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2024.07.154?

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약 6년 전 울타 뷰티는 고객 경험을 개선할 수 있는 기술을 발굴하기 위해 전담 혁신팀을 구성했다. 디지털 혁신 담당 부사장으로 해당 팀을 이끌고 있는 미셸 파친스키는 40여 명의 혁신가들을 감독하며 새롭게 떠오르는 기술을 활용해 비즈니스에 신선하고 창의적인 가치 제안을 내놓는 일을 담당하고 있다. 지난 몇 년 동안 증강 현실을 이용한 가상 메이크업 체험 도구를 만들고 지능형 거울을 개발했으며, 고객 데이터를 지능적으로 마이닝해 제품을 추천하는 개인화 엔진을 구축하는 데 AI를 사용했다.

또한 혁신팀은 로우코드 및 생성형 AI를 사용해 새로운 고객 대면 앱과 경험을 신속하게 구상, 구축, 테스트 및 배포하고 있다. 특히 울타는 이터레이트AI(Iterate.ai)의 엔터프라이즈 로우코드 AI 플랫폼인 인터플레이(Interplay)를 활용한다. 파친스키는 여러 스타트업에서 제공하는 수백 가지의 제품과 서비스를 인터플레이에 쉽게 끌어다 놓을 수 있어 다양한 구성 요소가 어떻게 작동하는지 쉽게 테스트할 수 있다고 말했다. 목표는 빠르게 실험하고 고객에게 어필할 수 있는 솔루션을 파악하는 데 있다. 경쟁이 치열하고 차별화가 중요한 업계에서 이런 접근 방식을 통해 기존 개발 방식보다 약 10배 빠르게 새로운 혁신을 구축하고 테스트할 수 있게 됐다.

유연성, 확장성, 검색 가능성
울타에 따르면 로우코드는 또한 실험의 리스크를 줄일 수 있다. 파친스키는 “로우코드 솔루션은 신속한 실험을 가능하게 할 뿐만 아니라 오케스트레이션 기능도 제공하기 때문에 다양한 서비스를 매우 빠르게 연결하고 분리할 수 있다. 작동이 안 돼도 번거로움 없이 구성 요소를 제거하고 다른 구성 요소에 넣을 수 있는 유연성이 있다”라고 설명했다. 그녀에 따르면 이런 전략 덕분에 실험 단계에서 프로덕션으로 쉽게 전환할 수 있어, 초기 아이디어를 완전히 배포된 애플리케이션으로 전환하는 프로세스의 속도를 높일 수 있었다. 인터플레이를 통해 울타는 각각의 고유한 사용 사레에 적합한 솔루션을 활용해 고객 경험을 뒷받침하는 모든 파이프라인을 원활하게 연결할 수 있었다.

예를 들어 파친스키는 약 4년 전에 고객 서비스 챗봇을 구축하는 데 인터플레이를 사용했다. 처음에는 페이스북이나 X와 같은 소셜 채널에서 대화를 진행하도록 설계됐지만 고객이 문제 해결을 위해 소셜 채널로 이동하기를 원치 않는다는 사실을 금세 깨달았다. 인터플레이를 사용해 이미 만들어진 콘텐츠를 웹사이트로 마이그레이션하는 과정은 비교적 간단했다. 이제는 생성형 AI의 등장으로 챗봇이 원래 의도보다 사용 사례가 훨씬 더 늘었기 때문에 더 발전할 수 있게 됐다.

울타는 미국 최대 화장품 체인인 만큼 빠르게 확장할 수 있는 기술을 사용하는 것을 매우 중요하게 여기고 있다. 파친스키는 “로우코드 솔루션은 개인화 플랫폼의 기반이기도 하므로 고객에게 제품 추천을 제공하기 위한 기반 역할을 한다. 매일 수백만 건의 추천을 제공할 수 있어야 한다”라고 말했다.

제품 검색도 중요하지만 이를 제대로 하려면 마찬가지로 복잡하다. 예를 들어 고객이 ‘연한 빨간색 립스틱’을 검색할 경우, 실제로는 연한 빨간색이지만 라벨에는 그렇게 표시되지 않아 고객이 찾기 어려운 수백 개의 립스틱이 있을 수 있다. 울타는 로우코드를 사용해 구축한 새로운 데이터 모델을 통해 다양한 제품 검색어를 더 잘 매핑하고, 기성 구성 요소뿐만 아니라 사용자 지정 구성 요소를 연결해 고객이 원하는 검색 결과를 단순화했다.

챗GPT와 같은 플랫폼의 등장으로 기능이 크게 향상됐다고 생각할 수 있지만, 파친스키는 이런 도구가 필요한 기능을 수행할 만큼 충분히 성숙하지 않았다고 지적하면서, 이를 전략적으로 사용해야 한다고 말했다. 예를 들어 고객이 특정 성분이 포함되지 않은 지성 피부용 보습제를 찾고 있다면 알고리즘이 울타 제품 카탈로그에서 결과만 가져오고 매장에 없는 제품을 제안하지 않도록 하는 것이 중요하다. 파친스키는 이런 종류의 작업이 제품 범위 지정 프로세스의 일부가 돼야 한다고 말했다.

비즈니스 참여 확보
이런 방식으로 개발하는 애플리케이션은 수년 동안 혁신팀 DNA의 일부였을 수 있지만, 해당 접근 방식을 엔터프라이즈에 적용하기는 쉽지 않았다. 파친스키는 “여전히 진행 중인 여정이다. 기업에서 로우코드 도구에 대해 많은 대화를 나눴지만, 특히 혁신팀에는 이미 기존 솔루션과 방법론이 있기 때문에 새로운 도구를 도입하려면 더 많은 계획, 생각, 훈련 및 교육이 필요했다”라고 밝혔다.

이 접근 방식의 가치를 설득하는 한 가지 방법은 결과를 보여주는 것이다. 파친스키는 “울타의 옴니채널 전략은 수년 동안 강력히 추진돼 왔다. 오랫동안 온라인 구매, 매장 픽업 서비스를 제공해 왔지만, 온라인 구매, 노상 픽업 서비스는 제공하지 않았다. 팬데믹 기간 동안 인터플레이를 사용해 몇 주 만에 1,400개 매장에서 노상 픽업이 가능한 인터페이스를 구축했다”라고 설명했다.

경쟁 우위를 확보하고, 새로운 영역을 개척하고, 경쟁사와 차별화할 수 있는 무언가를 하려고 할 때 로우코드를 사용하면 빠르게 반복하고 위험 부담 없이 시도할 수 있다고 그녀는 말했다. 하지만 그렇다고 해서 영원히 테스트만 할 수도 없다. 파친스키는 “어떤 프로젝트든 명확한 개발 기간을 설정해야 가시적인 학습이나 결과를 얻지 못한 채 실험만 너무 오래 진행하는 일을 막을 수 있다”라고 덧붙였다.

dl-ciokorea@foundryco.com

Contributing writer

Joanne Carew is a freelance tech writer based in Cape Town, South Africa. Her work has appeared in Brainstorm Magazine, TECH, Popular Mechanics, The Business Day, Mail & Guardian, and The Times, among other publications. Joanne holds an M.A. in Media Theory and Practice from the University of Cape Town, and an honors degree in Journalism from the University of Witwatersrand.

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