개인화 및 추천 서비스 기획 경험이 있다면 어떤 점이 가장 도전적이었나요?

수업 프로젝트로 사용자 행동 기반 콘텐츠 추천을 기획할 때, 제가 가장 부딪힌 건 행동 데이터가 없는 신규 사용자였습니다. 기존 사용자는 클릭과 구매 이력으로 추천이 됐지만, 막 들어온 사람에게는 아무 근거가 없어 추천 품질이 바닥이었습니다. 그래서 저는 닥치는 대로 알고리즘을 손대기보다, 신규 사용자를 위한 초기 데이터 수집 전략을 먼저 짰습니다. 온보딩에서 가벼운 선호를 묻고, 그 전까지는 인기도 기반으로 대체하는 식이었습니다. 다만 어떤 행동 신호를 추천에 반영할지는 혼자 판단이 어려워, 데이터를 공부한 팀원과 함께 클릭·구매·체류 시간의 무게를 조정했습니다. 이 경험에서 배운 건, 추천은 정확도 지표보다 사용자가 더 나은 결과를 받는다고 느끼는지가 더 중요한 기준이라는 점이었습니다. 알고리즘보다 무엇을 추천하는 게 가치 있는지를 먼저 정의해야 한다는 절차를 남겼습니다.