1) 문제점 (Pain Point)
- 높은 구매 실패율: 온라인 속옷 구매 시 사이즈 오류, 착용감 불만족 등으로 인한 잦은 반품 및 교환 발생.
- 개인화 부재: 고객의 실제 신체 특징(군살, 밑위 등)을 고려한 전문적인 상담 및 추천 서비스의 부재.
- 구매 피로도: 수많은 상품 중 자신에게 맞는 제품을 찾는 데 소요되는 시간과 노력 증가.

2) 프로젝트 목표 (Project Goal)
- 개인화 추천을 통한 구매 만족도 극대화: AI 분석 기반의 정확한 제품 매칭을 통해 고객의 첫 구매 만족도를 90% 이상 달성하는 것.
- 운영 효율 증대: 고객 응대 및 추천 과정을 자동화하여 고객 상담 비용 절감 및 챗봇 전환율 증대.
- 데이터 기반 상품 기획: 챗봇을 통해 수집된 고객 신체 데이터(라인업, 밑위둘레 등)를 활용하여 미래 상품 기획의 기초 자료 확보.

3) 주안점 (Key Focus)
- 추천 정확도 및 안정성: 고객 민감 정보를 기반으로 오차 없이 최적 상품을 매칭하는 추천 로직의 안정성 확보 및 정확도 극대화.
- 최적의 사용자 경험(UX): 챗봇 대화 흐름 설계와 UI 편의성 개선을 통해 개인 정보 입력 과정에서의 심리적 거부감 및 이탈률 최소화.
- 보안 및 데이터 관리: 수집된 모든 개인 정보 및 신체 데이터에 대한 강력한 암호화 및 안전한 관리 시스템 구축.

1) 포트폴리오 소개
- 서비스 카테고리: AI 기반 개인화 추천 및 커머스 테크
- 메인 타깃: 20~40대 성인 여성
- 간략 소개: 개인 신체 특징 및 기존 속옷 정보를 AI가 분석하여, 자사 브랜드의 최적 속옷을 추천하는 대화형 퍼스널 쇼퍼 서비스 개발

2) 작업 범위
- 개발 참여 범위: AI/ML 추천 로직 연동, 챗봇 Front-end/백엔드 API 개발, 관리자 웹 개발
- 지원 환경: 웹 기반 챗봇 클라이언트 (PC/Mobile 연동), API 서버

3) 주요 업무
- 데이터 입력 및 처리: 라인업, 밑위둘레, 군살 정도 등 핵심 5개 변수를 수집 및 AI 처리 구조화
- AI 추천 시스템 구현: 수집 변수를 실시간 분석하여 최적 속옷을 선별/추천하는 로직 구축 및 API 연동
- 챗봇 인터페이스 개발: 질문-답변 형식의 친화적 챗봇 UI/UX 및 추천 결과 시각화 개발
- 상품 연동 및 상세 제공: 추천 속옷 상세 정보(재고/가격) 제공 및 즉시 구매 페이지 연결

4) 주안점
- 추천 정확도 극대화: 고객 민감 정보를 기반으로 오차 없이 최적 상품을 매칭하는 추천 로직의 안정성 확보
- 사용자 경험(UX): 챗봇 대화 흐름 설계 및 UI 편의성 개선을 통한 정보 입력 과정의 거부감 최소화
- 보안: 수집된 모든 개인 정보 및 신체 데이터에 대한 암호화 및 안전한 관리 시스템 구축