◆ 문제점
1. 다양한 추천 시나리오 제공 및 실시간 필터링 기능의 부재2. 고객의 이용 패턴 분석 및 다양한 추천 영역 관리의 필요성 증대
◆ 수행결과
1. 도서몰 개인화 추천 시스템 구축 - 웹로그 분석 기반 사용자 실제 이용 패턴 분석 추가
- 베스트셀러 및 신간 추천, 에디터의 직접 선택에 의한 수도 추천 위주 외 추가 개인화된 추천 시나리오 적용
2. 다양한 추천 시나리오 제공 및 실시간 필터링 기능 제공
- 오늘 본 상품 페이지 : 구매 연관 상품 추천, 카테고리별 구매 선호 상품 추천
- 트렌드 상품 정보 페이지 : 성별-연령대별 구매선호상품, 조회선호상품, 북카트 등록선호상품,
지역별 구매선호상품, 헤비유저 선호상품 등 서로 다른 시나리오를 Random 추천
- 북큐브 6가지 추천 테마에 추천 상품 제공 : 구매/관심 작가, 구매 연관 작가, 구매/관심 작가 작품 등
◆ 도입효과
1. 다양한 추천 코너에 다양한 알고리즘 적용2. 사용자들의 실제 이용 패턴을 반영하여 구매 유발 효과 증진
3. 추천 시나리오 및 추천 영역 관리 편의성 확보