고 있다. 전문가들은 빅 데이터를 확보하는 차원을 넘어 패션 업계가 이를 해석하고 활용하는 능력에 따라 예측 실패의 확률을 크게 줄일 수 있다고 조언한다. 

박석일 기자