인공지능이 전 산업 분야에 빠르게 스며들면서, 뷰티 산업에서도 이를 활용하려는 움직임이 가속화되고 있다. 디지털 콘텐츠 솔루션 분야 전문 업체인 비미디어(Be Media)의 쯔란 호아이 득(Trần Hoài Đức) 대표가 뷰티 산업에서의 인공지능 활용 동향과 가능성을 주제로 발표한 내용을 2회에 걸쳐 요약·소개한다.
<편집자 주>
글 싣는 순서
- 인공지능 전환, 마케팅에서 제품 개발까지
- 디자인과 고객 경험 혁신 그리고 숏폼 기반 마케팅 자동화
인공지능은 현재 매우 뜨거운 주제이며, 이미 각 산업 영역까지 깊숙이 침투해 있다. 특히 마케팅, 영상 제작, 콘텐츠 제작 분야에서 그 활용도가 두드러지지만, 제조 기업에게도 디자인부터 짧은 영상 제작까지 다양한 방식으로 활용되고 있다.
비미디어(Be Media)는 현재 기능성 제품을 생산하는 세 개의 공장을 운영하고 있다. 주로 기능성 화장품, 건강기능식품, 구강용품, 의약외품 등을 생산하며, 베트남 남부 지역의 대형 약국 체인인 맘바 시티(Mamba City), 롱쩌우(Long Châu), 쭝선(Trung Sơn) 등과 500개 이상의 약국 브랜드에 제품을 공급하고 있다.
비미디어(Be Media)는 마케팅 회사이기도 하며, 뷰티와 건강 분야의 틱톡 채널을 운영한다. 또한 의사와 약사 전문 채널을 운영하는 틱톡의 공식 파트너(Top Media Partner)로 활동 중이다. 개인적으로는 다수의 의사·약사 커뮤니티를 관리하고 있다.
500개 이상의 제조와 커뮤니케이션 기업들과 협업하면서 쌓은 실무 경험을 바탕으로 수많은 오프라인 세미나를 주최했으며, 그 과정에서 많은 인사이트를 얻을 수 있었다.
현재 인공지능은 콘텐츠 제작뿐만 아니라 커뮤니케이션 활동 전반에도 활용되고 있다. 이렇게 제작된 영상들은 페이스북 채널을 통해 공개되고 있으며, ‘꾸어 봉 호(Cua Vồng Họ)’, ‘더 월드 오브 밀크(Thế Giới Sữa)’, ‘극장 블라다(Kịch Blada)’ 등의 영상도 포함된다.
또한 아마존과 함께 공장 투어를 진행하기도 했는데, 이 자리에서는 기업이 어떻게 글로벌 무대로 나아갈 수 있는지를 주제로 마케팅 전략을 논의했다.
범람하는 미용 제품, 치열한 경쟁 … 인공지능 도입 확산
현재 베트남 뷰티 시장에는 수천, 수만, 심지어 수십만 개의 미용 제품이 범람하고 있다. 시장을 직접 살펴보면 알 수 있듯이 경쟁은 매우 치열하다. 이제는 규모의 문제가 아니다. 크기가 아니라, ‘빠른가 느린가’, 즉, 속도의 문제다. 시장에 나온 제품은 금새 구식이 되어 소비자에게 외면당하거나, 소비자의 행동 변화에 따라 빠르게 도태될 수 있다.
뷰티 산업의 주요 기업들은 이미 인공지능 기술을 적극 도입하고 있다. 예를 들어 유니레버(Unilever)는 ‘뷰티 테마 파크(Beauty Them)e Park)’라는 가상 어시스턴트를 앞세워 고객에게 헤어케어 제품을 추천하는 기능을 개발했다. 이 역시 페이스북(Facebook과 연계된 기업이 개발한 것이다. ‘뷰티 풀 나이트 아이(Beauty Full Night Eye)’ 프로젝트는 헤어스타일 추천과 스타일링 기능까지 제공한다.
2024년 개최된 ‘뷰티 쇼(Beauty Show)’ 행사에서 다이카(DaiKa) 대표는 “앞으로 10년 안에 뷰티·코스메틱 시장은 인공지능 기술과 함께 폭발적으로 성장할 것”이라고 강조한 바 있다.
이제 우리는 인공지능을 즉시 도입해야 한다. 그렇지 않으면 뒤처질 수밖에 없다. 인공지능은 단순한 유행이 아니다. 앞으로 인공지능을 제대로 활용하지 못하는 기업은 거의 도태될 것이다.
인공지능 활용 못하면 시장서 도태
인공지능은 매우 다양한 영역에서 활용된다. 예를 들어, 응용·평가 작업 사례를 보자. 이 과정은 원래 많은 시간과 노력이 소요된다. 처음에는 시장 조사를 진행하고, 이후 깊이 있는 통찰을 얻기 위한 조사와 데이터 수집을 거쳐야 한다.
이 모든 과정은 실제 응용·평가 작업을 담당하는 사람의 경험에 기반해 이뤄진다. 그 결과 겨우 하나의 시제품 콘셉트가 나오지만, 이 콘셉트는 제품의 효능에만 초점을 맞추고 소비자의 니즈 충족 여부나 마케팅 요소는 충분히 고려되지 않는 경우가 많다.
시제품이 나오면 테스트와 피드백, 수정이 반복된다. 이 과정은 몇 개월에서 길게는 1년까지 걸리기도 한다. 그런데 이렇게 시간과 비용을 들여 개발된 제품이 막상 시장에서 ‘타이밍’을 놓치면, 기회를 잃는 경우가 흔하다. 실제로 지난해 자외선 차단제 브랜드의 시제품을 제작했는데, 개발이 지연되면서 출시가 1년늦어졌고, 결과적으로 시장 트렌드와 맞지 않게 되었다.
그러나 지금은 인공지능 도입 덕분에 훨씬 효율적으로 작업할 수 있게 되었다. 구글 트렌드(Google Trends)나 틱톡(TikTok)의 트렌드 분석 기능 등을 활용하면, 계절별·지역별·소비자 세분화 기준에 따라 구매 수요를 예측할 수 있다.
과거 방식은 시장조사, 콘셉트 도출, 테스트 등 모든 과정에 수개월이 걸렸다. 하지만 지금은 챗GPT(ChatGPT) 같은 생성형 AI와 다양한 데이터 분석 도구를 활용해 트렌드를 분석하고, 여기에 맞는 제품을 기획·출시할 수 있다.
예전에는 제품 하나 출시하기 위해 3~6개월의 시간이 필요했지만, 지금은 챗GPT와 분석 도구를 통해 그 시간을 크게 단축해 적시에 제품을 선보일 수 있다.
현재는 인공지능을 활용해 트렌드를 예측하고, 원료와 성분을 분석하여 어떤 제품을 만들어야 할지를 사전에 판단할 수 있다. 경우에 따라 이틀 만에 제품 레시피를 확정하고 시제품까지 완성할 수 있으며, 전체 소요 시간도 최대 1~2주면 충분하다.
산업적으로 적용할 수 있는 몇 가지 핵심 기능
첫째, 인공지능은 수천 건의 과학 보고서와 선행 연구 자료를 분석해 수준 높은 포뮬러를 추천한다. 이어 이 추천 포뮬러가 어떤 시기에 잘 팔릴지, 언제 수요가 높고 낮을지를 예측하여 생산 일정과 원재료 수급 전략까지 설계할 수 있다. 특히 최신 원료를 활용해 시장 흐름에 맞는 제품을 빠르게 생산할 수 있도록 돕는다.
물론 전 세계적으로 새롭게 개발된 원료라 하더라도, 반드시 베트남에서 사용할 수 있는 것은 아니다. 반드시 베트남 법규를 충족하고 정부 인허가를 받아야 한다. 따라서 인공지능은 레시피를 설계할 때부터 이미 베트남 규정과 호환되도록 조정하는 방식으로 작동한다.
예를 들어, 입력 데이터에 따라 인공지능은 완성된 포뮬러를 제시할 수 있다. 제품 설명 작성이나 트렌드 분석에는 별도의 인공지능 도구가 활용된다.
아래는 실제로 공장에서 운영 중인 응용·평가 작업 절차다.
과거에는 응용·평가 작업 담당 직원이 경험을 바탕으로 포뮬러를 제안하고, 현장에서 논의한 뒤 시제품을 제작했다. 현재 이 프로세스는 인공지능과 챗GPT 기반 시스템으로 대체되었다. 작업 절차가 정리돼 있으며, 시스템이 자동으로 실행한다.
두 번째 단계는 생성형AI인 챗GPT가 포뮬러를 제안하는 것이다. 이때 제품의 효과와 효능뿐 아니라 마케팅 요소와 트렌드 적합성까지 고려한다. 즉, 소비자에게 매력적으로 보이고 판매로 연결될 수 있도록 설계된다.
세 번째 단계는 검증이다. 이 단계에서는 포뮬러가 기존 과학 문헌이나 규정에 부합하는지를 확인한다. 수많은 과학 자료를 LLM(Large Language Model) 기반 인공지능에 입력하여, 제안된 포뮬러가 베트남의 의약품집(Pharmacopoeia)이나 관련 규정에 맞는지를 자동 대조한다.
조건이 충족되면 다음 단계로 넘어간다. 마지막 단계에서는 사내 전문가들이 최종 검증을 진행한다. 현실에서는 이 과정을 생략하는 기업들도 많지만 우리는 건강·뷰티라는 특수한 기술 기반 제품을 다루기 때문에 반드시 거친다. 전문가가 실제로 사용할 수 있고 안전한지 평가한 후 소규모 테스트 생산 단계로 이어진다.
소규모 생산은 다시 검증 절차로 이어진다. 안정성 검증과 테스트를 통해 소비자의 피드백을 수집하고, 이 데이터를 다시 인공지능에 입력해 학습을 반복한다. 이를 통해 인공지능은 더욱 정교하고 고도화된 포뮬러를 제안한다.
이 모든 절차는 라펜폰(LaPenFone) 공장에서 실제로 운영되는 워크플로우다. 포뮬러가 완성되고 고품질 제품이 생산된 이후에는 다음 단계인 ‘3V’로 넘어간다. 현재 우리는 OEM·ODM 제조뿐만 아니라, 제품 패키지 디자인과 브랜드 이미지 기획까지도 함께 진행하고 있으며, 이 모든 과정에서 인공지능을 광범위하게 활용한다.
예전에는 디자이너가 하나의 콘셉트를 구상하는 데 며칠씩 걸리기도 했다. 하나의 비주얼을 완성하는 데도 시간이 많이 들었고, 여러 버전을 제작해 비교·분석하는 것도 쉽지 않았다. 특히 디자인을 수정하고 반복하는 과정에서 디자이너들이 큰 스트레스를 받았고, 반복되는 수정 요청에 지치곤 했다.
하지만 지금은 인공지능 덕분에 이러한 문제가 상당 부분 해결되었다. 몇 초 만에 수많은 버전의 시안을 생성할 수 있고, 이를 비교해 더 많은 아이디어를 얻을 수 있다. 과거에는 디자이너 개인의 창의력에 의존해야 했다면, 이제는 인공지능이 보조 역할을 하며 훨씬 풍부한 선택지를 제공한다.
이제는 아이디어가 중복되거나 고갈될 일이 없다. 인공지능은 다양한 아이디어를 제안하기 때문에 우리는 그 중에서 선택만 하면 된다. 예를 들어, 인공지능을 활용하면 매우 짧은 시간 안에 여러 시안을 생성할 수 있다. 이렇게 제작된 시안은 패키지 디자인 초안으로 활용되며, 이후 피드백 과정을 거친다.
또한 색상 조합도 인공지능으로 쉽게 진행할 수 있다. 실제로 우리는 인공지능을 활용해 대형 체인점과 협력, 디자인을 신속히 확정한 사례가 있다. 정밀한 결과물을 짧은 시간 내에 완성할 수 있었고, 고객 만족도도 매우 높았다.
인공지능은 디자인의 창의적 작업을 활성화할 뿐 아니라, 전체 소요 시간을 크게 단축한다. 이제 우리는 가장 아름다운 결과물을 쉽게 얻을 수 있으며, 영상이든 이미지든 매우 짧은 시간 안에 다양한 버전을 테스트할 수 있다.
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