빅데이터, 성공사례에서 길을 찾다
원하는 상품을 찾기란 쉽지 않다. 오프라인 매장 직원과 수 차례 대화를 주고받으며 원하는 상품이 무엇이고, 어디에 위치했는지 찾다보면 금새 시간이 지나간다. 그나마 친절하게 안내해주는 점원이 있다면 시간을 절약할 수 있지만 안내자 한명 없는 광활한 온라인 매장에 들어서면 갈 길을 헤매고 만다.
이같은 고객의 고민을 해결해주고자 김준식 GS샵 상무는 빅데이터를 접목해 고객이 원하는 상품과 이를 빠르고 쉽게 찾을 수 있는 방안에 대해 설명한다.
빅데이터 분석의 매력은 풍부한 데이터로부터 `맥락'을 추출해 내고, 그로부터 답에 접근해 가는 것이다.
GS샵은 이같은 빅데이터 특징을 살려 `상품추천 빅데이터 분석 체계'를 구축했다.
우선 고객이 온라인 상에서 진행하는 주문, 클릭, 체류시간 등의 행동 로그를 탐지, 수집한다. 이후 이들 정보를 배치 분석 파일과 실시간 분석 파일로 분류해 상품 추천에 활용한다. 상품 인기도, 상품 간 유사도, 브랜드 간 유사도 등을 고려해 이를 기반으로 추천 정보를 생성, 고객의 실시간 반응에 기반해 고객 별 실시간 상품 추천이 가능해지는 것이다.
김 상무는 GS샵에서 각광받고 있는 실시간 상품 추천의 주요 기능을 구축하기 위해 집중한 기술과 분야 등에 대해 설명할 예정이다.
김지선기자 dubs45@
▶김지선기자의 블로그 바로가기
이같은 고객의 고민을 해결해주고자 김준식 GS샵 상무는 빅데이터를 접목해 고객이 원하는 상품과 이를 빠르고 쉽게 찾을 수 있는 방안에 대해 설명한다.
빅데이터 분석의 매력은 풍부한 데이터로부터 `맥락'을 추출해 내고, 그로부터 답에 접근해 가는 것이다.
GS샵은 이같은 빅데이터 특징을 살려 `상품추천 빅데이터 분석 체계'를 구축했다.
우선 고객이 온라인 상에서 진행하는 주문, 클릭, 체류시간 등의 행동 로그를 탐지, 수집한다. 이후 이들 정보를 배치 분석 파일과 실시간 분석 파일로 분류해 상품 추천에 활용한다. 상품 인기도, 상품 간 유사도, 브랜드 간 유사도 등을 고려해 이를 기반으로 추천 정보를 생성, 고객의 실시간 반응에 기반해 고객 별 실시간 상품 추천이 가능해지는 것이다.
김 상무는 GS샵에서 각광받고 있는 실시간 상품 추천의 주요 기능을 구축하기 위해 집중한 기술과 분야 등에 대해 설명할 예정이다.
김지선기자 dubs45@
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