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 니즈 바탕 추천
사용자가 서비스 플랫폼에서 콘텐츠를 선택하고, 클릭하고, 체류하는 등의 행동은 추천된 콘텐츠에 대한 인지 반응으로 행동 벡터 개인화의 핵심 재료입니다.
서비스 플랫폼(내)에 로그인하여 활동하는 그 순간의 행동의 선형 연결 데이터가 행동 벡터라 할 수 있습니다.
몰입과 반복 - 플랫폼 구조의 사용자 인지에 미치는 영향
서비스 플랫폼 이용의 반복은 사용자의 플랫폼 내 적응성과 반응 성향을 강화합니다.
즉, 사용자 플랫폼에 몰입하면 할 수록 행동 벡터 추천을 위한 양질의 데이터가 생산되는 것입니다.
이 데이터는 추천의 정확도 향상에 기여합니다.
행동 벡터 추천의 주요 가설
최소 연결된 최소 3회 클릭 이후, 추천 정확도가 급격히 상승합니다.
반복 이용이 많은 사용자일수록 그 정확도는 더 높습니다.
이유는 행동 벡터 추천에 활용되는 되는 데이터가 벡터 데이터이기 때문입니다.
이 데이터에 대해 저는 과거 크게 아래 두 가지 특성을 고려하고 기획/설계에 반용하였습니다.
- 벡터성 : 이전 행동(컨텍스트)에 따라 의미가 달라지는 데이터
- 벡터계 : 데이터가 수집되는 맥락(플랫폼 구조, 시간, 사용 환경 등)에 따라 다르게 해석됨
기획적 고려 사항
이 가설을 기반으로 다음의 사항을 고려하여 서비스 플랫폼을 기획하였습니다.
사용자 추천 니즈 차이
사용자가 추천을 대한 니즈가 명확할 때와 불명활 때 추천 방식도 달라야 한다.
인지 부하 고려
사용자 정보 처리 능력을 고려하여 추천을 설계해야 한다
행동 데이터 해석
단순 클릭 같은 양이 아니라, 데이터 시퀀스/순서/패턴 중심의 벡터 해석이 필요
몰입 유도 환경 조성
UI/UX, 콘텐츠 배치, 피드 구조 등을 통해 몰입 구조를 설계
비록 투자 실패로 데이터 확보와 알고리즘 시스템 개발에 실패하여 10년 전부터 중단된 프로젝트이기는 하지만 다시 정리해 봅니다.
투자 실패 이유로는 과거에는 너무 급진적 개념이라는 점과 이 추천 시스템을 공연 시장에 먼저 적용하려 했는데 투자자가 보기에 너무 시장이 작다는 이유였습니다.
핻동 벡터의 급진적 개념은 지금은 당연한 개념이 된 듯 하고,
너무 작은 시장이라는 점은 제 개인적으로는 시장이 작고 명확하기에 가설을 데스트하기에 좋을 것이라는 생각과 투자자의 생각이 달랐기 때문이라 보입니다.
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