티몬, 개인화 쇼핑추천 ‘포유’ 서비스 도입

딥러닝 기반 기술 적용…유저 행동 패턴 학습해 실시간 추천 상품 제안

[뉴스토마토 김응태 기자] 티몬은 딥러닝 기술을 바탕으로 이용자의 관심 상품을 미리 예측해 추천해주는 ‘포유(For You)’ 서비스를 도입했다고 22일 전했다.

 

티몬의 개인화 쇼핑 추천 서비스인 '포유(For You)' 실행 화면. 사진/티몬

 

개인화 서비스 포유는 특성 상품에 관심 있는 이용자가 포유 서비스 탭에 들어가면 이용자의 기존 이력과 다른 이들의 쇼핑 패턴의 학습해 관련 상품을 추천해준다. 예컨대 '캠핑' 관련 장비에 관심이 있다면 위생백, 장갑, 일회용 그릇 등 캠핑에 필요한 준비물품을 자동으로 선별해 제안한다.

 

그동안 쇼핑몰들이 단순하게 성별, 연령 등을 기준으로 개인화 서비스를 출시해왔다. 이용자가 클릭했던 상품과 비슷한 카테고리의 상품을 추천해주는데 머물렀다. 반면 티몬의 포유 서비스는 이용자의 클릭, 검색, 구매 등 다양한 행동과 쇼핑 패턴을 학습해, ‘실시간’으로 이용자의 행동을 인식하여 관심 있을 만한 상품을 추천한다. 이를 위해 포유 서비스는 이용자를 17가지 취향별 ‘세그먼트’로 분류하여 맞춤 상품을 추천해준다.

 

티몬은 포유 서비스를 티몬만의 14가지 추천 로직과 콘텐츠를 활용해 개인화 상품 추천 기능이 단독 메뉴로 역할을 할 수 있도록 구성했다. 사람의 개입 없이 99% 로직을 통해 실시간으로 콘텐츠가 업데이트된다는 점에서 기존 추천 서비스와 차이가 크다.

 

특히 티몬 앱을 새롭게 설치하거나 혹은 포유 메뉴를 처음 클릭하면 이용자별 관심 키워드를 2개 설정할 수 있고 해당 키워드 관련 상품들이 즉시 노출된다. △”00상품 찾아 다니셨죠?” △”이런 것도 필요하지 않으세요?” △”000 살 때 되지 않으셨나요?” 등 각각의 항목들을 통해 최대 3개월간 분석한 이용자들의 구매 습관과 패턴에 따라 상품을 예측하고 추천해 준다. 상품별 구매주기를 분석해 특정일이 지난 후 재구매를 알리는 등 기능도 더해졌다.

 

이 같은 서비스 구축을 위해 티몬은 지난 2014년부터 빅테이터 전략을 수립하고 CTO 산하 데이터랩 조직을 통해 누적 4000만 고객의 데이터를 축적ㄱ적용, 분석해왔다. 앞으로 딥러닝 로직 2.0을 도입하고 시스템의 속도를 개선할 방침이다. 또한 개인의 행동 범위와 활동을 확대하는 등 관련 기술을 보다 고도화할 계획이다.

 

이승배 티몬 최고기술책임자(CTO)는 “약 한 달간의 포유 서비스 시범운영에서 구매전환율이 지속적으로 상승하는 등 긍정적인 성과를 확인할 수 있었다”라며 “앞으로 개인화 추천의 정확도와 속도를 높일 수 있도록 딥러닝 기반 구조를 보다 강화할 것이며, 소비자들에게 보다 편리한 맞춤형 쇼핑 경험을 제공하고 파트너들에게는 노출 강화에 따른 매출 성장의 기회를 전할 수 있도록 노력하겠다”라고 말했다.

 

김응태 기자 [e-mail]

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