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개인화 추천시스템의 추가 고려사항 by 메타샤워

3. 추천효과를 높이기 위해 추가적으로 고려해야 하는것

이제까지는 추천 시나리오는 러떻게 적용할것인가 중심으로 설명하였는데 추천 효과를 높이기 위해서는 UX관점에서 다양한 검토도 필요하다. 특히 추천영역을 노출할때 제공하는 추천 제목을 어떻게 작성하는가에 따라서도 추천 반응률의 차이가 발생한다. 국내외 사례를 보면 추천을 하게된 근거가 잘 설명 될수록 추천 상품을 더 많이 클릭한다고 한다. 사이트 방문자의 특성에 따라 추천 제목을 변경하는것이 필요하다.



또한 추천 영역에 추천 상품을 어느 정도 크기로 한번에 몇 개를 노출하고 몇 페이지를 롤링하게 할 것인지도 추천 반응률에 영향을 미친다. 사이트 페이지 로딩 속도를 고려 하여 추천영역을 가능한 많이 구성하는 것도 고려할 수있다. 추천 서비스를 가장 적극적으로 활용하는 아마존의 경우 페이지 내 대부분의 영역이 추천으로 이루어져 있다.

추천 상품을 표시할 때 인기 상품이면 순위가, 연관 상품이면 연관 비율 같은 정보를 같이 제공하여 추천에 대한 신뢰도를 높이는 방법도 있으며, 이외에 다양한 고객 경험 강화를 위한 방법을 활용하면 더 나은 추천 반응률을 얻을 수 있을 것이다.



4. 마무리
 개인화 추천 서비스를 통해 추천된 상품은 학습효과가 생긴다. 추천 상품을 클릭해서 연관된 상품을 조회하면서 어느새 내가 생각하지도 못했던 다양한 상품을 꼬리에 꼬리를 물고 조회하고 있는 모습을 발견하게 된다. 그리고 새로운 사이트에 들어가면 이 상품과 연관된 상품을 추천해주는 코너가 있는지 없는지 부터 확인하게 된다. 반대로 추천 상품을 클릭해 보았는데 계속 나와는 상관없는 상품이 추천되고 클릭할수록 나의 관심사와 멀어지는 추천으로 연결되면 그 사이트의 추천에 대해서는 기본적으로 신뢰도가 떨어지게 된다.

많은 온라인 서비스들이 다양한 사용자의 취향에 맞는 서비스를 제공하기 위해 노력하고 있고, 제대로 서비스를 제공하고 있는지, 데이터를 이용하여 결과를 분석하는 노력을 하고 있다. 추천 서비스는 복잡하지 않은 알고리즘을 이용하여 많은 사람들의 다양한 패턴에 따라 맞춤형 서비스를 제공할수 있는 강력하고 필수적인 서비스이다. 그러니 이 서비스도 효과를 최적화하기 위해서는 결과를 분석하고 개산하는 노력을 지속적으로 수행하여야 한다.



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