01 · 의도
쇼핑이 곧 브랜드 이야기가 되도록
“디자이너 브랜드는 보통 SNS 알고리즘의 선택 → 관심 → 매출 → 팝업 → 팬화 흐름을 탑니다. PRTD는 그 사이에 들어가 "사진·키워드 검색 한 번에 브랜드 철학"을 자연스럽게 끼워 넣어, 더 쉽게 팬이 되도록 합니다.”
우리가 풀려는 것
02 · 의도
트렌드는 브랜드가 만드는 것
“사진·키워드로 검색하면 "이런 트렌드 1 (브랜드 1), 이런 트렌드 2 (브랜드 2) 어때?" 형식으로 보여줍니다. 사용자가 브랜드를 좋아하게 되면 트렌드 라벨은 더 이상 중요하지 않습니다 — 그땐 브랜드 팔로우로 이어집니다.”
03 · 의도
Personal vs Trend, 양방향 윈윈
“사용자가 업로드·검색·결제한 흐름은 Personal로, 브랜드가 등록한 키워드·아이템은 Trend로 정리합니다. 그 차이를 양쪽에 공유해, "브랜드는 이걸 트렌드라 생각하는데 사용자는 다르네?" 같은 인사이트가 흐르는 시스템.”
Try it · 직접 해보기
사진 한 장 또는 키워드 몇 개로, 브랜드 이야기까지.
아래 시나리오 중 하나를 골라보세요. 검색 결과의 Personal × Trend 비교 → 끌리는 카드 클릭 → Style 먼저(브랜드 칼럼·매거진·옷장) + Shopping 옆(인식된 상품)으로 펼쳐집니다.
예시 시나리오
데일리 톤, 데미·옥스포드 캡
Step 01 · Search
키워드 검색
입력 키워드
캐주얼셔츠데일리
실제 서비스에선 AI가 사진을 분석하거나 키워드 매칭으로 3개의 결과를 찾고, 그 중 3개 브랜드의 관점을 함께 보여줍니다.
Step 02 · Personal × Trend
이 검색의 결과
Personal 2 · Trend 1 · 3개 브랜드가 제안한 트렌드를 함께 봅니다.
Personal
키워드·인식 결과와 매칭되는 상품
Trend
브랜드·매거진이 제안한 트렌드
PRTD
이 흐름, 본인 사진으로 실제로 해보세요
본 페이지는 예시 데이터입니다. 가입 후 본인 사진·검색으로 Personal × Trend 매칭, 브랜드 철학 노출, 룩 보드까지 직접 만들 수 있어요.
Core Experience · 결과 화면
인식 → 비교 → 가상 피팅 → 다음 행동.
한 흐름의 각 결과 화면이 사용자에게 명확한 다음 행동을 제안합니다. 기다리는 시간·불안감·막다른 흐름을 작은 UX 장치로 풀었습니다.
01
인식 결과 카드
아이템별 색·핏·스타일을 카드로. AI 신뢰도 막대로 정확도를 함께 표시합니다.
텍스트 라벨 대신 한눈에 보는 시각 카드
02
Personal × Trend 탭
내 사진 기반 추천과 브랜드 큐레이션을 나란히. 출처 배너로 어느 브랜드 픽인지 명시.
추천이 어느 브랜드에서 왔는지까지 명확
03
가상 피팅 진행 시각화
평균 90초 진행 막대. 오래 걸리면 더 빠른 모델로 즉시 전환할 수 있습니다.
기다리는 시간을 체감상 짧게
04
코디 추천 레인
결과 옷과 어울리는 가방·시계·벨트·주얼리를 무드별 1~3줄로 함께 제안.
어울리는 소품까지 자동으로
05
다음 행동 4가지
저장 · 옷장에 기록 · 공유 · 새로 시작 — 결과에서 바로 다음 흐름으로.
결과가 막다른 길이 되지 않게
각 단계 사용자 행동 → 데이터 누적 → 알고리즘 강화로 자연 흐름
User · 사용자 한 사람의 여정
사진 한 장에서 시작해, 브랜드의 팬으로.
SNS 알고리즘의 우연에 기대지 않습니다. 취향에서 출발한 한 사람이 비교·피팅·구매를 지나 브랜드의 팬이 되고, 다시 다음 사람의 발견을 돕는 한 바퀴.
①
만남
취향과 브랜드가 처음 맞닿는 순간- 01
발견
취향 진단으로 나를 한 줄로 정의하고, 사진 한 장·키워드 몇 개로 시작합니다.
취향 진단 · 사진 검색
- 02
비교
내 취향(Personal)과 브랜드가 제안하는 트렌드(Trend)를 한 화면에서 나란히.
Personal × Trend
- 03
가상 피팅
마음에 든 옷을 내 사진·체형에 바로 입혀보고 핏을 확인합니다.
가상 피팅
②
관계
한 번의 만남이 단골과 팬으로- 04
구매
실제 구매자의 핏 후기를 보고 결제·배송·환불까지 한 흐름으로.
핏 후기 · 결제 · 주문
- 05
팬
브랜드의 스토리·창립자·갤러리를 만나고 팔로우하면 소식이 따라옵니다.
브랜드 페이지 · 팔로우
- 06
발행
내 옷장에 룩을 올리면, 그 기록이 다음 사람의 발견 신호가 됩니다.
내 옷장 · For You
↻ 06 → 01 다시 — 발행이 다음 사람의 발견이 되고, 한 바퀴 돌 때마다 매칭이 정밀해집니다.
Brand · 브랜드 입장 흐름
등록만 하지 않습니다. 사용자가 무엇을 찾는지 매일 봅니다.
디자이너 브랜드가 Inside에 들어와서 보는 화면 미리보기. 실제 협업 브랜드에는 매출·정산·환불 흐름까지 포함되지만, 핵심은 사용자가 실제로 어떻게 우리 브랜드를 찾고 클릭하는지 매일 데이터로 확인하고 피드백 반영할 수 있다는 점.
Step 01
브랜드 · 상품 · 키워드 등록
Inside에서 브랜드의 톤·시그니처 트렌드 키워드·매거진 칼럼·인스타그램 링크를 한 번에 등록. 상품마다 색·핏·기장·소재까지 입력하면 사용자의 사진 인식 결과와 더 정확히 매칭됩니다.
Brand아뜰리에 노르Tone“북유럽 미니멀, 단단한 핏과 차분한 톤.”Instagram@atelier_nordSignature trends
#오버사이즈#미니멀#뉴트럴#코튼Products24개 (active 18 · draft 6)Step 02
사용자 검색·결제 흐름 보기
사진으로 인식된 상품, 키워드 검색으로 도달한 브랜드, 카트·결제까지의 퍼널을 매일·주간·월간 단위로 확인. 어디서 이탈하는지·어떤 키워드가 브랜드로 유입되는지 한눈에.
지난 7일 funnel
검색 노출1240카드 클릭312상품 detail178카트 담기42결제 완료11Step 03
키워드 갭 — 트렌드 vs 검색
브랜드가 트렌드라 제안한 키워드 vs 사용자가 실제로 검색한 키워드. 두 집합의 교집합·브랜드 전용·사용자 전용을 시각화. "사용자는 이걸 찾는데 브랜드는 다른 트렌드를 제안 중"이라는 인사이트를 즉시 발견.
Overlap
#오버사이즈
#뉴트럴
Brand only
#코튼
#미니멀
User only
#크롭
#베이비핑크
#린넨
브랜드 운영실(Inside)의 전체 도구와 입점 안내를 보고 싶다면
브랜드 입점 안내 →Trust · 왜 브랜드 이야기를 믿을 수 있나
쇼핑몰의 흔한 신뢰 신호(별점·리뷰 수) 대신, 매거진과 브랜드 1차 매체의 신호.
SNS 알고리즘·가짜 리뷰·스팸 알림 같은 흔한 부담 없이, 브랜드가 진짜로 영향을 줄 수 있는 6가지 장치.
01
브랜드 자체 사이트
창립자·인용·갤러리·매장 정보까지 풍부
↳ 쇼핑몰이 아니라 브랜드의 1차 매체로 작동
02
Q&A 시스템
사용자 질문에 브랜드 운영자가 직접 답변
↳ 익명 댓글 없이 운영자 답변만 공개 → 응답률·시간이 곧 신뢰
03
구매자 핏 후기만
실제 구매한 사용자만 핏·사이즈 중심 텍스트 후기
↳ 별점 대신 짧은 경험 한 문단 — 가짜 리뷰 차단
04
알림 6 카테고리
사용자가 직접 신상·칼럼·팔로우 등 켜고 끄기
↳ 강제 수신 없이 사용자가 통제 → 스팸 부담 없는 신뢰
05
소셜 공유 OG
매거진·브랜드 페이지의 동적 공유 이미지
↳ 카톡·X 공유 시 브랜드 톤 그대로 → 외부에서도 일관된 인상
06
트렌드 = 브랜드 영향
트렌드 결과에 브랜드 출처 배너 + 풍부한 설명
↳ "이런 트렌드 (브랜드 X) 어때?" — 추천이 누구로부터인지 명확
Goal · 우리가 가는 길
데이터·협업 브랜드가 늘수록 강해지는 매칭.
- 사용자의 취향 진단·검색·클릭·결제가 쌓일수록 Personal 매칭이 정밀해집니다. 개인정보가 아니라 행동 패턴만.
- 협업 브랜드가 늘수록 Trend 후보가 다양해지고, 사용자에게 보여줄 브랜드·매거진 풀이 풍부해집니다.
- 우리가 보는 단 하나의 해자 지표는 매칭 리프트 — ‘발견(매칭)으로 산 비율 ÷ 직접 검색으로 산 비율’. 이 값이 1을 넘어 벌어질수록, 다른 곳에서 따라하기 어려운 해자가 됩니다.
매칭 리프트 (가상)
데이터 누적 + 브랜드 협업 증가에 따라 매칭 리프트가 기준선(1.0×)을 넘어 비선형으로 벌어지는 그림. 위 차트는 예시 — 실제 값은 운영 단계에서 측정·공유할 예정입니다.