머신러닝, 딥러닝을 통해 커머스 고객의 관심사를 예측하는 방법

 

오늘날의 디지털 시대에 기업들은 고객과의 상호작용과 판매 전략을 개선하기 위해 머신러닝(ML)과 딥러닝(DL)과 같은 첨단 기술을 점점 더 많이 활용하고 있습니다. 고객의 관심사를 예측하는 것은 이러한 노력의 중요한 측면이며, 이를 통해 기업은 보다 효과적으로 제품과 마케팅 활동을 맞춤화할 수 있습니다. 이 상세 가이드에서는 머신러닝과 딥러닝을 활용하여 커머스 고객의 관심사를 예측하는 방법론, 도구, 실제 적용 사례에 대해 자세히 살펴봅니다.

 

왜 고객 관심사를 예측해야 할까요?

고객의 관심사를 예측하면 다음과 같이 비즈니스의 다양한 측면을 변화시킬 수 있습니다

• 향상된 개인화: 개인별 선호도에 따라 상품 추천과 콘텐츠를 맞춤화할 수 있습니다.
• 고객 유지율 향상: 관련성 높은 오퍼와 커뮤니케이션으로 고객 참여도 유지.
• 최적화된 재고 관리: 예측된 관심사를 기반으로 판매 가능성이 높은 상품 재고 관리.
• 효과적인 마케팅 캠페인: 공감을 불러일으키는 메시지로 적절한 오디언스를 타겟팅합니다.

 

고객의 관심사를 예측하는 데 머신러닝과 딥러닝을 적용하려면 몇 가지 핵심 기술과 방법론이 필요합니다. 이러한 기술을 적용하는 방법은 다음과 같습니다:

 

데이터 수집 및 준비

성공적인 ML/DL 모델의 기반은 데이터입니다. 고품질의 관련성 높은 데이터를 수집하는 것이 중요합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:

• 트랜잭션 데이터: 고객 구매, 반품 및 상호 작용에 대한 기록.
• 행동 데이터: 페이지 조회수, 클릭률, 세션 지속 시간 등 고객이 웹사이트 및 앱과 상호 작용하는 방식에서 얻은 인사이트.
• 인구 통계 데이터: 고객의 연령, 위치, 성별 등에 대한 정보.

 

예측 모델 구축

데이터를 수집하고 준비했다면 다음 단계는 예측 모델을 구축하는 것입니다. 다음은 몇 가지 일반적인 접근 방식입니다:

1. Classification Models(분류 모델)
이러한 모델은 고객의 행동과 특성에 따라 고객을 다양한 관심 그룹으로 분류합니다. 로지스틱 회귀, 의사 결정 트리, 서포트 벡터 머신과 같은 기법이 일반적으로 사용됩니다.

2. Clustering Techniques(클러스터링 기법)
클러스터링은 유사한 행동이나 선호도를 가진 고객을 그룹화하는 것입니다. K-평균 또는 계층적 클러스터링과 같은 알고리즘을 통해 숨겨진 패턴과 고객 세그먼트를 파악할 수 있습니다.

3. Neural Networks(신경망)
더 깊은 인사이트를 얻기 위해 신경망, 특히 CNN(컨볼루션 신경망) 및 RNN(순환 신경망)과 같은 딥러닝 기술을 사용하는 신경망은 순차적인 데이터와 이미지를 분석하여 더 높은 정확도로 고객의 관심사를 예측할 수 있습니다.

 

머신러닝과 딥러닝의 차이 (예, 도서 추천)

머신러닝은 협업 필터링, 특히 사용자 기반 필터링으로 알려진 기계 학습 기술을 사용합니다. 머신러닝 모델은 사용자-항목 상호작용의 패턴을 찾아 효과적으로 책을 추천합니다. 취향이 비슷한 사용자를 식별하고, 비슷한 사용자가 좋아한 책을 추천해 줍니다.

 

• 알고리즘: 이 모델은 사용자 평가를 기반으로 사용자 간의 유사성을 살펴보고 유사한 사용자가 좋아하는 책을 추천합니다.
• 제한 사항: 추천은 사용자 평가에 크게 의존하므로 평가가 적을수록 추천의 정확도가 떨어질 수 있습니다. 일반적으로 신간 도서(콜드 스타트 문제)나 신규 사용자에 대한 이전 데이터가 없기 때문에 잘 처리하지 못합니다.

딥러닝 모델은 사용자와 도서의 복잡하고 추상적인 특징을 이해하여 보다 미묘한 추천을 제공합니다. 

• 알고리즘: 신경 협력 필터링(NCF)은 기존의 협업 필터링과 다층 퍼셉트론(심층 신경망)을 결합하여 비선형적인 방식으로 특징 상호 작용을 학습합니다.  희박한 데이터로도 추천을 개인화할 수 있으며 콘텐츠 기반 기능을 활용하여 콜드 스타트 문제를 더 잘 처리할 수 있습니다.  데이터의 잠재적 특징을 예측하는 기능이 향상되어 잠재적으로 추천 관련성과 정확도가 향상됩니다.
• 제한 사항: 효과적으로 학습하려면 훨씬 더 많은 컴퓨팅 리소스와 데이터가 필요합니다.  구현 및 유지 관리가 더 복잡하며 신경망에 대한 전문 지식이 필요합니다.

결론

머신러닝과 딥러닝을 통해 고객의 관심사를 예측하는 것은 커머스에 엄청난 잠재력을 제공합니다. 고객의 행동과 선호도를 세분화된 수준으로 이해함으로써 기업은 개인화를 강화하고 운영을 최적화하며 성장을 촉진할 수 있습니다. 기술이 발전함에 따라 이러한 모델의 기능도 발전하여 더욱 정교하고 효과적인 고객 관심사 예측 전략의 토대가 마련될 것입니다. 이러한 기술을 구현하는 여정은 반복적이며 이점을 극대화하기 위해 지속적인 학습과 적응이 필요하다는 점을 기억하세요.