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적용 배경→기능 선택→설계 방식→결론 결
커머스·플랫폼 서비스에서 AI 기능을 적용한 기획 경험은 수업 과제에서 상품 추천 알고리즘 구조를 설계하고, 개인화·인기 추천 시나리오를 비교 분석한 것이었습니다. AI 기능은 어떤 맥락에서 사용자에게 노출되고 어떤 행동을 유도할지를 기획하는 것이 중요합니다.
추천 시나리오 설계로 신규 사용자에게는 인기도 기반 추천을, 재방문 사용자에게는 행동 이력 기반 개인화 추천을 적용하는 방식으로 상황별 로직을 다르게 설계했습니다. 효과 측정 지표 설정으로 추천 클릭률, 경유 구매 전환율을 핵심 지표로 정의하고, 추천 유형별 성과를 비교할 수 있는 지표 체계를 구성했습니다.
AI 추천이 다양성을 줄이는 방향으로 작동하면 사용자가 새로운 상품을 발견하는 기회가 줄어들어, 탐색형 노출도 함께 설계하는 것이 좋습니다. AI 기능의 품질은 초기보다 데이터가 쌓일수록 개선되기 때문에, 론칭 후 지속적인 모니터링 체계가 중요합니다.
상황별 추천 시나리오와 효과 측정 지표 설계가 커머스 AI 기능 적용의 핵심이라는 결론을 갖고 있습니다.
이 결의 특징
신규 사용자에게는 인기도 기반 추천을, 재방문 사용자에게는 행동 이력 기반 개인화 추천을 적용하는 상황별 로직을 설계하고, 추천 클릭률과 경유 구매 전환율을 핵심 지표로 정의한 흔적입니다.
이 결이 통하는 자리
AI 추천이 다양성을 줄이는 방향으로 작동하면 새로운 상품 발견 기회가 줄어든다는 인식이 구체적일 때 통합니다. 론칭 후 지속적인 모니터링 체계가 중요하다는 관점이 평가되는 자리입니다.