AI 추천이 갈랐다…에이블리, 패션·뷰티·푸드 동시 성장

에이블리가 패션과 뷰티, 푸드 등 전반적인 영역에서 고른 성장세를 보이며 외연 확장에 속도를 내고 있다. 자체 개발한 AI 기술을 기반으로 개인의 취향을 파악해 상품을 추천하면서 카테고리 간 경계를 허무는 전략이 적중했다는 분석이 나온다.
17일 에이블리에 따르면 지난해 정기 행사 '뷰티 페스타' 기간 뷰티 카테고리 거래액은 전년 동기 대비 25% 증가했다. 4분기 푸드 카테고리 거래액은 전년 동기 대비 80% 성장하며 역대 최고 기록을 경신했다. 에이블리는 2021년과 2022년 각각 진출한 뷰티, 푸드 카테고리에서 성과가 나타나면서 카테고리 확장 성과가 나타나고 있다.

기존 핵심인 패션에서도 성장 흐름이 이어지고 있다. 블랙프라이데이 행사 기간 소호 패션 거래액은 전년 동기 대비 25% 늘어났다. 같은 기간 일간 거래액이 억원대를 돌파한 마켓 수는 역대 최대 규모를 기록했다.


트렌드에 민감한 젊은 층을 중심으로 신규 고객 유입도 활발하게 이뤄지고 있다. 지난해 4분기 푸드 카테고리를 처음 구매한 고객 수는 전년 동기 대비 33% 상승했다. 4분기 뷰티 페스타 기간 첫 구매 고객 수는 25% 늘었고 구매 고객 중 10~20대의 비중은 72%를 차지했다.
AI로 취향 연결…비결은 하루 4억건 쌓이는 빅데이터 이러한 성과의 배경에는 자체 개발한 'AI 개인화 추천 기술'이 자리한다. 에이블리는 아마존의 AI 추천 서비스 'AWS' 등 외부 추천 시스템을 이용하는 타사와 달리 사업 초기부터 자체 개발한 알고리즘을 사용해 왔다. 기존 추천 시스템이 가격이나 동일 상품을 중심으로 작동한다면 에이블리의 시스템은 유사한 취향을 지닌 다른 사용자의 데이터를 활용해 상품을 제안한다.

에이블리 측은 "꽃무늬 원피스 상품을 찜한 유저에게 유사한 상품을 찾아주는 것이 아니라 비슷한 취향의 다른 유저가 선호하는 트위드 원피스, 블라우스 등 다양한 스타일을 추천하는 방식"이라며 "패션을 비롯한 스타일 상품은 취향이나 개성 등 단순 가격 이상의 요소가 구매 결정 과정에 있어 중요하게 작용하는 분야임을 고려했다"고 설명했다.

방문자 증가에 따라 쌓이는 양질의 데이터는 알고리즘을 고도화하며 기술력을 뒷받침한다. 에이블리는 지난해 1500억건에 달하는 유저 행동 빅데이터를 확보했다. 하루 평균 4억건의 데이터가 축적된 것으로 상품 및 마켓 찜, 리뷰, 장바구니 등 구매 의향이 반영된 데이터는 누적 35억개를 넘어섰다.


이를 기반으로 에이블리의 추천 기술은 다양한 카테고리를 넘나들며 교차 추천 서비스를 제공하는 단계로 발전했다. 패션과 푸드, 뷰티와 디지털 등 서로 다른 카테고리 간 취향 데이터를 기반으로 다양한 영역에서 소비자의 취향에 맞는 제품을 추천하는 방식으로 실제 교차 구매로 이어지고 있다.

에이블리 관계자는 "구매뿐 아니라 상품을 그냥 지나치는 비선호 데이터까지 분석해 정교하게 라벨링하고 있다"며 "추천 기술과 사용자 데이터가 서로 영향을 주며 함께 고도화되는 구조"라고 말했다. 이어 "이용자 취향에 맞는 상품을 제안할 수 있어 카테고리 확장에도 강점이 있다"고 덧붙였다.

업계에서는 에이블리가 취향 기반 추천을 바탕으로 카테고리 간 경계를 허물며 다른 플랫폼과 차별화에 성공했다는 평가가 나온다. 업계 관계자는 "양질의 데이터가 추천 기술을 고도화하고 이것이 다시 교차 구매와 신규 데이터 축적으로 이어지는 선순환 구조가 만들어졌다"며 "서로 다른 카테고리를 취향으로 묶으면서 카테고리 확장 과정에서 나타날 수 있는 소비자들의 심리적 장벽을 낮추고 실질적인 거래 성장을 끌어냈다"고 평가했다.