지난달 있었던 SK Tech Summit에서 다양한 Session들이 있었습니다.
그 중에서 가장 기억에 남았던 것들 중 하나를 적어봅니다.
일반적인 추천에서는 User에서 시작하여 Item들을 연결하는 구조로 추천 모델들을 구성하였습니다.
하지만 T deal의 추천 구조에서는 반대로 Item에서 User를 추천하는 식으로 아키텍처를 구성하였습니다. 어떠한 경우에는 이러한 접근이 오히려 더 효과적이지 않을까 싶습니다.
Exibition : "핫딜 문자 구독 T deal : 나를 아는 T deal의 AI 추천"
커머스에서 AI적용의 효과는 매출로 귀결된다.
커머스에서의 매출은 의외로 주요상품을 많은 유저에게 추천하는 것이 중요하다.
여러 유저들에게 꼭 다양한 아이템을 추천하는 것이 중요하지 않을 수도 있다.
매출이 잘 나올만한 주요 상품들만 추천의 후보로 예측해서 줄이는 것은 매우 중요한 작업이다.
이 마저도 Prediction Model로 대체할 수 있을지 모른다.
매출이 잘 나올만한 주요 상품들을 살만한 User Group을 연결해주는 것만으로도 커머스 내에서의 추천 AI 효과는 충분히 입증할 수 있다.
결국 매출을 끌어올리는 것은 일부 인기, 주요 상품들이기 때문이다.
https://sktechsummit.com/exhibition/exhibitionPage.do
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2023년 12월 4일 오전 7:09