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개인화 추천시스템의 UI 고려사항 by 메타샤워



개인화 추천을 통해 제대로 효과를 얻으려면



개인화 추천이란 맞춤형 마케팅 방법의 하나로 사이트 내 컨텐츠를 방문자의 관심사에 맞도록 제공하는 서비스를 말한다. 사이트가 제공하는 컨텐츠가 많아질수록 방문자는 원하는 컨텐츠(상품)을 찾기 어려워지고, 원하는 컨텐츠(상품)를 찾을 수 없게 되면 사이트를 떠날 확률이 높아진다. 정보 검새이 쉬워지고가겨 비교과 쉬워짐에 따라 쇼핑몰이나 금융삼품몰 등에서는 자사 사이트로 유입된 방문자를 좀더 오래 머무르게 하기 위해 더 많은 상품을 조회하고 결국 매출로 이어지도록 하기 위해서 개인화 추천기술을 적용하는 사례들이 늘어나고 있다.

그러나, 동일한 개인화 추천 기술을 도입하였지만 고객사에 따라 효과가 높은 경우도 있고 도입 이전과 큰 차이를 느끼지 못하는 고객사도 있다. 왜 그런차이가 날까? 최근에 개인화 추천 서비스를 제공하는 업체들이 늘어나고 있는데, 개인화 추천 서비스의 효과를 제대로 얻기 위해서 어떤 솔루션을 도입하는것이 좋을까? 추천 서비스를 초기에 도입했을때 효과가 있었는데 어느정도 지나고 나니 크게 효과가 없다고 느낀다면 왜 일까?

그이유는 개인화 추천서비스는 솔루션을 도입하고 한번 설정해 두면 알아서 학습하고 최적화되는 서비스가 아니기 때문이다. 물론 최적화 기능을 탑재하여 추천 시나리오를 개선해 나가는 서비스를 지향하고 있지만 성숙한 단계에 이르기까지는 시간이 필요한다. 따라서 운영자가 주기적으로 추천 효과를 파악하고 이를 다양한 시나리오로 변경해가면서 최적화 하지 않으면 지속적인 운영 효과를 얻기 어렵다. 추천된 시나리오에 방문자가 어떻게 반응을 하는지 초기에 예상한대로 행동을 하는지, 예상한 결과가 다르다면 그 원인은 무엇인지 방문자의 행동을 파악하고 추천시나리오를 변경하거나, 추천 제목 또는 레이아웃을 변경하는 등 다양한 시도를 통해 자사 사이트 만의 장점을 살릴수 있는 추천 영역을 만들어 나가야한다.





1 각 영역별 개인화 추천 서비스 적용시 고려사항



 개인화 추천 서비스는 현재 쇼핑몰과 금융상품몰에서 가장 많이 도입하고 있으며, 언론사 및 컨텐츠 제공업체에서도 도입을 고려하는 곳이 늘어나고 있다. 가장 많이 사용되고 있는 추천 아고리즘은 어느 정도 규머의 상품 종류와 사용자수가 확보되어야 추천 결과가 다양하게 제공하기 때문에 일정 규모 이상의 사이트에서 많이 활용되고 있다. 우선 쇼핑몰에서 대표적으로 많이 사용하는 추천 영역과 추천 시나리오는 무엇인지 살펴보면 다음과 같다.




1.1.1 메인 화면
 
 우리나라 쇼핑몰의 메인페이지는 아주 복잡하다. 시즌별 행사광고, 케티고리별/ 브랜드별 이벤트광고, 특가광고 등 정말 보여주고자 하는 것들이 많다. 특정 상품 검색을 통해서 방문한 경우에는 관련 카테고리나 해당 상품 페이지로 연결되는 경우가 많지만, 쇼핑몰 명으로 검색 또는 직접 방문한 경우에는 메인 페이지에서 GNB를 통해 상품을 찾아가거나 검색을 통해 상품을 조회하게 된다. 그리고 여기 저기 둘러보다가 맘에 드는 것이 없거나 새롭게 무엇인가를 찾아보기 위해서 메인페이지를 다시 찾는 경우도 있다. 그럼 이런 방문자들이 더잇아 상품을 조회하지 않고 사이트르 떠나느것을 막기 위해 할수 있는것은 무엇일까?

메인 페이지에 많이 적용하는 추천 시나리오는 최근 본 상품과 유사한 상품 그리고 방문자가 선호하는 카테고리 내 인기 상품을 추천하거나 방문자와 유사한 그룹의 다른 방문자들이 최근에 많이 구매하거나 조회한 상품등이다. 아마존 닷컴과 같은 경우에는 메인 페이지 대부분의 영역을 추천으로 구성하고 있느나, 이런 추천 영역을 얼마나 다양하게 배치할 것인지는 메인 페이지 구성과 페이지 로딩에 걸리는 시간등을 고려해야 한다.




 1.2 상품 상세 페이지

개인화 추천 시나리오를 적용하여 가장 많은 효과를 보는 페이지는 상품 상세 페이지다. 현재 조회하고 있는 상품 외 다른 상품을 조회하고자 할때, 다시 이전 카테고리로 돌아가서 다른 상품을 조회하하지 않고, 현재 상품 조회중에 다른 상품으로 쉽게 이동할 수 있는 편리함을 제공하기 때문이다. 운영자입장에서도 하나의 상품만 조회하고 나가지 않고 다양한 상품을 노출할 수 있느 기회를 갖게 되어 매출 향상으로 이끄는 기회로 연결된다는 점에서 최근에는 많은 쇼핑몰이 도입하고 있다.

 그러나 어떤 추천 시나리오를 어디에 배치 하느냐에 따라서 효과는 다르게 나타날수 있다. 상품 개요 아래에 배치하는 경우도 있고, 페이지 제일 하단에 배치하거나 오른쪽, 왼쪽 영역에 배치하는 경우도 있다. 또한 통계 기준으로 Best 상품을 함께 배치하는 등 어떻게 운영하느냐에 따라 효과는 다르게 나타난다. 현재 사이트 내 구성에 따라 어떤 영역에 배치했을 때 가장 많이 클릭하는지는 적용해보고 반응을 비교한 후에 최종 적용 해야한다.

이 영역에 가장 많이 적용 되는 추천 알고리즘은 이 상품과 함께 많이 조회한 상품 또는 함께 많이 구매한 상품등이 있으며, 분석 기준일을 며칠로 할 것인가에 따라서도 효과가 달라진다. 그리고 추천범위를 상위 카테고리로 확장할 것인지, 현재 수준의 카테고리로 할 것인지에 따라서 추천 결과가 달라진다. 이렇게 자사 사이트의 상품 주기, 상품 종류등을 고려하여 분석 기간, 추천 기준 등을 협의하여 정의하여야 한다. 다른 사이트에서 적용한 대로 똑같이 적용한다고 동일한 효과가 나기 어려운 이유가 여기에 있다.
1.3 검색 결과 페이지

사용자의 사이트 방문 니즈, 현재 관심사를 온라인에서 명시적으로 파악할 수 있는 것이 검색어이다. 따라서 검색을 통해 구체적인 관심사를 표출하였을때 가장 구매할 확률이 높은 상품을 추천하여 구매로 연결하는 것이 필요하다. 검색 엔진에서 이러한 로직을 반영하여 결과를 제공하는 경우도 있으므로 검색결과 페이지에 추천을 할 때는 추천 내용이 중복되지 않도록 해야한다. 또한 검색 결과가 많지 않거나 결과에서 원하는 것을 찾지 못했을때 다른 제품을 쉽게 조회할 수 있도록 추천하여 이탈을 방지하고 사이트에 더 많이 머무르도록 유도한다.

이때 많이 사용하는 추천 시나리오는 해당 검색어로부터 실제 구매까지 이루어진 상품을 추천하거나, 최근 조회한 상품과 연관성이 높은 상품을 추천할 수도 있다. 이것도 페이지 내 구성이 어떻게 이루어졌느냐에 따라 겹치지 않고 보완이 될 수 있는 추천 시나리오를 적용하고 실제 반응을 관찰하면서 조정해야한다.

1.4 장바구니 페이지, 결제완료 페이지

 이 외에 장바구니 페이지나 결제 완료 페이지에 추천 영역을 추가하여 추가 구매를 유도하기도 한다. 장바구니 페이지에 많은 사용되는 추천시나리오는 장바구니에 담긴 상품과 함꼐 자주 구매하는 상품이나 방문자가 주기적으로 구매한 상품들을 추천하여 필요한 상품인데 빠뜨리지 않았는지 결제 전에 한 번 더 확인하고 추가 구매를 유발하여 결제를 진행하는 효과를 갖는다. 결제 완료 페이지에서도 유사한 추천을 시도할 수 있으나 결제 완료 페이지는 장바구니 페이지보다는 적용 효과가 크지 않다. 장바구니에 있는 상품과 구매를 완료한 상품에 대한 고객의 생각은 엄연히 차이가 있기 때문이다.\


개인화 추천이 쉬우면서도 어려운것같은 사이트의 업종, 사이트의 구성, 사이트를 이용하는 방문자의 특성에 따라 동일한 추천시나리어에 대해서도 추천 결과가가 다르게 나오기 때문에 정식 운영 이전에 시뮬레이션을 통해 확인이 필요하고, 실 운영 통해서도 지속적으로 성과에 대해 확인이 필요한다.























출처 : http://www.nethru.co.kr/bbs/board.php?bo_table=notice&wr_id=40


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