뷰티, 패션 산업에서 텍스트 기반 AI는 어떻게 활용될까
에스티 로더는 ChatGPT Enterprise를 전사 워크플로에 편입해 마케팅 카피 작성, 트렌드 및 고객 의견 분석, 내부 지식 요약, 검색을 표준화했습니다. OpenAI 기반 AI 이노베이션 랩에서 브랜드별 승인 레퍼런스를 불러와 에셋을 생성하도록 내부 챗봇을 고도화했습니다. 그 결과 R&D와 마케팅 리드타임이 크게 단축(약 90% 수준)되며 ‘속도-시장출시’가 가속화됐고, 여러 팀에 전용 GPT 워크플로가 배포되었습니다. 보안, 거버넌스를 유지한 채 브랜드 톤과 제품 클레임 기준을 지키며 개인화와 콘텐츠 파이프라인 전반을 확장한 사례로 자리 잡았습니다.
에스티 로더는 ChatGPT Enterprise를 전사 워크플로에 편입해 마케팅 카피 작성, 트렌드 및 고객 의견 분석, 내부 지식 요약, 검색을 표준화했습니다. OpenAI 기반 AI 이노베이션 랩에서 브랜드별 승인 레퍼런스를 불러와 에셋을 생성하도록 내부 챗봇을 고도화했습니다. 그 결과 R&D와 마케팅 리드타임이 크게 단축(약 90% 수준)되며 ‘속도-시장출시’가 가속화됐고, 여러 팀에 전용 GPT 워크플로가 배포되었습니다. 보안, 거버넌스를 유지한 채 브랜드 톤과 제품 클레임 기준을 지키며 개인화와 콘텐츠 파이프라인 전반을 확장한 사례로 자리 잡았습니다.
로레알은 구글의 생성형 AI 도구를 도입해 마케팅 팀이 새로운 콘셉트, 스토리보드, 패키지 재디자인을 생성하고 다양한 위치에서 제품 팩샷을 테스트 하고 있습니다. 간단한 프롬프트로 아이디어를 설명하면 각 브랜드 아이덴티티에 완벽하게 정렬된 고품질 비주얼을 생성하여 콘텐츠 제작 워크플로우를 크게 가속화 했습니다. 로레알은 AI 기반 마케팅을 두 배로 강화하며 AI에이전트 툴을 출시하고 유럽 전역에서 소셜 커머스 지출을 늘리고 있습니다.
로레알은 구글의 생성형 AI 도구를 도입해 마케팅 팀이 새로운 콘셉트, 스토리보드, 패키지 재디자인을 생성하고 다양한 위치에서 제품 팩샷을 테스트 하고 있습니다. 간단한 프롬프트로 아이디어를 설명하면 각 브랜드 아이덴티티에 완벽하게 정렬된 고품질 비주얼을 생성하여 콘텐츠 제작 워크플로우를 크게 가속화 했습니다. 로레알은 AI 기반 마케팅을 두 배로 강화하며 AI에이전트 툴을 출시하고 유럽 전역에서 소셜 커머스 지출을 늘리고 있습니다.
에이블리는 업계 최초로 자체 개발한 AI 개인화 추천 서비스를 도입했으며, 단순 동일 상품 가격 비교가 아닌 유사한 취향을 가진 다른 사용자의 데이터를 활용해 교차 추천합니다. 에이블리는 25억 개의 스타일 데이터를 기반으로 고객 취향에 맞는 상품 추천 서비스를 제공하며, 취향 데이터 기반 AI 추천 기술로 고객과 취향에 맞는 상품을 정확히 연결합니다. 이를 통해 셀러 매출이 증가하고 신규 유저가 유입되는 선순환 구조를 만들었습니다. 또한, AI 알고리즘을 통해 소비자 취향을 정밀하게 분석하고 맞춤형 상품 추천과 코디 제안 서비스를 제공해 구매 전환율을 크게 높이고 소비자 만족도가 상승했습니다.
에이블리는 업계 최초로 자체 개발한 AI 개인화 추천 서비스를 도입했으며, 단순 동일 상품 가격 비교가 아닌 유사한 취향을 가진 다른 사용자의 데이터를 활용해 교차 추천합니다. 에이블리는 25억 개의 스타일 데이터를 기반으로 고객 취향에 맞는 상품 추천 서비스를 제공하며, 취향 데이터 기반 AI 추천 기술로 고객과 취향에 맞는 상품을 정확히 연결합니다. 이를 통해 셀러 매출이 증가하고 신규 유저가 유입되는 선순환 구조를 만들었습니다. 또한, AI 알고리즘을 통해 소비자 취향을 정밀하게 분석하고 맞춤형 상품 추천과 코디 제안 서비스를 제공해 구매 전환율을 크게 높이고 소비자 만족도가 상승했습니다.
Phia는 4만여 사이트의 의류 가격을 비교해 최적 거래를 제안하는 서비스로, SNS에서 바이럴된 숏폼 영상들을 수집해 좋은 영상과 좋은 이유를 정리했습니다. 챗GPT에서 이를 분석하여 영상의 도입부, 전개, 마무리, CTA까지 진행되는 패턴을 분석해 공통 구조를 찾아냈습니다. 일종의 바이럴 패턴 구조를 찾아낸 후 회사 스토리에 맞춘 창업자 영상의 스크립트로 재작성해 마케팅에 활용했습니다. Phia의 공동창업자 키아니는 “바이럴에는 패턴이 있으며, 처음부터 새로 만들 필요가 없다”는 점을 강조했고, Phia는 이러한 AI 기반 워크플로우를 통해 제작 속도와 콘텐츠 적합도를 높였다고 밝혔습니다. 즉, 처음부터 새로 만드는 것이 아닌 인터넷의 성공 사례를 AI를 기반으로 재활용할 수 있다는 방식입니다.
Phia는 4만여 사이트의 의류 가격을 비교해 최적 거래를 제안하는 서비스로, SNS에서 바이럴된 숏폼 영상들을 수집해 좋은 영상과 좋은 이유를 정리했습니다. 챗GPT에서 이를 분석하여 영상의 도입부, 전개, 마무리, CTA까지 진행되는 패턴을 분석해 공통 구조를 찾아냈습니다. 일종의 바이럴 패턴 구조를 찾아낸 후 회사 스토리에 맞춘 창업자 영상의 스크립트로 재작성해 마케팅에 활용했습니다. Phia의 공동창업자 키아니는 “바이럴에는 패턴이 있으며, 처음부터 새로 만들 필요가 없다”는 점을 강조했고, Phia는 이러한 AI 기반 워크플로우를 통해 제작 속도와 콘텐츠 적합도를 높였다고 밝혔습니다. 즉, 처음부터 새로 만드는 것이 아닌 인터넷의 성공 사례를 AI를 기반으로 재활용할 수 있다는 방식입니다.