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약 75초
이커머스 AI 활용 경험 구체화
이커머스 실습 프로젝트에서 추천 시스템 성능 비교 실험을 진행했습니다. 협업 필터링과 콘텐츠 기반 필터링을 각각 구현하고, 클릭률과 구매 전환율을 기준으로 어느 방식이 실제 구매에 더 가까운지 비교했습니다. 데이터를 보면서 추천 정확도보다 다양성과 신선도가 CTR에 더 영향을 준다는 걸 확인했습니다. 모델 성능 지표와 비즈니스 지표가 다를 수 있다는 것을 그때 처음으로 실감했습니다.
좋은 모델이 좋은 UX와 항상 일치하지 않는다는 점이 가장 큰 배움이었습니다. 앞으로도 AI 활용 결과를 비즈니스 지표와 함께 검증하는 방식을 유지하겠습니다. 앞으로도 AI 활용 결과를 비즈니스 지표와 함께 검증하는 방식을 유지하겠습니다. 모델 정확도와 클릭률은 다른 것을 측정합니다. 추천 다양성과 신선도가 실제 구매 전환에 더 가깝다는 걸 확인한 경험이 AI 지표와 비즈니스 지표를 분리해 보는 습관으로 이어졌습니다.
이 결의 특징
협업 필터링과 콘텐츠 기반 필터링을 클릭률·전환율로 비교하며 다양성과 신선도가 CTR에 더 영향을 준다는 반전을 짚은 흔적이 있습니다. 모델 지표와 비즈니스 지표가 다르다는 자각이 결을 완성합니다.
이 결이 통하는 자리
좋은 모델이 좋은 UX와 항상 일치하지 않는다는 배움이 구체 실험으로 뒷받침될 때 통합니다. AI 지표와 비즈니스 지표를 분리해 보는 습관으로 마무리되는 자리에서 면접관이 검증 태도를 읽는 결이 보입니다.