헤더에 스크립트만 넣으면 추천 상품이 뜨는 구조를 설계했습니다
쇼핑몰 방문자의 페이지뷰와 구매 이력으로 상품을 추천하는 SaaS입니다. 같은 회사의 웹 분석 서비스 VODA가 모은 데이터를 쓰고, 쇼핑몰은 헤더에 스크립트만 넣으면 추천 상품을 받아 보여 줍니다. 8명이 참여했고, 저는 소프트웨어 아키텍트로 데이터 흐름과 API, DB, 추천 알고리즘 구조를 설계했습니다.
- 6개 영역데이터 흐름부터 추천 알고리즘 구조까지 직접 설계
- 3가지직접 개발한 통계 기반 추천 알고리즘
- 8명아키텍트, AI, 백엔드, 프런트엔드, PD, PM이 함께한 팀
회원 전체에게 많이 본 상품을 추천하는 영역입니다. 쇼핑몰 상단 메뉴는 잘라냈습니다.
- 맡은 역할
- 소프트웨어 아키텍트로 데이터 수집과 분석, 추천 노출 방식, REST API, RDB, 고객 세그먼트, 추천 알고리즘 구조를 설계했고, 통계 기반 추천 알고리즘을 개발했습니다.
- 만들어낸 결과
- VODA가 모은 데이터로 고객별 추천 목록을 만들어 쇼핑몰 화면에 보여 주는 구조를 만들었습니다. 실제 쇼핑몰 메인 페이지에서 많이 본 상품 추천이 동작했습니다.
- 1데이터 흐름구매한 상품과 자주 본 상품 중심으로 분석하도록 설계
- 2추천 노출헤더 스크립트가 추천 목록을 받아 정해진 자리에 표시
- 3API와 DB스크립트용 API, VODA 연동 API, 행동 패턴 테이블 설계
- 4추천 알고리즘고객 세그먼트와 모듈 구조 설계, 통계 추천 3가지 개발
이 기술로 기대하는 변화
쇼핑몰 쪽 개발 부담이 적은 연동
쇼핑몰은 헤더에 스크립트만 넣으면 추천 영역이 생겨, 쇼핑몰마다 따로 개발하지 않아도 됩니다.
고객마다 다른 추천
구매한 상품과 자주 본 상품을 중심으로 보고 비슷한 고객끼리 묶어, 고객에 따라 다른 상품을 보여 줄 수 있습니다.
알고리즘을 더하고 빼기 쉬운 구조
추천 알고리즘을 Django 안에서 모듈처럼 관리해, 새 알고리즘을 붙이거나 뺄 때 손댈 곳이 적습니다.