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Design News
스몰 큐레이션 브랜드에 관한 잡학 사전 스몰 큐레이션 브랜드 S~U

Stack Magazine
스택 매거진
[대명사] 가득 쌓인 잡지 더미 속 즐거운 놀라움
1 www.stackmagazines.com
2 서브스크립션







독립 잡지의 매력에 빠진 이라면 늘 새롭고 신선한 매거진을 갈망할 것이다. 영국의 큐레이션 서비스 ‘스택 매거진’은 이러한 요구를 충족시키고자 매월 전 세계 구독자들에게 독특하고 새로운 주제의 독립 잡지를 선정해 예상치 못한 ‘놀라움’을 배달해왔다. 여기서 재미있는 것은, 구독자들에게 ‘놀라움을 느낄 때 가장 중요하게 작용하는 것’을 조사하고 그 피드백을 충실히 반영한다는 점이다. 혼자서는 고르지 못할 만한 것, 매달 새로운 주제의 잡지일 것, 그리고 그 주제의 구성 및 접근 방식이 다양할 것 등 구독자의 다양한 요구가 잡지 선정에 중요한 밑거름이 된다. 이렇게 배달되는 잡지는 시중에서 흔히 구할 수 없는 것들로 구성되는데, 그만큼 잡지의 콘텐츠가 훌륭하거나 예술적 영감을 얻을 수 있고 독립 잡지로서의 퀄리티가 확실하다.본래 기내 잡지 에디터였던 스택 매거진 대표 스티븐 왓슨Steven Watson은 우연히 독립 잡지의 매력을 알게 되었고, 단조로운 일반 잡지에서 느끼지 못했던 독립 잡지만의 열정에 빠져들었다. 그리고 ‘어떻게 하면 더 좋은 독립 잡지를 알릴 수 있을지’ 고민한 것이, 3500여 명의 구독자가 애용하고, 매년 분야별 베스트 독립 잡지를 선정하여 시상하는 지금의 스택 매거진의 성장 발판이 되었다. 특히 지난해 열린 스택 어워드Stack Award에는 200여 명의 에디터, 디자이너, 출판 관계자가 모였고 <뉴욕 타임스 매거진>의 디자인 디렉터 게일 비힐러Gail Bichler, AIGA 평생공로상을 수상한 디자인 비평가 스티븐 헬러Steven Heller 등이 심사위원으로 참가해 카테고리별 우수한 독립 잡지에 시상하며 큰 이목을 끌기도 했다. “규모가 큰 시상식의 엄격함과 작은 규모의 시상식에서 느껴지는 편안한 분위기와 높은 접근성이 더해진 무언가를 원했고, 스택 어워드를 주최하게 된 것”이라는 설명이다.올해 10주년을 맞은 스택 매거진은 짧지 않은 역사에 고비도 있었다. 출판 산업이 어려웠던 때를 거쳐온 것이다. “디지털 패드가 출시되고 출판사들은 앞다퉈 종이 책이 아닌 디지털 콘텐츠를 선보였지요. 당시에는 사람들이 ‘이제 더 이상 종이 잡지를 읽지 않겠구나’ 생각했지요. 물론 앞으로 더욱 최신 기술이 나올 것입니다. 그러나 언제나 종이에 쓰여진 것을 읽고 싶어 하는 사람들은 있을 겁니다.” 스티븐 왓슨은 그만큼 독립 잡지라는 개념에서 가장 중요한 것은 ‘대중적일 필요가 없다는 점’임을 덧붙였다. 스택 매거진도 마찬가지다. 이들은 결코 대중적인 서비스를 지향하지 않을 것이라 선언한다. “우리는 우리가 하는 일을 좋아해주고 열광하는 이들에게 멋진 경험과 서비스를 제공하는 데에만 열중할 겁니다. 단순한 원리죠. 구독자에게 꼭 맞는 잡지를 만드는 사람들이 있고, 그러한 잡지를 찾는 사람들이 있습니다. 이제 필요한 것은 그들에게 제대로 된 잡지를 매칭해주는 것이지요. 이것이 우리가 사로잡힌 일입니다.” 스티븐 왓슨의 말 그대로다. 이들이 나아갈 방향에서 알 수 있듯 스택 매거진은 이름처럼 단순히 쌓여 있는 잡지 더미가 아니다. 그 속에는 우리가 원하는 새로움과 놀라움으로 가득 차 있다.
글: 김지혜 프리랜서 에디터


Stitch Fix
스티치픽스
[대명사] 내게 꼭 맞는 청바지를 찾는 가장 정확한 방법
1 www.stitchfix.com
2 AI 알고리즘, 전문가의 추천





‘패션 유통 시장의 넷플릭스’라고 알려진 스티치픽스는 데이터 분석과 인공지능 방식을 접목하여 개개인의 취향에 맞춘 패션을 제안해주는 서비스다. 머리부터 발끝까지 맞춤형 스타일을 제안해주는 ‘온라인 퍼스널 쇼퍼’로 이해하면 쉽다. 이용 방법은 간단하다. 홈페이지 프로필 질문란에 사이즈와 몸매 유형, 희망 가격대 등 기본 정보 외에 좋아하는 컬러와 스타일, 피팅감, 그리고 어떤 상황에 입을 옷인지 등 세부 정보를 기입하면 이를 바탕으로 추천 알고리즘이 1000개가 넘는 보유 브랜드 중 고객의 취향에 적당한 아이템을 추려낸다. 이후 투입된 전문 스타일리스트가 최종 5벌을 선택해 픽스fix 상자에 넣어 배송하면 그중 고객이 마음에 드는 옷만 구매하고 나머지는 다시 박스에 넣어 돌려보낸다. 제품 하나라도 구입하면 서비스 비용 20달러는 내지 않아도 되며, 박스 안의 모든 아이템을 구입하면 전체 옷값의 25%를 할인해준다. 2011년 설립 후 6년 만에 연 매출 약 1조 원의 급성장을 이룬 비결은 바로 인공지능과 스타일리스트의 협업이 이뤄낸 맞춤화 전략에 있다. 특히 스티치픽스의 알고리즘 접목 방식은 넷플릭스에서 추천 알고리즘을 개발한 에릭 콜튼Eric Colton을 스카우트하면서 더욱 세분화되었다. 즉 고객에게 어울리는 제품을 추천하는 스타일링 알고리즘, 스타일리스트와 고객을 연결해주는 매칭 알고리즘, 고객의 서비스 만족도를 계산하는 알고리즘 등으로 구성돼 있다. 또 최근에는 이미지 알고리즘을 도입, 고객의 소셜 네트워크(핀터레스트의 이미지 보드)를 인식하여 더 세분화된 스타일을 수집할 수 있게 되었다. CEO이자 창립자인 카트리나 레이크Katrina Lake는 디지털 전문지 <디지데이Digiday>와의 인터뷰를 통해 “스티치픽스의 인공지능 방식은 고객 개개인의 취향을 그대로 반영하는 핵심 기술로, 여기에 스타일리스트의 감각을 더해 더욱 정교하고 폭넓은 데이터를 만들어간다”며 “예를 들어 청바지를 사려고 하는 고객이 스타일리스트에게 지금은 출산 후 살을 빼는 기간이라고 알려주면, 스타일리스트는 고객의 데이터에 이를 입력하여 다음 쇼핑 때 잘못된 알고리즘이 적용되지 않도록 조절한다”고 말했다. 이어서 “고객 한 명 한 명을 잘 알아가고 다양한 옵션을 제공하는 데에는 인공지능의 역할이 주를 이루지만 그럼에도 사람의 역할이 결코 없어지지는 않을 것”이라고 강조했다. 한편 스티치픽스의 인공지능 방식은 스타일 제안뿐 아니라 PB 브랜드인 ‘하이브리드 디자인’ 라인 개발에까지 적용된다. 하이브리드 디자인의 데이터 과학팀은 데이터 분석을 통해 고객이 입고 싶어 하는 옷을 예측하고, 심지어 아직 나오지 않은 옷이지만 고객이 사고 싶어 하는 스타일이 무엇인지를 알아간다. 이렇게 개발한 패턴과 컬러, 패션 아이템, 스타일링 방식은 이미 밀레니얼 세대의 온라인 패션 소비율 3% 이상을 점유하며 성공적인 트렌드로 자리 잡았다. 스티치픽스는 여성복으로 시작하여 점진적으로 남성복, 플러스 사이즈, 임신복까지 카테고리를 확대하고 있으며, 70여 명의 데이터 과학자와 미국 전역에 걸쳐 파트타임으로 일하는 3400여 명의 스타일리스트를 포함하여 약 5700명의 직원을 두고 있다.
글: 이진희 미국 통신원


Taste Cluster
테이스트 클러스터
[대명사] 신상 명세보다 정확한 데이터

왓챠플레이, 넷플릭스 등 대표적인 큐레이션 서비스가 지표로 삼는 것은 개인의 취향이다. 즉 소비자 타깃을 나이나 직업, 사는 곳, 성별 등의 신상 명세로 나누는 것이 아니라 콘텐츠와 문화를 즐기는 취향에 따라 구분하는 것으로 이를 테이스트 클러스터(취향군)라 한다.
글: 김민정 기자


Urban Play
어반플레이
[대명사] 나에게 맞는 도시 경험
1 urbanplay.co.kr
2 콘텐츠 큐레이션







콘텐츠 스타트업 어반플레이가 개발한 애플리케이션 ‘서울해프닝’은 나에게 맞는 도시 경험을 찾아준다. 모처럼의 휴일, 외출은 하고 싶지만 어디서 무엇을 해야 할지 마땅한 계획이 없을 때 이용하기 좋다. 사진과 해시태그를 조합한 이미지를 넘기며 현재 내 감정 상태나 평소 관심사, 직관적으로 끌리는 것들을 상자에 담으면 그 결과에 따라 ‘성수동 편집숍 투어’, ‘망우동 아날로그 투어’ 등의 테마와 그에 맞는 장소를 추천하는 식이다. 각각의 이미지에 동네별로 점수를 매겨두고, 선택할 때마다 점수를 합산해 가장 높은 수치가 나오는 동네를 결과로 도출하는 알고리즘이다. “사람들이 어딘가에 가고 싶을 땐 이성적이고 객관적인 지표가 아니라 내 마음, 오늘의 기분에 따르게 되잖아요. 이를 가장 잘 표현해주고 쉽게 접근할 수 있는 게 이미지라고 생각했어요. 여기에 해시태그를 더해 이미지의 느낌을 좀 더 명확히 나타내고자 했고요.” 2013년 어반플레이를 창업한 홍주석 대표는 문화기술학을 공부하던 대학원 시절, 스마트폰 보급이 확대되는 걸 보면서 도시 콘텐츠를 접하는 방식 역시 다양해질 것이라고 생각했다. 예전에는 TV 프로그램에서 소개한 여행지와 맛집에만 사람들이 몰렸지만 이제 다양한 미디어를 통해 골목에 있는 동네 콘텐츠까지 접하게 되리라 판단한 것이다. 이에 어반플레이는 스토리와 공감을 얻을 수 있는 도시의 유의미한 콘텐츠를 발굴, 창작하며 큐레이션을 통해 온·오프라인에서 다양한 형태로 선보이고 있다. 서울해프닝 외에도 동네를 경험하는 새로운 기준을 제시하는 웹진 <아는동네>와 마을 골목길을 걸으며 다양한 로컬 콘텐츠를 경험하게 해주는 ‘연희걷다’ 등이 대표 프로젝트다. 이 외에도 대전 성심당의 60주년을 기념한 전시, 충청남도에 숨겨져 있는 다양한 관광지를 소개하는 트래블 키트 제작까지, 모두가 도시에서 유의미한 콘텐츠를 발굴해 아카이빙하고 이를 디지털 베이스(DB) 형태로 구축해 콘텐츠화한다는 맥락에서 ‘원 소스 멀티 유즈’라 할 수 있다. 현재 보유 중인 데이터만 하더라도 전국적으로 2만여 개에 이르며 그중에서 콘텐츠화한 데이터는 1만여 개 정도라고 하니 규모 역시 상당하다. 29cm에서 연재 중인 ‘아는동네’, 네이버 ‘우리동네’판 역시 어반플레이가 운영하는 것으로 확실한 전문 영역을 구축한 셈이다. “지역 콘텐츠를 발굴하는 특별한 능력이나 전문성이 있다기보다는, 이 역시 학습과 리서치가 필요한 작업으로 사용자를 대신해 시간과 노력을 들여서 그 일을 하는 것”이라는 설명이다. 이 밖에도 어반플레이는 ‘로컬 큐레이터’를 모집해 각 동네의 가게, 명소, 사람 등을 중심으로 동네 콘텐츠를 소개할 전문가로 양성하고 있으며 올해 하반기에는 아는동네 애플리케이션도 출시할 계획이다. 서울해프닝이 가볍게 놀이처럼 즐길 수 있는 프로그램이라면, 아는동네는 본격적인 큐레이션을 선보이는 애플리케이션으로 그날의 날씨, 동선에 따라 갈 만한 동네와 관련 콘텐츠를 제공해주며 멤버십으로 운영할 예정이다. 무엇이든 차고 넘치는 도시, 어디에서 무얼 할지 고민이라면 기분에 따라, 취향에 따라 동네 곳곳을 마실 다녀보면 어떨까. 당신을 위한 도시를 찾아주는 서비스가 여기 있다.
글: 김민정 기자


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