AI 패션 상품 추천의 콜드스타트, 해결 방법은?

2021년 8월 23일

비대면 소비가 일상화되면서 이커머스의 경쟁이 더욱 치열해지고 있습니다. 모든 패션 이커머스가 경쟁력을 강화하기 위해 다양한 노력을 기울이고 있습니다.

핵심은 ‘어떻게 쇼핑 만족도를 높여 고객들이 더 많이 찾아오고, 더 많이 구매하게 할까’일 텐데요.

이에 많은 패션 이커머스에서 AI를 활용한 상품 추천 서비스를 이용하고 있죠.

고객이 원하는 상품을 빨리 발견할 수 있게 해 쇼핑 편의를 높이고, 만족스러운 쇼핑 경험을 제공하는 데에 효과적이기 때문입니다.

AI 상품 추천 서비스에 대한 만족도는 상당히 높은 편입니다.

하지만 많은 패션 이커머스에서 한목소리로 말하는 아쉬움이 있습니다. 바로 ‘콜드스타트(Cold Start)’입니다.

Q. AI 패션 상품 추천에서의 콜드스타트, 어떻게 해결할 수 있을까요?

콜드스타트, 왜 발생할까요?

상품 추천 서비스에서의 콜드스타트는 데이터 부족으로 특정 고객에게 적절한 상품을 추천하지 못하는 것을 의미합니다.

이러한 콜드스타트는 ‘협업 필터링(CF)’ 방식을 활용한 추천 서비스에서 많이 나타나는데요. 협업 필터링은 대규모 고객 정보와 행동 데이터를 바탕으로 특정 고객군을 그룹화하고 비슷한 유형의 고객이 구매한 상품을 추천하는 방식인데, 충분한 데이터가 수집∙분석되지 않으면 부정확한 예측을 하거나 상품 추천을 하지 못합니다.

콜드스타트는 ‘협업 필터링(CF)’ 방식을 활용한 추천 서비스에서 많이 나타나는데요. 협업 필터링은 대규모 고객 정보나 행동 데이터를 바탕으로 비슷한 유형의 고객이 구매한 상품을 추천하는 방식인데, 충분한 데이터가 수집∙분석되지 않으면 부정확한 예측을 하거나 상품 추천을 하지 못합니다.

이 때문에 서비스를 적용하기 전에 데이터 학습 기간을 1개월 이상 두기도 합니다. 이렇게 하면 기존에 쇼핑 히스토리가 충분한 고객에게는 상품을 추천하는 것이 가능합니다.

문제는 처음 방문한 신규 고객, 회원 가입을 하지 않은 고객, 쇼핑 히스토리가 적은 고객입니다. 세 케이스 모두 비슷한 유형으로 그룹화할 데이터가 부족하기 때문에 상품 추천을 하기 어렵죠.

마케팅 비용을 들여 힘들게 신규 고객을 확보했는데, 일정량의 데이터가 쌓이기 전에는 상품 추천을 원활하게 할 수 없는 겁니다.

결국 추천 효율을 떨어뜨리고, 고객에게 만족스러운 쇼핑 경험 또한 제공할 수 없게 되는 셈이죠.


콜드스타트, 어떻게 해결해야 할까요?

데이터가 부족한 고객군에게 콜드스타트 문제 없이 원활하게 상품을 추천하려면 데이터를 확보하는 작업이 병행돼야 합니다. 프로필 작성 유도 등이 있습니다. 물론 고객이 적극적으로 정보를 제공해야 하는 방식이죠.

최근 콜드스타트 문제를 보완하는 방법들도 나오고 있으니 이를 적용해보는 것도 좋습니다.

무엇보다 가장 확실한 건 콜드스타트 문제가 없는 서비스를 이용하는 거겠죠?

기술이 고도화되고 있는 만큼 다양한 서비스가 있는데, 오드컨셉의 비전 AI 기반 개인화 상품 추천 서비스 ‘PXL(픽셀)’이 대표적입니다.

PXL은 고객의 개인 정보, 비슷한 유형의 고객 정보가 아닌 오로지 고객 개인이 관심을 갖고 있는 상품 콘텐츠에 집중합니다.

PXL은 고객이 원하는 상품 콘텐츠의 시각 정보와 컨텍스트 정보를 사람이 눈으로 보는 것보다 정확하게 실시간으로 읽어냅니다. 그리고 고객이 필요로 하는 순간에 최적의 방식으로 상품을 추천합니다.

고객이 상품 탐색을 시작하면 2017년부터 지금까지 서비스하면서 고도화된 PXL의 신경망이 고객이 원하는 상품 콘텐츠의 시각 정보와 컨텍스트 정보를 사람이 눈으로 보는 것보다 정확하게 실시간으로 읽어냅니다.

그리고 고객이 필요로 하는 순간에 최적의 방식으로 상품을 추천합니다.

처음 방문해도, 회원 가입을 하지 않아도, 쇼핑 히스토리가 적어도 무방합니다. 어떤 고객이든 상품 탐색을 시작하면 곧바로 분석해 실시간으로 원하는 스타일의 상품 추천이 이뤄집니다.

1개월 이상의 데이터 학습 기간도 없습니다. 이커머스의 상품을 연동하는 절차만 거치면 되는데, 최소 30분 안에 끝나기도 하는 작업입니다. 서비스를 신청하면 그날부터 곧바로 사용할 수 있을 정도로 편의성이 뛰어납니다.

서비스의 성능도 이미 검증했습니다. 2021년 7월 기준으로 국내외 700곳이 넘는 이커머스가 PXL 서비스를 이용하고 있는데요. PXL 상품 추천을 받은 고객의 구매전환율은 그렇지 않은 고객보다 최대 7배 높게 나타나고 있습니다.

뿐만 아니라 PXL의 상품 추천을 경험한 고객이 재방문하는 횟수도 일반 고객의 3배가 넘습니다.

콜드스타트 문제가 발생하지 않는 오드컨셉 PXL(픽셀)의 성과. PXL이 추천하는 상품의 구매전환율은 쇼핑몰 전체 구매전환율보다 최대 7배 높게 나타나고, PXL의 상품 추천을 경험한 고객이 재방문하는 횟수도 일반 고객의 3배가 넘습니다.

콜드스타트 문제 없이 고객에게 만족스러운 쇼핑 경험을 제공한다는 사실을 증명하고 있는 것이죠.


지금까지 상품 추천에서 콜드스타트가 발생하는 이유와 해결 방법을 살펴봤습니다.

이커머스 시장 규모는 앞으로 더욱 커지고, 경쟁도 더 치열해질 전망이라는 통계가 계속 나오고 있습니다.

이커머스를 방문하는 모든 고객에게 더욱 만족스러운 쇼핑 경험을 제공하는 것은 경쟁에 앞서기 위한 필수 조건이 됐습니다.

이제 선택만 남았습니다. 그리고 오드컨셉의 PXL은 모든 패션 이커머스와 함께할 준비를 마쳤습니다.


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