Prime AI Technologies

한 번 산 고객은 상품 페이지를 여는 순간 사이즈를 본다. 설문이 없다. 매장이 사용자 ID를 넘기면 Prime AI가 지난 구매 이력을 읽는다. 처음 온 고객은 체형과 핏 선호를 한 번 답하고 이후 기억된다. 정적 사이즈표와 Pro를 가르는 지점이 여기다. 아무도 두 번 측정하지 않는다.

매장 전체에 모델 하나를 쓰지 않고 구매와 반품, 탐색 기록으로 옷 한 벌씩 떨어지는 방식을 학습한다. 같은 브랜드라도 슬림 셔츠와 루즈 셔츠는 다른 조언을 받는다. 핏이 스타일마다 달라지는 상품 구성에서 사이즈 추천 소프트웨어가 쓸모 있어지는 이유다.

언어 모델이 상품 리뷰를 읽고 소매가 좁다, 원단이 늘어난다 같은 핏 신호를 뽑아낸다. 사람이 태그를 달 필요가 없다. 신호는 "한 사이즈 크게", "작게", "그대로" 같은 짧은 문구로 바뀌어 상품 페이지에 붙는다. 고객의 언어가 사이즈를 결정하는 결제 직전에 작동한다.

대시보드는 사이즈 선택 비중, 반품률, 전환 상승, 실제 사이즈 수요를 보여준다. 인기 사이즈의 품절로 놓친 매출까지 포함한다. 다음 시즌 발주에 근거가 생긴다. 경쟁 도구 대부분은 위젯을 썼는지만 세고, 조언이 결과를 바꿨는지는 답하지 않는다.

신발은 브라우저 안에서 끝난다. A4나 US Letter 종이 옆에 발을 두고 찍으면 길이와 폭을 재서 반 치수 수준의 정확도로 실제 SKU에 맞춘다. 원하는 사이즈가 품절이면 재고가 있는 비슷한 신발을 보여준다. 속옷은 다른 경로로, 사진을 전혀 쓰지 않는다. 카메라를 켜고 싶어 하지 않는 카테고리에서는 큰 차이다.

API는 마켓플레이스와 헤드리스 매장, 피팅 서비스 앱으로 추천을 보낸다. 상품 치수 동기화와 분석도 함께 온다. 가상 피팅은 추가 모듈로, 고객 사진 위에 옷을 렌더링하며 드레이프와 그림자까지 다룬다. 두 모듈이 같은 엔진 위에 있어 조언과 미리보기를 서로 다른 업체에 맡길 필요가 없다.