추천 시스템: 기계 학습을 사용하여 추천 시스템을 만드는 방법

전자상거래에 종사하고 있다면 이 기사가 적합합니다! Amazon, Netflix 또는 Spotify와 같은 플랫폼을 탐색한다고 상상해 보십시오. 관심을 끄는 제품, 좋아할 만한 영화나 시리즈, 취향에 맞는 음악에 대한 추천을 자주 접하게 됩니다. 음, 이러한 권장 사항은 무작위가 아닙니다. 그것들은 많은 회사들이 수많은 이점을 위해 구현하는 데이터 과학 추천 시스템 으로 알려진 것의 일부입니다.

이 기사에서는 이 매혹적인 세계를 탐구하고 자신만의 추천 시스템을 만드는 단계별 프로세스를 안내합니다.

추천 시스템이란 무엇입니까?

추천 시스템은 온라인 상점에서 사용자가 구매할 가능성이 가장 높은 제품이나 서비스를 예측하도록 설계된 알고리즘입니다. 이러한 예측은 사용자가 탐색하는 동안 웹 사이트에 표시됩니다.

기계 학습이 개발되기 전에 전자 상거래 플랫폼은 소비자를 끌어들이기 위해 "가장 많이 구매한" 또는 "최고 등급" 목록을 표시하는 데 의존했습니다. 그러나 이러한 섹션은 모든 사용자에게 동일한 항목과 서비스를 표시했습니다. 이러한 목록이 계속 사용되는 동안 추천 시스템은 각 개별 고객에게 맞춤화된 제안을 제공함으로써 더 효과적인 것으로 입증되었습니다 .

추천 시스템은 어떻게 작동합니까?

추천 시스템은 사용자가 보거나 구매한 제품 및 플랫폼과의 상호 작용과 같은 사용자의 탐색 활동에서 수집된 데이터를 분석합니다. 이러한 시스템은 고급 알고리즘을 사용하여 사용자 프로필을 자세히 비교하여 일반적인 패턴을 식별합니다. 결과적으로 그들은 각 소비자에게 점점 더 관련성이 높아지는 제품이나 서비스를 추천할 수 있습니다.

추천인의 유형

추천 시스템을 만들 때 전문가는 일반적으로 두 가지 주요 전략을 사용합니다.

• Collaborative Filters Recommenders : 이 알고리즘은 사용자에 대해 수집된 정보에서 사용자의 특성에 초점을 맞춥니다. 알고리즘은 이전 구매, 제품 평가, 구매당 평균 지출 및 선호도를 고려합니다. 그런 다음 비슷한 선택을 한 유사한 사용자를 식별하고 원하는 제품이나 서비스를 결정합니다. 이 분석을 기반으로 알고리즘은 개인화된 권장 사항을 제공합니다.
• Content-Based Filtering Recommenders : 이 접근법에서 예측은 제품 또는 서비스의 특성을 기반으로 하며 사용자의 구매 이력이나 선호도는 고려되지 않습니다. 대신 알고리즘은 가격, 브랜드, 등급, 크기 및 기타 관련 속성과 같은 제품의 기능을 검사하여 권장 사항을 생성합니다.
  
  
  

전자 상거래에서 추천 시스템을 구현하는 이유는 무엇입니까?

• 추가 구매 가능성 증가 : 고객이 더 많은 제품과 서비스를 발견하고 구매하도록 유도하여 전자 상거래 판매 수익을 높입니다.
• 전체 판매 극대화: 제품 가시성을 최적화하고 판매를 증가시켜 전환율을 높입니다.
• 고객 유지 기간 연장: 온라인 상점에서 고객의 참여를 유지하여 이탈 가능성을 줄이고 잠재 고객 평생 가치를 높입니다.
• 고객 만족도 향상: 고객의 관심사와 선호도에 맞는 제품을 추천하면 쇼핑 경험이 향상됩니다.

• 고객 충성도 촉진: 고객이 이해받고 있다고 느끼고 가치 있는 권장 사항을 제공하면 비즈니스에 대한 충성도를 유지할 가능성이 높아집니다.

  

기계 학습 추천 시스템을 구현하지 말아야 하는 경우

추천 시스템은 많은 이점을 제공하지만 고객 기반이 작거나 제품 또는 서비스 카탈로그가 제한되어 있는 경우 비즈니스에서 이를 구현하기에 가장 좋은 시기가 아닐 수 있습니다. 이러한 요소는 알고리즘의 효율성을 제한할 수 있습니다. 데이터 과학에 대한 투자는 고객 기반이 성장하고 제품이 확장됨에 따라 더욱 수익성이 높아집니다 .

기계 학습으로 추천 시스템을 만드는 방법

Python은 강력한 코드와 최적화된 구문으로 인해 데이터 과학 및 기계 학습 도구와 웹 애플리케이션을 만드는 데 널리 선호됩니다. 신뢰성과 광범위한 소프트웨어 개발 지원으로 인해 이 분야에 진입하는 프로그래머에게 권장됩니다.

그러나 Java, Golang, Node.js, PHP 또는 Ruby와 같은 대체 언어도 고려할 수 있습니다.

Java는 Python 및 주요 경쟁자에 대한 최상의 대안입니다.

웹 추천 시스템을 구현하거나 이미 보유하고 있는 시스템을 개선하려는 경우 데이터 과학 팀이 도움을 드릴 수 있습니다. 귀하의 상황을 분석하기를 원하시면 저희에게 연락하십시오.

추천 시스템을 개선하기 위한 팁

위치 고려

전자 상거래 내에서 권장 사항을 배치하는 것이 중요합니다. 권장 사항이 시스템의 기능과 사용자 경험을 모두 최적화하는 것으로 나타나는 위치와 시기를 고려하십시오 .

이상적인 위치는 귀하의 웹사이트와 귀하가 제공하는 제품 또는 서비스 유형에 따라 다를 수 있습니다. 그러나 전자 상거래의 표준 관행에는 기사 하단이나 구매 프로세스 마지막에 권장 사항을 표시하는 것이 포함됩니다.

더 자세한 설명이 필요한 경우 최상의 결정을 내리기 위해 A/B 테스트를 수행하는 것이 좋습니다.

전략적 적합성을 위해 노력하십시오

좋은 추천이란? 음, 사실은 고객에 대한 모든 추천이 회사에 좋은 것은 아니라는 것입니다.

실용적인 권장 사항을 제공하는 것이 중요하지만 일부는 고객에게 가치가 있기에는 너무 명백할 수 있습니다. 따라서 고객을 익숙하지 않은 제품 및 서비스에 노출시키는 위험한 권장 사항을 도입하는 것을 고려하십시오 .

비즈니스 관점에서 제품 수익성을 기준으로 추천하는 것이 중요합니다. 요령은 비즈니스에 도움이 되는 것과 고객에게 중요한 것이 핵심인 것 사이에서 균형을 맞추는 것입니다.

웹 추천 시스템을 구현하거나 이미 가지고 있는 시스템을 개선하고 싶다면 데이터 사이언스 팀이 도와드릴 수 있습니다. 팁과 요령으로 웹 추천 시스템을 구현하거나 이미 가지고 있는 시스템을 개선하는 방법을 배우는 데 도움이 되었기를 바랍니다.