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스티치픽스 CEO, 개인의 스타일을 대중에게 파는 법

카트리나 레이크(Katrina Lake)
매거진
2018. 5-6월(합본호)

How I Did It
스티치픽스 CEO, 개인의 스타일을 대중에게 파는 법

카트리나 레이크 (Katrina Lake)

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우리 스티치픽스의 비즈니스 모델은 간단하다. 우리는 당신이 좋아할 만한 옷과 액세서리를 보내준다. 그럼 당신은 그중에서 마음에 드는 건 갖고 마음에 안 드는 건 우리에게 돌려보낸다. 데이터과학을 활용해 우리는 이렇게 개인화된 판매를 대규모로 진행한다. 이는 전통적인 매장 및 전자상거래에서의 구매 경험을 능가한다. 고객은 전문 스타일리스트가 옷을 골라주는 걸 즐기고, 또 서비스가 편리하고 단순해서 좋아한다.

 

물론, 소비자의 눈에 단순하고 편리하게 보이게 하면서도 동시에 수익도 내고 사업도 확장하는 것은 복잡한 일이다. 특히나 패션 소매업계에서는 훨씬 더 복잡하다. 이 업계는 수많은 업체들로 붐비고 소비자 취향이 변덕스러우며 빠르게 변한다. 다른 의류업체들은 최저 가격이나 가장 빠른 배송을 통해 차별화를 시도한다. 우리는 개인화로 차별화를 한다. 우리가픽스배송이라고 부르는 각 배송은 우리가 당신만을 위해 고른 다섯 종의 옷과 액세서리 아이템이 든 상자다. 선택은 당신과 수백만 명의 다른 사용자가 준 정보를 토대로 이뤄진다. 가입할 때 당신이 작성하는 긴 설문지, 그리고 각 배송 이후 당신이 우리에게 보내는 피드백이 그 기본정보다.

 

스티치픽스는 2016 73000만 달러어치의 옷을 팔았고 2017년에는 97700만 달러어치를 팔았다. 매출의 100%는 우리가 추천하는 상품에서 나온다. 우리는 미국에 200만 명이 넘는 실제 고객을 확보하고 있으며 700개가 넘는 브랜드를 취급한다. 당신이 장바구니에 집어넣은 블라우스에 잘 어울리는 값비싼 벨트도 사라고 권유하는업셀링수법도 사용하지 않고, 전에 당신이 산 적이 있다는 이유로 특정 브랜드를 강매하지 않으며, 당신이 웹브라우저에서 구경하는 패턴을 보고 깜찍한 검은색 드레스를 살 것이라고 예측하지도 않는다. 이런 방식들은 실제 구매로 연결되는 비율이 낮다. 그 대신 우리는 데이터와 머신러닝을 인간의 전문적인 판단력과 결합해 개성 있고 개인적인 아이템을 추천해 준다.

 

데이터과학은 스티치픽스의 기업문화와 엮여 있는 정도가 아니다. 우리의 문화 그 자체다. 전통적인 조직구조에 데이터과학을 추가했다기보다는 데이터과학을 중심으로 사업을 시작했고 회사의 알고리즘을 고객의 필요에 맞춰 구축했다. 현재 80명이 넘는 데이터과학자를 고용하고 있으며 이들 중 대부분은 수학과 신경과학, 통계학, 천체물리학과 같은 정량적인 분야의 박사 학위를 갖고 있다. 데이터과학 부문은 나에게 직접 보고한다. 스티치픽스는 데이터과학 없이는 존재하지 않는다. 아주 심플하다.

 

실리콘밸리와는 다른 이야기

 

우리는 전형적인 실리콘밸리의 스타트업과는 거리가 멀다. 나는 이른바 '연쇄창업가'가 아니다. 스티치픽스는 내가 만든 첫 번째 회사다. 하지만 나는 소매업을 경험하면서, 또 이 산업이 21세기 현대 기술과 얼마나 동떨어져 있는지를 보며 매력을 느낀다. 2000년대 초 스탠퍼드대 학부 시절과 첫 직장인 파르테논그룹 컨설턴트 시절 나는 여러 소매업체, 레스토랑과 함께 일했다. 이 두 가지 산업을 좋아했고 또 이 산업이 사람들에게 주는 의미를 사랑했지만, 세상이 이렇게 많이 변했음에도 불구하고 여전히 기본적으로는 1970년대 또는 정말이지 1950년대와 크게 다르지 않은 소비자경험을 제공하고 있다는 사실에 흥미를 느꼈다. 이 산업들이 어떻게 적응해 갈지 궁금했고, 내가 그 미래의 일부가 되어야겠다고 생각했다.

 

아이폰이 막 나왔을 무렵인 2007년 나는 파르테논그룹에서 나와 리더벤처스라는 벤처캐피털의 직원이 됐다. 나는 여전히 소매업에 대해 생각하고 있었다. 넷플릭스가 뜨고 있을 때는 블록버스터 비디오대여점 체인의 경제성 측면에 대해 공부했다. 한 쪽에는 매장 판매를 지배하는 기업이 있었고 다른 한 쪽에는 매장 없이 판매를 지배하는 기업이 있었다. 완벽한 케이스스터디였다. 나는 정확하게 언제 저울이 기울어지는지 알 수 있었다. 넷플릭스의 시장점유율이 30%가 되는 순간, 그 지역 블록버스터 매장이 문을 닫았다. 나머지 70%의 고객은 영화를 보기 위해서는 넷플릭스를 사용해 보거나 옆 동네 블록버스터까지 가거나 둘 중에 결정을 내려야 했다. 넷플릭스를 사용해 보는 사람이 더 많았고 블록버스터는 더 큰 압박을 받았다. 또 다른 매장이 문을 닫으면 더 많은 사람들이넷플릭스를 시도해 보느냐 옆 동네 블록버스터까지 다녀오느냐의 결정에 직면했다. 걷잡을 수 없었다.

 

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