온라인 쇼핑몰에서 추천은 이제 선택이 아닌 필수가 되었습니다.

소비자들은 자신이 원하는 것을 빠르게 찾길 원하며, 원하는 것을 빠르게 찾지 못한 소비자들은 피로감을 느껴 쉽게 플랫폼을 이탈하기 마련입니다. 이러한 목적을 충족시켜 줄 수 있는 쇼핑몰만이 소비자들의 선택을 지속적으로 받아 성장할 수 있게 된 것이죠.

그렇기에 지금껏 쇼핑몰들은 소비자들에게 좋은 유저 경험을 제공하기 위한 수단으로 ‘인기순’, ‘신상품순’ 등의 정렬을 통한 추천을 제공해왔고, 이러한 추천은 데이터 분석의 필요성이 중요하게 대두됨에 따라 소비자들을 고유한 특징을 바탕으로 특정 세그먼트들로 나누어 세그먼트별 추천 상품을 구성하는 방식의 시도로 이어졌습니다. 즉 소비자의 성별, 나이, 소비자가 선택한 관심사 등에 따라 그룹을 나누고 각 그룹 별로 추천 상품을 따로 구성하여 소비자가 좋아할 확률이 높은 상품들을 추천해주는 것입니다.

이러한 세그먼트 기반 추천은 소비자의 기호가 성별, 나이 등의 정보에 의해 확실히 구분될 수 있고 상품의 양 또한 많지 않은 경우 효과적인 방법일 수 있습니다. 하지만 사람이 직접 추천상품을 일일이 선별하기에 상품의 양이 점점 더 많아지고, 소비자들의 취향 및 기호 또한 시시각각 변하는 지금, 더이상 세그먼트 별 추천은 일정 수준 이상의 효용을 소비자에게도, 쇼핑몰에게도 주기 어렵게 되었습니다.

‘수많은 상품 중, 고객 1명이 가장 좋아할만한 상품을 보여줄 수 있다면 좋지않을까?’라는 고민이 들기 마련일텐데요. 이런 추천을 어떻게 할 수 있을지 막막하시지 않으신가요?

이제 ‘개인화 추천’으로, 소비자 1명에게 딱 맞는 추천을 실시간으로 보여줄 수 있게 되었습니다. 이러한 개인화 추천은, 소비자 1명이 플랫폼에 들어와 클릭한 것들, 찜한 것들, 구매한 것들을 바탕으로 해당 소비자의 취향, 관심사, 행동 패턴 등을 파악하여 실시간으로 소비자가 가장 좋아할만한 것을 맞춤형으로 추천해주는 서비스를 말합니다.

소비자별로 다른 기호, 관심, 구매경험 등 정보 분석을 기반으로 상품을 추천하는 개인화 알고리즘은 구매율 증대 뿐만 아니라 소비자의 이용 경험 개선 및 브랜드 충성도 제고가 가능하다는 점에서 소비자와 쇼핑몰 모두에게 매우 중요한 역할을 합니다.

이를 증명하듯, 개인화 추천 시장은 최근 몇년간 급격하게 성장을 이루고 있습니다. 전 세계적으로 개인화 추천 시장 규모는 연간 약 10%씩 성장하고 있으며, 다양한 산업에서 각 산업 도메인에 걸맞는 추천을 제공하는 기술과 이에 대한 수요가 계속해서 증가하고 있습니다.

추천을 잘 하기로 유명한 넷플릭스는, 소비자의 시청 기록 중 2/3이 넷플릭스의 추천에 의해 발생하고, 아마존의 경우 전체 매출의 35%가 추천을 통해 발생할만큼 실제 비즈니스에서 추천이 가지는 효용은 충분히 확인되고 있습니다.

하지만 쇼핑몰 입장에서 이러한 개인화 추천을 내부적으로 개발하여 도입하기는 어려운 점들이 많습니다. 개인화 추천은 기본적으로 머신러닝, 딥러닝 등의 인공지능 기술 활용이 필수적인데, 이러한 인공지능 서비스를 쇼핑몰에 내재화하기 위해서는 많은 장벽이 존재하기 때문입니다.

Z.Ai는 AI를 통해 비즈니스를 간편하게 만든다는 비전 아래 소비자의 만족도를 최상으로 올려주면서 쇼핑몰의 고민거리를 덜어줄 수 있는 서비스를 고민하였습니다. 그래서 Z.Ai는 기업들이 합리적인 가격에 고성능의 인공지능 개인화 추천을 도입할 수 있도록 딥러닝 개인화 추천 솔루션, Z.Ai(자이)를 개발하였습니다.

Z.Ai(자이)는 쇼핑몰 뿐만 아니라 다양한 산업 도메인 별로 중요한 다양한 feature를 고려하여 커스터마이징된 모델을 통해 클라이언트사의 비즈니스 KPI를 달성하기에 최적화된 모델을 제공하며, SDK를 제공하여 코드 몇 줄 삽입을 통해 솔루션을 각각의 서비스에 바로 적용할 수 있도록 합니다. 크게
1) 홈 화면 추천, 2) 연관 상품 추천, 3) 상품 재정렬에 대한 추천 솔루션을 제공하며, 서비스 적용 이후 추천 관련 성과를 확인할 수 있는대시보드또한 제공하여, 클라이언트가 추천의 효용을 보다 직관적으로 확인할 수 있도록 지원하고 있습니다.

현재 Z.Ai를 사용 중인 클라이언트들은 플랫폼 내 클릭률 상승과 구매전환율 상승 등 개인화 추천 도입 이전과 대비해 주요 비즈니스 KPI 에서 좋은 성과를 내고 있습니다. 평균적으로월 거래액의 15~20%가 Z.Ai의 추천을 통해 신규로 발생하였으며, 대부분의 쇼핑몰에서 활용중인 인기 상품 추천과 비교하여 Z.Ai의 인공지능 추천을 활용할 경우 1.5배~2배의 클릭률 상승이 이루어지고 있습니다.

실제 클라이언트들과 A/B Test를 진행한 결과, 기존 타 추천 솔루션을 사용하고 있던 A 클라이언트는 Z.Ai 도입 후 클릭률 40%, 추천 당 거래액이 약 50% 상승하는 효과를 직접 확인하여 저희 솔루션을 도입한 바 있으며, 기존 rule-base 알고리즘을 활용하고 있던 B 클라이언트의 경우, 클릭률과 전환율과 같은 지표 뿐만 아니라 인기상품 편중현상, 콜드스타트 문제 등 rule-base만으로는 풀기 어려운 문제들에 대한 해결책을 저희 Z.Ai를 통해 찾은 바 있습니다.
이렇듯 Z.Ai는 기업의 다양한 비즈니스 목표에 맞는 딥러닝 기반의 개인화 추천을 제공하고 있으며, Z.Ai의 ML팀은 더 좋은 추천을 제공하기 위해 다양한 고민을 하고 있습니다.

다음 게시물에서는 Z.Ai가 개인화 추천을 위해 활용하는 딥러닝 모델에 대해 소개하는 시간을 가져보고자 합니다. 그럼 다음 게시물도 많이 기대해주세요! 🙂

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Jenny

Product Owner

자이에서 PO로 일하고 있는 구민성입니다

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