[스타트업리뷰] AI로 4050세대 맞춤 라이프스타일 제시...'퀸잇'

작성일 06-30

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 [IT동아 김동진 기자] AI를 기반으로 소비자 구매 행동 패턴을 분석해 특정 세대에 맞춘 라이프스타일 추천에 나서는 기업이 있다. 4050 맞춤형 라이프스타일 플랫폼 ‘퀸잇’을 개발한 라포랩스다. 2020년 5월 설립된 라포랩스는 4050세대에 대한 다각적인 데이터 분석과 AI 개인화 추천 전략을 바탕으로 퀸잇을 출시, 2025년 현재 누적 앱 다운로드 수 820만 건을 기록했다. 누적 투자 유치액은 700억 원을 돌파했다. 4050 소비자를 가장 잘 이해하는 라이프스타일 플랫폼을 표방하는 퀸잇의 주요 기능을 살펴봤다. 
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 <img alt="4050 라이프스타일 플랫폼 퀸잇 / 출처=라포랩스" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202506/30/itdonga/20250630173309163vrwb.jpg" data-org-width="810" dmcf-mid="3u9rCHkPvY" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202506/30/itdonga/20250630173309163vrwb.jpg" width="658">
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 4050 라이프스타일 플랫폼 퀸잇 / 출처=라포랩스
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 4050 소비자 특성에 따라 달라지는 멀티 홈 화면 구조 채택 
 라포랩스는 4050을 단순히 연령대가 아닌 라이프스타일과 취향을 중심으로 바라봤다고 강조했다. 그 결과를 퀸잇에 반영, 패션·뷰티·리빙 등 다양한 카테고리에서 4050 맞춤형 셀렉션을 제공한다. 
 일례로 퀸잇은 4050 소비자의 경우 상품을 바로 사기보다는 장바구니에 담거나 찜해두고 오래 고민하는 특징에 주목했다. 실제로 퀸잇이 앱 내 소비자 평균 체류 시간을 자체적으로 조사한 결과 3분 43초로 다른 쇼핑앱에 비해 평균 2.5배 이상 길다고 밝혔다. 퀸잇은 이러한 소비자 행동 데이터를 기반으로 장바구니 담기나 찜하기, 자주 클릭하는 상품 등 다양한 ‘구매 전 행동’을 학습해 추천에 반영하는 AI 시스템을 자체 개발했다.
 퀸잇은 4050의 경우 2030과 다르게 직업, 가족 구성, 취향, 가치관 등에서 라이프스타일 스펙트럼이 넓어서 획일적인 기준으로 만족스러운 쇼핑 경험을 제공하기 어렵다고 판단했다. 이에 퀸잇만의 AI 개인화 추천 기술을 기반으로 4050 소비자 취향과 사용 패턴에 맞춘 정교한 큐레이션을 강화하는 방식을 채택했다. 소비자 성별, 나이, 특성에 따라 홈 화면의 기본 랜딩이 달라지는 멀티홈 구조를 채택한 것도 그 일환이다. 
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 <img alt="멀티홈 구조를 채택한 퀸잇 앱 내 개인 맞춤형 상품을 제안하는 ‘AI 추천 섹션’ / 출처=라포랩스" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202506/30/itdonga/20250630173310426bxxt.jpg" data-org-width="817" dmcf-mid="4MfOS5wMSD" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202506/30/itdonga/20250630173310426bxxt.jpg" width="658">
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 멀티홈 구조를 채택한 퀸잇 앱 내 개인 맞춤형 상품을 제안하는 ‘AI 추천 섹션’ / 출처=라포랩스
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 홈 화면은 여성, 추천, 뷰티, 리빙, 남성 총 5개로 구성되며 각 사용자는 개인 특성에 맞는 화면으로 진입한다. 각 홈 화면의 최상위 메인 배너는 최대 50개로 구성되며 같은 홈 화면이라도 사용자마다 노출 순서가 다르게 설정된다. 메인 배너 아래에는 ‘AI 추천’ 섹션을 배치해 개인화된 상품을 제안하고 계절 및 트렌드에 맞춘 큐레이션도 제공한다.
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 <img alt="퀸잇이 제시하는 카테고리별 추천상품 / 출처=라포랩스" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202506/30/itdonga/20250630173311680jpva.jpg" data-org-width="638" dmcf-mid="6VHEsWj4hk" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202506/30/itdonga/20250630173311680jpva.jpg" width="658">
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 퀸잇이 제시하는 카테고리별 추천상품 / 출처=라포랩스
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 예컨대 원피스를 찾는 40대 소비자가 상품 상세페이지에 진입하면 해당 상품 하단에 소비자 특성을 기반으로 ‘카테고리별 추천 상품’을 제안한다. 비슷한 취향을 가진 다른 소비자 데이터를 활용한 교차 추천도 이어진다. 롱 원피스를 선호하는 유사 체형의 40대 소비자가 즐겨 찾는 오버핏 셔츠, 팔뚝을 가릴 수 있는 니트 가디건처럼 실용적인 패션 아이템뿐만 아니라 같은 연령대가 선호하는 안티에이징 에센스, 주물 프라이팬 등 뷰티·리빙 카테고리까지 아우르는 상품을 함께 추천한다. 
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 <img alt="장바구니에 상품을 담으면 함께 구매하기 좋은 상품을 추천하는 퀸잇 / 출처=라포랩스" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202506/30/itdonga/20250630173312936areq.jpg" data-org-width="741" dmcf-mid="XyrRnEP3vn" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202506/30/itdonga/20250630173312936areq.jpg" width="658">
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 장바구니에 상품을 담으면 함께 구매하기 좋은 상품을 추천하는 퀸잇 / 출처=라포랩스
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 소비자가 장바구니에 상품을 담을 때에도 개인화 추천은 계속된다. 담긴 상품을 기반으로 취향에 맞는 유사 상품을 제안해 더 넓은 선택지를 제공하는 방식이다. 함께 구매하면 좋은 상품 역시 유사 소비자의 선호 데이터 분석 결과를 바탕으로 제시한다. 
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 <img alt="오늘의 코디 등으로 콘텐츠 기반 브랜딩을 강화 중인 퀸잇 / 출처=라포랩스" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202506/30/itdonga/20250630173314183mffd.jpg" data-org-width="856" dmcf-mid="Z6Q0z81mli" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202506/30/itdonga/20250630173314183mffd.jpg" width="658">
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 오늘의 코디 등으로 콘텐츠 기반 브랜딩을 강화 중인 퀸잇 / 출처=라포랩스
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 퀸잇은 최근 콘텐츠 기반 브랜딩을 강화하며 새로운 쇼핑 경험 제공에 주력한다. ‘오늘의 코디’, ‘매거진 Q’, ‘트렌드큐레이션’ 등 콘텐츠 중심 섹션으로 트렌드와 스타일 가이드를 제공하는 방식이다. 회사 측은 콘텐츠 기반 브랜딩 전략이 쇼핑 여정을 더욱 풍성하게 만들고 브랜드와의 감성적 연결을 유도할 것으로 기대한다. 
 추천 언어와 방식까지 4050 눈높이에 맞춤화…시맨틱 서치로 검색 직관성 강화 
 퀸잇은 4050 소비자의 사용성과 이해도를 고려해 개인화 추천 영역에서도 직관적인 언어를 사용한다. 예컨대 ‘추천 상품’, ‘함께 구매하기’ 등 직관성이 높은 용어를 적용해 4050 소비자가 별도 학습 없이도 맥락을 빠르게 파악하도록 구성했다. 또한 ‘룩북’ 대신 ‘코디 보기’처럼 일상 언어를 활용해 인지적 부담을 낮추고 추천 콘텐츠의 접근성과 활용도를 높이는 전략을 택했다. 
 앱 검색에도 시맨틱 서치(Semantic Search) 기능을 도입, 직관적이고 정교한 검색 경험을 제시한다. 예컨대 기존에는 ‘청바지’와 ‘데님’처럼 의미는 같지만 단어가 다른 경우 검색 결과가 분리돼 소비자가 원하는 상품을 찾기 어려웠다. 시맨틱 서치는 상품의 이미지, 텍스트, 스타일 등 풍부한 메타데이터를 벡터화해 단어의 표면적인 일치가 아닌 의미와 문맥을 이해해 검색 결과를 제안한다. 
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 <img alt="시맨틱 서치 기능을 지원하는 퀸잇 / 출처=라포랩스" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202506/30/itdonga/20250630173315434nflh.jpg" data-org-width="265" dmcf-mid="qS8tUVXDlf" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202506/30/itdonga/20250630173315434nflh.jpg" width="658">
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 시맨틱 서치 기능을 지원하는 퀸잇 / 출처=라포랩스
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 예컨대 ‘장마철에 신기 좋은 신발’처럼 설명형 문장을 검색해도, 시맨틱 서치는 해당 문장의 의도를 파악해 레인부츠, 방수 슈즈 등 관련 상품을 자연스럽게 제시한다. 뿐만 아니라 검색 결과에도 소비자 취향과 앱 내 행동 데이터를 반영, 검색 결과의 노출 순서 개인화로 맞춤형 탐색 경험을 제공한다.
 다만 이달 론칭된 시맨틱 서치는 다양한 단어와 문장을 이해하고 적절한 아이템을 제시하기 위해서 개선이 필요해 보였다. 예컨대 ‘캠핑 가는 남성에게 필요한 옷’이라고 검색했을 때 맥락을 이해하고 캠핑컵과 돔 텐트 등의 아이템을 추천하기는 했지만, 요구했던 옷은 스크롤을 내려야 확인이 가능했다. 
 퀸잇 관계자는 “이번에 도입한 시맨틱 서치는 초기 단계로 데이터가 축적될수록 검색 알고리즘의 정확도와 추천 정밀도가 높아질 것으로 기대하고 있다”며 “특히 남성 소비자 관련 키워드에서도 보다 적절한 추천이 이뤄지도록 검색 결과의 정합성과 연결성을 지속해서 고도화해 나갈 예정”이라고 말했다.
 4050 전용 GPT 시범 도입…AI 추천 시스템 고도화 매진 
 퀸잇은 AI 기반 추천 시스템 고도화에 매진, 4050 소비자에 더욱 밀착할 계획이다. 날씨와 계절, 인플루언서 착용 상품, 4050 커뮤니티 내 화제 아이템 등 맥락 중심 키워드를 반영해 실시간 추천을 제공하는 방식이다. 소비자 구매 이력과 상품 메타데이터(소재, 핏, 사이즈 등)를 분석해 체형과 취향에 맞는 상품까지도 제안하도록 준비 중이다. 
 퀸잇은 지난 6월부터 GPT 기반 대화형 AI 서비스의 시범 도입을 시작했다. 소비자 질문에 응답하며 대화하는 ‘4050 전용 GPT’로, 한 달간의 실험을 통해 체류 시간과 만족도 개선 효과를 검토할 계획이다.
 이수형 퀸잇 PO는 “소비자가 자연어로 상품을 탐색하면, 상황과 취향에 맞는 아이템을 큐레이션해주는 ‘AI 라이프스타일 어시스턴트’ 기능을 준비 중”이라며 “오프라인 매장의 경험을 온라인에서 구현하는 것이 목표”라고 전했다.
 IT동아 김동진 기자 (kdj@itdonga.com)
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