쇼핑 앱이 카페까지 추천…에이블리의 새 실험

에이블리가 앱에서 축적한 취향 데이터와 개인화 추천 기술을 오프라인으로 확장한다. 픽업·체험 예약 서비스 '에이블리 플레이스'에 이어 성수 첫 쇼룸까지 선보이며 온라인에서 축적한 경쟁력을 서비스와 공간으로 넓히는 전략이다. 상품 판매를 넘어 데이터를 기반으로 한 경험 경쟁이 온라인 플랫폼의 새로운 승부처로 떠오른 가운데, 이용자 맞춤형 경험을 구현하는 역량이 플랫폼 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 부상하고 있다.


8일 업계에 따르면 에이블리는 지난 3일 오프라인 예약 서비스 '에이블리 플레이스'를 공식 론칭했다. 에이블리 앱 내에서 베이커리와 주문 제작 케이크, 공방·원데이 클래스, 뷰티 컨설팅 등 다양한 매장을 탐색하고 예약할 수 있다. 온라인쇼핑 서비스 운영 과정에서 쌓은 취향 빅데이터와 AI 개인화 추천 기술을 활용해 이용자에게 맞춤형 오프라인 경험을 제안하는 점이 특징이다.

서비스 반응은 긍정적이다. 시범 운영 기간인 지난 5월 주문 수는 전월 대비 5.8배, 구매자 수는 5.4배 증가했다. 같은 기간 전체 거래액은 3.6배 늘었으며, 공방 카테고리 거래액은 4.3배 증가했다.


오프라인 경험 연결을 넘어 실제 공간도 마련한다. 에이블리는 오는 10월 초 오픈을 목표로 서울 성수동에 쇼룸 조성을 추진하고 있다. 첫 거점으로 성수를 선택한 것은 K패션 대표 상권이자 높은 유동 인구와 외국인 관광객이 찾는 지역이라는 점을 고려한 결과다.

쇼룸은 앱 이용자의 성별·연령·취향 등 데이터를 반영해 상품을 큐레이션하는 방식으로 운영된다. 실시간으로 진열을 바꾸는 방식은 아니지만 데이터 흐름을 반영해 주기적으로 상품 구성을 최적화할 예정이다. 온라인에서 축적한 취향 데이터를 쇼룸에도 접목해 개인화 쇼핑 경험을 강화한다는 전략이다.


에이블리 관계자는 "성수에 오픈 예정인 첫 오프라인 거점은 앱에서 경험했던 개인화 쇼핑을 오프라인까지 확장하는 것을 목표로 한다"며 "앱에서 축적된 유저의 성별·연령·취향 등 데이터를 분석해 매장 상품 진열에 반영하는 데이터 기반 방식으로 운영될 계획"이라고 설명했다.

이러한 전략의 기반에는 서비스 운영 과정에서 축적한 방대한 데이터가 자리한다. 에이블리는 지난해 1500억건에 달하는 이용자 행동 빅데이터를 확보했다. 하루 평균 4억건의 데이터가 축적됐으며, 상품·마켓 찜과 리뷰, 장바구니 등 구매 의향이 반영된 데이터는 누적 35억건을 넘어섰다.


데이터를 활용하는 기술력도 경쟁력으로 지목된다. 에이블리는 사업 초기부터 외부 추천 시스템에 의존하지 않고 자체 개발한 추천 알고리즘을 고도화해왔다. 가격이나 동일 상품 중심의 일반적인 추천 방식과 달리 이용자의 행동 데이터를 분석해 취향에 맞는 상품을 제안하는 것이 강점이다. 이번 오프라인 확장 역시 에이블리의 강점인 '개인화'를 서비스와 공간으로 넓힌 사례다.

업계에서는 온라인 플랫폼 시장이 상품 판매를 넘어 경험 경쟁으로 확장되면서 앱을 통해 쌓아온 데이터를 얼마나 효과적으로 활용하느냐가 중요해지고 있다고 본다. 온오프라인을 아울러 맞춤형 경험을 구현하는 역량이 플랫폼 경쟁력을 가르는 잣대로 떠오르고 있다는 분석이다.

한 유통업계 관계자는 "온라인 플랫폼은 이제 상품을 많이 보유한 것보다 고객을 얼마나 깊이 이해하고 개인화된 경험으로 연결하느냐가 더 중요한 경쟁력이 되고 있다"며 "축적한 데이터를 오프라인 서비스와 공간까지 확장하려는 시도가 늘면서 개인화 추천 역량의 중요성도 커질 것"이라고 말했다.