포털 사이트 네이버가 성별, 나이별로 맞춤 쇼핑을 즐길 수 있는 '사용자 그룹별 상품 추천'을 오픈했다. 빅데이터를 기반으로 패션ㆍ뷰티 분야에 입지를 다졌던 서비스를 업그레이드한 것이다. 편리한 '사용자 그룹별 상품 추천' 기능을 3가지로 정리했다.

 

1. 축적된 데이터 

사용자의 로그인 정보와 과거 검색했던 의류, 컬러 등을 분석해 성별과 나이를 조합하고 카테고리에 맞는 인기 상품을 추천한다. 아이템을 검색하면 로그인 정보를 통해 프로그램이 쌓았던 기준을 바탕으로 분석하고 상품을 제시한다. 추천이 마음에 안든다면 원하는 그룹을 선별해 다양한 아이템을 확인하는 편리한 기능도 추가됐다.

 

2. 태그

요즘 즐겨쓰는 태그(#)를 통한 상품 추천 기능도 강화했다. 검색할 필요 없이 소비자들이 즐겨 찾거나 검색률, 클릭률이 높았던 아이템을 기반으로 그룹별 태그를 제공해 검색하지 않아도 태그만 클릭하면 인기 상품이 뜬다. 직접 검색 하지 않아도 제공되는 정보를 통해 현재 트렌드와 즐겨 찾는 상품 확인도 가능하다.

 

3. 정보력

네이버는 보다 정확한 패턴 정보를 위해 알고리즘과 소비자 취향 분석 등 다양한 검색 기술을 적용했다. 이를 통해 4억 개 이상의 방대한 상품 데이터와 검색 히스토리를 쌓고 분석한 뒤 유형별 맞는 스타일을 제공한다. 현재 네이버는 빅데이터를 기반으로 한 추천 기술에 집중하고 효율적인 쇼핑 경험을 가져갈 수 있도록 데이터를 강화하는 중이다.

 

사진출처= 스타일윈도

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