Fanatics는 스포츠 팬들이 구매할 수 있는 150만 개 이상의 고유 재고 품목(SKU)을 제공하며, 유니폼과 모자부터 팀 브랜드 스트리트웨어 및 양말까지 다양합니다. OpenAI의 Codex 도움으로 생성된 '룩 쇼핑(Shop the Look)'이라는 새로운 기능을 통해 이러한 상품 검색이 더욱 쉬워지고 있습니다.
Fanatics의 제품군은 전 세계 거의 모든 주요 스포츠 리그 및 팀과의 계약을 바탕으로 거대한 스포츠 산업 플랫폼으로 성장했음을 반영하고 있습니다. Fanatics Commerce는 매년 4,500만 개 이상의 품목을 제조하여 180개국 이상의 고객에게 판매하고 있습니다.
하지만 Fanatics Commerce의 최고 제품 책임자(CPO)인 Justin Tsai는 이러한 성장이 회사에 과제를 안겨주기도 했다고 말했습니다.
그는 “우리가 지속적으로 목격한 문제는 고객들이 저희 사이트에 방문할 때, 우리는 수백 개의 사이트를 운영하는데… 그들의 어려움은 매우 방대한 카탈로그를 계속 살펴보며 무엇을 살 수 있을지 파악하려 한다는 것입니다”라고 말했습니다.
Tsai에 따르면, 고객들의 쇼핑 세션 평균 시간이 30분을 초과하는 경우가 흔했으며, Fanatics가 매주 천 개 이상의 신제품을 출시하면서 이 시간은 더욱 복잡해지고 있습니다.
'룩 쇼핑(Shop the Look)'은 각 제품 페이지에서 팀 및 의도된 스타일에 따라 해당 상품을 다른 재고 품목과 연결하여 코디네이션 된 의상을 제안합니다.
Tsai는 사진 촬영이나 스타일링된 의상 같은 전통적인 쇼핑 큐레이션 전략이 Fanatics의 빠르게 증가하는 제품군, 또는 챔피언십 셔츠나 모자처럼 신속하게 출시되는 품목과는 항상 잘 맞지 않는 리드 타임을 가진다고 지적했습니다.
무작위 추천 역시 스포츠 팬들에게는 효과가 없습니다. 그는 “로스앤젤레스 다저스 팬이 샌프란시스코 자이언츠 상품과 매칭되기를 원하는 사람은 아무도 없을 것입니다… 우리 세계에서는 팀과 선수의 일치(alignment)가 극도로 중요합니다”라고 말했습니다.
Fanatics는 수십억 달러 규모의 사업체로 성장했음에도 불구하고, 팀 상품(team merchandise)이 여전히 가장 큰 수익원입니다. Fanatics의 창립자이자 CEO인 Michael Rubin은 이달 초 CNBC의 'Squawk Box'에서 회사의 상거래(commerce) 사업 부문 매출이 올해 70억 달러를 초과할 것이며, Topps 트레이딩 카드 등을 포함하는 수집품(collectibles) 사업 부문 매출은 약 55억 달러 수준이라고 밝혔습니다.
Fanatics CEO Michael Rubin: I fundamentally believe in the sports betting business long term
OpenAI는 챗봇 출시 이후부터 ChatGPT용 쇼핑 도구를 실험해 왔으며, 작년 가을에는 사용자가 ChatGPT 내에서 판매자의 제품을 직접 구매할 수 있는 기능도 포함되었습니다. 그러나 CNBC의 보도에 따르면, OpenAI는 'Instant Checkout' 노력을 종료하고 현재 소매업체와 직접 협력하여 ChatGPT 내 전용 앱을 만들고 있습니다.
새로운 Fanatics 기능은 OpenAI가 쇼핑 전반에 걸쳐 기술을 활용하는 또 다른 방식입니다. OpenAI의 산업 GTM(Go-To-Market) 책임자인 Rosemary DeArago는 소매업 분야의 이러한 개인화 문제를 '오래된 문제'라고 말했습니다. 전자상거래(e-commerce)의 부상은 판매자들이 과거 구매 기록, 웹사이트 접속 위치, 또는 로그인 계정 등 고객의 '지문(fingerprint)'을 파악할 새로운 방법을 제공했지만, 그러한 노력들은 여전히 때때로 정확하지 못합니다.
DeArago는 "과거에는 고객에게 보여주기 좋은 것을 억지로 짜 맞추려고 했습니다."라며, "AI를 사용하면 이러한 다음 단계의 방식으로 개인화를 수행하기 위해 더 결정론적 매칭(deterministic matching)을 할 수 있습니다."라고 말했습니다.
'Shop the Look'은 OpenAI의 Codex를 사용하여 제품 및 카탈로그 데이터를 구문 분석하여 호환되는 품목을 찾고 추천을 재평가하는 도구를 만듭니다. 궁극적으로 이는 팬이 구매를 고려하는 저지(jersey)와 함께 착용할 수 있는 모자, 양말 등 다른 액세서리를 제안하는 그러한 스타일링 조합을 만들어냅니다.
Tsai는 새로운 기능을 출시한 후 추천된 품목의 조회수가 10% 증가했다고 말했습니다. 또한 그는 추천 품목이 쇼핑객들이 구매하려는 품목에 대해 '더 큰 확신'을 갖도록 도와주며, 해당 품목이 다른 팀 장비와 어떻게 어울릴 수 있는지 보여준다고 덧붙였습니다.
DeArago는 쇼핑 경험에 여전히 더 많은 큐레이션된 스타일과 오프라인에서 직접 상품을 입어보는 공간이 필요하겠지만, 이처럼 AI를 통합하는 노력(예: 방대한 상품 선택지 중에서 범위를 좁히고, 진품 팀 저지와 같은 가치 있는 구매 품목과 어울릴 만한 것을 보여주는 경우)은 기존 경험을 향상시킬 수 있는 "매우 큰 기회"가 있음을 보여준다고 말했습니다.
