1) 문제점 (Current Pain Points)

패션 콘텐츠와 쇼핑의 단절 문제
인스타그램·틱톡 등 SNS에서 사용자가 수많은 코디를 보지만
실제 구매 가능한 상품까지 자연스럽게 연결되지 않아 쇼핑 이탈이 크게 발생함.

인플루언서 콘텐츠의 낮은 수익화 효율
인플루언서가 제작하는 ‘일상 스타일’ 콘텐츠는 가치가 높지만
협찬 콘텐츠가 아니면 수익이 거의 발생하지 않는 구조적 문제가 존재함.

패션 플랫폼의 개인화 한계
기존 플랫폼은 유저의 취향, 체형, 상황에 맞는 코디를 실시간으로 추천하기 어려워
실제 구매까지 이어지는 “정확한 개인화 추천”이 부족함.

브랜드의 비효율적인 마케팅 비용
브랜드는 높은 광고비를 지출하지만
실제로 콘텐츠 기반으로 고객을 유입시키는 정교한 퍼포먼스 마케팅 수단이 부족함.

상품 등록·연동의 비효율
패션은 신상품 주기가 짧아
브랜드/인플루언서가 직접 상품을 태깅하거나 등록하는 방식은 사실상 불가능함.

2) 프로젝트 목표 (Project Goals)

AI 기반 스타일 → 상품 자동 연결 구조 구축
인플루언서 콘텐츠를 AI가 실시간으로 분석하여
착장에 맞는 실제 상품을 자동으로 매칭·추천하는 패션 AI 커머스 구현.

유저 개인화 추천 고도화
취향·스타일·체형·상황(날씨, 장소 등)을 반영하여
각 유저에게 최적의 코디·상품을 실시간 추천.

인플루언서 수익화 생태계 구축
콘텐츠 업로드만으로 조회수·팔로워 기반 포인트 적립이 되고
상품 클릭/구매로 자동 수익화되는 구조를 완성.

브랜드·쇼핑몰 제휴 확대 및 글로벌 연동 최적화
Rakuten, SHEIN, Zigzag 등 글로벌/로컬 파트너 피드를 안정적으로 연동하여
다양한 카테고리 상품을 자동 추천 가능하게 함.

글로벌 시장 대비(Klitzy) 구조 정립
한국 버전(Outfics)과 미국 버전(Klitzy)을
하나의 AI 추천 엔진 중심으로 효율적 운영할 수 있는 인프라 구축.

3) 주안점 (Key Considerations)

Z세대 중심의 감각적 UX/UI 구현
인스타그램·틱톡과 같은 직관적이고 트렌디한 콘텐츠 탐색 경험을 제공하여
서비스 진입·탐색·상품 클릭 동선을 최소화.

패션 특화 멀티모달 AI의 정확도 향상
착장 속 의류의 카테고리·컬러·패턴·핏 등
정교한 패션 속성을 정확하게 인식하도록 지속 개선.

제휴상품 데이터 품질 및 속도 최적화
XML/TXT 상품 피드 구조를 표준화하여
AI 추천 상품의 정확도와 쇼핑 전환율을 높임.

간편한 인플루언서 참여 환경 구축
인스타그램 연동 자동화(피드 자동 수집),
삭제·관리 기능 등으로 진입장벽을 최소화.

수익 분배의 투명성 및 신뢰성 확보
조회수·클릭·팔로우 기반 포인트 적립 산식을 명확히 하고
현금 전환/기프티콘 교환 등 다양한 정산 방식을 제공.

확장성과 글로벌 대응력
미국(B2C)→한국(B2C/B2B) 같은 다양한 시장에서
동일 AI 엔진을 효율적으로 사용할 수 있도록 모듈화된 구조 유지.

1) 포트폴리오 소개

Outfics(아웃픽스)는 AI 기반 패션 큐레이션·커머스 플랫폼으로,
Z세대·MZ세대 사용자와 인플루언서를 주요 타깃으로 합니다.

SNS(인스타그램 등)에 올라오는 패션 콘텐츠를 실시간으로 분석하여
사용자의 취향·체형·선호 스타일에 맞는 착장 추천과
콘텐츠 기반 상품 자동 매칭(쇼핑 전환) 기능을 제공하는
AI 패션 커머스 서비스입니다.

2) 작업 범위 (Development Scope)

AI·ML 개발

멀티모달 모델(이미지·텍스트) 기반 스타일 분석 엔진 개발

인플루언서 콘텐츠 자동 태깅 및 상품 매칭 알고리즘 구축

패션 특화 Embedding 모델 및 검색 엔진(MOA) 개발

Front-End 개발

iOS / Android 모바일 앱 개발

Web 앱 및 반응형 웹 서비스 개발

Back-End 개발

추천 시스템 서버, 사용자 프로필 매칭 서버 구축

이미지 분석 파이프라인 및 실시간 데이터 처리 인프라 구성

제휴마케팅 상품 피드 통합 API 구축

관리자·브랜드용 콘솔 개발

인플루언서 관리, 상품 매칭 검수, 제휴 파트너 설정 기능

광고·제휴 클릭/전환 분석 대시보드 구현

지원 환경

iOS, Android, Web(React 기반), Admin Console, Cloud 환경(Kubernetes)

3) 주요 업무 (핵심 기능 및 주요 화면)
① 인플루언서 패션 콘텐츠 실시간 분석

인스타그램 등 SNS 콘텐츠 자동 수집

이미지·텍스트 기반 착장 요소 추출 (상의, 하의, 아우터, 패턴, 컬러 등)

② AI 기반 스타일 추천 & 개인화 피드

체형·선호 스타일·최근 탐색 기록을 기반으로
코디/상품을 맞춤 추천하는 개인화 알고리즘

③ 상품 자동 매칭 & 쇼핑 전환 기능

AI가 콘텐츠 속 패션 아이템을 분석하여
실시간 판매상품(제휴마케팅 파트너사)과 자동 연결

사용자 클릭 시 제휴 매출 발생 → 인플루언서 수익화 구조 제공

④ 인플루언서 자동 수익화 기능

이미지 조회수·팔로워 기반 포인트 적립

포인트 → 현금 or 기프티콘 교환 가능

인플루언서 계정 자동 연동 및 콘텐츠 관리 화면 제공

⑤ 패션 특화 검색엔진 MOA

자연어 + 이미지 기반 복합 검색
(예: “꾸안꾸 데일리룩”, “겨울 베이지 코트 코디” 등)

감성 텍스트도 이해하는 패션 검색

⑥ 제휴마케팅 상품 관리 & 통계 대시보드

Rakuten · Zigzag · SHEIN 등 글로벌 파트너 상품 자동 연동

CTR·전환율·수익 등을 실시간 모니터링하는 브랜드/관리자 페이지

4) 주안점 (Key Considerations)

Z세대 중심의 감각적인 UX/UI
패션 콘텐츠 소비 경험에 최적화된 동적 인터페이스 및 비주얼 중심 디자인 적용

멀티모달 AI 정확도 향상
착장 감지, 체형 추론, 패턴·색상 추정 등
패션 문맥 이해를 위한 고도화된 모델 개발

인플루언서 수익화 구조의 투명성·신뢰성 확보
조회수·클릭·전환 기반 보상 로직의 정확한 측정 및 정산

글로벌 제휴 파트너사의 안정적 피드 연동
대량의 상품 데이터를 실시간으로 처리하기 위한 안정적인 데이터 파이프라인 구축

서비스 성능 및 확장성 중심 아키텍처 설계
SNS 기반 대량 이미지 분석과 실시간 추천이 가능한 클라우드 네이티브 환경 구성