이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
마케팅 개인화 추천 모델을 개발할 때 가장 어려웠던 것은 데이터 희소성 문제였습니다. 신규 사용자나 구매 이력이 적은 사용자에 대해서는 협업 필터링 방식이 제대로 작동하지 않았습니다. 이를 해결하기 위해 콘텐츠 기반 필터링과 하이브리드 방식을 결합해, 행동 데이터가 부족한 경우에도 아이템 속성 정보를 활용하도록 설계했습니다. 또한 클릭률은 높지만 실제 구매로 이어지지 않는 추천 패턴을 발견해, 목표 지표를 단순 CTR에서 구매 전환율 기반으로 전환하는 결정도 했습니다. 이 과정에서 모델 설계보다 목표 지표 정의가 더 중요한 결정이라는 것을 배웠습니다. 지표가 잘못 설정되면 모델이 아무리 좋아도 엉뚱한 방향으로 최적화됩니다. 앞으로도 추천 모델을 개발할 때 모델 설계보다 목표 지표를 먼저 정의하는 순서를 지키겠습니다.
지표가 잘못되면 모델이 아무리 좋아도 잘못된 방향으로 최적화됩니다. 좋은 추천은 사용자가 원하는 것을 아는 것에서 시작됩니다.
마케팅 개인화 추천 모델 개발에서 가장 먼저 부딪혔던 어려움은 신규 사용자와 신규 아이템에 대한 cold-start 문제였습니다. 협업 필터링은 충분한 상호작용 데이터가 있어야 작동하는데, 신규 사용자는 데이터가 없어 추천 자체가 불가능한 상황이 발생했습니다. 문제를 해결하기 위한 방법으로는 협업 필터링과 콘텐츠 기반 필터링을 결합한 하이브리드 방식을 채택했습니다. 신규 사용자에게는 콘텐츠 기반으로 먼저 추천을 시작하고, 충분한 행동 데이터가 쌓이면 협업 필터링 비중을 높이는 방식으로 전환했습니다. 팀 협업 경험으로는 추천 품질 기준을 팀과 합의하는 과정이 예상보다 시간이 걸렸는데, 클릭률과 전환율 중 무엇을 우선으로 할지를 먼저 정하고 나서야 진행이 빨라졌습니다. 개발 후 성과 측정으로는 A/B 테스트로 하이브리드 모델과 단일 모델의 클릭률을 비교했습니다.
추천 모델은 알고리즘보다 데이터 상황에 맞게 전략을 고르는 것이 더 중요하다고 생각합니다.
마케팅 개인화 추천 모델 개발에서 어려웠던 것은 알고리즘보다 데이터 품질이 더 큰 변수라는 것을 개발 중반에 알게 된 것이었습니다. 수집된 행동 데이터에 노이즈가 많았고, 클릭이 실제 관심을 반영하는지 불분명한 케이스가 많았습니다. 개발 과정의 어려움으로는 노이즈 제거 기준을 어떻게 잡을지 팀 내에서 합의가 안 됐던 것이 가장 시간을 많이 쓴 지점이었습니다. 해결을 위한 방법으로는 노이즈 유형을 분류하고, 각 유형별로 필터링 기준을 별도로 정의하는 방식으로 접근했습니다. 우발적 클릭, 체류 시간 0인 항목, 반복 새로고침 등 패턴별로 다른 기준을 적용했습니다. 팀과의 협업 경험으로는 개발자와 마케터가 같은 지표를 다르게 해석하는 상황이 있었는데, 지표 정의 문서를 만들어 공유하는 것이 효과적이었습니다. 개발 후 성과 측정으로는 정밀도와 재현율보다 실제 전환율 변화를 기준으로 평가했습니다.
좋은 데이터가 좋은 모델보다 먼저 필요하다는 것이 이 프로젝트에서 배운 것입니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 마켓컬리 데이터 사이언티스트 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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