AI 기반 모델을 사용자 성장에 어떻게 적용할 수 있을까요?

AI 기반 모델을 사용자 성장에 적용하는 방식을 처음 공부한 자리는 추천 시스템의 역할을 이해하면서였습니다. 사용자가 관심 있을 콘텐츠를 먼저 보여주는 것이 리텐션과 직접 연결된다는 자리를 이해했습니다. 목표 자리에서는 성장 지표는 DAU·리텐션·전환율처럼 다양한데, AI 모델을 적용하기 전에 어떤 지표를 올리는 것이 목표인지를 먼저 정하는 것이 중요합니다. 적용 자리에서는 사용자 행동 로그를 기반으로 협업 필터링 모델을 구성해서 개인화 추천을 만드는 과제를 수업에서 해봤습니다. 방법론 자리에서는 콜드 스타트 문제처럼 신규 사용자에게는 데이터가 없어서 개인화가 어려운 자리가 모델 설계에서 현실적인 난관이었습니다. 콘텐츠 기반 방법과 결합해서 초기 사용자도 일정 수준 이상의 추천을 받을 수 있게 설계했습니다. 성과 자리에서는 추천 클릭률이 기존 임의 노출 대비 약 15% 개선됐습니다. AI는 사용자가 이미 보낸 시간의 패턴을 읽어서 다음 자리를 예측하는 방식으로 성장에 기여합니다.