넷플릭스와 유튜브가 관심 있을만한 영화와 영상을 똑똑하게 추천해주는 이유! 바로 ‘협업 필터링’ 덕분입니다. 협업 필터링(Collaborative Filtering)은 제품 및 사용자 간의 유사성을 검토하고 이를 바탕으로 사용자 취향에 맞는 제품을 추천해주는 AI 기반 접근 방식입니다. 즉, 나와 취향이 비슷한 사람들의 행동 데이터를 기반으로 제품을 추천 받게 되는 것입니다.
협업 필터링 특징
- 사용자의 개인정보에 접근하지 않아도 추천 제공이 가능합니다.
- 사용자의 구매, 상호작용 데이터만으로도 정확도 높은 상품 추천이 가능합니다.
- 다양한 사용자에게 다양한 항목을 추천할 수 있습니다.
협업 필터링 종류
협업 필터링은 크게 두 종류로 나눌 수 있습니다.
- 사용자 기반(User-based) 협업 필터링: 사용자의 구매 패턴을 기반으로 ‘유사한 사용자’를 찾아 추천
- 아이템 기반(Item-based) 협업 필터링: 아이템 간의 유사도를 기반으로 ‘유사한 아이템’을 찾아 추천
사용자 기반 협업 필터링 VS 아이템 기반 협업 필터링
| 사용자 기반 협업 필터링 | 아이템 기반 협업 필터링 | |
| 특징 | – 사용자 간의 유사도 기반 추천 – 아이템 정보 없이 추천 가능 – 알고리즘 구현이 비교적 간단 | – 아이템 간의 유사도 기반 추천 – 사용자 정보 없이 추천 가능 – 신규 사용자에 대한 추천 용이 |
- 사용자 기반 협업 필터링은 사용자 간의 유사도를 기반으로 추천합니다. 예를 들어, 유저 A가 피자, 햄버거, 핫도그를 구매한 이력이 있고 유저 B는 피자와 햄버거를 구매한 이력이 있다면, 유저 B도 핫도그를 좋아할 가능성이 높다고 판단해 핫도그를 추천하는 방식입니다.
- 아이템 기반 협업 필터링은 아이템 간의 유사도를 기반으로 추천 합니다. 예를 들어, 크루아상과 베이글 간의 유사성를 계산하고 유사도가 높다고 판단되면 크루아상을 구매한 이력이 있는 유저 C에게 베이글을 추천하는 방식입니다.
그루비 TIP💡
협업 필터링을 활용하면 이러한 상품 추천이 가능합니다.
보완 상품
고객이 구매하려는 상품과 유사하거나 이전에 구매했던 상품과 함께 구매 했을 때 도움되는 상품들을 보여줄 수 있습니다. 고객에게 다양한 카테고리의 유사 상품들을 효과적으로 노출하여 추가 구매를 유도할 수 있습니다.
대체 상품
고객이 현재 관심있는 상품과 유사하거나 대체 가능한 상품들을 추천합니다. 상품 간의 연관성을 기반으로 추천 상품이 노출되기 때문에 다른 상품들에 대한 고객의 관심도와 흥미를 높여 사이트 체류 시간과 탐색 시간을 높일 수 있습니다.
AI 추천
농심몰 | AI 상품 추천 예시
고객들의 클릭, 구매, 장바구니 등 사이트 내에서의 고객 행동 패턴을 자동 분석해 추천 상품 리스트를 보여줍니다. 특히, 그루비는 고객 특성, 페이지 특성 등을 반영한 다양한 세그먼트 타겟팅 변수와 상품 추천 알고리즘을 조합해 차별화된 전략적 개인화 추천 서비스를 구현할 수 있습니다.
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