고객이 온라인에서 사이즈를 고를 때 기댈 수 있는 건 라벨 하나뿐입니다. 그런데 같은 M이라도 실제 치수는 브랜드마다, 심지어 같은 브랜드의 다른 상품끼리도 다릅니다. 입어볼 수 없으니 확인할 방법도 없습니다.
같은 'M' 라벨이라도 어깨 5cm, 가슴단면 9cm까지 벌어집니다. Layer Zero는 라벨이 아니라 상품의 실측 치수를 기준으로 판단합니다. (수치는 편차를 보여주기 위한 예시입니다)
쇼핑몰 방문자가 보게 될 화면 그대로입니다.
실제 추천 엔진이 응답합니다.
고객의 키, 몸무게, 연령, 체형 특이사항 등을 입력하면 AI가 체형 데이터를 분석합니다.
상품의 실제 사이즈, 소재, 핏 정보 등을 분석하여 사이즈 추천 기준을 생성합니다.
모델이 고객 체형과 상품 정보를 매칭하여 가장 적합한 사이즈를 예측합니다.
고객에게 최적의 사이즈와 착용감을 제공하고, 선택 확신을 높여 구매 전환율을 향상시킵니다.
상품 실측 치수와 고객의 체형·선호 핏을 함께 계산해, 이 옷에서 어느 사이즈가 맞는지 판단합니다.
개발자 없이 쇼핑몰 연동만으로 위젯이 상품 상세페이지에 자동으로 붙습니다. 스킨 HTML은 건드리지 않습니다.
"이 사이즈 맞을까?"에서 멈추던 순간에 근거를 제시합니다. 사이즈가 맞지 않아 생기는 반품을 줄이는 것이 목표입니다.
사이즈 불안 때문에 장바구니에서 멈추던 구매를 줄이도록 설계했습니다. 성과는 대시보드에서 직접 확인하세요.
구매·반품·리뷰 데이터를 함께 읽어 "이 상품이 작게 나온다" 같은 상품별 경향을 잡아내고 추천에 반영합니다.
하나의 Fit Profile을 여러 쇼핑몰에서 그대로 쓰는 구조를 준비하고 있습니다. 지금은 쇼핑몰 단위로 동작합니다.
AI가 분석한 인사이트로 비즈니스 성장을 더 빠르고 정확하게 만드세요.
AI 사이즈 추천을 적용한 상품은 미적용 상품보다 반품률이 낮게 집계되는 경향이 있습니다. 매장 데이터가 쌓일수록 이 화면의 수치가 실측으로 채워집니다.
Layer Zero 대시보드에 로그인 후 쇼핑몰 도메인을 등록하면 고유 토큰이 발급됩니다.
발급된 위젯 코드를 복사합니다.
쇼핑몰 관리자 페이지 HTML 편집에서 붙여넣으면 끝입니다. 카페24는 OAuth 연동만으로 자동 설치됩니다.
반품률이 줄어드는 것을 직접 확인하세요
무료로 시작하기
