ChatGPT의 등장으로 AI에 대한 관심이 로켓처럼 올라갔습니다.

트렌드에 AI 기반 기술이 적용이 되고 있고, 두각을 나타내고 있는 영역 중 이커머스 분야에서는 Personalization (개인화 서비스), Search (검색), Customer Service (고객 서비스), Inventory Management (재고 관리), Marketing & Sales (마케팅 & 세일즈), Fraud Detection (위조 방지)가 대표적입니다.그 목표에 대한 집중 방향을 통해 좋은 목표 세우기와 좋은 리더 되기에 대해 이야기를 합니다.

이 중 개인화와 검색에 어떻게 결합하여 사용되고 있는지 알아봤습니다.

넷플릭스는 AI 엔진을 이용하여 2억 5천만 명이 넘는 가입자들에게 맞춤 콘텐츠 추천을 하고 있습니다.
콘텐츠 추천 방식은 ML (Machine Learning) 기반의 Collaboratvie Filtering과 Content-based Filtering 방식이 있습니다.

Content-based Filtgering (콘텐츠 기반 필터링)은 한 가입자가 특정 장르의 영화를 보았다면, 동일한 또는 유사한 장르의 영화를 추천해 주는 방식입니다. Collaborative Filtering (협업 필터링)은 가입자 A가 어떤 영화를 보았고, 가입자 B가 동일한 영화를 보았다면, 두 사람의 콘텐츠 선호 패턴이 유사한 것으로 보고, A가 보았지만 B가 아직 보지 않은 영화를 B에게 추천을 하는 방식입니다. 

지나치게 간단하게 설명을 한 것이지만, 넷플릭스의 콘텐츠 이용 중 75%가 추천 엔진을 통한 콘텐츠라고 하니 그 정확도가 놀랍습니다.

온라인 패션 스토어 ASOS는 AI를 이용한 Visual Search - Style Match 서비스를 제공하고 있습니다. 매주 5,000 건 이상의 신제품이 등록이 되는 ASOS에서 소비자가 원하는 제품을 메뉴 클릭이나 키워드 검색 만을 이용해서 찾는 것은 어려울 수도 있습니다.

ASOS는 소비자가 희망하는 제품의 이미지를 업로드하면 이미지 프로세싱과 제품 그룹 피아에 탁월한 기능을 가진 CNN (Convolutional Neural Networks)을 이용하여 제품의 특징을 추출하고, 그 특징과 유사한 제품을 잦아, 검색 결과의 랭킹을 정리한 후 고객에게 제공을 하는 서비스를 지니고 있습니다.

이베이의 이미지 검색 서비스도 ASOS와 유사한 형태의 서비스입니다. 사용자가 업로드한 이미지를 Machine Learning을 이용하여 검토, 이베이가 보유한 실시간 데이터와 비교, 유사 정도에 따른 순위를 정한 다음, 고객에게 제시하는 검색 서비스입니다.

특히 다양한 소셜미디어, 웹 사이트의 이미지를 이베이에 "Share" 하면, 모바일 앱이 동일, 또는 유사 제품을 찾아주고 있습니다.

사용자가 직접 찍은 사진이나 지니고 있는 이미지를 이베이 모바일 검색창에 올리면, 이베이가 가지고 있는 11억 개의 제품 데이터와 비교, 동일 또는 유사 제품을 제시하는 서비스 또한 제공하고 있습니다.

해외기업들의 사례들을 살펴보면서 AI와 개인화를 어떻게 적용하여 UX를 개선하고 디자인할 지 생각해볼 수 있었습니다.