마케터라면 알아야 할 협업 필터링

요즘 이커머스, 콘텐츠 플랫폼, OTT 등에서 ‘개인화 추천’을 많이 진행하고 있습니다. 그런데 어떻게 나에게 딱 맞는 상품이나 콘텐츠를 추천해주는 것인지 궁금했던 분들을 위해 오늘은 추천 시스템의 핵심 알고리즘 중 하나인 ‘협업 필터링(Collaborative Filtering)’에 대해 마케터 관점에서 쉽게 정리해 보겠습니다.

협업 필터링이란?

협업 필터링은 비슷한 취향의 다른 사용자 데이터를 바탕으로 상품이나 콘텐츠를 추천하는 방법입니다. 예를 들어, A고객과 B고객이 비슷한 상품을 구매하거나, 같은 영화를 좋아했다면 A고객이 아직 보지 보지 않은 콘텐츠 중 B고객이 좋아한 것을 추천하는 방식입니다.

협업 필터링의 종류

협업 필터링은 크게 두 가지 방식으로 나뉩니다.

마케터로서 협업 필터링을 알아야 하는 이유

• 캠페인 타겟 전략에 활용
  • 예를 들어, ‘장바구니 연관 상품 추천’을 할 때 협업 필터링 기반 추천인지, 콘텐츠 추천 기반 추천인지에 따라 전달할 메시지 톤과 추천 상품 구성이 달리지기 때문입니다.
• 성과 분석과 A/B 테스트 전략 수립
  • 협업 필터링 기반 추천이 적용된 캠페인과 아닌 캠페인을 나눠 테스트할 수 있어서, 추천 방식별 클릭률, 전환율, ROAS 차이를 확인하고 최적화 전략을 세울 수 있습니다.
• 추천 로직 커스터마이징 협업 가능
  • 솔루션 담당자, 데이터팀과 협업할 때 어떤 방식의 추천이 적합한지 요청하고 논의할 수 있는 커뮤니케이션이 가능해 집니다.

협업 필터링 활용 예시

그루비를 사용하는 H사의 사례를 보면, 카카오 모먼트 메시지 캠페인에 개인화 추천을 적용했더니

• 개인화 추천 메시지 클릭전환율: 20.9%
• 일반 메시지 대비 ROAS 5배 이상 상승

위와 같은 결과를 만들었습니다. 이때 활용한 추천 방식이 바로 고객 행동 데이터를 기반으로 한 협업 필터링입니다. 이처럼 추천 시스템 원리를 알고 활용하면 캠페인 성과를 더 정교하게 끌어올릴 수 있습니다.

추천 시스템은 단순히 ‘AI가 알아서 잘 해주는 것’이라기 보다, 어떤 방식으로 데이터를 해석하고 추천하는지 원리를 이해할 수록 더 좋은 마케팅 성과와 인사이트를 만들 수 있습니다.

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