유저들이 정말로 원하는 컨텐츠는 무엇일까? — 우리의 추천시스템의 시작 (1)

추천 시스템의 시작

이 게시물은 스타일쉐어가 유저들에게 제공하고자 하는 가치와 추천 시스템 개발 과정을 설명합니다.

유저의 관심사 분석

• 유저의 스타일을 알아가기 위한 노력
• Matrix Factorization 기법을 통한 관심도 분석
• Firebase Analytics를 활용한 데이터 수집

A/B 테스트 결과

유저들의 관심사를 반영하여 개선된 연관 스타일 화면이 기존 로직 대비 400% 더 많은 방문을 기록하며, 구매전환률 또한 13.5% 증가하는 결과를 보였습니다.