Derma Reader 2.0

화장품 매장에서 고객 피부 상태를 정확히 파악하지 못하면 엉뚱한 제품을 추천해 만족도가 떨어진다. 기존에는 BA(뷰티 어드바이저)가 육안으로 진단하거나 간단한 휴대용 측정기로 일부 수치만 측정해 대략 판단했지만, 데이터 기반 개인맞춤 추천이 부족했습니다.

이로 인해 고객은 자신에게 맞는 제품 찾기가 어려웠고, 매장 입장에서도 객관적 근거 부족으로 설득력이 낮았습니다.

Derma Reader 2.0은 고해상도 피부 이미지 센서 + AI 분석엔진을 통해 고객의 얼굴 피부를 다각도로 촬영, 모공 크기, 주름 깊이, 색소 침착, 유분 분포 등 몇십 가지 지표를 정량화합니다.

이를 Kiehl’s가 축적한 빅데이터(피부 유형별 추천 매트릭스)와 대조하여, 고객 개개인에게 가장 알맞은 제품 라인과 사용법을 바로 도출해줍니다. 예컨대 “T존 유분 과다이므로 ○○토너 추천, 볼은 수분 부족이므로 △△세럼과 크림 조합”처럼 과학적 근거를 갖춘 맞춤 레시피를 제공합니다.

또한 이 장치는 고객 피부 이력을 저장해 재방문 시 개선 여부를 비교해 보여주므로, 고객이 제품 사용 효과를 눈으로 확인하게 해 재구매로 이어지게 합니다. 한마디로, 피부과 수준의 분석 정확도를 매장 접점에 접목시킨 것이 차별화됩니다.

키엘스 매장(B2C 리테일)에 우선 도입됩니다. 백화점/로드숍 매장의 뷰티 어드바이저가 이 기기를 활용해 고객 상담을 진행합니다.

추후 L’Oréal 그룹의 다른 브랜드 매장이나, 스파/피부관리실(B2B)에서도 활용 라이선스로 확장될 수 있습니다.

L’Oréal은 이미 메이크업 가상체험기기 등 뷰티테크 선두로서, 본 제품도 전세계 키엘스 매장에 표준화하여 서비스 차별화를 꾀할 것입니다.

향후 온라인/모바일로 데이터 연동해 O2O 개인관리 앱으로 확장하거나, 집에서 간편 측정하는 홈 디바이스 버전 출시 등도 구상 가능합니다. 다만 피부 데이터 프라이버시 이슈 관리와, AI 추천의 결과를 BA가 잘 설명하도록 교육하는 부분이 과제입니다.

CES 2026 혁신상 수상으로 뷰티 분야 혁신사례로 조명되었습니다. “고객이 수치로 피부를 이해하니 신뢰가 다르다”는 현장 반응처럼, 매장 경험을 향상시키는 도구로 긍정 평가가 주를 이룹니다. 특히 개인화 트렌드와 리테일테크 접목 사례로 업계 관심이 높습니다.

다만 일각에선 이미 타 브랜드도 유사 피부 진단 서비스를 도입 중이라 완전히 유일한 혁신은 아니다라는 지적도 있습니다. 또한 AI 추천이 항상 최적일지(사람마다 주관적 취향 요소도 있으므로)에 대한 의문도 있습니다. 전반적으로는 과대평가보다는 유용한 도구로 인식되고 있습니다.