SMB WRLD: AI가 완벽한 파운데이션을 고를 수 있을까? Glamir 초기 팀 멤버의 관점

2025년 7월 SMB WRLD는 Glamir 초기 팀 멤버 Florence Fadipe와의 독점 인터뷰 «Can AI Pick Your Perfect Foundation?»를 공개했습니다. Glamir의 시작, 매장 쉐이드 매칭의 좌절, 그리고 의도·다양성·실제 외모에 대한 존중으로 구축된 AI가 어떻게 도울 수 있는지를 다룹니다.

인터뷰 내용

• Glamir를 촉발한 Sephora의 순간 — 매장 스캐너가 자주 빗나가는 이유
• 등록 간호사로 일하면서 3개월 만에 스타트업 구축
• Glamir가 AI로 더 많은 피부 톤을 돕고 제품 불일치를 줄이는 방법
• TikTok 바이럴로 수백에서 수만 사용자로 성장
• 포용적 뷰티 테크와 Glamir의 장기 비전

개인적 문제에서 플랫폼으로

Fadipe는 뷰티 업계의 많은 부분이 dark-skinned 여성을 위해 만들어지지 않았다고 느끼며 자랐다고 말합니다. 전환점은 매장에서 스캐너가 피부 타입에 맞지 않는 제품을 추천했을 때였습니다. 많은 사람이 공유한 이 경험이 Glamir의 씨앗이 되었습니다.

사람들이 어떤 제품을 쓰는지, 왜 쓰는지, 어떻게 쓰는지 알기를 바랍니다.

외모를 바꾸기보다 Glamir는 스킨케어, occasion 메이크업, 자신에게 맞는 쉐이드를 배우는 등 결정에 대한 자신감을 키우도록 설계되었습니다.

간호 경력과 병행하며 구축

첫 사업을 시작하는 현실도 다룹니다. Fadipe는 UT 생태계의 초기 팀 동료들과 Glamir를 만들면서 등록 간호사로 계속 일했습니다.

Glamir가 오늘 제공하는 것

인터뷰에서 Fadipe는 Glamir를 올인원 맞춤 뷰티 플랫폼으로 소개합니다 — 스킨케어 가이드, 제품 분석, occasion 또는 참고 스타일 메이크업. 커뮤니티와 뷰티 가이드도 포함됩니다.

• 특정 occasion을 위한 새 룩 시도
• 참고 스타일에서 영감받은 메이크업 만들기
• 맞춤 피드백으로 제품과 루틴 분석
• 무료 커뮤니티에서 다른 사용자와 연결

Glamir의 방향

앞으로 Fadipe는 Glamir를 일상 뷰티 동반자 — 스킨케어를 체크하고, 룩을 계획하고, 정직한 제품 가이드를 받기 위해 자연스럽게 여는 앱 — 로 상상합니다.