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↑ [사진 제공 : 티몬] |
포유는 캠핑 장비에 관심이 많은 이용자에게 위생백, 장갑, 일회용 그릇 등 캠핑을 위한 세부 상품을 자동으로 선별해 추천한다. 기존 개인화 서비스는 성별이나 연령 등을 기준으로 이용자가 기존에 쇼핑했던 상품과 비슷한 카테고리의 상품을 추천하지만, 포유는 이용자의 검색과 구매 이력 등의 쇼핑패턴을 학습해 실시간으로 이용자 행동을 인식해 관심 있을 만한 상품을 추천하는 것이 특징이다.
이를 위해 포유는 이용자를 17가지 취향별 세그먼트로 분류해 맞춤 상품을 추천한다. 티몬은 14가지 추천 로직과 콘텐츠를 활용해 개인화 상품 추천 기능이 서브 메뉴가 아니라 단독 메뉴로 역할을 할 수 있도록 구성했다. 99% 로직을 통해 실시간으로 콘텐츠가 업데이트된다는 점에서 기존 추천 서비스와 차이가 있다.
티몬 앱을 새로 설치하거나 포유 메뉴를 처음 누르면 이용자별 관심 키워드를 2개 설정할 수 있고 해당 키워드 관련 상품이 즉시 노출된다. ▲○○상품 찾아 다니셨죠? ▲이런 것도 필요하지 않으세요? ▲○○ 살 때 되지 않으셨나요? 등의 항목을 통해 최대 3개월 동안 분석한 이용자의 구매 습관과 패턴에 따라 상품을 추천하며, 상품별 구매주기를 분석해 특정일이 지난 뒤 재구매 시기를 알려준다.
이를 위해 티몬은 지난 2014년부터 빅테이터 전략을 수립해 CTO 산하 데이터랩 조직에서 4000만 이용자의 데이터를 분석해왔다. 앞으로 딥러닝 로직 2.0을 도입해 시스템 속도 개선과 개인의 행동 범위와 활동 분석을 확대하는 등 관련 기술을 고도화해 나갈 계획이다
이승배 티몬 최고기술책임자(CTO)는 "약 한 달 동안 포유를 시범운영한 결과 구매전환율이 지속적으로 상승하는 등 긍정적인 성과를 확인할 수 있었다"며 "앞으로 개인화 추천의 정확도와 속도를 높일 수 있도록 딥러닝 기반 구조를 보다 강화할 것"이라고 말했다.
[디지털뉴스국 배윤경 기자]
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