NOL, 데이터 기반 초개인화 여행 추천 시스템 구축
by DD
7개월 전
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NOL은 고객의 행동 데이터를 분석하여 User segment를 개발, 개인화된 여행 경험을 제공한다.
User tag를 기반으로 User segment를 계층적으로 구성하여 유연성과 확장성을 확보했다.
머신러닝 모델을 활용, 고객의 최신 관심사와 보편적 취향을 모두 고려한 개인화 서비스를 제공한다.
User Tag 기반 Segment 설계
User Tag는 고객의 행동 데이터를 기반으로 하며, 계층적 구조를 통해 유연성을 확보한다. 구체적으로, Level 1에서 고객의 순수한 행동을 기록하고, Level 2에서 행동 비율을 계산한다. 따라서, 새로운 Tag 추가 시 기존 Segment에 쉽게 적용 가능하며, 확장성을 높인다.
최신성과 보편성의 균형
NOL은 고객의 최신 관심사와 보편적 취향을 모두 고려하기 위해, 다양한 기간(window)의 데이터를 활용한다. 최신 데이터는 트렌드를 반영하고, 장기 데이터는 고객의 꾸준한 선호를 파악한다. 반면, 너무 짧은 기간은 데이터 부족을, 너무 긴 기간은 최신 트렌드 미반영의 위험이 있다.
개인화 서비스 적용
User segment는 마케팅, 추천, 검색 등 다양한 서비스에 활용된다. 구체적으로, 추천 알고리즘에 Segment 정보를 제공하여, 고객에게 맞는 상품을 우선 노출한다. 따라서, 광고 효율을 극대화하고, 고객 만족도를 높이는 결과를 가져온다. 결과적으로, 초개인화 서비스 구현의 기반이 된다.
