구글에서 제공하는 도서 검색 서비스를 살펴보니 재미있는 것들이 좀 눈에 띄네요. 저희 회사에서, 그리고 제가 하는 일과 아주 관련이 높은 기능들이 보여서 몇 가지를 좀 뜯어 봤습니다. (강조합니다! 저는 축구 관련 업체나 기관, 기타 스포츠 업체나 축구관련 미디어 업체에 다니지 않습니다.^^) 책의 본문을 검색한다! 가장 놀라운 것은 책의 제목이나 저자, 출판사 이름이 아니라 책의 본문 내용을 검색해 준다는 사실! 너무나도 획기적이지요. 놀랍게도 구글은 이미 250만권에 달하는 책, 총 40억 페이지 분량의 책 본문을 스캔하여 텍스트로 변환하였습니다. 그리고... 그들은 지금까지 인류가 출판한 1억 3천만권의 책을 모두 스캔하겠다고 오늘도 달리고 있습니다. 어쩌면 그들은, 우리 예상보다 훨씬 대단하거나,..

구글의 뉴스 추천 기능과 그 방법은 이미 많이 알려진 내용입니다. 2년쯤 전에 제 블로그에서도 구글의 뉴스 추천 서비스에 대해 간단하나마 설명을 드리기도 했고요. (요기 클릭!) 제 블로그를 통해서, 제게 개인적으로, 또는 저희 회사(넷스루)를 통해 개인화 추천에 관심을 가지고 문의하시는 분들의 대부분은 아마존의 개인화 추천 서비스에 가장 먼저 관심을 가집니다. 그리고, 간혹 구글의 추천 뉴스에 관심을 가지는 분들이 계시지요. 구글에서 사용하는 방법이라고 해서 기존 연구를 통해 고안된 방법과 크게 차이가 있는 것도 아닙니다. 다만... 구글이라고 하는 초대형 서비스는 그들의 인프라와 그들의 방법으로, 그들 서비스에 최적화된 형태로 잘 구현해 냈다는 것이 차이점일 뿐입니다. 그리고, 사실은 그것이 기술의 ..

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..

저희 회사(넷스루)는 웹사이트에서 발생하는 고객들의 다양한 행동(Click-stream)을 분석하여, 해당 서비스에 대한 분석 자료를 뽑아 내고, 이것을 잘 정리된 보고서로 제공하며, 개별 고객이나 고객 집단의 특성을 요약해 내고, 그리고 이러한 분석 결과를 이용한 개인화 추천 마케팅을 제공하는 여러가지 제품을 만듭니다. 좀 더 깊이 있는 분석에 투자하고, 그것을 바탕으로 더 많은 수익을 얻기 위한 마케팅을 할 수 있어야 하는데... 예를 들어, 대형 쇼핑몰이나 오픈마켓 같은 경우에는 잘 구비된 솔루션을 갖출 수 있지만 그 외에 작은 쇼핑몰들에게는 심층분석을 통해 보다 체계적이고 정량화된 마케팅을 한다는 것은 견물생심이지요. 물론 저희 회사에서도 중소 웹사이트를 위한 저가의 솔루션도 제공하고 있습니다만 ..

저희 회사(넷스루)에서 제공하는 주요 솔루션 중 하나가 개인화 추천 솔루션입니다. 온라인 웹 사이트에서 발생하는 고객들의 행동 내역과 관심사를 분석해서, 고객에게 가장 적합한 컨텐츠나 상품을 추천하는 솔루션이지요. 이쪽 일을 하다보니... 웹 사이트를 이용하다가 이와 유사한 기능이 보이면 저도 모르게 좀 더 살펴보게 되네요. 오늘 제 자동차보험을 갱신해야 해서, 교보AXA 페이지에서 보험료 견적을 뽑아 보는 중에 간단하지만 유용한 추천 기능이 보이더군요. 위의 그림과 같이... "대물배상" 옵션을 선택하려고 하면 오른쪽에 "대물배상"에 대한 안내문이 나오고, 그 아래에 다른 사람들은 대물배상 범위를 어떻게 선택했는지 간단한 통계 차트를 출력해 줍니다. 사람의 심리가 묘해서... 다른 사람들은 대개 어떻게..

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..