이미 잘 맞는 내 옷을 기준으로 비교하면, 반품 걱정 끝.
사이즈 정보가 아니라 '구매 실패 불안'을 제거합니다.
S, M, L은 브랜드마다 다르고, 숫자는 거짓말을 합니다.
같은 M이라도 브랜드별 가슴둘레 최대 8cm 차이. 소비자 체감은 '복불복'.
"작게 나온 옷을 크게 표기"하는 마케팅. 실제 치수 왜곡으로 오구매 유발.
KR 95, US S, EU 44, JP M… 같은 옷인데 표기는 4개. 비교 불가능.
핵심 지표
온라인에서 반품되는 옷,
그중 30–40%는 사이즈 문제입니다
영국 소비자 66%가 핏 불만족으로 반품 경험
학술 검증
사이즈 비교 시각화. 신체 측정 없이 옷 vs 옷. 그러나 집단 데이터 의존.
AI 추천 거인. 방대한 데이터지만 신체 기반.
반품 감소 중심 B2B. 개인 취향 반영 약함.
3D 신체 예측. 정밀하지만 진입장벽 높음.
경쟁사는 '몸'을 재지만, 우리는 '당신이 이미 검증한 옷'을 기준으로 합니다.
아래 1번 카드는 실제로 동작합니다. 옷을 등록하면 내 옷장에 바로 추가돼요.
사진을 올리거나 클릭
라벨/실측 사진 모두 OK
사려는 옷의 사이즈표를 입력하거나, 사진 한 장을 OCR로 자동 인식합니다. 내 옷장 섹션에서 직접 해보세요.
평소 입는 셔츠와 겹쳐 보여주고, 차이를 cm 단위로 알려줍니다. 추천 사이즈는 내 옷장에서 실제로 계산됩니다.
| 구분 | 기존 경쟁사 방식 | 본 서비스 방식 |
|---|---|---|
| 추천 기준 | 신체 수치 / 집단 평균 데이터 | 내가 만족한 실측 옷 |
| 입력 데이터 | 키·몸무게, 3D 스캔 등 | 브랜드·사이즈·실측 3개 + 착용 만족도 |
| 개인화 수준 | 군집 기반 예측 | 개인 옷장 학습, 취향 반영 |
| 시간이 흐를수록 | 정확도 정체 | 데이터 누적 → 정확도 상승 |
| 락인 | 낮음 (일회성) | 높음 (옷장=자산) |
옷을 추가/수정/삭제하고 추천 사이즈를 계산해 보세요. 로그인하면 자동 저장되어 어디서나 볼 수 있어요.
비교 기준이 될 옷을 선택하세요. 잘 맞고 만족도가 높은 옷일수록 추천이 정확해집니다.
로그인하면 키·몸무게로 3D 아바타를 만들고,
옷장의 실제 내 옷을 입혀볼 수 있어요.
왼쪽에서 키·몸무게를 입력하고
아바타를 만들어보세요
내 옷장 1개만 등록하면, 다음 쇼핑부터 반품 걱정이 사라집니다.