AI 도전 과제(3편: 초개인화)
초개인화 적용 기업 및 서비스
안녕하세요.
데이터 스포일러입니다.
기술 트렌드를 이해하실 수 있도록 정보를 요약해서 공유해 드리겠습니다. 많은 관심 부탁 드립니다.^^
사전적으로 '초개인화(hyper-personalization)'란 개인의 상황, 성향, 필요에 맞춰 알고리즘을 통해 개별화된 맞춤 혜택을 제공하는 것을 의미합니다. 예를 들어, 유튜브에서 최근 본 영상과 유사한 콘텐츠가 추천 목록에 나타나거나, 온라인 쇼핑에서 과거 구매 이력을 기반으로 관련 상품을 추천받는 것이 모두 초개인화의 사례입니다.
비록 '초개인화'라는 용어가 생소할 수는 있지만, 이미 많은 사람들이 일상 속에서 자연스럽게 경험하고 있고, 저 또한 서비스를 이용하면서 실감하고 있습니다.
AI를 활용한 초개인화는 특히 빅데이터 분석, 머신러닝, 자연어 처리(NLP) 등의 기술을 통해 실시간으로 사용자 데이터를 수집하고 분석하여 즉각적으로 반응하는 것이 핵심입니다. 이를 통해 고객의 경험을 극대화하고, 높은 충성도와 고객 만족도를 유도하는 것을 목표로 합니다.
초개인화가 적용된 주요 기업 및 서비스를 정리해 보겠습니다.
(1) 넷플릭스 (Netflix)
개인 맞춤형 추천: 넷플릭스는 고객의 시청 기록, 평가, 검색 이력을 기반으로 개별 맞춤형 추천 시스템을 구축해, 고객이 선호할 가능성이 높은 콘텐츠를 추천합니다.
알고리즘: 머신러닝과 딥러닝 알고리즘을 활용해 고객의 취향을 파악하고 비슷한 취향의 사용자들을 그룹화하여 그 데이터를 활용해 추천 정확도를 높이고 있습니다.
<추천 알고리즘: 협업 필터링&내용 기반 필터링>(2) 아마존 (Amazon)
초개인화된 구매 추천: 아마존은 고객의 구매 내역, 검색 히스토리, 장바구니, 관심 목록 등을 종합적으로 분석하여 초개인화된 제품 추천을 제공합니다.
AI 기반 고객 서비스: 고객이 물품에 대해 자주 묻는 질문을 AI 챗봇이 답변하거나, 고객의 과거 구매 패턴을 바탕으로 다음에 필요한 상품을 예측하는 등의 맞춤형 서비스도 제공합니다.
기술 도입: 아마존의 추천 엔진은 넷플릭스와 동일한 협업 필터링, 내용 기반 필터링을 비롯한 다양한 알고리즘을 결합해 고객의 구매 전환율을 높이고 있습니다.
<출처: 아마존>(3) 스타벅스 (Starbucks)
Starbucks Rewards 앱: 스타벅스는 고객의 위치, 날씨, 구매 이력 등을 실시간으로 분석해 고객이 자주 마시는 음료나 할인 쿠폰을 맞춤형으로 제공합니다.
Predictive AI 사용: 매장 방문 시간과 구매 이력, 즐겨 찾는 음료 등을 예측하여 맞춤형 메시지나 추천을 제공합니다. 예를 들어, 더운 날씨에는 아이스 음료를 추천하거나, 특정 시간대에 방문할 때마다 고객의 선호 제품을 자동으로 제안해주는 기능이 있습니다.
<출처: 스타벅스>(4) 스포티파이 (Spotify)
개인화된 음악 추천: Spotify는 사용자들의 청취 패턴, 즐겨찾기, 좋아요를 반영해 맞춤형 플레이리스트를 제공합니다. 'Discover Weekly'와 'Daily Mix'는 이러한 초개인화된 추천 시스템의 대표적인 예입니다.
컨텍스트 기반 추천: 사용자의 기분, 날씨, 위치 등을 고려해 특정 상황에 맞는 음악을 추천하는 기능도 제공합니다. 이를 위해 사용자 데이터를 심층 분석해 이용자 경험을 최적화합니다.
<출처: velog.io>(5) 나이키 (Nike)
맞춤형 쇼핑 경험: 나이키는 앱을 통해 고객의 활동 기록과 신체 데이터를 바탕으로 맞춤형 제품을 추천합니다. ‘Nike Training Club’과 ‘Nike Run Club’은 개인의 운동 수준과 취향에 맞는 운동 계획과 추천 제품을 제공합니다.
Nike Fit: 고객의 발 크기를 정확히 측정하고 이에 맞는 신발을 추천하는 'Nike Fit' 서비스를 통해 사용자에게 최적화된 신발을 추천합니다.
<출처: Naver post>(6) 핀터레스트 (Pinterest)
시각 기반 추천: 고객이 선택한 이미지의 스타일이나 테마를 기반으로 유사한 이미지나 제품을 추천하는 시각 기반 초개인화 기술을 사용합니다.
사용자 인사이트 기반 추천: 사용자의 피드백을 반영해 관심사나 취향을 분석하고, 개인별로 맞춤화된 콘텐츠를 추천합니다.
<출처: Pinterest>오늘은 '초개인화'에 대해 정리해 보았는데요.
다음 편에서는 'AI 보안'에 대해 정리하여 공유해 보겠습니다.
즐거운 하루 보내세요.^^
