기획 레퍼런스 - 행동 벡터 개인화 서비스 플랫폼
벡터를 활용한 개인화 추천 서비스 플랫폼 기획 이 글에서 소개하는 행동 벡터 개인화 추천은 과거 2013년 창업을 통해 진행하던 사업의 주된 서비스 개념에 대한 것입니다. 저는 웹 개발자도, 데이터 개발자도, AI 개발자도 아니고 단지 제가 공이 날씨마다 날라가는 것이 다른 것을 보고 또 지구와 달에서 다르다는 사실을 통해 사용자의 행동을 분석/예측하고 적절한 개인화 된 추천을 제공하기 위해 기획/설계한 내용입니다. 추천을 원하는 사용자의 주요 심리 인터넷을 통해 서비스 플랫폼을 이용하는 사용자에게는 크게 두 가지 이유가 있다고 가정했습니다. 목적 지향 : 사용자가 자신이 원하는 것을 명확히 알고 있을 때, 검색 시간과 효율을 높이기 위해 추천을 원한 탐색 지향 : 사용자가 자신이 원하는 바를 명확히는 모르고 있을 때, 전문적인 안내나 탐색을 위한 힌트를 얻기 위해 추천을 원함. 요즘과 같은 정보 과잉 시대에는 온라인 서비스에 발생하는 추천 니즈는 탐색 지향이 많다고 생각합니다. 이는 플랫폼 이용 시 사용자의 '인지 부하'와 맞물려 중요합니다. 사용자 인지 부하와 추천 시스템 정보 과잉에 따른 인지 부하가 온라인 서비스 플랫폼에 미치는 영향은 이미 우리가 주로 이용하는 서비스 플랫폼의 변화를 통해 경험하고 있습니다. 이전 우리는 책이나 검색 엔진을 활용하여 능동적인 검색을 했습니다. 그러나 점차 인터넷에 정보가 많아짐에 따라 특정 정보를 모아둔 커뮤니티를 이용하는 방식으로 변화다가, 이제는 아예 누군가 해당 정보를 동영상으로 만들어 놓은 유튜브 같은 플랫폼을 이용하는 수동적 탐색의 비중이 올라가고 있습니다. 점차 온라인 사용자는 스스로 읽고 정리하는 것도 부담스러워 하여 누군가 만들어 놓은 콘텐츠를 보고, 듣기만 하는 검색 패턴을 보이고 있는 것입니다. 이를 통해 특정 사용자를 위한 개인화 추천은 사용자 인지 부담을 축소해 주는 역할을 해야 한다는 사실을 알 수 있었습니다. 사용자 반응을 통해 추론되는...