플러스프로젝트 배경
1) 문제점 일반 의류 쇼핑몰은 사용자의 퍼스널 컬러나 체형을 고려하지 않아, 실제 착용 시 만족도가 낮음 온라인 쇼핑 특성상 ‘사진과 실물의 색상·핏 차이’로 인한 반품률이 높음 소비자 개개인의 선호를 데이터로 분석·추천할 시스템 부재 2) 프로젝트 목표 퍼스널 컬러·체형 분석을 기반으로 한 AI 개인화 쇼핑 경험 제공 테스트·컨설팅·상품 추천이 하나의 흐름으로 연결된 통합 커머스 구축 사용
프로젝트 성과
AI 추천 기반으로 평균 구매 전환율 35% 향상
기존 랜덤 노출 방식 대비, 퍼스널 컬러·체형 데이터를 반영한 맞춤 추천 도입 후
사용자 클릭률이 2.3배, 결제 전환율이 약 35% 상승함.
또한 반품 사유 중 ‘색상 불만족’ 비율이 20% 이상 감소함.
사용자 클릭률이 2.3배, 결제 전환율이 약 35% 상승함.
또한 반품 사유 중 ‘색상 불만족’ 비율이 20% 이상 감소함.
핵심 기능
AI 퍼스널 컬러·체형 기반 상품 추천
사용자가 테스트를 완료하면 AI가 분석 결과를 바탕으로
상품의 색상·핏·스타일을 자동 매칭하여 개인화된 추천 리스트를 생성.
사용자는 자신의 진단 결과와 연결된 상품만 볼 수 있어 구매 만족도가 높아짐.
상품의 색상·핏·스타일을 자동 매칭하여 개인화된 추천 리스트를 생성.
사용자는 자신의 진단 결과와 연결된 상품만 볼 수 있어 구매 만족도가 높아짐.
진행 단계
개발
2025.06.
Next.js 기반 프론트엔드 / NestJS 기반 백엔드 개발
상품·주문·결제(PG)·회원관리 등 커머스 핵심 기능 구현
AI 추천 로직 연동 및 관리자 대시보드 개발
상품·주문·결제(PG)·회원관리 등 커머스 핵심 기능 구현
AI 추천 로직 연동 및 관리자 대시보드 개발
프로젝트 상세
1. 프로젝트 개요 - 사용자의 퍼스널 컬러와 체형 데이터를 기반으로 맞춤형 상품을 추천하고, 테스트·컨설팅·쇼핑이 한 흐름으로 이어지는 패션 커머스 플랫폼 2. 주요 기능 - 퍼스널 컬러·체형 테스트를 통한 사용자 맞춤형 상품 추천 - 컬러·핏 테스트 결과를 상품 카테고리 및 필터와 자동 매핑 - 상품 리스트·상세·장바구니·결제(PG) 등 전자상거래 핵심 기능 - 회원가입·로그인·마이페이지(주
