플러스프로젝트 배경
이 AI는 2030 여성 고객을 대상으로 맞춤형 상품을 추천하는 솔루션입니다. 고객의 취향, 입맛, 가격대 등 다양한 요구사항을 분석하여 최적의 상품을 추천하며, 구매 전환율에 크게 기여했습니다. 기존에는 고객이 상품을 선택하는 데 많은 시간이 소요되고, 복잡한 요구를 충족시키기 어려웠습니다. 이 문제를 해결하기 위해, 고객사는 AI 솔루션을 도입해 고객과 간단한 대화를 통해 취향 데이터를 수집하고, 정
프로젝트 성과
맞춤형 추천 적용 후 상품 페이지 조회 비율이 약 10배 이상 증가
- AI 기반 맞춤 추천을 적용한 결과, 사용자가 관심 있는 상품을 더욱 쉽게 발견하게 되어 페이지 조회 수가 크게 증가함.
구매 과정 진입 비율 약 7배 이상 증가
- 개인화 추천을 통해 사용자 관심도를 높인 결과, 장바구니 담기 및 결제 페이지 이동 비율이 크게 향상됨.
구매 성공률 약 5배 이상 증가
- 맞춤형 추천이 사용자 니즈와 정확히 맞아떨어지면서 실제 구매로 이어지는 비율이 크게 상승함.
총 매출액 약 5배 이상 증가
- 개인화 추천 도입으로 구매 전환율이 상승하며, 전체 주문량 증가로 총 매출액이 크게 확대됨.
노출 가능 상품군이 약 3~4배 확대, 상품 카테고리 확장에 부담 감소
- 추천 시스템 최적화를 통해 다양한 상품이 사용자에게 노출되면서 상품군이 확대되고, 신규 카테고리 추가 부담이 줄어듦.
핵심 기능
신규 상품 자동 업데이트 및 추천 반영
- 쇼핑몰에 새로운 상품이 추가되면, DB에 자동 업데이트됩니다.
- AI가 신규 상품의 특성을 자동으로 분석하고 수치화하여 추천에 즉시 반영합니다.
- AI가 신규 상품의 특성을 자동으로 분석하고 수치화하여 추천에 즉시 반영합니다.
진행 단계
서비스 요구사항 정립 및 시나리오 확정
2023.06.
- 추천이 필요한 상품군 및 기준(가격, 취향 등) 정리
- 사용자 선호 정보를 효과적으로 수집하는 방법 구체화
- 추천 결과 제공 및 사용자 피드백 수집 프로세스 설계
- 사용자 선호 정보를 효과적으로 수집하는 방법 구체화
- 추천 결과 제공 및 사용자 피드백 수집 프로세스 설계
프로젝트 상세
1. 포트폴리오 소개 - 서비스 카테고리: 식품 쇼핑몰 개인화 맞춤 상품 추천 AI - 메인 타깃: 2030 여성 고객 2. 작업 범위 - 기획: 고객 취향 분석 및 맞춤형 상품 추천 알고리즘 설계 - 디자인: 사용자 인터페이스(UI) 및 사용자 경험(UX) 디자인 - 개발: 모바일 앱 개발(Flutter), 백엔드(SpringBoot, Kotlin), 데이터베이스 설계(MongoDB, MySQ
