예를 들어, 캠핑 장비에 관심 있는 이용자가 해당 서비스를 선택하면 이용자의 쇼핑 이력과 다른 이용자의 쇼핑 패턴 학습 결과를 토대로 위생백, 장갑, 일회용 그릇 등 캠핑을 위한 다른 준비 물품을 자동으로 선별해 추천해준다.
기존에도 많은 쇼핑몰이 이런 개인화 서비스를 도입했지만 단순하게 성별, 연령 등을 기준으로 이용자가 클릭했던 상품과 비슷한 카테고리의 상품을 추천해주는 수준에 그쳤다고 티몬은 설명했다.
반면 포유 서비스는 이용자의 클릭, 검색, 구매 등 다양한 행동과 쇼핑 패턴을 학습해 실시간으로 이용자의 행동을 인식함으로써 관심 있을 만한 상품을 추천하는 것이 차별점이라고 티몬은 덧붙였다.
티몬은 차별화된 개인화 서비스 구축을 위해 2014년부터 빅데이터 전략을 수립하고 최고기술책임자(CTO) 산하 데이터 랩 조직을 통해 누적 4천만 고객의 데이터를 축적했다.
이승배 티몬 CTO는 "앞으로 개인화 추천 서비스의 정확도와 속도를 높일 수 있도록 딥러닝 기반 구조를 더욱 강화해 소비자들에게 한층 편리한 맞춤형 쇼핑 경험을 제공하겠다"고 말했다.
티몬이 선보인 '포유' 서비스 [티몬 제공] |
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