개인 추천 서비스 - 레코픽 (RecoPick)

출처 : 추천 서비스의 종류와 다양한 적용 및 성과 사례

추천 서비스의 분류

• 통계형 : View/Buy Top100, 구매전환/SNS Top !00 등
• 상품기준 : 대채재(구매전환율 상승함), 보완재(클릭당 가치 증가), 동일/유사 카테고리 상품, 
• 사용자기준 : 개인화 (20대 여성, 주부, 애견인 - 최근 행동 로그 기반) - 클릭률 상승
• 실시간 개인화 추천 (최근 관심사 기반)
• 개인화 추천 한계 : Long/Short 주기 관심, 오늘 처음온 사용자, 
• 극복 : 3개월간 전체로그 --> 최근 로그 실시간 분석 --. 클릭률 6배 증가
• 검색어 기준 : 검색한 키워드

시사점 : 

추천을 많이 노출할 수록 매출 증대의 효과가 크다

장바니에 담은 삼품의 관련 상품보다 사용자 관심에 기반한 "실시간 개인화 추천 상품"에 더 반응함

출처 : 레코픽 설명회 4회 발표자료_공유_20170216

Input Data

• 사용자 행동로그 : visit, view, basket, order 등
• TimeStamp : 각 로그의 발생시점
• Refereral Page : 사용자 의도 파악을 위해 직전 방문 페이지 분석

행동유형별, 최신성, 우연한 발견, 사용자 구매의도 파악을 위해 각각 가중치 부여

시사점 : 

지금 관심있게 보고 있는 상품에 대해서도 바로 추천에 반영할 수 있어야 함