에이블리, 체인플랫폼·AI 장착하고 유니콘으로
2020-10-15 서재필 기자 sjp@fi.co.kr
셀러-생산자 다이렉트로 연결해 거품 최소화
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# 에이블리 매출 상위 셀러인 A씨는 최근 고민이 생겼다. '지난달 캠퍼스 여신' 원피스가 대박을 치면서 비슷한 느낌의 아이템들이 다른 셀러들 사이에서 쏟아져 나오고 있기 때문이다. 심지어 같은 디자인을 더 싸게 파는 온라인 쇼핑몰도 나타나 이들과의 가격경쟁력을 고민하지 않을 수 없다.
에이블리코퍼레이션(대표 강석훈)의 에이블리가 내딛을 넥스트 스텝은 무엇일까?
에이블리는 셀럽마켓을 한 데 모은 메타서비스에 개인화 추천 AI기술을 접목시켜 만족도 높은 큐레이션을 제공한다. 이러한 기술은 여성 유저들의 마음을 사로잡으며 어느덧 예비 유니콘이라고 평가받을 만큼 무서운 성장세를 보여주고 있다.
지난해 9월에는 KDB 산업은행, 시그나이트 파트너스 등 5개 투자사와 유니콘 특별보증기금을 더해 370억원 규모의 시리즈B 투자를 유치했다. 이 투자 유치 소식은 앞으로 펼쳐질 에이블리 넥스트 스텝을 더욱 궁금하게 만든다.
STEP① 풀필먼트에서 체인플랫폼으로 업그레이드
에이블리의 메인 비즈니스 모델은 두 가지로 나뉜다. 입점 기준만 충족하면 쉽게 진입할 수 있는 '에이블리 셀러스'와 사입부터 배송까지 대행하는 '에이블리 파트너스'다.
에이블리 셀러스는 타 플랫폼보다 낮은 3.96%(VAT 별도) 수수료로 셀러와 상생을 꿈꾸는 생태계를 만든다. 또 다른 비즈니스 모델인 에이블리 파트너스는 셀러들이 부담을 갖는 사입부터 배송, CS, 마케팅까지 사업 전반을 지원하는 풀필먼트 서비스다. 유저들이 원하는 상품을 하나의 장바구니에 담아 결제하면, 이미 에이블리가 직접 사입해 물량을 보관하고 있는 성수동 물류센터에서 일괄적으로 유저들에게 배송한다. 셀러들이 상품 판매에만 집중할 수 있도록 환경을 만들어주고 매출의 10%를 쉐어하는 형태다.
이 회사의 넥스트 스텝은 에이블리 파트너스에서 출발한다. 특히 에이블리 파트너스의 핵심으로 볼 수 있는 풀필먼트 서비스를 체인플랫폼으로 한 단계 진화시킨다.
체인플랫폼은 에이블리가 풀필먼트로 셀러와 동대문 도매상을 연결한 것처럼 셀러와 생산공장을 직접 연결하는 비즈니스 모델로, 아직 공식적으로 결정된 서비스 명은 아니다. 예를 들어 최근 한 셀러가 한 원피스로 대박을 냈다면, 그 원피스를 생산한 공장을 다이렉트로 연결하는 셈이다. 셀러가 직접 디자인을 기획하는 것도 가능하다.
'잘 팔릴 만한' 아이템을 기획하면 공장을 연결해 대량생산할 수 있게 하는 구조다. 또한 셀러와 공장이 직접 만날 필요없이 웹 상에서 원스톱으로 거래를 진행할 수 있는 어드민 시스템도 구축하고 있다. 기존 에이블리 파트너스와 같이 매출의 10%를 셀러에게 지급하고 있으며 중간관리자가 없어 유통 마진도 최소화할 수 있다.
STEP② 빅데이터에 기반한 카테고리 확대
지난해 에이블리는 개인화 추천 서비스 AI에 아마존 퍼스널라이즈 기술을 도입했다. 그 결과 전년대비 50배 이상 유저 개개인의 취향에 맞춘 상품 노출이 가능해졌고, 3배 이상 높은 고객 반응을 이끌어냈다. 구글플레이 앱 리뷰에도 '나에게 어울리는 예쁜 상품들이 많아졌다', '내가 찾고 있는 상품을 어떻게 알고 추천해주는지 신기하다' 등 호의적인 반응도 늘어났다.
축적한 데이터는 에이블리 인지도를 높이는 데에도 활용됐다. 유저들 사이에서 선호도 높은 인플루언서와 아이템을 매칭해 패션뷰티 콘텐츠와 다양한 기획전을 펼쳐 신규 유저 유입을 꾸준히 늘려왔다. 그 결과 누적 앱다운로드 수 2000만 건, 누적거래액 3000억원, 입점 마켓 수 1만개를 돌파하며 올 상반기 기준 전년대비 800% 성장세를 보여주고 있다. 또한 여성 라이프스타일에 맞춰 카테고리를 전방위적으로 확장한다. 이에 대한 첫 걸음으로 올해 초 셀럽마켓에서 온라인 쇼핑몰까지 입점 콘텐츠를 확대했다. 향후 축적한 데이터를 바탕으로 패션, 잡화를 넘어 홈데코, 핸드메이드까지 유저들이 원하는 니즈에 맞춰 차근차근 카테고리를 확대해 나갈 계획이다.
강석훈 대표는 "유저들의 구매로 만들어진 선호 데이터를 모아보면 어떤 고객이 어떤 판매자를 좋아하고, 어떤 느낌의 사진에 호감을 갖고 구매를 결정하는지까지 알아볼 수 있다. 이러한 데이터를 조합해보면 유저 한 명 한 명의 패션 라이프스타일까지 예상할 수 있다"고 말했다.
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