2020 패션시장 DB, -15% vs +7% 왜 이러나?
2020-12-15 최현호 mpi 컨설팅 대표 jacob@mpiconsulting.com
정부 지원 KFI, 전체 시장의 25.8% 온라인 데이터 무시
매년 연말이면 MPI에는 여러 매체로부터 우리나라 패션 소비시장 규모와 변화 추이에 대한 문의가 줄을 잇는다. 국가가 발표하는 통계청의 공식 데이터는 물론 한국섬유산업연합회 등 패션산업 관련 주요 단체들이 한층 진일보된 전문적인 산업지표를 발표함에도 이 같은 현상은 좀처럼 줄어들지 않고 있다.
그런데 이들 매체의 요청 사항을 막상 살펴 보면, 그 무언가 더 깊은 내용이 결코 아니다. 가장 기본적이고 상식적인 기준과 범주에 대한 가장 기초적인 데이터 수준이다. 우리 패션산업계 전반에 공유된 패션산업 관련 국가 통계에 대한 대단히 낮은 신뢰의 분위기는 사실 어제 오늘의 일이 아니다.
그렇다면 과연 이런 한계를 보완하고자 상당기간 진행되어온 섬유패션 주요 유관 기관들의 패션산업 지표화 사업에 대한 우리 산업계의 신뢰와 활용도는 이를 상쇄할 만큼 충분한 수준일까? 개인적 판단에 불과할진 몰라도 만일 충분하였다면 전술했던 매체들의 반복적인 요청은 없었으리라 생각된다.
◇ Shape the Next Normal
패션소비산업 4.0 시대를 웅변하는 대표적인 속성은 흔히 우선 디지털로 집중된다. 그런데 우리 패션소비산업에서 디지털의 기여 속성은 무엇일까? 고객 소비 편의성의 확장이라고 막연히 표현하는 DX효과 기저에는 기술과 속도가 있고, 이를 가동하는 자양분은 다름아닌 데이터다. 디지털 패션기업 대상 투자가치의 방점이 당장의 성과나 실적보다 그 기업의 고객관련 데이터에 주어지는 이유 역시 바로 이 때문이다. 디지털로 무장된 패션기업의 핵심경쟁 역량은 이제 더 이상 기술이 아니라 지속성장을 담보하는 자양분 데이터이기 때문이다.
산업재 산업에서 쌀이 철로부터 반도체로 이전하였듯, 소비재 산업의 쌀은 급격하게 브랜드로부터 데이터로 이전하고 있다는 판단이다. 일찍이 Larry light는 "브랜드는 비즈니스를 개발하고 강화시키며 경쟁자로부터 보호해주는 가장 중요한 역할을 한다. 그렇기 때문에 현대의 마케팅 경쟁은 바로 브랜드들이 우세를 점하기 위해 다투는 브랜드 경쟁이다. 제조 공장을 소유하는 것보다, 시장을 소유하는 것이 더욱 더 중요한데 시장을 소유할 수 있는 유일한 방법은 곧 유력한 브랜드를 소유하는 것이다" 고 하였다. 30년이 지난 이 시점 위의 명구에서 브랜드 자리에 데이터가 대신하면 훨씬 더 이해가 빠른 시대가 되었다.
◇ 그래도 2020년
패션 소비산업 관련 국가의 공식 데이터나 주요 기관의 전문 보고서나 산업통계가 아직도 충분히 활용되고 패션산업 대내외 공통된 산업 기준지표로 수렴되지 못하는 아쉬움은 적지 않다. 하지만 그렇다고 바로 이들 통계 자체에 대한 옳다 그르다 라는 축소지향적 예단은 바람직하지 않다는 판단이다. '이미 상당한 시계열 지표 가치를 축적한 이들 통계가 내재한 상당한 함의를 어떻게 잘 추출해 새로운 의사결정 과정에 준용할 것인가'라는 보다 적극적인 접근이 필요하다.
데이터란 결국 수치 아닌가 라는 일차원적 시각을 조금 벗어날 필요가 있다. 이 같은 관점에서 다시 한번 통계청 국가 통계와 함께 최근 공유된 섬산연 KFI 보고서 등을 열람하며 2020년 우리 패션소비시장에 대한 기초적인 동태지표를 간단히 수렴해 보기로 하자. 우리 모두가 온 몸으로 체감했던 2020년 한 해를 다시 한번 데이터로 돌아보자. 엄청난 두 데이터 값의 간극만큼 2020년 우리 시장은 실제로 그 어느 해보다 현장의 판단과 대처가 참으로 어려웠던 것이다.
◇ 아무튼 2020년
한 해를 함축하는 질문의 수요는 거의 무한대에 이를 만큼 경우와 입장에 따라 다양할 것이다. 올 한 해 동안 가장 많이 들었던 두 의제를 본 란의 질문으로 채택하자. "올해 어떨거 같나요?" "온라인 비중은 어디까지 될까요?"
첫번째 질문은 결국 축소는 당연하고 올 한해 과연 얼마나 줄었나 라는 말이다. 두번째 질문의 속내는 겉으로는 온라인을 물었지만 결국 오프라인이 얼마나 줄어들었나의 다른 표현일 뿐이다. (표-1,2)를 살펴보자. 어떤 데이터에 더 공감되는가? 옳다 그르다 판단은 잠시 유보하고 직관적으로 체감하게 되는 간극과 그 이유에 대해 먼저 숙고해 보길 추천 드린다. 간극에 대한 이해를 더 한다는 것은 곧 사실에 보다 더 접근되었음을 뜻하기 때문이다.
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