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치열하게 논의하고, 더 나은 답을 끝까지 찾고, 결정한 방향은 반드시 결과로 만든다.

라포랩스 Server Engineer들이 치열한 논의와 책임 있는 실행을 바탕으로 일하는 방식을 소개했습니다. 또한 AI 활용, 피드백 문화, 성장 기회와 과제까지 조직의 밀도를 보여주었습니다.

오프라인 핏 경험을 온라인까지 이어가기 위해 초기에는 외부 LLM으로 빠르게 검증했습니다. 이후 비용과 차별화 한계를 보고, 체형 데이터를 자산화하는 자체 AI 전략으로 전환했습니다.

라포랩스가 40~50대 고객을 위한 커머스 플랫폼으로 AI 기반 개인화와 추천 전략을 강화했습니다. 패션을 넘어 뷰티·리빙·식품까지 확장하며 라이프스타일 플랫폼으로 성장하고 있습니다.

NOL은 고객의 클릭과 검색 같은 행동 데이터를 바탕으로 User segment를 만들었습니다. 태그 조합과 점수, 기간별 윈도우로 개인화와 예측의 정교함을 높였습니다.

미식관은 신규 고객 유입 저하와 스테디셀러 편중 문제를 개선하기 위해 리뉴얼을 진행했습니다. 토글, 개인화, 커뮤니티, 테마 큐레이션을 적용해 방문자와 매출을 함께 끌어올렸습니다.

네이버 홈피드는 검색과 다른 서비스의 사용자 컨텍스트를 함께 활용해 개인화를 강화했습니다. LLM 기반 AiRScout로 관심 주제 추출과 검색 의도 세분화를 수행해 추천 품질을 높였습니다.

뷰티컬리의 <나의 컬리 스타일>은 사용자를 더 잘 이해해 맞춤 추천을 강화하기 위한 프로필 기능으로 소개했습니다. 첫 진입과 재방문에 따라 화면 구조를 다르게 설계하고, 동의 프로세스는 협업과 실험으로 개선했습니다.

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