기술을 넘어 이어지는 경험으로

AI 뷰티테크를 얘기할 때 우리는 흔히 피부진단의 정확도나 추천의 정교함 같은 개별적인 기술을 떠올린다. 지난 몇 년간 뷰티테크 분야는 빠르게 발전해 왔고, 특히 급성장하는 AI 기술의 흐름 속에서 뷰티테크에 대한 기대치도 높아졌다. 이미지 기반 피부 분석, 성분별 효능 기반 추천, 대화형 인터페이스 등은 더 이상 낯선 기술이 아니다. 피부 상태를 정량적으로 분석하고, 문제를 자동으로 탐지하며, 고객에게 적합한 제품을 제안하는 기술들은 이미 일정 수준 이상 성숙해져 있다.

하지만 기술이 고도화한 만큼 고객이 체감하는 경험의 질도 함께 진보했다고 말하기는 어렵다. 고객은 자신의 상태에 대해 더 다양하고 정확한 정보를 얻게 되었지만, 그 정보가 자신의 행동으로 연결되는 경험을 한 사람은 드물다고 본다. 진단 결과를 확인한 뒤에도 "그래서 이제 뭘 해야 하지?"라는 질문이 미해결로 남는 것이다.

이 지점에서 우리 팀이 주목해 온 것은 기술의 성능 자체가 아니라, 기술이 경험으로 이어지는 방식이다. 오늘날 고객은 단순히 결과를 수령하는 것을 넘어, 그 결과를 이해하고, 스스로 선택하고, 행동으로 옮기며, 이후의 변화를 확인하는 일련의 과정을 경험하고 싶어한다. 이 과정이 자연스럽게 이어질 때 비로소 뷰티테크는 의미를 갖는다고 보며, 아모레퍼시픽 AI 뷰티테크의 중점도 이 흐름을 하나의 구조로 만드는 데 있다.

고객 경험이 시작되는 첫 단추, 측정

이미지 기반의 피부 상태 측정 기술은 뷰티테크의 출발점으로 자주 이야기된다. 딥러닝 기반 모델을 활용해 피부 상태를 측정하는 기술들은 실제로 다양한 연구에서 제시되고 있다.

아모레퍼시픽에서도 핸드폰으로 촬영한 사진을 기반으로 주름, 색소, 모공, 홍반 등 피부 상태를 자동 분석하여 점수를 알려주는 '닥터아모레' 기술을 자체 개발해 왔다. 별도의 장비 없이 스마트폰 하나로 전문 피부 측정 장비 대비 90% 이상의 정확도를 보이고 있다. 나아가 이 기술은 논문과 데모 단계에 머무르지 않고, 현재 아모레퍼시픽의 다양한 브랜드 및 서비스 접점에 적용돼 실제 고객들이 사용하고 있기도 하다.

한편 모바일 이미지 기반 측정 기술의 의의는 정확도 자체 뿐만 아니라, 고객이 자신의 현 상태를 기준으로 변화를 인지하고 관리할 수 있는 기반을 제공한다는 데 있다. 언제 어디서나 반복 측정이 가능해지면서, 고객은 자신의 피부 변화를 시간의 흐름 속에서 이해하게 되고, 이는 이후의 제품 선택과 관리 방식으로 자연스럽게 연결된다. 측정 기술이 '결과를 제공해주는 기능'에서 '고객 경험이 시작되는 접점'으로 자리매김하고 있는 것이다.

고객을 이해하기 위한 또 하나의 축, 문진

이미지 기반 분석이 객관의 영역이라면, 문진은 고객의 주관적인 상태와 경험을 담는 중요한 수단이다. 유수분 상태나 민감성, 자극에 대한 반응, 특정 환경에서의 피부 변화, 평소 피부 고민, 나아가 생활 습관이나 식습관 등 이미지만으로는 파악하기 어려운 부분들을 마저 확인하는 단계가 문진이다.

이미지로 확인되는 물리적 상태와 고객이 스스로 인지하고 있는 체감 상태가 결합될 때, 비로소 완전한 피부 이해가 가능해진다. 문진은 단순한 정보 수집을 넘어, 고객이 자신의 상태를 스스로 돌아보는 계기를 만든다는 점에서도 의미가 있다. 질문에 답하는 과정 자체가 하나의 경험이 되며, 이는 이후의 제품 선택과 관리 행동에도 영향을 미치게 된다.

최근에는 이러한 문진 경험을 정교화하기 위한 시도들이 이어지고 있다. 민감성 피부와 같이 특정 피부 타입에 특화하거나, 고객의 주요 고민과 상태를 중심으로 질문지를 설계하는 방식 등이다. 한편, 길고 피로도 높은 문진은 오히려 응답의 정확도를 떨어뜨릴 수 있으니 주의해야 한다. 최소한의 질문으로 최대한의 고객에 대한 이해를 이끌어내는 것이 문진 단계의 핵심이다.

측정과 문진의 결합, 진단

측정과 문진이 결합되면 비로소 '진단'이라는 단계가 완성된다. 진단은 이후의 모든 고객 경험이 출발하는 시작점이다. 같은 측정 결과라도 고객의 생활 환경, 고민, 민감도에 따라 의미가 달라질 수 있고, 같은 문진 응답이라도 데이터와 결합될 때 더 구체적으로 해석될 수 있다. 다시 말해, 진단은 단순히 현상태를 알려주는 단계가 아니라, 이후의 추천과 설명, 행동으로 이어지는 흐름 전체의 신뢰를 결정짓는 토대이다. 진단이 정교하지 않으면, 이후 단계가 아무리 잘 설계되어 있더라도 고객은 그 결과를 자신의 것으로 받아들이기 어려울 거라고 생각한다.

'측정과 문진의 결합'은 얼굴 피부에만 머무르지 않는다. 이러한 통합적 접근은 고객이 일상에서 마주하는 다양한 뷰티 영역으로 확장되고 있다. 피부톤 진단의 경우, 이미지 기반의 색상 및 균일도 측정에 평소 메이크업 고민이나 선호하는 톤에 대한 문진을 결합하여 진행하고 있다. 그로써 단순한 색상 매칭을 넘어 고객의 실제 사용 맥락에 맞는 추천을 할 수가 있다. 또, 헤어/두피 진단에서는 두피 이미지 기반의 유분 및 각질 측정에 모발 굵기와 손상도에 대한 문진을 더해 고객의 상태를 보다 입체적으로 파악하고 있다.

결과지를 넘어 구체적 행동으로, 추천

추천은 뷰티테크에서 비즈니스와 가장 직결되는 영역이다. 고객은 자신의 상태를 아는 것에서 멈추지 않고, 그에 맞는 제품까지를 알고 싶어 하기 때문이다. 이때 고객이 원하는 것은 단순한 제품 목록이라기보다는, 어떤 순서로 사용하는 것이 좋은지, 하루에 몇 번 사용하는 것이 적절한지, 어떤 조합이 현재 나의 상태에 맞는지 등 "그래서 나는 이제 뭘 해야 하는가"에 대한 구체적인 답에 가깝다. 얼마나 많은 제품을 추천하는가가 아니라 고객이 그 추천을 실제로 실행할 수 있는 구체적인 형태로 제공되는가. 이것이 추천 단계의 핵심이다. 즉 좋은 추천은 고객이 자신의 상태에 맞는 행동을 결정할 수 있도록 돕는다.

추천을 단순한 매칭 문제로 보기는 어렵다. 최근에는 피부 상태나 고민에 따라 화장품 성분 효능을 연결하는 방식이나 제품 간 관계를 반영한 지식 그래프 기반 추천 기술도 꾸준히 제시되고 있다. 이러한 접근은 추천의 정확도를 높이는 것을 넘어, 추천의 근거를 함께 제공하기 위한 시도들이라고 봐야 할 것이다.

추천을 확신으로 바꾸는, 설명

추천이 제시된 순간, 고객은 자연스럽게 "왜 이 제품인가", "다른 제품과 비교하면 어떤가", "내 상태에 어떻게 도움이 되는가", "같이 쓰면 좋은 제품은 없는가"와 같은 질문을 하게 된다. 대규모 언어모델 기반의 대화형 인터페이스는 이러한 질문에 대한 답변을 가능하게 하는 중요한 도구이다. 분석 결과를 자연어로 쉽게 설명하고, 고객의 질문에 따라 추가적인 맥락을 제공하는 기능은 단순 편의를 넘어 고객과 신뢰를 형성하는 역할을 한다. 특히 질문에 따라 설명의 방향이 바뀌는 상호작용은 정적인 정보 제공과는 차원이 다른 고객 경험을 만들어낸다.

통합적 고객 경험을 향하여

지금까지 다룬 각 요소들 즉, 이미지 기반의 객관적 측정, 주관적인 문진, 진단 결과에 따른 개별 추천, 추천에 대한 이유 설명은 결국 하나의 흐름으로 꿰어지며, 최근 뷰티테크 업계에서는 이를 에이전트 구조로 통합하려는 시도가 잇따르고 있다. 고객의 정보와 답변을 기반으로 필요한 작업을 계획하고, 적절한 도구를 호출하며, 단계적으로 행동을 이어가게끔 하는 방식이다.

사용자가 사진을 업로드하면 필요한 추가 질문을 제시하고, 진단 결과를 바탕으로 적합한 제품과 관리 방법을 추천 및 설명하며, 향후 루틴과 지속 관리까지 이어지는 구조. 이 연속적인 흐름을 만드는 일은 단일 기술을 개발하는 것과는 전혀 다른 문제다. 각 단계가 개별적으로 잘 작동하는 것과 이들이 하나의 통합된 경험으로 이어지는 것은 별개이기 때문이다. 실시간 센싱과 입력 데이터의 품질 관리, 개인화를 위한 뷰티 프로파일 활용, 고객 상태에 따른 추천 정확도와 신뢰성, 근거에 대한 설명 가능성, 토큰 비용과 서비스 속도에 이르기까지 다양한 요소를 동시에 고려해야 성공적인 구조를 만들어낼 수 있다.

고객의 행동 패턴 역시 시대에 따라 변화하고 있기도 하다. 과거처럼 정보를 탐색하고 비교하는 과정에 시간을 들이기보다, 애초에 정보 자체가 자신에게 맞춤형으로 제공되는 경험을 선호하는 추세며, 이는 고객들의 의사결정 방식 자체가 바뀌고 있다는 신호로 해석해야 할 것이다. 그리고 고객 경험의 흐름이 자연스러워질수록 고객은 기술을 인식하지 않게 된다. AI 뷰티테크를 일상 속에서 자연스럽게 경험하는 상태가 되는 것이다.

아모레퍼시픽의 AI 뷰티테크가 만들어가는 것

이 관점에서 보면 우리가 만들고 있는 것은 개별 기술이 아니라 하나의 구조다. 얼마나 뛰어난 모델을 가지고 있는가는 이제 기본값이며, 고객의 이해와 선택, 행동을 얼마나 자연스럽게 한 흐름으로 연결할 수 있는가가 더 중요한 역량이 되었다. 현재 아모레퍼시픽의 AI 뷰티테크 기술들은 글로벌 최신 연구 수준과 동급의 위치에 있다. 모바일 기반 피부 측정의 정확도, 문진과 이미지 분석을 결합한 복합 진단의 정교함, LLM 기반 설명형 추천의 품질 등은 학계에서 제시되는 최신 성과와 궤를 같이하며, 실제 서비스 적용 측면에서 보면 일부 영역에서는 한 걸음 앞서 있다고 말할 수 있을 정도이다.

'고객의 결정과 행동이 이어지는 구조를 만드는 일.' 이 표현이 지금의 뷰티테크를 가장 잘 설명하는 말이라고 생각한다. 그리고 이 구조는 완성된 상태라기보다는, 실제 고객 경험 속에서 계속 다듬어지고 확장되는 과정에 놓여있다.

아모레퍼시픽에서 함께 만들어갈 다음 단계

앞으로도 이 흐름은 비즈니스 현업과의 긴밀한 연결 속에서 더욱 구체화될 것이다. 아무리 뛰어난 모델과 기술 구조를 갖추고 있다 하더라도, 실제 고객과 만나는 접점에서 어떤 맥락으로, 어떤 순간에, 어떻게 활용되는지를 가장 잘 아는 곳은 비즈니스 현장이기 때문이다. 브랜드, 커머스 채널, CRM, 오프라인 매장 등 다양한 접점에서 쌓이는 현장의 감각과 고객에 대한 깊은 이해가 기술과 만날 때, 뷰티테크는 비로소 의미 있는 경험으로 완성될 거라고 믿는다.

우리 팀은 앞으로 더 많은 부서, 더 다양한 브랜드와 협력하기를 기대하고 있다. 어떤 접점에서 어떤 고민이 있는지, 어떤 고객 경험을 더 정교하게 만들고 싶은지를 함께 이야기하는 과정에서, 기술은 더 현실적인 형태로 다듬어지고 확장될 수 있을 것이다. 새로운 아이디어, 실험적인 시도, 작게라도 함께 풀어볼 수 있는 문제들이 있다면 언제든 문을 두드려 주시기를 바란다.