맞춤형 화장품제도의 2020년 시행을 앞두고 이니스프리가 카이스트 김대식 교수팀과 100만 소비자 리뷰의 빅데이터 활용 화장품 추천 서비스 개발에 나섰다.

김대식 교수는 빅데이터 분석 및 처리, 딥 러닝 알고리즘의 국내 권위자다. 김 교수팀은 지난 2018년 1월~12월 사이 국내 뷰티 커뮤니티 리뷰 데이터와 이니스프리 고객 리뷰 데이터 100만 개를 긍정과 부정으로 분류하는 작업을 진행했다. 이를 바탕으로 △피부 고민 △타입별 선호 제품 유형 △트러블 유형 등을 분석했다. 또 제품에 사용된 긍정 성분과 부정 성분을 기준으로 성분사전도 구축했다.

이니스프리는 고객이 자주 사용하는 제품을 추천하거나 고객 니즈에 맞는 신제품 개발 등 고객 맞춤 스킨케어 솔류션을 개발할 예정이다.

이니스프리 관계자는 “디지털에 익숙한 밀레니얼과 Z세대의 니즈를 분석해 화장품 자판기 미니숍, 셀프 스토어 등을 도입하는 등 이니스프리의 디지털 혁신 노력을 해왔다”며 “이번 빅데이터 분석 맞춤 스킨케어 솔류션 서비스 개발은 보다 정교하게 밀레니얼 고객의 니즈를 반영하기 위해 진행했다”고 설명했다. 또 “디지털 전환을 통한 비즈니스 혁신이 유통업계 무한 경쟁 시대에서 살아남을 방법”이라고 그는 덧붙였다.

현재 국내 뷰티업계는 빅데이터 활용 체험용 매장과 서비스를 진행하고 있다. 롯데백화점의 뷰티 편집숍 ‘온앤더뷰티’는 서치온, 터치온, 캐치온 서비를 이용 상품을 쉽게 찾아 체험하는 1대 1 서비스를 제공하고 있다.

또 아이오페는 ‘아이오페 랩’을 통해 축적한 소비자 피부 상태 빅데이터를 활용, 지난 3월 ‘스템Ⅲ 앰플’을 개발했다. 아이오페 테일러드 솔루션은 3D 프린팅과 IoT기술을 활용, 고객 데이터로부터 맞춤형 화장품을 즉시 제조하는 시스템을 구축했다.

이밖에 아모레퍼시픽의 라네지 ‘마이투톤립바’는 맞춤형 립스틱 702가지의 조합이 가능하며, ‘마이워터뱅크크림’은 측정과 문진을 통해 유수분 최적 솔루션을 고객에게 제안한다.

한방에서는 과거부터 개인에 따라 한약의 배합을 달리해 왔다. 맞춤형 화장품도 이렇게 모은 데이터를 아카이브(archive)를 통해 공유정보로 저장되어 피부트러블 등을 예측하는 경우에 사용될 전망이다.