네이버(대표 김상헌, NAVER)가 빅 데이터를 기반으로 맞춤 쇼핑 정보를 제공하는 ‘사용자 그룹별 상품 추천’ 기능을 오픈, 쇼핑 검색 서비스를 강화한다.
네이버가 ‘사용자 그룹별 상품 추천’ 기능을 오픈함으로써 네이버 사용자들은 로그인 정보과 과거 검색 히스토리를 바탕으로 ‘여자 10대’, ‘남자 20대’와 같이 성별과 나이를 조합한 사용자 그룹 내 인기 있는 상품들을 정교하게 추천받을 수 있게 됐다.
이번에 오픈한 ‘사용자 그룹별 상품 추천’ 기능은 네이버 사용자들이 찾고자 하는 쇼핑 키워드에 적합한 검색 결과를 제공하기 위해 상품 정보 검색 결과에 ‘가이드 뷰(Guide View)’를 설치하고 디자인이 중시되는 상품에는 ‘트렌드 뷰(Trend View)’ 방식을 적용한 데 이은 새로운 서비스다.
예를 들어 모바일에서 ‘청바지’와 같은 패션 키워드를 검색하면 본인이 속한 그룹에서 선호하는 상품들이 자동으로 추천되며 원하는 그룹을 선택할 수도 있다. 또한 해시태그를 통한 상품 추천도 강화해 해당 사용자 그룹 내에서 가장 많이 검색한 키워드, 가장 많이 클릭한 상품을 기반으로 ‘#찢청’, ‘#커팅진’, ‘#부츠컷’ 등과 같은 형태로 제공해 필요한 상품을 한눈에 찾아볼 수 있도록 지원한다.
네이버는 ‘사용자 그룹별 상품 추천’ 기능을 추가하기 위해 네이버 사용자들의 행동 패턴 정보를 알고리즘으로 구축하는 STG(Shopping Trend Graph)와 이들의 쇼핑 검색 의도와 취향을 분석하는 UPA(User’s Preference Analytics) 등 다양한 쇼핑 검색 기술들을 적용했다. 이를 통해 약 4억 개 이상 방대한 상품 DB와 사용자 그룹별 검색 히스토리를 분석, 맞춤형 상품을 추천할 수 있게 됐다.
김지승 네이버 라이브쇼핑 프로젝트 박사는 “지난해 쇼핑 검색 강화를 위해 알고리즘을 정교화하고 최적화된 상품 검색 결과를 제공하는데 집중했다면 올해는 네이버 사용자들이 수많은 상품 DB들 사이에서 원하는 상품을 손쉽게 찾을 수 있도록 빅 데이터 기반 기술에 집중하고 있다”고 말했다.
한편 네이버는 올해 맞춤형 쇼핑 검색을 더욱 강화하기 위해 검색어, 클릭, 실 구매, 선호 사이트, 가격 등을 종합적으로 분석해 ‘취향 맞춤형 상품’, ‘함께 구매하면 좋은 상품’, ‘재구매 시기 상품’ 등 다양한 서비스를 선보일 계획이다.
