[#오늘의 집] 오늘의집이 ‘실시간 AI 추천’으로 88% 더 성장한 방법

오늘의집이 ‘실시간 AI 추천’으로 88% 더 성장한 방법

특징

• 화면 특징
  • 피드(Feed)
  • 인스타그램과 같은 SNS에서 접할 수 있는 형식
  • 게시글, 반응, 추천 상품
  • 선택에 따라 움직이는 실시간 개인화 추천 시스템
• AI
  • 피드를 구성하는 요소가 “사용자 맞춤형 추천” 기반으로 구성
• 3C의 혼합
  • content
  • community
  • commerce

성공의 이유

• 다양한 유저 행동 이해
• 맞춤형 콘텐츠를 관심 순서에 맞게 배치
• 앞 두 사항을 관통하는 “추천” 기술

벤치마킹

• 유튜브, 스포티파이, 넷플릭스의 공통점
  • AI 기반 “추천”
  • 테크 기업
• 핀터레스트
  • 콘텐츠 중심
  • 콘텐츠 소비가 늘어나는 것에 목적
• 쿠팡
  • 상품 구매가 늘어나는 것에 중점

추천의 기술

• 사용자들 사이 유사성을 기반으로 추천
• 콘텐츠의 특성에 초점을 두고 추천
• 추천의 다양성
• 데이터의 유기적인 흐름
  • 콘텐츠 조회 유저 수
    • CAU/DAU
      • Content Active Users
      • DAILY Active Users
  • 구매 전환율
    • CR
  • 경영진이 설정한 핵심지표와 고객들의 정성지표
• 데이터 파이프라인 시스

PO의 역할

• 추천, XR, 플랫폼 등 ML팀 각 영역마다의 담당 PO
• 기능이 필요할 때 요청
• 주요 프로젝트와 요청들사이에서 우선순위를 조정하며 결과물을 전달

고객의 다양성

• 집을 자랑하고 싶은 사람
• 공간을 꾸밀 영감을 받고 싶은 사람
• 필요한 물건을 사려는 사람
• 물건을 판매하는 사람

3D 방꾸미기 서비스

<이것은 개인적인 생각으로 메모>

• 게임 업계에서 모델링으로 스킨 같은 BM 모델이 함유 된 꾸미기 류 게임이 많이 존재하는 편
• 그것을 활용한다면 더욱 좋지 않았을까?
  • 활용한다는 것은 영감
• 모델링 자체가 사람이 공수를 들이는 경우가 많았는데 AI로 연구를 하고 있다니 매우 흥미로움

새로운 기술의 도입도 사용자 경험 향상의 일부분일 뿐

• LLM의 등장으로 AI 기반 사용자 경험은 다시 정의되었다.
• 유저를 더 많이 이해하는 방향으로 가닥을 잡고 기술을 개선하고 확장해야 한다.