22일 업계에 따르면 마케팅·판매전략 등과 관련된 AI 솔루션 전문기업들의 뷰티 고객사 수가 급증하고 있다.
뷰티 특화 AI 솔루션을 제공하는 ‘달파’는 올해 상반기 기준, 뷰티 고객사 수가 작년 하반기 대비 165% 증가했다고 밝혔다. 전체 고객 중 11%가 뷰티 업종일 만큼 수요가 빠르게 확대되고 있다.
달파의 AI는 단순한 브랜드 감성 분석을 넘어, 제품 기능·텍스처·색상·유통 채널 등 35단계에 이르는 N-뎁스 분류 체계를 통해 소비자 반응을 구조적으로 파악하고 있다. 예컨대 ‘벨벳 텍스처의 MLBB 립 제품이 2030대 여성층에 높은 재구매율을 기록했다’는 흐름까지 도출한다.
또한 SNS 콘텐츠, 광고, 제품 판매 데이터를 통합 분석해 광고 수익률, 콘텐츠 반응률 등 핵심 지표를 정리한다. 분기별 마케팅 인사이트를 자동화해 리포팅하는 기능도 제공한다. AI 기반 시맨틱 검색 엔진은 자연어, 오타, 비정형 쿼리 처리에 특화돼 검색 실패율을 줄인다.
오프라인 유통 현장에서도 AI의 영향력은 확대되는 중이다. AI 솔루션 기업 딥핑소스(Deeping Source)는 실제 매장 데이터를 기반으로 ‘미래형 판매 전략’을 제시한다. 고객 동선과 구매 행동을 실시간으로 분석, 어떤 물건을 어디에 진열해야 잘 팔리는지, 어느 위치에서 제품 설명이 이뤄져야 구매 전환이 높은지를 데이터로 알려준다. 뷰티 고객사 수는 전년 대비 4배가량 늘었다.
이 회사는 뷰티 업계에서 프리미엄 이미지가 중요하고 직원의 제품 설명이나 응대가 구매에 미치는 영향이 크다는 점을 고려했다. 고객이 선반 앞에서 어떤 제품을 쳐다보고, 손에 집어 들고, 장바구니에 담는지까지 세일즈 전 과정을 분석한다. 이 데이터를 기반으로 ‘관심 지도(어텐션 맵)’를 구축, 제품 진열 위치의 효과를 정량화한다. 이때 70여개 비식별화 특허 기술을 적용해 매장 방문자의 얼굴 등 개인 정보는 가린다.
다양한 브랜드가 섞여 있는 드럭스토어나 편집숍처럼 브랜드 충성도가 낮은 환경에서는 직원 추천이 구매를 좌우하는 경우가 많다는 점도 반영했다. 딥핑소스는 매장 내 고객 흐름과 응대 효과까지 분석해 어떤 위치에서 어떤 상품을 추천했을 때 전환율이 높았는지 피드백 해준다.
트렌드 변화가 빠른 뷰티 시장에서는 AI의 분석이 곧 실질적인 매출 향상 수단으로 인식되는 만큼 도입이 더욱 확산될 전망이다.
업계 관계자는 “K 뷰티는 AI를 통해 단순 판매를 넘어서, 소비자와의 정교한 커뮤니케이션 구조를 세워가고 있다”며 “AI는 이제 숨은 조력자가 아닌, 브랜드 전략의 실질적인 동반자가 되고 있다”고 말했다.
손지혜 기자 jh@etnews.com
