How beauty players can scale gen AI in 2025
생성형 AI, 뷰티산업에 10조원 규모 가치 창출 전망
매킨지(McKinsey)가 발표한 '2025년 뷰티 기업의 생성형 AI 확장 방안' 보고서에 따르면, 생성형 AI(Generative AI)는 뷰티 산업에서만 90억에서 100억 달러(약 9조-10조원) 규모의 경제적 가치를 창출할 것으로 전망된다. 이는 스킨케어, 향수, 메이크업, 헤어케어를 포함한 전체 뷰티 시장에서 생성형 AI가 미치는 영향을 분석한 결과다.
이미 여러 선도 기업들이 실험적으로 도입을 시작했으며, AI 혁신의 속도를 고려할 때 이러한 실험을 확장하는 것이 향후 과제가 될 것이다. 특히 선도 기업과 후발 주자 간의 격차는 더욱 벌어질 것으로 예상되며, 발 빠른 기업들은 더 빠르고 민첩하게 소비자 요구에 대응할 수 있게 될 것이다.
뷰티산업의 4대 핵심 생성형 AI 활용 분야
매킨지는 뷰티산업에서 생성형 AI의 주요 활용 분야로 초개인화 타겟팅, 체험형 제품 발견, 신속한 패키징 컨셉 개발, 혁신적 제품 개발을 꼽았다. 예를 들어, 프랑스에 거주하며 최근 선크림을 구매한 고객 카밀에게 보내는 메시지를 보면 AI 활용의 차이가 분명히 드러난다. 기존 자동화 메시지가 "신제품 출시! 최대 20% 할인"이었다면, 생성형 AI를 활용한 메시지는 "봉주르, 카밀! 최근 구매하신 선크림과 완벽한 궁합의 클렌징 폼이 20% 할인 중입니다"와 같이 맞춤형으로 제작된다.
체험형 제품 발견 분야에서는 대규모 언어 모델(LLM) 기반 챗봇이 더 넓은 범위의 질문에 대응하고 개인화된 추천이 가능해졌다. 패키징 컨셉 개발에서는 나이트 모이스처라이저의 패키징 디자인을 생성형 AI로 제작하고 소비자 선호도를 반영해 수정하는 과정을 통해 개발 시간을 60% 단축했다. 제품 개발 분야에서는 수주가 걸리던 연구 기간을 수일로 단축하고 원재료 비용을 5%까지 절감할 수 있다.
생성형 AI 도입 전략과 리스크 관리
뷰티 기업들은 자사의 규모와 필요에 따라 '테이커(Taker)' 또는 '셰이퍼(Shaper)' 접근법을 선택할 수 있다. 테이커 접근법은 기성 생성형 AI 솔루션을 도입하는 방식으로, 소매업체를 통해 유통하는 브랜드나 기술 인재가 부족한 기업에 적합하다. 셰이퍼 접근법은 자사의 데이터로 AI 모델을 훈련시키는 방식으로, 풍부한 소비자 데이터를 보유한 대형 뷰티 브랜드나 리테일러에게 적합하다.
AI 도입 시에는 데이터 프라이버시와 암호화 프로토콜, 저작권, 내부 시스템과의 통합 용이성 등을 고려해야 한다. 또한 대부분의 신뢰할 수 있는 AI 벤더들은 한 달 정도의 저비용 파일럿 테스트를 제공하므로 이를 활용하는 것이 좋다.
미래 경쟁력 확보를 위한 조직 역량 강화
생성형 AI를 성공적으로 도입하기 위해서는 비전과 가치, 로드맵에 대한 리더십의 합의가 우선되어야 한다. 마케팅, 고객 서비스, 제품 개발 등 각 부서의 리더들이 모여 어떤 활용 사례가 가장 큰 수익 증대, 시간과 비용 절감, 고객 경험 개선을 가져올지 파악해야 한다. 또한 통제된 환경에서 AI 출력물을 테스트하고, 이메일, SMS, 유료 미디어 등 채널별로 A/B 테스트를 통해 효과를 측정해야 한다.
매킨지는 뷰티 제품이 소비자와 감정적으로 공명하는 특성을 고려할 때, 생성형 AI는 마케팅이나 제품 개발팀의 업무를 대체하는 것이 아니라 보완하는 도구로 활용되어야 한다고 강조했다.
해당 리포트의 원문은 링크에서 확인할 수 있다.
기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다.
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