미국 명문대학 공대생, AI 패션플랫폼 개발자 되다
안녕하세요, OD 대표 이선준 입니다. 저는 미국 UC버클리대학에서 컴퓨터공학과 기계공학을 합친 전공을 했습니다. 그러면서 머신러닝에 대해서 많이 공부했고 대학 졸업 후에도 머신러닝 쪽으로 계속 리서치도 하고 애플리케이션도 만들면서 기술을 쌓아왔습니다.
제가 패션 쪽으로는 항상 관심이 많았는데요, 어렸을 때부터 옷을 좋아했고 스타일에 대해서도 좀 잘 입는 걸 좋아했습니다. 그런데 최근 몇 년 사이에 트렌드가 많이 바뀌는걸 여러 번 직감했는데, 사람들이 크고 유명한 브랜드를 더 이상 원하지 않고 유니크하고 작은, 유망한 신규 브랜드를 많이 선호하고 있는 걸 확인했습니다. 그리고 저도 그랬고요. 그런 작은 브랜드들, 유니크한 피스들을 찾는 데 시간을 많이 썼죠. 최근 챗 GPT랑 바드, 이런 오픈AI 쪽에서 LLM을 베이스로 한 애플리케이션이 많이 상용화됐잖아요. 저는 그런 것들을 쓰면서 '어떻게 하면 이런 LLM 기술을 통해 나의 취향을 이해하는 AI를 만들고 그런 AI를 통해서 새로운 브랜드나 새로운 디자이너, 프로듀서들을 찾을 수 있을까' 그런 생각을 했고, 그 아이디어에서 시작했습니다.
LLM
챗 GPT 나 구글 같은 곳에서는 이 LLM 기반으로 한 모델들이 좀 일반적이잖아요. 하지만 저는 패션 도메인들로만 구성된 모델을 만들기 원했기 때문에 구글이나 페이스북(현 메타)의 기술을 통해 어떻게 접근하면 패션 쪽으로도 그렇게 만들 수 있을지 고민을 했습니다. 초반에 그런 생각을 할 때 기초 기반 기술이 필요한 것을 느꼈습니다. 그래서 제가 버클리에서 공부한 머신러닝이 도움이 많이 되는 것 같아요.
패션 플랫폼 춘추전국시대 OD만의 감정과 가치
국내에 있는 무신사나 11번가 같은 온라인 플랫폼이 해외에도 많이 있죠. OD는 그런 플랫폼을 상대하는 게 아니라고 생각합니다. 제가 뭘 찾고 싶다, 청바지를 찾고 싶다, 그러면 저 같은 경우는 일단 무신사나 11번가에 들어가서 ‘남성’ 항목에 들어갈 거고 ‘남성’ 항목에 들어가서 ‘바지’ 항목을 들어가고 ‘바지’ 항목에 들어가서 필터를 통해서 검색을 할 텐데, 그런 검색 프로세스는 거의 인터넷이 시작되고 이런 플랫폼들이 생겨나면서 항상 똑같았어요. 이런 사용자 경험(User Experience)이 기술혁신을 통해서 바뀐 적이 한 번도 없었던 것 같아요.
하지만 최근에는 새로운 사용자 경험과 새로운 LLM 기술을 통해서 또 다른 경험을 만드는 것이 가능해졌습니다. 그리고 그런 개발을 해내면 그게 OD의 가장 큰 차이점이라 될 수 있을 것 같아요.
가장 쉽게 생각하면 구글 닷컴 들어가면 그냥 검색바가 있죠. 그 검색바에 내가 원하는 걸 입력하면 검색 결과가 뜨는데요, 그와 비슷한 방식으로 OD에 들어가면 일단 채팅바가 있고 채팅을 통해서 내가 원하는 것, 내가 지금 생각하고 있는 스타일 (예를 들어) '스팀펑크 분위기의 파티를 하러 간다. 그래서 레더 숏팬츠 스타일을 지금 찾고 있다' 이렇게 채팅을 통해서 디스커버리를 할 수 있는 그런 사용자 경험이 될 것 같아요.
AI가 요즘 무척 핫한 토픽이잖아요. 패션 쪽으로, 디스커버리 쪽으로 많이 도움이 되는 아이템을 만들면 지금 이 시대에 적합하겠다. 사람들이, 컨슈머들이, 쇼퍼들이 지금 가장 중요하게 여기는 것이 큐레이션이거든요. 퍼스널라이즈 한 큐레이션. 그런데 큰 브랜드는 더 이상 원하지 않고 작은 브랜드, 유니크한 브랜드 그리고 유니크한 옷들을 원하는데 '찾는 게 너무 어렵다'라는 게 공통적인 의견입니다. 그렇기 때문에 'AI 쪽으로 적합한 솔루션을 만들 수 있겠다'고 생각했습니다.
스무살, 첫 번째 창업…구글 입사도 거절한 젊은 사업가
거절했다기보다는 일단 미뤄놓은 거죠. 그리고 구글 말고도, 다른 기업들에서 온 제안들도 거절이라기보다는 밀어놓은 곳들이 많이 있는데요. 저는 제가 하고 싶은 게 뭔지가 명확했어요. 제가 자라면서 제 부모님을 통해서, 부모님이 25년 전, 26년 전에 시작하신 회사를 아직도 운영하고 계시고 그런 것들을 보면서 나도 창업하고 싶다는 생각을 어려서부터 했습니다.
대학에 들어가고 바로 창업을 시작했는데요 '공부하면서 창업을 하자!' 그런 마인드가 바뀐 적이 한 번도 없었던 것 같습니다. 제가 2016년에 버클리에 들어가면서 ‘엔돌시파이(Endorsify)’라는 첫 스타트업을 했습니다. 그때 당시에는 크리에이터, 인플루언서 같은 용어들이 자주 쓰이지 않았어요. 그때는 인플루언서가 무엇인가, 크리에이터가 무엇인가에 대한 콘셉트가 아주 초기였고 크리에이터들이 어떻게 돈을 벌 수 있는지 그런 콘셉트들도 아주 초기였잖아요. 그런 시기에 인플루언서 마케팅을 잘 전달할 수 있게 만들어주는 서비스 마켓플레이스를 만들었죠.
그때 당시 가장 큰 문제점 중 하나가 이 크리에이터들의 능력이 얼마만큼의 값어치가 있는지 측정을 해주는 게 없었어요. 그러니까 저한테 100만 명의 구독자가 있다, 어떤 브랜드가 저를 통해서 상품 광고를 하고 싶다고 했을 때 (고객은) 그냥 제가 부르는데로 지불해야 하는 그런 상황이었어요. 그 브랜드는 제 전달력이 얼마나 좋은지 그런 것들에 베팅할 수가 없었죠. 그래서 저희가 만든 게, 머신러닝을 통해서, 데이터 사이언스를 통해서 이 사람의 Fair Value(공정가치)가 무엇인지, 한 포스트당 Fair Value가 무엇인지 그런 비즈니스도 포함해서 하는 인플루언서 마케팅 사업을 했습니다. 이 엔돌시파이는 한 3~4년 정도 운영하다가 다른 더 큰 회사에서 인플루언서 마케팅 스타트업을 하고 싶다, 인플루언서 마케팅 플랫폼을 만들고 싶다라고 해서 넘겼습니다. 엔돌시파이는 많은 인플루언서를 온보딩했고 브랜드들도 많이 썼고 다른 회사에 넘기는 그런 세일즈까지 검증이 되면서 ‘포브스 30 Under 30’에 들어가기도 했습니다.
그리고 두 번째로 했던 게 ‘민티(Minti)’ 라고 2020년 초에 시작했는데요, 그때 저희가 엔돌시파이를 통해 만든 네트워크도 있고 저희가 알고 있던 투자자분들이 저희한테 한번 NFT 쪽으로 알아보라고 말씀을 하셨었습니다. 그런데 민티의 경우 시기가 안 좋았던 것 같아요. 저희가 시작하고 NFT라는 콘셉트가 아주 크게 하이프(hype)가 됐죠. 하지만 그렇게 빨리 성장을 할수록 아주 빨리 내려오기도 했고 그러면서 두 번째 창업은 2022년에 문을 닫으면서 마쳤습니다.
일단 성공했다고는 할 수 있는데 아주 큰 성공은 아니었고요. 그리고 실패라고 볼 수도 있지만, 실패를 안 해보면 배우는 게 많이 없는 것 같아요. 그래서 이런 실패를 통해서 노하우가 많이 생겼고, 그런 경험을 통해서 이제 진짜로 제대로 된 팀을 구성을 해보자는 확신과 자신감이 많이 생긴 것 같아요. 엔돌시파이와 민티를 통해서 얻은 (가장 중요하다고 생각이 되는) 것은 타이밍이었습니다. 프로덕트를 만들기 전에 '얼마나 이 마켓이 필요한가'에 대한 타이밍이 얼마나 중요한지를 깨달은 것 같고요. 저희가 항상 좋은 프로덕트를 만들었는데 어떨 때는 아주 잘 됐고 어떨 때는 저희가 설문조사나 고객 탐색을 통해서 알아본 거와는 달리 잘 안 될 때도 있었고 그런 경험을 많이 해봤는데 그런 경험을 통해서 타이밍이 얼마나 중요한지 잘 깨달은 것 같고요. 그런 깨달음을 통해서 이번 프로젝트를 만들면 어떻게 고 투 마켓(Go-To-Market)을 할 수 있을지 그런 ‘고 투 마켓핏’이라는 것을 잘 배운 것 같아요. 그래서 그걸 이번에 적용하는 데에도 좀 자신감이 생긴 것 같습니다.
일단 OD는 제 아이디어로 혼자 시작했습니다. 머신러닝 쪽 기술이 많이 필요한 아이템이다 보니 제가 버클리에서 같이 공부했던, 머신러닝도 공부했고 버클리 졸업 후에 머신러닝 쪽으로 많은 일을 해본 제 친구 브라이언 왕(Brian Wang)이라는 친구를 같이 일을 하기 위해 코파운더로 데리고 왔습니다.
지금 가장 중요하게 생각하는 다음 하이어는 크리에이티브 디렉터입니다. 크리에이티브 디렉터는 여러 브랜드와 같이 일하면서 관계를 잘 맺을 수 있는 탤런트가 필요하다고 생각을 하는데, 미국의 패션 인스티튜드 테크놀로지 쪽에서 공부한 친구들도 많이 있고 이런 패션업계에서 꾸준히 일해온 그런 가능성이 있는 크리에이티브 디렉터를 찾고 있습니다. 저희가 이 새로운 비즈니스를 개발해 나가는 데 도움이 될 수 있는 그런 분들을 지금 생각을 해보고 있습니다.
미국과 다른 스타트업 문화, 그럼에도 한국에서 시작하는 이유
일단 저는 미국이 더 편합니다. 미국이 제 홈이라고 생각을 하고 있고 인맥 관리나 제 친구들 그리고 네트워크가 일단 미국이 더 크죠. 그런 면에서 언젠가는 미국으로 다시 돌아가는 걸 생각하고 있습니다. 그런데 OD 아이디어 테스트 베드로 한국을 선택한 이유는 일단 패션 쪽으로는, 온라인 이커머스는 아시아가 미국보다 훨씬 더 큰 시장으로 볼 수가 있거든요. 그리고 아시아 패션을 생각하면 한국보다 앞서가는 곳이 없죠. 그래서 첫 시도를 한국에서 하는 것으로 목표를 잡고 하고 있습니다.
미국에서는 창업을 아주 쉽게 할 수 있거든요. 누구든 창업을 시작할 수 있고 이런 서포트 시스템이 아주 잘 구축돼 있다고 생각을 해요. 정부와 주에서도 시작을 하고 그리고 그다음 단계인 기업들도 포함을 해서 스타트업을 아주 잘 서포트해주는 그런 시스템인 것 같은데 한국은 (규제 면에서도 그렇고) 창업가를 위한 시스템, 이런 이코시스템이 많이 발달한 것 같지는 않은 것 같아요. 그런 면에서 넥스트엘레베이션처럼 '새로운 액셀러레이터를 통해서 이코시스템을 잘 구축해 나가자'라는 명확한 뜻을 가진 곳이 있는 건 너무 반가운 것 같습니다.
OD 대표 이선준이 꿈꾸는 미래
나만의 스타일을 생각하지 않는 사람은 없다고 생각합니다. 물론 시간이 없어서, 아니면 다양한 이유로 스타일을 개발하는 데 투자를 많이 안 하는 사람들도 있긴 하지만, 그런 사람들도 잠재적인 나만의 스타일 그리고 선호도(preference)를 키울 수 있는 잠재력은 있다고 보거든요. OD가 그런 사람들의 잠재력을 깨워줄 수 있는 프로덕트가 되면 좋을 것 같습니다. 그런 의미로 OD의 타깃은 ‘모두’죠. 그런데 일단 현실적으로 시작 타깃은 스타일에 대해서 신경을 많이 쓰고 좀 더 디스커버리에 도움이 되는 AI가 필요하다, 그런 사람들이 타깃이 될 것 같아요.
제프 베저스가 아마존 사업을 시작할 때 자신의 꿈은 모든 걸 파는 온라인 리테일이 되는 것이라고 말 한 적이 있습니다. 온라인으로 책 팔기, 그것을 시작으로 이제는 엄청난 기업이 됐죠. 그리고 정말 모든 것을 파는 그때의 꿈, 모든 것을 파는 온라인 리테일이 됐죠. 비슷하게 저도 일단 옷으로 시작을 하지만 LLM과 머신러닝, AI를 기반으로 한 추천을 통해서 디스커버리 할 수 있는 플랫폼이, 옷으로 시작을 하지만 저는 라이프 스타일로 확장을 할 거라고 믿어요. 옷으로도 시작하고 그다음에 뷰티, 액세서리, 책, 잡지 그런 쪽으로도 디스커버리를 할 수 있는 다른 카테고리들도 확장을 할 수 있다고 생각하고요. 그리고 그렇게 확장하면 이제 OD를 통해서 내 스타일, 나의 선호도를 잘 아는 라이프 스타일 AI는 무엇이냐고 물으면 OD가 될 수 있을 거라고 생각을 해요.