나보다 나를 더 잘 아는
AI 알고리즘의 추천

많은 유통업체들이 추천 알고리즘을 활용하고 있다. 현재는 딥러닝을 적용한 알고리즘으로 발전했다. 아마존에서는 이를 활용해 구매 전에 취향에 맞는 상품을 미리 보내주는 선배송 서비스를 시작했다.

유통업계가 AI를 활용할 때 빼놓을 수 없는 핵심 영역 중 하나가 바로 개인 맞춤형 추천이다. 아마존의 어마어마한 데이터 수집과 분석, 알고리즘 활용에서 촉발된 온라인 커머스에서의 개인 맞춤형 추천은 이제 상품을 판매하거나 콘텐츠를 제공하는 모든 온라인 사업자들이 반드시 갖춰야 할 기본 시스템이 됐다. 개인 맞춤형 추천은 AI에 기반한 추천 알고리즘을 통해 이뤄지는데, 한마디로 마케팅에 과학적인 원리를 더해 소비자가 구매 버튼을 누를 확률을 높여준다. 추천 알고리즘을 통해 개인 취향과 필요한 상품 등을 철저히 분석하고 분류해 적합한 상품이나 콘텐츠를 그때 그때 바로 추천해주는 것이다.

지금 시기에 필요할 수도 있는 물건들을 계속 추천해주면 한두 번은 그냥 지나칠 수 있다. 하지만 그 광고나 상품에 대한 노출이 잦아질수록 ‘아! 맞다. 이것 필요했지. 그냥 지금 사자’라는 심리가 작용할 수 있다. 개인 맞춤 정보를 잘 파악할 수 있게 된 것은 추천 알고리즘 과학의 힘이다. 한편, 지속적인 노출로 구매력을 높이는 것은 마케팅이라 할 수 있다.

추천 알고리즘으로 매출 증대

콘텐츠 OTT인 넷플릭스, 그리고 세계적인 온라인쇼핑몰 아마존이 추천 알고리즘을 잘 활용하고 있는 대표적인 사례인데, 지금 대세인 유튜브도 시청 시간의 70%가 알고리즘을 통해 이뤄지고 있다. 추천 알고리즘을 도입한 덕분에 유튜브 사용자들의 총 시청 시간이 20배 이상 증가했다고 밝히기도 했다. 넷플릭스 역시 시청 시간의 75%가 추천 알고리즘을 통해 일어나는 것으로 알려졌다. 아마존에서는 개인 맞춤형 추천 서비스를 통해 전체 매출의 35%가 상승했다고 밝혔다. 이러한 성과를 맛본 기업들은 너도나도 자사에 맞는 추천 알...기사전문보기