[AI 추천 인사이트 2편] 초기 상품 추천의 시작

초기 상품 추천은 어떻게 시작됐는가

AI와 데이터가 추천을 주도하는 지금, 이커머스의 상품 추천은 마치 처음부터 엄청난 기술과 함께였던 것 처럼 보입니다. 하지만 불과 몇년전까지만 해도 추천의 주체는 ‘사람(마케터, MD)’이었습니다.

1. 경험과 직관으로 만든 ‘MD 추천’

상품 추천의 가장 원형은 ‘MD의 큐레이션’입니다. 이 방식은 여천히 많은 이커머스 플랫폼에서 활용되고 있으며 다음과 같은 장점이 있습니다.

고객을 잘 아는 전문가(MD)가 상품을 선별

브랜드 방향성이나 트렌드를 반영하기 쉬움

초반 운영 비용이 낮고 세팅이 간단

예를 들어, 패션 플랫폼 A사는 ’20대 여성 직장인을 위한 원피스 추천’과 같은 카테고리를 MD가 직접 큐레이션하여 메인에 노출했습니다. 이는 실제 구매 전환율이 높았고 고객 만족도 조사에서도 ‘믿을 만한 추천’이라는 평가를 받았습니다.

하지만 이 방식은 다음과 같은 한계에 부딪히곤 했습니다.

데이터 부족으로 추천의 객관성 부족

MD 개인 역량에 따라 성과 편차 발생

고객 수가 많아질수록 개인화 추천의 한계

즉, 초기에는 효율적이지만 규모 확장에는 취약한 방식이었던 셈입니다.

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