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티몬에 따르면 포유는 딥러닝(Deep learning)기술을 바탕으로 이용자의 쇼핑 이력을 다양한 정보들과 함께 학습해, 이용자가 다음에는 어떤 상품에 관심을 가질지 미리 예측해 실시간으로 추천해주는 서비스다.
예를 들어 캠핑 관련 장비에 관심 있는 이용자가 포유 서비스 탭에 들어가면 이용자의 기존이력과 다른 이들의 쇼핑 패턴의 학습 결과를 토대로 위생백, 장갑, 일회용 그릇 등 캠핑을 위한 다른 필수 준비물품을 자동으로 선별해 추천해 준다.
단순하게 성별, 연령 등을 기준으로 이용자가 클릭했던 상품과 비슷한 카테고리의 상품을 추천해주는데 그치는 게 아니라, 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 분류해 맞춤 상품을 추천해준다.
사람의 개입 없이 99% 로직을 통해 실시간으로 콘텐츠가 업데이트된다는 점에서 기존 추천 서비스와 차이가 크다는 게 회사측 설명이다.
특히 티몬 앱을 새롭게 설치하거나 혹은 포유 메뉴를 처음 클릭하면 이용자별 관심 키워드를 2개 설정할 수 있고 해당 키워드 관련 상품들이 즉시 노출된다.
티몬은 차별화된 개인화 서비스 구축을 위해 2014년부터 빅테이터 전략을 수립하고 CTO 산하 데이터랩 조직을 통해 누적 4000만 고객의 데이터를 축적, 적용, 분석해왔다.
앞으로 딥러닝 로직 2.0을 도입하고 시스템의 속도 개선과 함께 분석하는 개인의 행동 범위와 활동을 확대하는 등 관련 기술을 보다 고도화해 나간다는 계획이다.
이승배 티몬 최고기술책임자(CTO)는 “약 1달간의 포유 서비스 시범운영에서 구매전환율이 지속적으로 상승하는 등 긍정적인 성과를 확인할 수 있었다”며 “소비자들에게 보다 편리한 맞춤형 쇼핑 경험을 제공하고 파트너들에게는 노출 강화에 따른 매출 성장의 기회를 전할 수 있도록 노력하겠다”고 말했다.