유럽 최대의 패션 플랫폼 잘란도가 생성형 인공지능을 통해 단순한 온라인 쇼핑몰을 넘어 지능형 패션 큐레이션 플랫폼으로 진화하며 업계의 패러다임을 완전히 바꾸고 있습니다. 이들은 대규모 언어 모델 기반의 패션 어시스턴트와 정교한 가상 피팅 기술을 결합하여 이커머스의 고질적인 문제인 높은 반품률을 해결하고 고객 만족도를 극대화하는 성과를 거두었습니다. 2026년 현재 잘란도의 혁신은 기술이 어떻게 커머스의 본질적인 사용자 경험을 재정의하고 수익성을 개선할 수 있는지 보여주는 글로벌 패션 테크의 표준이 되고 있습니다.
글로벌 패션 시장은 이제 단순한 가격 경쟁이나 물량 공세를 넘어 고객의 취향을 얼마나 정확하게 읽어내느냐의 싸움으로 변모했습니다. 수천만 개의 상품 속에서 소비자들은 선택의 피로감을 느끼고 있으며 기업들은 데이터 파편화로 인해 고객 개개인에게 최적화된 제안을 하는 데 한계를 느껴왔습니다. 이러한 배경 속에서 2026년 2월 19일 RetailDetail EU가 보도한 잘란도의 사례는 패션 테크의 새로운 이정표를 제시합니다. 잘란도는 생성형 AI를 비즈니스의 전 영역에 이식함으로써 고객이 마치 숙련된 퍼스널 쇼퍼와 대화하듯 쇼핑할 수 있는 환경을 구축했습니다. 이는 단순히 검색 엔진을 개선하는 수준을 넘어 고객의 맥락과 감정 그리고 스타일 의도를 이해하려는 시도에서 비롯되었습니다.
잘란도가 도입한 생성형 AI 기술의 핵심은 대규모 언어 모델을 활용한 잘란도 어시스턴트입니다. 과거의 필터 기반 검색이 파란색 원피스나 린넨 셔츠 같은 단순 키워드에 의존했다면 잘란도의 AI는 6월 이탈리아 토스카나에서 열리는 결혼식에 어울리는 복장을 추천해줘와 같은 복잡하고 맥락적인 질문을 이해합니다. 이는 상품 메타데이터와 최신 패션 트렌드 그리고 고객의 과거 구매 이력을 통합적으로 분석하는 고도화된 알고리즘 덕분에 가능했습니다. 여기에 디지털 트윈 기술이 결합되어 고객은 자신의 신체 사이즈와 가장 유사한 가상 모델에 옷을 입혀보며 핏을 확인하는 가상 피팅 솔루션을 경험하게 됩니다. 이 기술은 컴퓨터 비전과 3D 모델링을 통해 옷감의 질감과 드레이핑까지 정밀하게 구현해내며 온라인 쇼핑의 가장 큰 장벽이었던 입어볼 수 없음의 한계를 극복했습니다.
이러한 기술적 혁신은 곧바로 가시적인 경영 성과로 이어졌습니다. 잘란도는 이번 생성형 AI 솔루션의 전면 도입을 통해 패션 업계의 숙원 사업인 반품률을 기존 대비 약 15퍼센트 이상 낮추는 획기적인 결과를 얻었습니다. 특히 가상 피팅 기술을 사용한 품목의 경우 일반 품목에 비해 고객 만족도가 20퍼센트 이상 높게 나타났으며 이는 물류비용의 대폭적인 절감으로 이어져 영업 이익률 개선에 크게 기여했습니다. 현재 잘란도의 활성 고객 수는 5,000만 명을 넘어섰으며 AI 어시스턴트와의 대화를 통해 구매로 이어지는 전환율은 기존의 전통적인 검색 방식보다 2.5배 이상 높은 수치를 기록하고 있습니다. 또한 개인화된 추천 기능을 통해 고객 1인당 평균 주문 가치가 전년 대비 약 12퍼센트 상승하는 등 매출 증대 효과도 뚜렷하게 나타나고 있습니다.
결국 잘란도의 사례는 생성형 AI가 단순한 유행을 넘어 커머스의 핵심 경쟁력이 되었음을 시사합니다. 이들은 방대한 데이터를 단순히 쌓아두는 것에 그치지 않고 이를 생성형 AI라는 필터를 통해 고객에게 가장 가치 있는 정보로 변환해 전달하는 데 성공했습니다. 인건비 상승과 마케팅 비용 증가로 고심하는 글로벌 패션 기업들에게 잘란도가 보여준 기술적 메커니즘과 수치적 성과는 미래 생존을 위한 명확한 가이드라인을 제시하고 있습니다. 기술을 통해 인간의 감각적 영역인 패션을 데이터화하고 다시 이를 초개인화된 경험으로 되돌려주는 잘란도의 전략은 향후 글로벌 리테일 테크 시장에서 가장 강력한 벤치마킹 모델이 될 것입니다.
원문 출처: RetailDetail EU (2026년 2월 19일 목요일 발행)