3월의 스타트업 블로그 탐방: 당근마켓-검색 랭킹 흐름 만들기: 검색은 처음 인디요 "검색은 사용자에게는 매우 쉬운 활동이지만, 그 한번의 검색으로 사용자를 만족시키기 위해 시스템에서는 다양한

3월의 스타트업 블로그 탐방: 당근마켓-검색 랭킹 흐름 만들기: 검색은 처음 인디요 "검색은 사용자에게는 매우 쉬운 활동이지만, 그 한번의 검색으로 사용자를 만족시키기 위해 시스템에서는 다양한 프로세스를 거쳐요" 개인과 광고를 광고주의 잠재 고객에게 제공하는 서비스를 세일즈하는 담당자로서 크게 공감합니다. 실제로 사용자가 원하는 결과, 또는 이와 맞는 적절한 콘텐츠(광고)를 적시에 보여준다는 것은 실제로 모래알처럼 많은 상품군에서 적합한 것을 빠르게, 관련성이 높게 골라야하기 때문입니다. 저는 검색 모델을 만드는 전문가는 아니지만 검색 시스템을 만드는 당근마켓 담당자의 사고의 흐름을 통해 비즈니스 데이터를 정리하고 접근할 때 어떻게 할 것인지 배울 수 있는 점이 있습니다. 1. 데이터 분류하기: 검색해야할 데이터는 매우 방대하므로 필요에 따라 바로 봐야하는 데이터와, 별도로 접근해야하는 방대한 데이터 셋을 분류한다. 2. 데이터 색인: 필요한 정보는 기본적인 데이터의 정보와 함께 분류할 때 추가한 분류 정보를 추가한다. 이를 통해 이후 색인할 때 정렬 또는 랭킹을 매기기 위한 분류 정보와, raw data를 함께 확인할 수 있다. (데이터 증분을 실시간으로 업데이트하고 이를 또다시 분류에 반영한다) 3. 데이터의 가치에 따른 가중치 정하기: 비즈니스를 할 때도 필요한 데이터의 종류에 따라 줄을 세워야할 때가 있습니다. 예를 들어 고객사 중 어떤 곳이 가장 큰 규모의 비즈니스 성장이 가능할까? 를 예측하려면 여러 지표를 통해 적절한 점수를 매겨둬야합니다. 예를 들자면 "모바일 앱을 통한 유저 매출이 높은 회사는 우리의 잠재 고객일 것이다."라고 생각한다면 이에 대한 지표를 확보해봐야겠죠. 4. 가중치에 따른 실제 데이터 사용 및 실험: 이를 통해 내가 줄 세워본 데이터가 맞는지 실제로 비즈니스에 적용해보고, 오류 혹은 수정해야할 점이 있다면 이를 정정해가며 매분기 비즈니스 계획을 세우게 됩니다. 제게는 항상 적절한 가중치를 매기는 "스코어링" 과정이 어려운데요, 당근마켓 블로그에서 추천하신 "통계의 힘"이라는 책을 함께 읽어봐야겠습니다!