2022

카카오스타일

개요

카카오스타일(KakaoStyle)은 ‘크로키닷컴’과 ‘카카오커머스’로부터 인적 분할된 ‘스타일사업부문’의 합병을 통해 2021년 7월 1일 공식 출범했습니다. 9000개 이상의 쇼핑몰과 브랜드를 하나의 앱에 모아 효율적인 쇼핑 경험을 제공하는 모바일 쇼핑 플랫폼 ‘지그재그’를 서비스하고 있습니다. 2015년 출시된 지그재그는 AI 기술을 활용해 선호 쇼핑몰, 관심 상품, 구매 이력 등에 따른 개인 맞춤형 추천 상품을 제공합니다. 카카오스타일은 패션뿐만 아니라 뷰티에서 라이프까지 카테고리를 확장하며 스타일 커머스 플랫폼으로 거듭나고 있습니다. 1030대 충성 고객을 대거 확보한 ‘지그재그’와 4050 패션플랫폼 ‘포스티’, 패션 큐레이션 서비스 ‘패션바이카카오’ 등을 운영하면서 2021년 연간 거래액 1조원을 돌파했습니다. 카카오스타일은 고객이 상품을 구매해 자신의 스타일로 만드는 모든 과정에서 최상의 경험을 할 수 있도록 다양한 혁신을 준비하고 있습니다.

A fashion product page showing a model wearing a beige cable-knit cardigan and wide-leg pants in an outdoor park setting.

카카오스타일에 대하여

기회

카카오스타일은 Amazon Web Services(AWS) 클라우드 환경에서 서비스를 개발 및 운영하고 있습니다. AWS Glue와 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)에 구축한 데이터 레이크 상에서 분석 서비스인 Amazon EMR과 Amazon Athena를 활용하여 데이터 분석을 진행하고 있습니다. 또한, Amazon Personalize를 사용해 넘쳐나는 콘텐츠 홍수 속에서 지그재그 이용자의 관심사에 맞게 정보를 맞춤형으로 지원하는 ‘개인화 추천’ 서비스를 제공하고 있습니다. 카카오스타일은 개인화 추천 서비스를 통해 고객이 좋아하는 스토어나 신상품을 모아서 볼 수 있는 것에서 더 나아가 편리하고 차별화된 쇼핑 경험을 제공할 방법을 모색 중이었습니다.

사용자가 쇼핑할 때 중요하게 생각하는 요소 중 하나는 상품의 사이즈와 의상 착용 이미지를 확인하는 것입니다. 지그재그는 9천개 이상의 입점 스토어와 다양한 상품이 올라와 있고, 상품의 상세 페이지에는 해당 상품에 대한 모델 착용 이미지와 모델 정보도 제공합니다. 다양한 상품 중에 본인이 원하는 상품의 사이즈와 모델이 착용한 이미지를 확인하는데 걸리는 시간을 줄여 이용자의 편의를 돕고자 했습니다. 이런 정보들은 보통 이미지 형태로 제공되기 때문에 정보를 추출 또는 가공하기 위해서는 이미지 처리 기술이 필요했습니다.

솔루션

이런 문제를 해결하기 위해 입력된 이미지에서 모델의 얼굴 정보를 데이터베이스화하고, 입력된 이미지에서 기존 얼굴을 찾아 분류하고, 등록된 얼굴에 해당하는 모델 정보와 상품 정보와의 관계를 만드는 작업이 필요했습니다. 카카오스타일은 이미 AWS를 적극적으로 활용하고 있기 때문에 친숙함과 실패비용을 최소화할 수 있는 장점이 있었습니다. 또한, AWS는 확장성과 운영비용 절감 측면에서 높은 효율성을 제공해 막대한 비용 증가 없이 새로운 기능을 테스트할 수 있었습니다.

Amazon Rekognition 서비스가 이미지 처리에 필요한 기술을 제공하고 있어 쉽게 도입할 수 있었습니다. Amazon Rekognition을 활용해 등록된 상품에서 모델 추출, 상품별 착용 이미지 추출과 모델 매칭 과정을 자동화할 수 있어, 데이터 취합, 모델 얼굴 인식 및 등록, 얼굴 검색을 수행했습니다. 그리고 Amazon EMR과 Amazon Athena를 통해 대용량 상품 이미지를 처리하고, AWS Lambda와 Amazon S3로 업로드 트리거 기반 워크플로우를 구축했습니다.

결과

카카오스타일은 스토어별로 모델 정보를 등록하고 메타정보 관리 자동화로 운영 비용을 절감할 수 있었고, 모델과 착용 이미지 데이터를 바탕으로 다양한 기획이 가능했습니다. 기술적인 측면에서 맞춤 상품, 모델, 착용 이미지를 바탕으로 개인화된 정보를 제공하고, 해당 상품 착용 이미지 모음 제공, 특정 신체사이즈 모델이 착용 이미지가 있는 상품 필터링 등을 다양하게 제공할 수 있었습니다. 덕분에 지그재그 이용자는 본인과 사이즈가 비슷한 모델을 선택해 해당 모델이 착용한 상품 이미지만 더 빠르고 편리하게 검색할 수 있었습니다. 결과적으로 Amazon Rekognition을 통해 제공한 모델 착용 이미지 영역 반응률이 60% 이상으로 앞으로 구매 의사 결정에 긍정적인 영향을 줄 것으로 기대하고 있습니다.

소성운 카카오스타일의 데이터그룹 리더는 “AWS는 빠른 PoC가 가능했으며, AWS 서비스를 도입하지 않았을 경우 발생하는 기술적인 문제를 Amazon Rekognition으로 해결 가능했고, 덕분에 핵심 업무에 집중할 수 있었습니다.”라고 설명했습니다.

카카오스타일은 Amazon Sagemaker를 사용해 쇼핑 후기를 분석하고, 더 나은 추천시스템 개발을 위한 Amazon Neptune(Graph DB) 활용 사례를 연구하여 도입할 수 있도록 개발에 박차를 가하고 있습니다.