런웨이 노출 344% 급증한 스퀘어토, 소비자 채택 전망은 2%였다

노출은 344%, 채택은 2%. 런웨이는 수요가 아니다

SS'27 뉴욕패션위크 런웨이 신호와 소비자 채택 전망의 격차. 사진 © Heuritech

스퀘어토 펌프스는 SS'27 뉴욕패션위크 런웨이에서 노출이 344% 급증했지만, 세계 소비자 채택 전망은 2% 증가에 그쳤다. Heuritech는 기고문에서 런웨이에서 눈에 띄는 것과 실제로 소비자가 선택하는 것은 다른 문제라고 짚었다. 패션위크는 수백 개의 창의적 아이디어를 몇 주 안에 쏟아내지만, 가시성 자체가 트렌드를 만들지는 않는다는 것이다.

Heuritech는 진짜 트렌드가 세 단계를 거친다고 설명한다. 디자이너와 컬렉션이 제시하는 창의적 제안이 먼저 나오고, 여러 디자이너와 쇼, 패션 담론에서 반복되면 산업 신호가 되며, 소비자 사이에서 측정 가능한 채택을 얻을 때 비로소 소비자 트렌드가 된다. 여러 브랜드가 같은 실루엣을 내놓았다고 해서 소비자가 그것을 입을 준비가 됐다는 뜻은 아니다.

반대 사례는 프린지다. SS'27 뉴욕패션위크에서 프린지의 런웨이 노출 증가율은 23%였고, EU 여성 소비자의 SS'27 채택 전망은 18%로 노출 증가에 훨씬 가까웠다. 패션 미디어는 강한 시각적 임팩트를 주는 룩에 집중하기 때문에, 과감한 스타일링이 폭넓게 보도되고도 실제 채택으로 이어지지 않을 수 있다. 또 트렌드가 모두에게 뚜렷해질 즈음이면 이미 정점에 가까울 수 있어, 몇 달 앞서 움직이는 브랜드에게 오늘 가장 눈에 띄는 것에 반응하는 일은 늦은 대응이 될 수 있다. Heuritech는 바이어와 컬렉션 팀이 런웨이 트렌드를 따라야 할 지시가 아니라 검증해야 할 가설로 다뤄야 한다고 조언한다.

출처 · Heuritech, 「From Runway to Demand: How Designer Fashion Trends Become Demand」

트렌드 예측은 보고서에서 시스템 안으로 들어간다

AI 시대의 트렌드 인텔리전스 활용을 다룬 The Interline AI Report 2026 기고문. 사진 © The Interline

WGSN 소속 저자는 The Interline의 AI Report 2026 기고문에서 AI가 트렌드 예측을 대체하는 것이 아니라 증폭한다고 주장했다. 저자가 이끄는 글로벌 팀은 25년간 소비자가 원할 색상, 실루엣, 향 노트, 미학, 마인드셋에 대한 독자적 트렌드 인텔리전스를 쌓아 왔다. 기고문은 이렇게 축적된 검증 데이터를 AI가 더 빠르고 세밀하며 폭넓게 활용하도록 돕는다는 관점을 취한다.

핵심 변화는 전달 방식이다. 과거 트렌드 인텔리전스는 보고서와 시즌 프레젠테이션, 크리에이티브 디렉터와의 대화를 통해서만 소비됐다. 이제는 구조화된 데이터로 제공되어 머천다이징 플랫폼, AI 어시스턴트, 추천 엔진처럼 실제 의사결정이 일어나는 시스템에 직접 투입될 수 있다. 인텔리전스 자체는 같고, 그것이 쓰일 수 있는 장소와 속도가 크게 넓어졌다는 설명이다.

저자가 든 사례는 구체적이다. 댈러스의 머천다이저는 25년치 예측 정확도에 기반한 답을 몇 초 안에 얻고, 싱가포르의 제품 개발자는 툴링에 들어가기 전 향 컨셉을 트렌드 궤적에 견주어 미리 검증하며, 파리의 바이어는 컬러 팔레트를 다시 점검한다. 저자는 이를 한 세대 만에 트렌드 예측 분야에서 가장 흥미로운 순간으로 평가했다. 다만 이 글은 WGSN 소속 저자가 자사 접근을 설명하는 기고문이라는 점을 감안해 읽을 필요가 있다.

출처 · The Interline, 「Trend Forecasting In The Age Of AI: Amplification, Impact & Decision Success」

Moodboard. 후보 실루엣의 레퍼런스를 캔버스에 모아 시안으로 비교하기

RealSnap의 Moodboard는 레퍼런스 이미지와 텍스트를 하나의 무드 캔버스에 모아 비주얼 방향을 정리하고, 그 보드를 바탕으로 이미지를 생성하는 기능이다. 시즌 기획 단계에서 검증하고 싶은 실루엣이나 스타일링 후보별로 레퍼런스를 묶어 두면, 가설마다 어떤 비주얼이 나오는지 나란히 놓고 볼 수 있다.