인더뉴스 주동일 기자ㅣ 티몬이 딥러닝을 통해 고객들에게 상품을 추천하고 재구매 시기를 알려주는 서비스를 시작한다. 티몬은 추천 정확도와 속도를 높이기 위해 딥러닝 기반 구조를 보다 강화할 계획이다.
티몬(대표 이재후)은 이용자가 어떤 상품에 관심을 가질지 미리 예측해 실시간으로 추천해주는 개인화 추천 서비스 ‘포유(For You)’를 시작했다고 22일 밝혔다. 포유는 딥러닝(Deep learning)기술을 기반으로 이용자의 쇼핑 이력을 다양한 정보들과 함께 학습한다.
예를 들어 캠핑 장비에 관심 있는 이용자가 포유 서비스 탭에 들어가면 위생백·장갑·일회용 그릇 등을 추천받을 수 있다. 고객의 기존 이력과 다른 고객들의 쇼핑 패턴을 토대로 캠핑을 위한 상품들을 선별하는 것이다.
기존 개인화 추천 서비스는 성별·연령 등을 기준으로 상품을 추천하거나, 이전에 클릭했던 카테고리의 상품을 다시 보여주는 식이었다. 반면 티몬의 포유는 이용자의 클릭·검색·구매 등 다양한 행동과 쇼핑 패턴을 학습한다.
이에 기반으로 이용자의 행동을 실시간 인식해 관심 있을 만한 상품을 추천한다. 이를 위해 포유 서비스는 이용자를 17가지 취향별 세그먼트(데이터 등을 모으는 섹션)로 분류한다.
티몬은 포유 서비스를 티몬만의 14가지 추천 로직과 콘텐츠를 활용해 개인화 상품 추천 기능을 단독 메뉴로 구성했다. 사람의 개입 없이 99% 로직을 통해 실시간으로 콘텐츠가 업데이트된다는 점에서 기존 추천서비스와 차이가 크다.
포유는 티몬 앱을 새로 설치하거나 포유 메뉴를 클릭해 사용할 수 있다. 이용자별 관심 키워드는 2개로 설정할 수 있고, 이후에 해당 키워드 관련 상품들이 노출된다. 또 상품 구매 패턴을 최대 3개월간 분석해 상품 예측·추천하고 구매주기를 분석해 재구매 시기도 알려준다.
한편 티몬은 2014년부터 빅테이터 전략을 수립하고 CTO 산하 데이터랩 조직을 통해 누적 4000만 고객 데이터를 축적·적용·분석해 왔다. 앞으로 딥러닝 로직 2.0을 도입, 시스템 속도 개선, 분석 행동 범위·활동 확대 등 관련 기술을 보다 고도화해 나갈 계획이다.
이승배 티몬 최고기술책임자(CTO)는 “약 1달간의 포유 서비스 시범운영에서 구매전환율이 지속적으로 상승하는 등 긍정적인 성과를 확인할 수 있었다”며 “앞으로 개인화 추천의 정확도와 속도를 높일 수 있도록 딥러닝 기반 구조를 보다 강화할 것”이라고 말했다.
