유저들이 정말로 원하는 컨텐츠는 무엇일까? — 우리의 추천시스템의 시작 (1) 스타일쉐어 AI Invalid Date 4 A/B test 추천 데이터분석 AI 요약 이 글은 AI가 원문을 분석하여 핵심 내용을 요약한 것입니다. 추천 시스템의 시작이 게시물은 스타일쉐어가 유저들에게 제공하고자 하는 가치와 추천 시스템 개발 과정을 설명합니다.유저의 관심사 분석유저의 스타일을 알아가기 위한 노력Matrix Factorization 기법을 통한 관심도 분석Firebase Analytics를 활용한 데이터 수집A/B 테스트 결과유저들의 관심사를 반영하여 개선된 연관 스타일 화면이 기존 로직 대비 400% 더 많은 방문을 기록하며, 구매전환률 또한 13.5% 증가하는 결과를 보였습니다. 뒤로가기 공유하기 원문 보기