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맞춤형 추천 인공지능 서비스를 내 앱에, 아마존 퍼스널라이즈

이상우

[IT동아 이상우 기자] 과거 기업은 특정 제품을 대량생산해 대중매체를 통해 광고하는 것만으로 충분한 성장을 이룰 수 있었다. 과거 소비자는 주로 TV, 라디오, 신문, 잡지 등 제한적인 채널을 통해 정보를 확인했으나, 오늘날 소비자는 스마트폰, PC 등 다양한 기기를 이용해 포털 사이트, 온라인 쇼핑몰, 동영상 플랫폼, 애플리케이션 등 여러 온라인 채널에서 정보를 접하고 자신에게 어울리는 선택을 한다. 기업 입장에서는 이처럼 다양해진 채널을 통해 정보를 제공해야 하는 부담이 커졌지만, 한편으로는 소비자와의 접점도 늘어난 셈이다. 이처럼 다양한 접점의 특징과 해당 기기를 사용하는 소비자 특성을 파악해 정보를 제공한다면 불특정 다수를 대상으로 하는 대중매체와 비교해 더 정교한소비자 타게팅이 가능하다.

이러한 이유에서 맞춤형 서비스를 도입하는 기업이 늘고 있다. 개인의 취향이나 성향 등을 앱 및 인터넷 사용 기록 등을 바탕으로 추정해 어울리는 상품과 서비스를 제공하면 소비자경험을 개선하고 충성도를 높이는 것은 물론, 기업 입장에서도 마케팅에 드는 과대한 비용을 효율적으로 사용할 수 있다. 특히 인공지능과 머신러닝(기계학습)의 발전으로 이러한 소비자군 설정과 추천을 과거보다 더 정확하게 할 수 있다.

오늘날 인공지능 기반 디지털 마케팅은 소비자와의 접점을 넓히고 충성도를 높이는 중요한 요소로 자리잡고 있다

머신러닝을 앱과 서비스에 적용하면 개인 맞춤형 콘텐츠 및 제품 추천, 검색 결과 및 타겟 마케팅 등으로 소비자 참여를 적극적으로 유도할 수 있고, 이를 통한 비즈니스 수익률을 개선도 가능하다. 물론 효율적인 추천 시스템을 개발하고, 실시간 개인화 서비스를 구축해 최적화 및 배포하려면 인공지능과 관련한 역량뿐만아니라 소프트웨어 엔지니어링, 시스템 운영 등에 대한 전반적인 전문 지식이 필요하다.

아마존 퍼스널라이즈(Amazon Personalize)는 개발자가 자사의 애플리케이션을 사용하는 소비자에게 개별화한 추천을 더 쉽게 제공할 수 있도록 해주는 머신러닝 기반 서비스다. 이를 통해 기업은 앱 내에서 소비자에게 적시에 알림을 보내거나, 관심있을 만한 콘텐츠와 상품을 선정해 우선적으로 노출할 수 있다. 아마존 퍼스널라이즈는 아마존닷컴에서 수 년간 사용해온 머신러닝 기술을 사용하기 때문에 이에 대한 경험이 없는 개발자도 맞춤형 추천 기능을 갖춘 애플리케이션을 쉽게 개발할 수 있다.

아마존 퍼스널라이즈

아마존 퍼스널라이즈에서 사용하는 알고리즘은 데이터가 없는 신규 사용자, 인구 편향, 사용자 의도 변화 등 추천 서비스를 제공할 때 발생하는 어려움을 해결할 수 있도록 사용자의 특정 요구, 선호, 행동 등에 대응해 서비스를 제공할 수 있도록 한다. 또한, 제품이나 서비스를 살펴보던 사용자의 이탈을 막기 위해 소비자 행동 데이터를 기존에 보유한 프로필과 결합해 실시간으로 맞춤형 추천을 제공할 수도 있다.

앞서 언급한 것처럼 오늘날 사용자는 대중매체를 벗어나 다양한 채널을 이용해 정보를 습득하며, 일방적인 정보 수용이 아닌 양방향 커뮤니케이션을 지향한다. 기업은 아마존 퍼스널라이즈를 통해 다양한 채널과 기기를 사용하는 사용자에게 일관적이고 고유한 경험을 제공할 수 있다. 추천 모델의 맞춤형 서비스는 웹 사이트, 애플리케이션, 이메일 마케팅 등에 통합할 수 있으며, 검색, 제품 정렬, 추천 및 제공 등 다양한 형태의 서비스를 사용자에게 제공할 수 있다. 또한, 개발자는 클릭 몇 번만으로 이러한 맞춤화 모델을 생성하고, 최적화를 거쳐 배포할 수 있으며, 이를 통해 기업은 더 정교한 소비자 경험을 빠르게 제공할 수 있다.

머신러닝 기반 추천 알고리즘은 사용자의 특성을 파악해 더 개인화한 소구 메시지를 보낼 수 있다

도미노피자는 아마존 퍼스널라이즈를 통해 맞춤형 알림 서비스를 구축 및 제공하고 있다. 일반적으로 소비자는 기업이 많은 사용자에게 일방적으로 보내는 메시지보다는 자신과 관련이 높은 메시지에 잘 반응한다. 사용자 위치, 구매 습관, 이전에 구매했던 할인 가격 등을 기반으로 개별 소비자에게 시기적절한 상품 소개와 할인 정보 등을 제공하면, 소비자의 구매 전환률을 높일 수 있기 때문이다.

미국의 온라인 웨딩 플랜 서비스 졸라(ZOLA)는 아마존 퍼스널라이즈를 기반으로 맞춤형 검색 서비스를 제공하고 있다. 많은 사용자가 검색 시 자신이 원하는 결과나 특정 항목을 찾을 수 없을 때 불만을 나타낸다. 이 때문에 사용자 경험 개선을 위해서는 각 소비자 선호도를 고려해 검색 결과를 보여줘야 한다. 졸라는 아마존 퍼스널라이즈를 통해 예비 부부가 상황, 스타일, 관심, 선호 등을 기반으로 하는 선물과 서비스를 선택할 수 있도록 지원하고 있으며, 특히 이러한 맞춤형 검색 솔루션을 단기간에 적은 인원만으로 도입할 수 있었다고 설명했다.

글 / IT동아 이상우(lswoo@itdonga.com)

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