플러스
프로젝트 배경
뷰티·화장품 시장에서는 다음과 같은 구조적 문제가 존재했습니다. • 개인의 피부 타입과 고민을 충분히 반영하지 못하는 획일적 추천 구조 • 복잡한 설문 방식으로 인해 사용자 이탈률 증가 • 제품 정보 탐색 과정이 길어 구매 전환까지의 흐름이 단절 • 상담·추천·구매가 분리되어 퍼널 관리가 어려움 • 개인화 추천 데이터를 운영자가 유연하게 관리하기 어려운 구조 이러한 문제를 해결하기 위해 사
위시켓과 함께한 진행 과정
프로젝트 등록
맞춤형 뷰티제품 추천 앱 MVP 기획/디자인/개발
2025.06.25.
프로젝트 완료
웰니스 에이징(Wellness Aging)프로젝트 성과
생성형 AI 기반 개인 맞춤 추천 서비스 구축
사용자의 피부 상태와 고민을 분석하여
맞춤형 화장품 및 뷰티 솔루션을 추천하는 AI 기반 서비스를 구축했습니다.
맞춤형 화장품 및 뷰티 솔루션을 추천하는 AI 기반 서비스를 구축했습니다.
대화형 챗봇 UX 도입으로 사용자 정보 입력 과정 간소화
복잡한 설문 대신 챗봇 대화를 통해 사용자 정보를 수집하도록 설계하여
서비스 이용 편의성을 개선했습니다.
서비스 이용 편의성을 개선했습니다.
AI 기반 추천 시스템 구축으로 개인화 서비스 구현
사용자 데이터를 분석하여 개인 맞춤 추천이 가능한
AI 기반 서비스 구조를 설계했습니다.
AI 기반 서비스 구조를 설계했습니다.
핵심 기능
AI 챗봇 상담·피부 분석·맞춤형 뷰티 추천 서비스 (사용자)
AI 챗봇 상담, 피부 상태 분석, 개인 맞춤 화장품 추천, 시술 추천, 상담 데이터 분석 기능을 제공하는 모바일 앱 서비스
진행 단계
기획 및 구조 설계
2025.07.
- 초기 기획서 및 회의록 분석
- 핵심 타겟 사용자 정의 및 MVP 범위 확정
- 설문 → 챗봇 → 추천 → 전환으로 이어지는 UX 플로우 설계
- 정보 구조(IA) 및 주요 화면 구성 정의
- 핵심 타겟 사용자 정의 및 MVP 범위 확정
- 설문 → 챗봇 → 추천 → 전환으로 이어지는 UX 플로우 설계
- 정보 구조(IA) 및 주요 화면 구성 정의
프로젝트 상세
본 프로젝트는 개인의 피부 상태와 고민을 분석하여 화장품 및 시술을 추천하는 맞춤형 뷰티케어 모바일 앱 MVP 개발 프로젝트입니다. 단순 제품 추천 앱이 아닌, 피부 설문 → AI 챗봇 상담 → 맞춤 추천 → 구매/상담 전환 으로 이어지는 퍼널 중심 구조로 설계되었습니다. 특히 AI 챗봇 ‘피요’를 중심으로 사용자와 자연스럽게 대화하며 데이터를 수집하고, ‘피부 고민 → 화장품 →
