온라인 쇼핑몰 을 이용 하 다 보 면 내 가 관심 갖 던 상품 들 , 혹은 구매 해야 할 상품 들 이 추천 목록 에 뜨 는 것 을 한 번 쯤 경험 하 게 되 는데요 . 나 의 취향 과 관심 상품 을 정확 하 게 파악 하 고 있 어서 흠칫 놀랄 때 도 있 습니다 . 위 사례 처럼 , 오늘날 마케팅 은 매스 마케팅 에서 특정 그룹 타 겟 팅 으로 , 더 나아가 1 : 1 개인 화 추천 방식 으로 점차 범위 가 좁혀 지 고 있 습니다 . 개인 화 추천 방식 은 크 게 3 가지 가 있 습니다 . 콘텐츠 기반 추천 , 유사 사용 자 기반 추천 , 그리고 두 모델 이 결합 된 하이브리드 형 추천 방식 이 있 습니다 . 오늘 은 유사 사용 자 기반 추천 알고리즘 인 협업 필터링 에 대해 소개 드리 겠 습니다 . ‘ 협업 필터링 ( Collaborative Filtering ) ’ 은 개인 화 추천 방식 을 보다 정교 하 고 정확 하 게 작동 시키 는 기술 을 뜻 합니다 . 좀 더 자세히 살펴볼까요 ? 1 . 협업 필터링 이란 ? A 와 B 두 고객 이 있 다고 가정 합니다 . A 와 B 고객 은 동일 한 , 혹은 비슷 한 상품 들 에 관심 을 보였 고 이 를 토대 로 둘 은 비슷 한 취향 의 고객 으로 분류 됩니다 . 시간 이 지나 A 는 특정 상품 에 관심 을 보였 고 , 이 상품 은 A 와 비슷 한 취향 의 고객 으로 분류 된 B 에게 도 추천 됩니다 . 즉 , ‘ 유저 의 행동 을 기반 으로 취향 과 관심사 를 예측 하 고 분석 하 는 알고리즘 ’, 이것 이 협업 필터링 입니다 . 2 . 협업 필터링 이 중요 한 이유 ! ​ 2 . 1 기존 개인 화 추천 방식 은 한계 가 있 다 . 기존 개인 화 추천 은 , 나이 / 성별 / 학력 등 인구 통계학 적 관점 과 관심 분야 에 기반 하 여 고객 을 분류 한 뒤 , 분류 된 그룹 의 특성 에 맞 게 서비스 / 제품 을 추천 하 는 형태 였 습니다 . 하지만 사회 가 다양 해 지 고 복잡 해짐 에 따라 , 이러 한 분석 을 기반 으로 추천 된 서비스 와 제품 의 신뢰도 가 점점 하락 하 게 되 었 는데요 . 신뢰도 가 하락 하 게 된 원인 은 크 게 아래 세 가지 로 정리 해 볼 수 있 습니다 . ① 한 사람 의 취향 은 시간 에 따라 빠르 게 변화 하 지만 , 우리 는 그 변화 를 빠르 게 눈치 채 기 어렵 습니다 . ② 회원 가입 시 입력 한 고객 의 프로파일 에 드러난 특성 이 , 고객 의 취향 을 정확 하 게 담아내 지 못하 고 있 습니다 . ③ 프로파일 을 바탕 으로 추천 된 제품 / 서비스 에 는 한계 가 존재 합니다 . ( 스팸 메일 같 은 추 천 일 가능 성 이 있 어요 . ) 2 . 2 그럼 , 협업 필터링 은 뭐 가 다른 걸까 ? 위 언급 한 한계 들 을 극복 하 기 위해 등장 한 것 이 ‘ 협업 필터링 ’ 입니다 . 앞서 간단히 설명 했 던 내용 을 보다 상세히 설명 하 자면 , ‘ 협업 필터링 ’ 은 고객 을 임의 로 분류 하 지 않 고 고객 행동 에 기반 을 둔 활동 을 추적 하 여 , [ 고객 - 제품 ] / [ 고객 - 고객 ] / [ 제품 - 제품 ] 간 의 유사 도 를 특정 하 여 추천 하 는 행동 기반 의 알고리즘 입니다 . 몇몇 사람 이 아닌 많 은 사람 의 행동 기반 데이터 가 쌓이 고 쌓여서 , 추천 의 퀄리티 는 충분히 신뢰 할 만큼 좋 아 지 게 되 는 강점 을 가지 고 있 습니다 . 수많 은 커머스 기업 들 이 협업 필터링 을 통해 수입 을 올리 고 있 으며 , 대표 적 인 기업 으로 는 ‘ 아마존 ’ 과 ‘ 넷플릭스 ’ 가 있 습니다 . 3 . 아마존 과 넷플릭스 , 그리고 ‘ more ’ 아마존 은 현재 미국 e 커머스 시장 내 에서 50 % 에 육박 하 는 점유 율 을 차지 하 고 있 습니다 . 쿠팡 이 ‘ 한국 의 아마존 ’ 을 목표 로 하 고 있 을 정도 로 아마존 은 e 커머스 의 대명사 가 되 었 습니다 . 넷플릭스 역시 미국 내 케이블 TV 가입자 수 보다 더 많 은 유료 회원 수 를 확보 하 고 있 으며 , 2 년 전 한국 에 상륙 하 여 현재 국내 유료 가입자 수 184 만 명 을 돌파 했 다고 합니다 . 아마존 과 넷플릭스 의 개인 화 추천 서비스 는 협업 필터링 을 기반 으로 작동 하 고 있 습니다 . 정교 하 고 정확 한 추천 서비스 로 폭발 적 인 성장 을 이룬 대표 적 인 해외 사례 죠 . 국내 에 도 협업 필터링 을 적용 하 여 상용 화 중 인 솔루션 이 있 습니다 . 바로 NHN AD 의 온 사이트 마케팅 솔루션 , ‘ more ’ 입니다 . ​ 4 . more 의 협업 필터링 , ​ 4 . 1 지금 이 순간 에 도 정교 화 되 고 있 는 , more 협업 필터링 엔진 ​‘ more ’ 는 유저 의 행동 을 기반 으로 한 개인 화 추천 알고리즘 을 통해 , 고객 이 선호 하 는 최적 의 콘텐츠 를 맞춤 추천 해 주 는 솔루션 입니다 . 모어 는 기존 협업 필터링 과 는 다른 차별 점 을 가지 고 있 는데요 . ① 기존 협업 필터링 의 경우 신규 상품 이나 서비스 추천 을 위한 데이터 수집 기간 이 짧 게 는 1 주일 에서 길 게 는 1 달 까지 소요 되 지만 , 모어 의 협업 필터링 의 경우 1 시간 혹은 늦 어도 24 시간 정도 면 행동 정보 가 부족 한 제품 이나 서비스 일지 라도 , 비교 적 정확 한 수준 의 추천 이 가능 합니다 . ② 기존 협업 필터링 의 경우 특정 상품 이나 서비스 에 의도 적 으로 클릭 이 많이 일어나 면 어떤 상품 을 클릭 해도 연관 상품 에 항상 추천 되 는 어 뷰 징 이슈 가 존재 합니다 . 그러나 모어 의 협업 필터링 의 경우 이러 한 어 뷰 징 방지 기능 이 자체 내장 되 어 있 어 , 의도 적 으로 파트너 공급자 가 클릭 수 를 늘린다 해도 알고리즘 단계 에서 제거 되 는 특징 이 있 습니다 . ③ 기존 협업 필터링 의 경우 데이터 연산 및 업데이트 까지 3 ~ 4 일 정도 소요 가 됩니다 . 하지만 모어 의 협업 필터링 은 상품 1 백만 개 와 , 사용자 1 백만 명 당 28 초 라는 놀라운 시간 안 에 추천 결과 를 리포 팅 해냅니다 . 기존 협업 필터링 과 차별 되 는 강점 들 을 토대 로 , 구매 가능 성 이 가장 높 은 < 관심 상품 > 을 고객 에게 추천 하 고 , 이 를 토대 로 방문자 의 쇼핑 경험 을 향상 시킵니다 . 4 . 2 Beyond 추천 엔진 , 디테일 한 타이밍 캐치 의 기술 아무리 좋 은 메시지 라도 , 언제 어떻게 전달 되 는지 에 따라 그 효과 가 달라집니다 . 중요 한 건 , 잘 만든 개인 화 추천 컨텐츠 를 유저 가 가장 필요 한 타이밍 에 적절 한 형태 와 메시지 로 노출 하 는 것 입니다 . 모어 는 사용 성 이 검증 된 ‘ 타이밍 캐치 알고리즘 ’ 을 ‘ 개인 화 엔진 ’ 과 함께 활용 하 고 있 습니다 . 국내 최초 로 이탈 방지 솔루션 을 런 칭했 을 뿐 아니 라 , ‘ 이탈 사용 자 에게 컨텐츠 를 제공 하 는 방법 ’ 에 대한 특허 를 보유 하 고 있 습니다 . 이러 한 기술력 과 디테일 때문 일까요 ? 트렌드 에 가장 민감 한 여성 의류 쇼핑몰 들 , 그 중 에서 도 업계 를 리딩 하 는 브랜드 인 스타일 난다 , 소녀 나라 , 아 뜨랑 스 등 에서 모어 를 선택 하 였 고 , 지금 까지 긴 시간 함께 하 고 있 습니다 . 조금 더 자세히 살펴보 고 싶 으신 가요 ? 백문 이 불여일견 ! 사이트 에 직접 적용 해 보 시 고 그 정확 성 을 직접 느껴 보 세요 . 지금 신청 하 면 2 주간 무료 랍니다 ! * more 무료 체험 하 기 : https : / / more . nhnad . com