화려한 드레스 보다 스웨터 제품이 대세다

렉트라코리아(대표 문홍권)가 렉트라 본사에서 인수한 인공 지능 및 빅 데이터 기반의 데이터 분석 솔루션 ‘렛뷰(Retviews)’를 통해 코로나 팬데믹 크리스마스 기간 동안 패션 브랜드에서 판매하는 제품을 분석 제안했다.

‘렛뷰’는 인공지능과 빅데이터 기술에 기반, 트렌드 정보 수집 및 분석을 지원하는 솔루션이다. 전 세계 이커머스 환경에 게시된 상품 정보를 자동으로 수집 분석해, 실시간 정보를 제공한다.

사용자가 선택한 브랜드/리테일러의 이커머스 사이트를 추적함은 물론, ‘자라(Zara)’와 같은 마켓 리더의 정보를 추적, 트렌드 파악과 컬렉션 계획, 시즌 내 어쏘트먼트, 가격, 할인 판매, 마케팅 기획 등 여러 요소의 전략을 수립하는데 활용할 수 있다.

올해 주요 트렌드는 무엇일까? Covid-19으로 인한 펜데믹 상황인 현재의 제한 사항을 고려할 때 구체적으로 도출할 수 있는 결론은 무엇일까?

올해 크리스마스를 겨냥해 브랜드들이 내놓은 패션 아이템은 지난해에 비해 감소했다. 이 기획 제품은 수명이 매우 짧아 브랜드들은 대체로 재고량을 제한하고 신상품의 2%만을 크리스마스 시즌 의류로 출시했다.
블랙 프라이데이 기간에 브랜드들이 선보인 파티복으로 고객들은 크리스마스 시즌을 준비한다. 그에 따라 지난달 16일부터 온라인과 뉴스레터에 H&M에서 자라에 이르는 거의 모든 패션리테일 업체들이 이러한 미니 컬렉션들을 선보였다.
이번에는 주로 스웨터와 니트, 그리고 액세서리에 초점을 맞춰져 있어 전년에 비해 사뭇 다른 모습이다.


올해 파티용 드레스는 액세서리와 니트에 이어 3위를 차지했다. 출시된 모델 수, 특히 파티용 드레스 수가 감소하면서 지난해 28%에 비해 올해 신제품 중 17%만을 차지했다. 이번 신제품은 저녁 파티에서나 일상복으로도 입을 수 있는 드레스로 제작되었다. 따라서 패션업체들은 화려한 드레스보다는 액세서리를 더 강조하고 있다. 이는 확실히 이번 연말연시가 예년보다 축제 분위기가 덜하고 소규모 모임일 가능성이 높아진 상황에서 내린 전략중 하나로 풀이된다.
'에이치앤엠(H&M)'은 보다 다양한 용도의 페스티벌 디자인을 선보였다. '자라(Zara)'는 보다 다양한 스타일과 화려함을 더하기 위해 여러 디테일, 원단, 재단을 사용했다. 하지만, 대다수 아이템은 블랙과 벨벳에 집중되어 있다. 젊은 패션 리더들을 겨냥하여 Spangle이나 레이스, 그리고 눈길을 끄는 시스루 소재를 사용한 드레스는 단 몇 가지뿐이다.
렉트라의 렛뷰(Retviews)팀은 "불확실성과 관망적인 태도가 여전히 이번 크리스마스에도 짙게 나타나고 있다"며 "확실히 이번 연말연시 모임은 평상시보다 소규모일 것이고 디자인 측면에서도 축제 분위기를 자제하는 상황에서 이러한 트렌드는 컬러에도 영향을 미쳐 어두운 컬러가 대세일 것"이라고 분석했다.

남성용 컬렉션 신제품은 일상복에 초점을 두고 있다. 셔츠나 블레이저 신제품은 많지 않고 스웨터와 바지가 더 많이 출시되었다. 또한 액세서리는 선물 아이디어 아이템으로 인기를 얻고 있다.
액세서리 유형은 주로 넥타이, 스카프, 벨트, 지갑에 집중되어 있다. 이 모든 제품에는 연말연시 기간을 위해 준비할 선물임을 강조하는 브랜드 마케팅 메시지가 담겨 있다.


이번 분석 결과를 보면 유아동 제품의 경우에 더욱 뚜렸하게 나타났다. 어린이용 신제품의 경우 실제 축제용 시즌 아이템이 적게 출시되었다. 주로 티셔츠, 스웨터, 액세서리, 바지에 국한해 출시되었으며, 여자 어린이를 위한 축제용 의상이나 드레스는 아예 찾아볼 수 없었다.

이번 조사는 ‘렛뷰(Retviews)’가 인공 지능(AI)과 빅 데이터를 결합한 도구를 사용해 Zara, H&M, C&A, Mango, Uniqlo, Massimo Dutti, Market, Cos, Pimkie, Jennyfer, Celio, Jules, Oysho, Pull&Bear, Bershka. Jack&Jones, Bonobo, Devred, Kiabi, OVS, TAO, &Other Stories를 대상으로 지난달 16일부터 29일까지의 대대적인 할인 행사기간 동안 패스트 패션 브랜드의 뉴스레터에 실린 기사 15,000건 이상을 분석했다.
.

안정환 기자(jwa@kfashionnews.com)