인사이트 리뷰② “AI, 주얼리 브랜드의 효율을 개선하다.”
_주얼리 마케팅 서밋 2025 V3 #메인세션 리뷰
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2025.10.22
＜주얼리 마케팅 서밋 2025 V3>에서 플립션코리아 정훈진 대표가 메인 세션 강연을 하고 있다.
| 데이터로 증명된 변화, AI 도입의 실질적 성과 |
『주얼리 마케팅 서밋 2025 Vol.3』메인세션의 첫 발표는 플립션코리아 정훈진 대표가 맡았다. 발표 주제는 ‘AI Fitting – 모델과 촬영 없이 착용컷을 완성하다’.
정 대표는 단순히 “AI로 실제와 같은 이미지를 생성할 수 있다”는 기술적 설명을 위해 무대에 오르지 않았다. 그는 AI를 활용해 실제 주얼리 브랜드의 콘텐츠 제작 효율과 비즈니스 성과가 어떻게 개선되었는지를 데이터로 증명했다. 이번 발표는 지난 수개월간 40여 개 이상의 주얼리 브랜드와 공동으로 진행된 실험과 분석 결과를 토대로 제시되었다.
AI가 생성한 이미지를 단순히 ‘그럴듯한 비주얼’로 소비한 것이 아니라, 그 콘텐츠가 판매율, 전환율, 브랜드 노출 빈도, 운영 효율성(operational efficiency) 등 비즈니스 전반에 미친 영향을 다수의 주얼리 브랜드와 함께 수치로 검증해 공개한 것은 이번이 처음이었다.
정 대표는 “AI는 콘텐츠를 만드는 도구가 아니라, 브랜드의 비즈니스 구조를 혁신하는 솔루션이어야 한다”고 강조했다. 또한 “이번 결과를 통해 AI가 실제로 주얼리 산업의 구조적 문제를 해결할 수 있음을 확인했다”고 말했다.
이날의 무대는 AI의 가능성을 논의하는 자리가 아니라, AI를 도입한 브랜드들이 어떤 실질적 변화를 이루었는지를 검증한 실질 데이터 발표의 장이었다. 그 결과는 단순히 기술의 신뢰도를 입증한 수준을 넘어, AI가 주얼리 산업에서 효율, 성과, 그리고 브랜드 경험(Customer Experience)을 동시에 개선할 수 있음을 보여주는 순간이었다.
이번 프로젝트를 통해 실제 브랜드의 매출·전환율·콘텐츠 생산성에 미친 영향을 4개의 데이터 사례로 공개했다. 이는 AI가 실질적 비즈니스 인디케이터(Business Indicator)를 개선할 수 있음을 증명한 결과였다.
① A브랜드 – ‘착용 이미지 추가’로 판매율 +35%
기존에는 제품 단독 이미지(Product-only Cut)만 업로드하던 A브랜드는 플립션의 AI 솔루션을 통해 동일 제품에 착용 이미지를 추가 생성했다. 그 결과, 판매율이 35% 상승했다.
정 대표는 “이미지 한 장이 구매 전환을 일으키는 가장 강력한 요인임을 설명했다. 이는 주얼리 판매 과정에서 ‘이미지 경험지수(IX, Image Experience Index)’ 가 실질적인 매출 KPI로 작동한다는 점을 시사했다.
② B브랜드 – 컬러별 착용 이미지 확장, 판매율 +30%
컬러 옵션이 다양한 제품을 보유한 B브랜드는 그동안 대표 색상의 제품 이미지만 노출했다. 그러나 AI를 활용해 색상별 모델컷을 자동 생성·게시한 결과, 전체 판매율이 30% 증가했다.
이는 AI가 고비용의 다색상 촬영 프로세스를 대체하며, 소비자 선택의 폭을 넓히는 비주얼 시뮬레이션(Visual Simulation) 도구로 작동했음을 보여준다. 정 대표는 “AI를 활용하면 색상별 제품 노출을 비용 1/10, 시간 1/20 수준으로 구현할 수 있다”고도 설명했다.
③ C브랜드 – ‘비판매 상품’의 매출 1,200만 원 반전
판매가 거의 없던 C브랜드의 특정 제품군에 AI 착용 이미지를 반영한 결과, 2개월 반 만에 1,200만 원의 매출을 기록했다. 이 과정에서 제품의 소재나 디자인은 전혀 변경되지 않았다.
정 대표는 “착용 이미지를 통해 소비자에게 ‘사용의 맥락(Context of Use)’ 을 제시하면, 그 자체가 구매 트리거로 작용한다”고 말했다. 이는 AI가 단순한 이미지 생성 기술을 넘어, 소비자 행동 전환(Behavioral Conversion) 을 유도하는 핵심 도구로 기능할 수 있음을 입증한 사례였다.
④ D브랜드 – 모델 이미지 교체로 판매율 +20%
AI Fitting을 활용해 동일 제품에 다양한 모델 이미지를 적용한 D브랜드는 소비자 반응 테스트를 통해 ‘매력도가 높다고 평가된 이미지’에서 판매율이 20% 증가하는 결과를 확인했다. AI를 통해 A/B 테스트(ABT, Image A/B Testing) 를 시각적으로 즉시 구현할 수 있게 된 것이다.
정 대표는 “과거엔 감으로 결정하던 비주얼 전략을 이제는 데이터를 기반으로 반복 실험하고 최적화할 수 있다”고 설명했다. 이는 AI가 브랜드 크리에이티브 의사결정(Creative Decision-making) 과정에 본격적으로 통합되고 있음을 보여준다.
이 네 가지 사례는 AI가 단순히 자동화 기술이 아니라, 비즈니스 가설을 검증(Validate) 하고 성과를 최적화(optimize) 하는 도구로 기능할 수 있음을 명확히 보여준다. AI는 콘텐츠를 ‘만드는’ 기술이 아니라, 콘텐츠의 효과를 입증하는 데이터 기반 시스템(Data-driven Validation System) 으로 진화하고 있는 것이다.
주얼리 분야에서 이번 프로젝트는 은
제작비 절감(Production Cost Efficiency)
속도 향상(Process Speed Optimization)
매출 증대(Sales Uplift)
브랜드 일관성 강화(Visual Consistency)
의 네 가지 측면에서 실질적 결과를 제시했다.
이날 발표는 AI가 ‘사용의 기술’에서 ‘검증의 전략’으로 이동하고 있음을 공식적으로 확인한 순간이었다.
| 제작비에서 매출까지, AI가 만든 콘텐츠 혁신 리워드 |
이번 프로젝트 단순히 콘텐츠 제작 방식을 바꾼 수준이 아니다. 실제 주얼리 브랜드의 제작비용·운영시간·판매성과까지 변화시킨 전환점이 되었다.
정훈진 대표는 발표를 통해 40여 개 이상의 주얼리 브랜드와의 실험 데이터를 공개하며, “AI는 콘텐츠를 만드는 기술이 아니라, 브랜드의 비즈니스 구조를 개선하는 솔루션이어야 한다”고 강조했다.
이제 제작 전력(workflow)은 변화했다. 촬영과 모델 섭외에 투입되던 인력과 예산이 기획, 마케팅, 고객경험 설계로 재분배 될 수 있는 환경이 되었고, AI로 생성된 착용 이미지는 콘텐츠 제작을 넘어 판매 및 브랜딩 퍼포먼스까지 이끌 수 있음을 확인했다.
정 대표는 “이제 ‘AI를 사용하는가’가 아니라, ‘AI를 사용해 무엇을 개선했는가’가 중요하다”고 말했다. 기술 도입 자체가 목적이 되는 시대에 휘둘려서는 결코 안된다. 주얼리 브랜드가 얻어야 할 것은 실제 수치로 증명된 개선(Improvement) 이며, 앞으로도 이러한 개선을 끊임없이 창출해야 한다. 그것이 AI가 주얼리 시장의 혁신을 가능하게 하는 검증된 도구(Validated Tool)로 빠르게 확산될 것이며, 가장 안정적으로 시장에 자리매김하게 될 것이기 때문이다.
이번 발표의 주제는 “AI로 실제와 같은 이미지를 만드는 것”이 아니었다. 그 핵심은 AI를 활용해 어떤 실질적 변화를 만들어냈는가(What changed when AI was applied) 에 있었다.
모델과 촬영 없이 착용 이미지를 구현한 이 프로젝트는 단순한 기술 실험이 아니라, 산업 전반의 ‘효율 구조’를 검증한 공동 실험(Live Industry Experiment)이었다.
수개월간 40여 개 주얼리 브랜드가 참여한 결과, AI가 만들어낸 변화는 콘텐츠의 완성도가 아니라 비즈니스의 구조적 성과로 나타났다. 매출은 상승했고, 고객 유입은 확대되었으며, 브랜드는 개선된 시간과 비용을 브랜딩·마케팅·고객경험(Customer Experience) 영역에 재투자할 수 있는 환경을 확보했다.
즉, AI는 단순히 ‘효율’을 높인 것이 아니라, 브랜드가 ‘생산 중심의 구조’에서 ‘경험 중심의 구조’로 이동할 수 있는 여건을 만든 기술적 계기였다.
| “Don’t just use AI, improve with it.” |
이번 프로젝트의 가장 중요한 메시지는 하나였다. “AI를 사용하는 것(Use AI)”이 아니라, “AI로 개선하는 것(Improve with AI)”이 중요하다.
이는 단순히 기술의 도입이 아니라, 자원을 재배분하는 전략적 혁신(Resource Reallocation) 이었다. AI가 콘텐츠 제작 과정에서 소요되던 리소스를 줄여줌으로써, 브랜드는 그 여유를 새로운 기획, 감성 브랜딩, 고객 접점 강화에 사용할 수 있게 되었다.
이 변화는 효율의 문제가 아니라, 일의 방향(Work Orientation) 자체를 바꾼 것이었다. AI는 제작의 부담을 덜어준 도구가 아니라, 브랜드가 더 창의적이고 전략적인 선택을 할 수 있도록 만든 인프라였다.
이제 주얼리 산업은 “AI를 도입해야 할까?”라는 질문을 나누는 소모를 피해야 한다. 그리고 이렇게 물어야 한다.
“우리는 AI로 무엇을 개선할 수 있을까?”
그 질문에 대한 첫 번째 답이, 바로 이번 실험의 결과였다. 끝.
저작권 및 인용 안내
본 게시글은 『주얼리 마케팅 서밋 2025 Vol.3』 메인세션 발표 내용을 기반으로 작성되었으며, 행사 현장에서 발표된 자료 및 인용 데이터의 저작권은 발표자 및 월곡주얼리산업진흥재단에 귀속됩니다. 무단 전재 또는 복제를 금하며, 기사 또는 자료 인용 시 출처를 명시해주시기 바랍니다.
＜주얼리 마케팅 서밋 2025 V3>에서 플립션코리아 정훈진 대표의 메인 세션 강연 현장
인사이트 리뷰② “AI, 주얼리 브랜드의 효율을 개선하다.”
_주얼리 마케팅 서밋 2025 V3 #메인세션 리뷰
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2025.10.22
＜주얼리 마케팅 서밋 2025 V3>에서 플립션코리아 정훈진 대표가 메인 세션 강연을 하고 있다.
『주얼리 마케팅 서밋 2025 Vol.3』메인세션의 첫 발표는 플립션코리아 정훈진 대표가 맡았다. 발표 주제는 ‘AI Fitting – 모델과 촬영 없이 착용컷을 완성하다’.
정 대표는 단순히 “AI로 실제와 같은 이미지를 생성할 수 있다”는 기술적 설명을 위해 무대에 오르지 않았다. 그는 AI를 활용해 실제 주얼리 브랜드의 콘텐츠 제작 효율과 비즈니스 성과가 어떻게 개선되었는지를 데이터로 증명했다. 이번 발표는 지난 수개월간 40여 개 이상의 주얼리 브랜드와 공동으로 진행된 실험과 분석 결과를 토대로 제시되었다.
AI가 생성한 이미지를 단순히 ‘그럴듯한 비주얼’로 소비한 것이 아니라, 그 콘텐츠가 판매율, 전환율, 브랜드 노출 빈도, 운영 효율성(operational efficiency) 등 비즈니스 전반에 미친 영향을 다수의 주얼리 브랜드와 함께 수치로 검증해 공개한 것은 이번이 처음이었다.
정 대표는 “AI는 콘텐츠를 만드는 도구가 아니라, 브랜드의 비즈니스 구조를 혁신하는 솔루션이어야 한다”고 강조했다. 또한 “이번 결과를 통해 AI가 실제로 주얼리 산업의 구조적 문제를 해결할 수 있음을 확인했다”고 말했다.
이날의 무대는 AI의 가능성을 논의하는 자리가 아니라, AI를 도입한 브랜드들이 어떤 실질적 변화를 이루었는지를 검증한 실질 데이터 발표의 장이었다. 그 결과는 단순히 기술의 신뢰도를 입증한 수준을 넘어, AI가 주얼리 산업에서 효율, 성과, 그리고 브랜드 경험(Customer Experience)을 동시에 개선할 수 있음을 보여주는 순간이었다.
이번 프로젝트를 통해 실제 브랜드의 매출·전환율·콘텐츠 생산성에 미친 영향을 4개의 데이터 사례로 공개했다. 이는 AI가 실질적 비즈니스 인디케이터(Business Indicator)를 개선할 수 있음을 증명한 결과였다.
① A브랜드 – ‘착용 이미지 추가’로 판매율 +35%
기존에는 제품 단독 이미지(Product-only Cut)만 업로드하던 A브랜드는 플립션의 AI 솔루션을 통해 동일 제품에 착용 이미지를 추가 생성했다. 그 결과, 판매율이 35% 상승했다.
정 대표는 “이미지 한 장이 구매 전환을 일으키는 가장 강력한 요인임을 설명했다. 이는 주얼리 판매 과정에서 ‘이미지 경험지수(IX, Image Experience Index)’ 가 실질적인 매출 KPI로 작동한다는 점을 시사했다.
② B브랜드 – 컬러별 착용 이미지 확장, 판매율 +30%
컬러 옵션이 다양한 제품을 보유한 B브랜드는 그동안 대표 색상의 제품 이미지만 노출했다. 그러나 AI를 활용해 색상별 모델컷을 자동 생성·게시한 결과, 전체 판매율이 30% 증가했다.
이는 AI가 고비용의 다색상 촬영 프로세스를 대체하며, 소비자 선택의 폭을 넓히는 비주얼 시뮬레이션(Visual Simulation) 도구로 작동했음을 보여준다. 정 대표는 “AI를 활용하면 색상별 제품 노출을 비용 1/10, 시간 1/20 수준으로 구현할 수 있다”고도 설명했다.
③ C브랜드 – ‘비판매 상품’의 매출 1,200만 원 반전
판매가 거의 없던 C브랜드의 특정 제품군에 AI 착용 이미지를 반영한 결과, 2개월 반 만에 1,200만 원의 매출을 기록했다. 이 과정에서 제품의 소재나 디자인은 전혀 변경되지 않았다.
정 대표는 “착용 이미지를 통해 소비자에게 ‘사용의 맥락(Context of Use)’ 을 제시하면, 그 자체가 구매 트리거로 작용한다”고 말했다. 이는 AI가 단순한 이미지 생성 기술을 넘어, 소비자 행동 전환(Behavioral Conversion) 을 유도하는 핵심 도구로 기능할 수 있음을 입증한 사례였다.
④ D브랜드 – 모델 이미지 교체로 판매율 +20%
AI Fitting을 활용해 동일 제품에 다양한 모델 이미지를 적용한 D브랜드는 소비자 반응 테스트를 통해 ‘매력도가 높다고 평가된 이미지’에서 판매율이 20% 증가하는 결과를 확인했다. AI를 통해 A/B 테스트(ABT, Image A/B Testing) 를 시각적으로 즉시 구현할 수 있게 된 것이다.
정 대표는 “과거엔 감으로 결정하던 비주얼 전략을 이제는 데이터를 기반으로 반복 실험하고 최적화할 수 있다”고 설명했다. 이는 AI가 브랜드 크리에이티브 의사결정(Creative Decision-making) 과정에 본격적으로 통합되고 있음을 보여준다.
이 네 가지 사례는 AI가 단순히 자동화 기술이 아니라, 비즈니스 가설을 검증(Validate) 하고 성과를 최적화(optimize) 하는 도구로 기능할 수 있음을 명확히 보여준다. AI는 콘텐츠를 ‘만드는’ 기술이 아니라, 콘텐츠의 효과를 입증하는 데이터 기반 시스템(Data-driven Validation System) 으로 진화하고 있는 것이다.
주얼리 분야에서 이번 프로젝트는 은
제작비 절감(Production Cost Efficiency)
속도 향상(Process Speed Optimization)
매출 증대(Sales Uplift)
브랜드 일관성 강화(Visual Consistency)
의 네 가지 측면에서 실질적 결과를 제시했다.
이날 발표는 AI가 ‘사용의 기술’에서 ‘검증의 전략’으로 이동하고 있음을 공식적으로 확인한 순간이었다.
이번 프로젝트 단순히 콘텐츠 제작 방식을 바꾼 수준이 아니다. 실제 주얼리 브랜드의 제작비용·운영시간·판매성과까지 변화시킨 전환점이 되었다.
정훈진 대표는 발표를 통해 40여 개 이상의 주얼리 브랜드와의 실험 데이터를 공개하며, “AI는 콘텐츠를 만드는 기술이 아니라, 브랜드의 비즈니스 구조를 개선하는 솔루션이어야 한다”고 강조했다.
이제 제작 전력(workflow)은 변화했다. 촬영과 모델 섭외에 투입되던 인력과 예산이 기획, 마케팅, 고객경험 설계로 재분배 될 수 있는 환경이 되었고, AI로 생성된 착용 이미지는 콘텐츠 제작을 넘어 판매 및 브랜딩 퍼포먼스까지 이끌 수 있음을 확인했다.
정 대표는 “이제 ‘AI를 사용하는가’가 아니라, ‘AI를 사용해 무엇을 개선했는가’가 중요하다”고 말했다. 기술 도입 자체가 목적이 되는 시대에 휘둘려서는 결코 안된다. 주얼리 브랜드가 얻어야 할 것은 실제 수치로 증명된 개선(Improvement) 이며, 앞으로도 이러한 개선을 끊임없이 창출해야 한다. 그것이 AI가 주얼리 시장의 혁신을 가능하게 하는 검증된 도구(Validated Tool)로 빠르게 확산될 것이며, 가장 안정적으로 시장에 자리매김하게 될 것이기 때문이다.
이번 발표의 주제는 “AI로 실제와 같은 이미지를 만드는 것”이 아니었다. 그 핵심은 AI를 활용해 어떤 실질적 변화를 만들어냈는가(What changed when AI was applied) 에 있었다.
모델과 촬영 없이 착용 이미지를 구현한 이 프로젝트는 단순한 기술 실험이 아니라, 산업 전반의 ‘효율 구조’를 검증한 공동 실험(Live Industry Experiment)이었다.
수개월간 40여 개 주얼리 브랜드가 참여한 결과, AI가 만들어낸 변화는 콘텐츠의 완성도가 아니라 비즈니스의 구조적 성과로 나타났다. 매출은 상승했고, 고객 유입은 확대되었으며, 브랜드는 개선된 시간과 비용을 브랜딩·마케팅·고객경험(Customer Experience) 영역에 재투자할 수 있는 환경을 확보했다.
즉, AI는 단순히 ‘효율’을 높인 것이 아니라, 브랜드가 ‘생산 중심의 구조’에서 ‘경험 중심의 구조’로 이동할 수 있는 여건을 만든 기술적 계기였다.
이번 프로젝트의 가장 중요한 메시지는 하나였다. “AI를 사용하는 것(Use AI)”이 아니라, “AI로 개선하는 것(Improve with AI)”이 중요하다.
이는 단순히 기술의 도입이 아니라, 자원을 재배분하는 전략적 혁신(Resource Reallocation) 이었다. AI가 콘텐츠 제작 과정에서 소요되던 리소스를 줄여줌으로써, 브랜드는 그 여유를 새로운 기획, 감성 브랜딩, 고객 접점 강화에 사용할 수 있게 되었다.
이 변화는 효율의 문제가 아니라, 일의 방향(Work Orientation) 자체를 바꾼 것이었다. AI는 제작의 부담을 덜어준 도구가 아니라, 브랜드가 더 창의적이고 전략적인 선택을 할 수 있도록 만든 인프라였다.
이제 주얼리 산업은 “AI를 도입해야 할까?”라는 질문을 나누는 소모를 피해야 한다. 그리고 이렇게 물어야 한다.
“우리는 AI로 무엇을 개선할 수 있을까?”
그 질문에 대한 첫 번째 답이, 바로 이번 실험의 결과였다. 끝.
저작권 및 인용 안내
본 게시글은 『주얼리 마케팅 서밋 2025 Vol.3』 메인세션 발표 내용을 기반으로 작성되었으며, 행사 현장에서 발표된 자료 및 인용 데이터의 저작권은 발표자 및 월곡주얼리산업진흥재단에 귀속됩니다. 무단 전재 또는 복제를 금하며, 기사 또는 자료 인용 시 출처를 명시해주시기 바랍니다.
＜주얼리 마케팅 서밋 2025 V3>에서 플립션코리아 정훈진 대표의 메인 세션 강연 현장