패션의 속도를데이터로 따라잡다

3주 걸리던 리서치가 이틀이면 끝납니다. 디자인 결정마다 데이터 근거를 붙이자 샘플 채택률이 세 배가 됐습니다

프리 컬렉션 리서치에만 한 달이 걸렸습니다. 지금은 그 주 금요일이면 기획안이 나갑니다

리서치 인력 세 명이 붙던 일을 이제 플랫폼에서 오후 반나절이면 끝냅니다

매년 2월과 9월이면 세 명이 런웨이 사진 태깅에만 매달렸습니다. 지금은 그 업무 자체가 없어졌습니다

품평 전날 밤 12시에 스크린샷을 장표에 붙이던 일, 이제 안 합니다

AI가 패션 용어를 알아듣습니다. 별것 아닌 것 같아도, 범용 이미지 모델과 1년을 씨름해 보면 얼마나 큰 차이인지 압니다

예전 프롬프트는 원단 용어집 같았습니다. 지금은 동료에게 작업을 부탁하듯 씁니다

어떤 레퍼런스가 중요한지를 두고 디자인실과 MD가 늘 부딪혔습니다. 지금은 데이터를 보고 컬렉션에 넣을 상품을 정합니다

리서치에 쓰던 툴 네 개를 정리했습니다. ROI는 따로 따질 필요도 없이 첫 시즌에 확인됐습니다

브랜드 고객사에 감이 아니라 런웨이 근거로 컬렉션을 제안합니다. 1년 만에 수주율이 두 배가 됐습니다

예전 품평은 “이게 다 뭐예요?”로 시작했습니다. 지금은 “다들 어떻게 보세요?”로 시작합니다

기획안 작성, 스케치, 방향 맞추기까지 탭 하나에서 끝냅니다. 정확한 데이터를 근거로 매 시즌을 더 빨리 시작합니다

예전에는 샘플을 몇 차례씩 다시 뽑았습니다. 지금은 한 플랫폼 안에서 트렌드 데이터부터 샘플까지 한 번에 갑니다. 시간도 줄고 비용도 줄었습니다

이제 확정하는 컬러마다 룩 비중 수치가 붙어 있습니다. 바이어들도 더는 토를 달지 않습니다