저희 회사(넷스루)는 수년전부터 개인화 및 추천 서비스에 관한 기술을 개발하였으며, 몇몇 선구적인 사이트에서는 이미 저희 솔루션을 사용하고 있지요. 그런데... 요즘 부쩍 개인화 추천에 대한 관심이 높습니다. 예전에도 관심이 높긴 했지만... 그냥 관심을 가지는 것이 아니라 , 적극적으로 도입하고자 하는 기업들이 늘었다는 이야기입니다. 이렇게 개인화 추천에 관심을 가지는 분들이 가장 많이 궁금해하는 사이트! 당연히 아마존입니다. 예전에 제 블로그에서 아마존닷컴의 개인화 추천 기능을 소개한 적이 있습니다. (요기 클릭) 당시에 시스템 내부에서 어떻게 추천에 필요한 데이터를 구성하는지는 소개하지 않았었는데 이번에는 그 내부의 메커니즘을 간단히 소개하도록 하겠습니다. (Jan/Feb 2003, IEEE Int..

제가 회사에서 하고 있는 일과 관련된 이야기입니다. 그리고, 주변에서 자주 질문을 받는 내용이기도 합니다. 오늘도 제가 아는 사람이 질문을 해 오더군요. 아마존에서 하는 것 같이... "Customers Who Bought This Item Also Bought"(함께 주문하는 경향이 높은 상품들)을 간단히 찾아내는 방법이 없냐고... (결론부터 말하면, 간단한 방법은 있지만 쓸모가 없습니다. T.T) 참고로, 울 회사... 넷스루... 축구 회사 아닙니다. 축구 데이터 분석하는 회사도 아닙니다. 웹로그 및 고객행동 분석하는 회사입니다. (저두 축구팀장 아닙니다.) 저희가 일하는 분야가 대용량 데이터를 처리해서, 그 데이터로부터 유용한 정보를 정리하고 뽑아내는 것입니다만, 흔히 이 분야를 소개하다보면 의..

추천 서비스가 서서히 하나의 트렌드가 되는 것일까요? 아마존(Amazon) 같은 쇼핑 사이트뿐만 아니라, 구글(Goole) 뉴스도 추천 서비스를 제공하는군요. 마침 저희 회사(넷스루, Nethru)에서도 추천 솔루션에 많은 관심을 기울이고 있는 참에, 쇼핑 몰의 대명사 아마존뿐만 아니라 포털 서비스의 대명사이면서 인터넷 서비스의 절대 강자나 다름 없는 구글에서도 추천 서비스를 제공한다는 사실에 무척 고무가 되는군요. 그럼... 간략히 구글의 뉴스 추천 서비스를 살펴보도록 하겠습니다. www.google.co.kr로 들어가면 매우 심플한 검색 페이지가 나옵니다. 하지만, 잘 아시는 바와 같이 검색이 구글의 전부가 아닙니다. 검색 입력란 위에 보면 '뉴스'라는 링크가 있고, 이걸 클릭하면 구글 뉴스 페이지로..

고객을 이해할 것인가, 컨텐츠(상품)를 이해할 것인가? '개인화된 추천'을 한다는 말은, 지금 웹 사이트를 이용하는 고객에게 '적합한' 컨텐츠나 상품을 노출시키는 것을 말합니다. '적합한...' 즉... 고객이 뭔가 매력을 느낄만한, 관심을 가질만한, 구매할만한, 흥미를 느끼는... 등등 그렇다면, 고객이 좋아할만한 상품이나 컨텐츠를 골라내기 위한 '기준'은 무엇일까? 고객을 이해하자? 우선은... 고객의 취향을 시스템에서 파악하는 방법이 있을겁니다. 구체적인 방법은 여러 가지가 가능하겠지요. 고객이 좀 수고스럽게 느끼겠지만, 직접 자기가 좋아하는 것들을 설정하는 방식이 가장 단순한 방법일겁니다. 내가 좋아하는 상품의 종류, 가격대, 몇 개의 키워드, 브랜드... 등등을 설정하게 하는 방식이지요. 짐작이..

저희 회사(넷스루)에서 추천 솔루션을 개발하면서 많이 참고한 서비스 중 하나가 바로 아마존닷컴(Amazon.com)입니다. 아주 유명한 쇼핑몰일뿐만 아니라 개인화 및 추천 서비스를 매우 풍부하게, 그것도 썩 괜찮은 수준으로 제공하는 곳이 바로 아마존닷컴 사이트입니다. 아마도... 우리나라의 많은 온라인 비즈니스 사이트들 또한 아마존닷컴과 같은 풍부한 개인화 추천 서비스를 하고 싶을 것입니다. (돈과 시간과 사람만 있으면 못할것이 없겠죠. 문제는... 제한된 돈과 시간과 사람을 가지고 얼마나 양질의 결과를 만드느냐가 아닐까요? 그래서 저희 회사에서도 그런 솔루션을 만들고 있는거구요. 저희 회사의 고객사 가운데 많은 곳이 온라인 비즈니스를 하는 곳들입니다.) 그럼... 아마존닷컴의 추천 서비스를 한 번 둘러..

요즘 저희 회사에서는 개인화 추천 서비스 플랫폼을 개발중입니다. 쉽게 말해서... 온라인 고객들의 서비스 이용 내역을 분석해서, 고객의 지름신 강림을 부추길만한 맞춤형 상품이나 컨텐츠를 추천해 주는 솔루션입니다. 개인화 추천 vs. 맞춤 추천 통상 온라인 서비스 분야에서 '개인화' 또는 '추천'이라고 말을 할 때는, 글자 그대로 '개인화' 또는 '추천'이라는 범주를 말하는 것이 아니라... 뭔지는 모르지만 고객의 의중을 파악해서 해당 고객이 수긍할만한 것을 추천했으면 하는 것이겠지요. 아마도... 그런 이유로 '추천'이라는 말 앞에 '개인화'라는 수식어를 붙여서 사용하는 것이 아닐까 생각됩니다. 넓은 범위에서 개인화라는 것은 꼭 추천을 의미하지는 않습니다. 가령, 온라인 쇼핑몰에서 쉽게 볼 수 있는 마이..