추천 알고리즘2 제품 추천 알고리즘 개발과 적용: 개인화 쇼핑의 핵심 기술 완전 정복 온라인 쇼핑몰 운영에 성공하기 위해서는 좋은 제품을 보유하는 것만으로는 부족하다. 쇼핑몰 경쟁력이 고객에게 맞는 제품을 언제, 어떻게, 어떤 맥락에서 제안하느냐에 달려 있기 때문이다. 아마존 매출의 35%, 넷플릭스 시청 시간의 80%가 추천 알고리즘을 통해 발생한다. 개인화 추천이 얼마나 막대한 비즈니스 영향력을 갖는지를 보여준다. 이제 추천 알고리즘은 고객 경험을 설계하는 인공지능 도구다. 고객이 직접 찾지 않아도 발견하게 만드는 구조를 만들어야 한다.추천 알고리즘의 기본 구조 이해하기1. 협업 필터링 (Collaborative Filtering)협업 필터링은 비슷한 취향을 가진 사람은 비슷한 제품을 좋아한다는 원리를 바탕으로 한다. 사용자 간 혹은 제품 간의 유사도를 계산해 추천을 생성한다.⊙ 사용.. 2025. 11. 16. 넷플릭스 개인화 추천 알고리즘 마케팅 활용법: 데이터 기반 고객 경험 혁신 하나의 상품이나 서비스를 선택하기 위해 수많은 콘텐츠와 상품 및 서비스를 보는 해야 하는 시대. 개인화 추천은 편의성을 넘어 고객 경험과 충성도를 좌우하는 핵심 요소가 된 지 오래입니다. 넷플릭스는 가장 정교한 개인화 추천 시스템을 구축한 기업으로 꼽힙니다. 내부 데이터에 의하면 시청 콘텐츠의 약 80%가 추천을 통해 소비된다고 합니다. 추천 시스템이 매출과 고객 유지율에 얼마나 큰 영향을 주는지 보여주는 사례입니다. 이번 글에서는 넷플릭스의 알고리즘 구조와 데이터 전략을 분석하고 어떻게 마케팅에 활용할 수 있는지 살펴보겠습니다.1. 넷플릭스 개인화 추천 알고리즘의 구조와 원리 ■ 유사 사용자 기반 추천 (Collaborative Filtering)⊙ 비슷한 취향을 가진 사용자 그룹을 찾아 그들이 선호.. 2025. 10. 1. 이전 1 다음
