필자가 뉴욕에서 트렌드 분석가로서 일하던 10여 년 전만 해도 패션트렌드에 관한 리서치를 위해 필요한 데이터들의 오픈소스는 한정적이었다. 분석을 위한 자료수집에 많은 시간을 소비해야 했고, 어느 정도 정리된 자료를 찾으려면 연간 1만불이 넘는 비용을 지불해야 했다. 설령 이렇게 해서 패션트렌드 데이터를 제공하는 사이트에 가입하거나 연구 자료를 구입했다고 해도 실질적으로 패션비즈니스에 접목할 수 있을 만한 정확하고 ‘통합된 데이터’를 얻는데 한계가 따랐다.

이후 소셜미디어가 보편화되면서 새로운 패션트렌드를 볼 수 있는 소스들이 대중화되긴 했지만 패션만을 위한 통합적인 소스의 데이터는 여전히 한정적이었다. 구글이라는 거대한 서치엔진에서도 수많은 오픈소스들 중에 가장 적합한 키워드로 서치해서 원하는 자료를 찾아내야 하는 번
거로움이 여전히 존재한다. 이처럼 소셜미디어를 통해 많은 데이터 오픈소스가 있다고는 하나 패션위크의 자료를 모으려면 각각의 패션쇼를 모두 다시 돌려보고 찾아야 해서 엄청난 시간낭비로 이어진다.

패션테크 스타트업인 ‘TAGWALK’의 출발

당시 필자와 같은 어려움을 겪었던 프랑스 파리의 패션 어시스턴트는 이러한 어려움을 영리하게 해결하는 방법을 찾아냈다. 프랑스 파리의 패션테크 스타트업인 ‘TAGWALK’의 창업이 그것이다. 세계 최초의 ‘패션 검색 엔진’을 내세운 이 스타트업은 지난 2016년 전직 패션지 보그의 패션 어시스턴트 알렉산드라 반 오뜨(Alexandra Van Houtte)가 창업했다.

보그의 패션 어시스턴트로 일할 당시 주된 임무가 해당 시즌 런웨이룩 이미지들을 모으는 일이었던 그녀는 패션위크 런웨이 이미지들을 모으기 위해 패션위크의 모든 디자이너들의 쇼를 보고 스크린샷을 통해 이미지들을 모아야 했다. 매년 매해의 컬렉션마다 그 일을 한다는 것은 알렉산드라 (그리고 그녀와 비슷한 일을 하는 많은 패션 어시스턴트들은)에게 아주 피곤한 일이었다고 그녀는 회상했다. 현재 다른 산업분야에는 통합 소스가 있어 각 분야의 통합 데이터를 찾을 수 있는 시스템이 구축돼 있다.

이를테면 헐리우드에는 IMDB 그리고 변호사들을 위한 LexisNexi가 있다. 이러함에도 패션에는 통합소스가 없다는 점에 그녀는 주목했다. 그 어떤 분야보다 진보적인 패션산업이지만 데이터를 모으는 방식에서는 매우 고전적인 방법을 써야한다는 것은 아이러니한 일이다. 참을성이 없었던 그녀의 성격은 그녀에게 창업의 길을 걷게 했다.

비용의 장벽 없애고 기회까지 제공

자신과 같은 패션 어시스턴트들의 고충을 해결하고자 했다는 그녀는 스타트업을 시작한 후 통합된 방대한 자료들이 패션 업계 전반에서 사용된다는 것을 알았다. 이후 TAGWALK는 사용자들이 브랜드, 시즌, 소재, 스타일, 도시, 그리고 트렌드별 패션위크의 이미지 자료들을 검색할 수 있도록 했다. 소비자가 광범위한 키워드서치를 통해 원하는 상품을 찾아야 하는 일반적인 쇼핑 서치엔진과 달리, TAGWALK는 가능한 구체적으로 상품을 찾을 수 있도록 디자인했다.

더욱이 다른 유로 트렌드 사이트들과 달리 TAGWALK는 일반 사용자들에게는 무료로 사용할 수 있도록 해주고 광고도 하지 않았다. 그럼에도 TAGWALK의 가치는 매주 3번 이상 사이트를 방문하는 약 2만5,000명의 사용자들을 통해 여러 가지 영리한 방법으로 수익을 창출해 냈다. 방대한 소비자 데이터를 통해 디지털 또는 소셜 미디어에서 브랜드를 컨설팅해주고 TAGWALK에서 제공하는 이미지에서 바로 브랜드의 이커머스로 연결될 수 있도록 하여 브랜드들과의 파트너십을 통해 비용을 받을 수 있게 된 것.

일부 브랜드가 원할 경우에 한 달에 50불에서 250불 정도의 비용을 받고 사이트에 노출시키기도 했다. 이는 약 3,500만원에서 2억원이상 비용이 드는 패션위크에 정식으로 참가하기 어려운 신진 디자이너들의 작품이 수많은 패션 관계자들에게 노출 시킬 수 있는 좋은 기회였다. 이처럼 TAGWALK는 진보적인 패션업계에서 일하지만 비효율적이고 전통적인 방법을 고수해야 하는 패션인들에게 효율성과 정보접근성을 높여주고, 비용의 장벽이 많은 패션 소비자들에게 접근할 수 없었던 떠오르는 젊은 패션 디자이너들에게도 좋은 기회를 제공했다.

목적에 맞게 최적화된 데이터로 재탄생

방대한 정보와 자료에 접근 할 수 있다고 해서 더 정확한 분석을 할 수 있는 건 아니다. 오히려 사용자가 원하는 분야의 범위를 좁히고 구체적인 분류를 통해 얻을 수 있는 자료가 더욱 가치 있기 때문이다. 많은 사람이 빅데이터의 중요성에 대해 말한다. 그러나 정작 중요한 것은 빅데이터 자체의 엄청난 데이터량이 아닌 실질적으로 목적하는 바와 부합하는 데이터를 걸러내고 인간의 경험과 분석을 통한 통찰로 해석하는 것이 진정으로 빅데이터에 힘을 갖게 하는 원천이다.

TAGWALK의 창업자인 알렉산드라는 ‘통합’이라는 심플한 아이디어로 수많은, 그러면서도 방대한 자료를 개개인의 목적에 맞게 가장 최적화된 데이터로 재탄생시킴으로서 패션업계의 진보를 이루어 가는 중이다.

김자연 패션 뷰티 트렌드 분석가

뉴욕에서 패션 뷰티 트렌드 분석가로서 패션과 뷰티 상품개발 컨설팅과 브랜드 마케팅 전략에 관한 일을 했다. 미국 MIT(메사츄세츠공과대학)에서, ‘과학기술이 패션에 미친 파괴적 혁신’이라는 논문을 발표하고 경영학 석사를 받았고, 4차 산업하의 패션 비즈니스, 마케팅, 혁신적 영향에 관한 칼럼을 쓰고 있다. 2003년 SBS슈퍼모델 선발대회 1위로 입상 후 세계 패션도시들에서 패션모델 활동을 했다.
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