구매자 마음 읽고 추천해주는 `스마트매치`

'정보 홍수시대' 소비자에 맞춤상품 제시… 쇼핑구매율 높인다
정보 추천 솔루션 패러다임 전환
구매·장바구니 이력 등 패턴 분석
방문목적 · 개인성향 반영해 추천
AI 기술 '딥러닝' 적용까지 확장
미국 넷플렉스 매출의 75% 차지
자사 추천시스템 가치 1조 넘어

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구매자 마음 읽고 추천해주는 `스마트매치`

구매자 마음 읽고 추천해주는 `스마트매치`

정보의 시대. '정보의 홍수'라고 해도 과언이 아닐 정도의 실시간으로 쏟아지는 정보의 시대를 우리를 살아가고 있습니다. 내가 보고 싶든 보고 싶지 않든 수많은 쇼핑몰, 뉴스 등 업체가 생산하는 정보에 노출된 이 시대의 사람들은 이제, 정보의 양보다는 자신에게 필요한 양질의 정보를 요구하고 있습니다.

이러한 사용자들의 요구를 반영하듯 정보 추천 솔루션의 패러다임도 바뀌고 있습니다. 그동안 정보 추천솔루션 시장은 자연어처리 기술 기반으로 검색결과를 특정 알고리즘에 의해 일률적으로 제공하는 것이 일반적이었습니다.

그러나 최근의 추천알고리즘은 사용자의 검색 이력과 정보를 바탕으로 사용자가 필요한, 관심 있는 정보만을 제공할 수 있도록, 보다 전문화되고 있습니다. 이에 추천 솔루션은 룰/세그멘테이션 기반 추천에서 기계학습으로 발전해왔고 최근에는 인공지능 기술인 딥러닝 적용까지 확장되는 추세입니다. 최근 개발되고 있는 딥러닝 기반 추천 솔루션, 통칭 '스마트매치'는 사용자의 구매 이력, 검색내역, 조회 이력, 찜하기/장바구니 이력 등을 다 각도로 수집해 방문목적과 개인성향을 반영한 맞춤형 추천을 합니다. 사용자는 불필요한 정보의 접촉을 피할 수 있고 공급자는 상품 구매나 콘텐츠 이용 전환율을 향상할 수 있습니다.

이를 통해 금융권에서는 유저 프로파일&거래패턴을 이용한 예금, 적금, 보험, 카드 등 금융상품 추천이 가능하고 영화 음악 산업에서는 사용자 시청이력, 구매내역, 이용패턴 등을 분석하여 사용자 취향에 맞는 VOD 추천이 가능해집니다. 또한 구인 구직의 확률도 높입니다. 구직자, 구인자별 유저정보, 서비스 로그정보, 콘텐츠별 연관관계 등 다양한 정보를 통한 맞춤형 일자리와 인재 추천이 가능해집니다.

이 솔루션이 특히 강점을 보이는 것은 쇼핑인데요, 종합몰, 오픈마켓 등 다양한 상품에 대한 판매, 구매 정보와 개인화 분석 정보를 결합하여 다양한 상품 추천이 가능해 업체는 소비자에 맞는 상품을 제시해 구매확률을 높일 수 있습니다.

실제 세계최대 쇼핑몰인 아마존 매출의 35%, 미국 최대 VOD 서비스업체인 넷플렉스 매출의 75%, 세계최대 비즈니스 인맥사이트인 링크드인 사용자 중 50%가 추천을 통한 매출과 구직활동을 하고 있습니다. 특히 넷플렉스 추천시스템의 가치는 1빌리언달러로, 한화 1조20000억원에 이른다고 합니다. 이는 사용자 시청로그에 대한 끊임없는 분석과 다양한 알고리즘, 사용자 질의 의도를 반영한 검색 결과 제공 등의 결과물입니다. 또 구글이 올해 내놓은 딥러닝 추천 모델의 성능은 기존의 고도로 최적화된 회귀 모델보다 3∼4%정도 좋게 나왔다고 합니다.(A/B 테스트 기준) 사람이 수작업으로 하는 부분을 많이 줄이면서도 좀 더 나은 성능을 냈다는 것에 의의가 있다고 하겠습니다.

이런 세계적 상황 속에서 최근 국내 인공지능 솔루션 업체인 코난테크놀로지는 취업포털 사람인과 공동으로 빅데이터 기반 매칭테크놀로지를 적용한 사람인의 추천서비스 고도화 사업을 완료했습니다. 코난테크놀로지는 구인구직 산업의 특성상 개인화와 모바일 사용이 강화돼야 한다는 점을 고려해 대용량 처리기술과 분산 처리기술 등 빅데이터 분석기술을 활용했습니다. 또한 데이터간의 가중치와 상관관계를 고려한 매칭테크놀로지를 적용해 구직자와 기업의 특성 및 성향을 반영한 세분화된 검색결과를 도출했습니다. 이에 사람인은 이 시스템을 활용하여 구직자나 기업에게 제공하는 정보들의 추천서비스 품질과 속도, 활용성 등을 향상할 수 있었습니다.

김영섬 코난테크놀로지 대표는 "사람인 추천서비스 고도화 프로젝트는 당사의 콘텐츠 추천 지능정보솔루션, 코난 스마트매치를 활용한 텍스트 마이닝 기술을 기반으로 빅데이터와 검색을 결합한 새로운 형태의 매칭테크놀로지를 적용한 좋은 사례"라고 말했습니다.

송혜리기자 shl@dt.co.kr

도움말=코난테크놀로지




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