하렉스인포텍, 초개인화 타깃마케팅 모델 개발

하렉스인포텍은 "지난 10일 부산에서 열린 '2022 한국경영정보학회 춘계학술대회'에서 사용자 중심의 '초개인화 추천 시스템' 연구개발 성과를 발표했다"고 12일 밝혔다. 하렉스인포텍과 경희대 빅데이터응용학과 이경전 교수팀이 함께 개발한 초개인화 추천 시스템은 소비자가 인터넷과 모바일에서 결제한 구매 내역을 기반으로 기업·소비자 거래(B2C)는 물론 기업 간 거래(B2B)에도 활용될 수 있다는 점에서 눈길을 끈다.
기존 타깃 마케팅이 주로 인구통계학적 정보를 기반으로 20대 여성, 50대 남성 등 그룹화한 방식을 추종한 반면, 하렉스인포텍과 경희대 이경전 교수팀이 개발한 방식은 사용자별로 추천된 상품 리스트를 특정 상품별 사용자 리스트로 전환한다. 이를 토대로 사용자의 구매 내역 데이터를 통해 초개인화한 상품 추천이 가능하다는 것. 이 과정에서 소비자는 물론 상품을 개발하는 업체에도 신제품 아이디어를 제공하게 된다.
하렉스인포텍 관계자는 "사용자가 예컨대 '그리드 비프 피자', '순살 2마리 세트(양념)', '대패 삼겹살 1인분', '토스트+에그마요'를 구매했다면, 이를 '그리드', '비프', '피자', '순살', '2마리', '세트', '양념' 등 의미의 최소 단위인 형태소 단위로 학습한다"라며 "이를 조합했을 때, '제육 토스트'와 같이 실제 존재하지 않는 상품명이 도출될 수 있고 실제 현실 추천에서는 '제육 볶음'이 나가지만 제조사는 '제육 토스트'를 신상품 개발을 위한 브레인스토밍 아이디어로 쓸 수 있다"고 설명했다.
인공지능(AI) 응용 연구 권위자인 이경전 교수와 박경양 하렉스인포텍 대표는 고도화한 AI 역량을 가진 특정 플랫폼 기업의 독점적 영향력이 아닌, AI 플랫폼 간 공유와 개방을 통한 새로운 시장 성장 기회를 주창해온 인물이다. AI 플랫폼 간 공유에 필요한 연합 학습 기술을 개발하고, 이를 중소 사업자들이 신상품 기획과 타깃 마케팅, 결제 서비스 등에 활용할 수 있도록 AI 개발 공식이 새롭게 바뀌어야 한다는 취지다.
하렉스인포텍이 개발한 개방형 결제 공유 시스템인 '유비페이'의 경우 여러 기업·기관 앱을 사용자 중심으로 연결해 신용카드·상품권·지역화폐는 물론 고속도로 통행료·주차요금·멤버십 포인트 등 소비자가 각 서비스마다 필요한 앱을 깔지 않고 유비페이에서 해결할 수 있는 서비스다. 관련 기업·기관이 소비자 중심 가치에 호응해 결제 칸막이를 없애고 유비페이와 연동할수록 소비자 편의성이 확대되는 구조다.
[이재철 기자]