[유통업계 앱 진단] ③ 패션앱 평점 1위는 에이블리…비결은 ‘AI’ 활용 서비스

[디지털데일리 왕진화 기자] 에이블리가 양대 앱 마켓 내 패션 앱 중 가장 좋은 이용자 평가를 얻은 것으로 분석됐다. 새로운 이용자 경험 제공을 위해 가상 시착이 가능한 쇼핑몰 전용 인공지능(AI) 프로필 서비스를 도입했던 가운데 재밌는 콘텐츠로 호평을 받았다. 웹툰과 웹소설도 한 곳에서 즐길 수 있다는 점 역시 이용자들 사이 호응을 이끌었다.

17일 여성의류·종합패션몰 각 앱의 구글플레이 및 애플 앱스토어 내 평점과 리뷰 내용을 중심으로 둘러본 결과, ▲W컨셉(더블유컨셉) ▲무신사 ▲브랜디 ▲쉬인 ▲에이블리 ▲29cm ▲지그재그 ▲퀸잇(가나다 순) 등 8개 앱 중 양대 앱 마켓 이용자에게서 가장 높은 평점을 받은 곳은 에이블리였다.

에이블리는 양대 마켓 전체 리뷰 수가 많은 가운데에서도 이용자 경험에서 가장 후한 평가를 받았다. 가장 흥미를 돋게 한 부분은 바로 ‘쇼핑몰 전용 인공지능(AI) 프로필’ 서비스다.

에이블리 앱 ‘마이페이지’ 내 ‘AI 프로필 만들기’ 접속 후 취향에 맞는 쇼핑몰을 선택하고 얼굴 사진을 업로드하면, 해당 쇼핑몰 모델과 동일한 착장의 프로필 이미지를 제공한다. 이미지 하단에 착용 상품 정보를 함께 제시해 쉽고 빠른 구매가 가능하게 한 점도 특징이다.

최근 에이블리는 ‘인공지능(AI) 사진 검색’ 기능을 도입하기도 했다. 유저가 사진을 등록하면 인공지능이 사진과 동일하거나 비슷한 상품을 제안한다. 사진 속 상품 카테고리와 이미지를 ‘멀티 태스크(동시)’ 방식으로 학습해 원하는 상품을 찾아주는 딥러닝 모델을 자체 개발했다.

에이블리 관계자는 해당 기능 도입 당시 “에이블리 AI 사진 검색 기능은 양질의 빅데이터를 기반으로 보다 정확한 결과를 제공하며, 이는 곧 고객 쇼핑 만족도 향상으로 이어지고 있다”고 전했다. 또한, 웹툰과 웹소설을 에이블리 내에서 한 번에 즐길 수 있다는 점 역시 호평을 받았다.

에이블리 다음으로는 중년 패션 앱 1위 퀸잇이 가장 좋은 평가를 받았다. 퀸잇은 모바일 한 화면에 노출되는 제품 수를 8개 정도에서 3~4개로 크게 줄여 앱을 이용하는 데 불편함을 없앴고, 머신러닝(ML) 기법을 활용해 구매자별로 개인화된 추천 서비스를 제공 중이다.

“브랜드가 갈수록 늘어나 백화점을 가지 않아도 비교해보고 살 수 있어 좋다”, “스타일도 멋있고, 예쁜 옷이 많으며 무엇보다 가격 대비 상품이 좋은 편” 등의 구글플레이 이용자의 호평이 잇따랐다.

다만 상세배송 상태가 타 패션앱보다 제대로 나오지 않는 부분에 대해선 아쉽다는 지적도 있었다. 배송완료가 뜨지만 상품을 못 받아 문의를 하고 싶어도, 판매자 문의란이 없고 평일에만 전화나 채팅으로 상담을 남길 수 있는 것에 대한 불편함을 드러냈다.

또한, 종합패션몰 1위 무신사는 전체 리뷰 수 대비 애플 앱스토어에서 타 패션앱보다 낮은 평점(4.1)을 기록했다. 다만 별점을 낮게 준 이용자들은 매번 무신사가 사용성이나 앱 안정화를 위한 업데이트를 진행할 때마다 ‘좋아요’한 제품이 초기화 되거나 찜 카테고리가 불편하다는 내용을 주로 남겼다.

C커머스(차이나+커머스) 패션 대표 앱으로 꼽히는 쉬인은 글로벌 원빌드를 적용하고 있어, 구글플레이에서 가장 많은 리뷰 수인 615만개를 기록하고 있다. 전 세계 지역 경계가 없는 원빌드로 통합 서비스를 제공한다. 그러나 평점도 그만큼 가장 낮은 3.4점을 기록했다.

물품을 주문하면 최대 1개월을 기다려야 한다는 점이나, 12세 이상 사용 가능한 앱인데도 성인들이 입을 수 있는 옷이 상단에 노출되는 점 등에 대한 지적이 많았다. 한 이용자는 “리뷰 수정이 어렵고, 리뷰공유가 필수적이어서 부담된다”며 “사용법이나 상세설명이 없어 리뷰로 확인하곤 하는데, ‘좋아요’나 국가별로 세세하게 볼 수 있었으면 좋겠다”는 후기를 남기기도 했다.

한편, 아이지에이웍스 모바일인덱스에 따르면 지난 5월 기준, 패션/의류 업종 월간 사용자 수(MAU)는 약 1605만명으로 나타났다. 여성의류 카테고리에서 ‘에이블리’가 약 489만명으로 사용자 수 1위에 올랐고, ‘지그재그’가 약 294만명으로 2위였다.

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