속성을 활용한 추천 고도화 : Part 2. 무신사가 개인화 추천을 하는 방법
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AI 요약

이 글은 AI가 원문을 분석하여 핵심 내용을 요약한 것입니다.

속성을 활용한 개인화 추천 고도화

이 게시물은 무신사의 개인화 추천 서비스 고도화 방법에 대해 설명합니다.

고객 맞춤 스타일 추천

  • 기존 5개 스타일을 12개로 세분화하여 다양한 스타일 상품을 추천
  • 고객 행동 데이터를 기반으로 관심 스타일을 파악하고 가중치 부여
  • 탭 UI로 스타일별 인기 카테고리를 구분하여 상품 다양성 증대

이맘때 구매할 만한 옷 추천

  • 서브 카테고리와 물리적 속성 조합으로 시의성, 다양성 강화
  • 최근 3년간 구매 데이터를 활용해 인기 상품 및 카테고리 선정
  • 매 분 다른 속성x서브카테고리 조합을 노출하여 새로운 상품 발견 지원

성과 및 향후 계획

  • 개인화 추천의 상품 전환율이 41%, 클릭수 54% 증가
  • 패션 텍소노미 기반으로 추천 정확도 및 다양성 향상
  • 다양한 속성 활용해 추천 서비스 고도화 지속 계획

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