본문 바로가기
카테고리 없음

AI로 상품 추천 시스템 만들기: 이커머스 매출 올리는 비법

by 상큼톡톡 라이프 2025. 3. 24.

 

이커머스에서 AI 추천 시스템이 중요한 이유

온라인 쇼핑몰에서 고객의 구매 전환율을 높이는 가장 효과적인 방법 중 하나는 개인화된 상품 추천 시스템입니다.

💡 실제 통계에 따르면, AI 기반 상품 추천을 활용한 이커머스 플랫폼은 평균적으로 매출이 20~30% 증가합니다.
넷플릭스, 아마존, 쿠팡 등 대형 플랫폼이 AI 추천 시스템을 적극 활용하는 이유도 여기에 있습니다.

그렇다면 AI 추천 시스템이 어떻게 작동하며, 직접 구축할 수도 있을까요?
이번 글에서는 AI 기반 상품 추천 시스템의 원리와 직접 구현하는 방법을 소개합니다! 🚀

1. AI 상품 추천 시스템이란?

AI 상품 추천 시스템은 고객의 행동 데이터를 분석하여 맞춤형 상품을 추천하는 기술입니다.
고객이 어떤 제품을 클릭했는지, 어떤 제품을 구매했는지 등의 데이터를 학습하여 최적의 상품을 추천하는 역할을 합니다.

🔹 AI 상품 추천 시스템의 주요 기능

✅ 연관 상품 추천 – 고객이 본 제품과 비슷한 상품 추천
✅ 개인 맞춤형 추천 – 고객의 구매 이력을 분석하여 취향에 맞는 상품 제공
✅ 베스트셀러 추천 – 인기 상품을 분석하여 많이 팔리는 제품 노출
✅ 장바구니 기반 추천 – 고객이 담은 제품과 어울리는 상품 추천

💡 이러한 추천 시스템은 고객의 만족도를 높이고, 자연스럽게 추가 구매(업셀링, 크로스셀링)를 유도할 수 있습니다.

2. AI 상품 추천 시스템의 작동 원리

AI 추천 시스템은 다양한 알고리즘을 활용하여 고객의 행동을 분석합니다.

🔹 대표적인 추천 알고리즘 3가지

✅ 1) 콘텐츠 기반 필터링 (Content-Based Filtering)

  • 고객이 관심 있는 상품과 유사한 제품을 추천
  • 예: 고객이 "블루투스 이어폰"을 구매하면, 유사한 이어폰을 추천

📌 활용 사례:
✔ 유사한 제품을 추천하는 "함께 본 상품" 기능
✔ 고객이 좋아할 만한 카테고리 추천

✅ 2) 협업 필터링 (Collaborative Filtering)

  • 비슷한 취향을 가진 고객 데이터를 분석하여 상품 추천
  • 예: 고객 A가 구매한 상품을 고객 B도 관심 가질 확률이 높으면 추천

📌 활용 사례:
✔ "이 상품을 구매한 고객은 이런 제품도 구매했습니다."
✔ 넷플릭스, 아마존에서 많이 사용하는 추천 방식

✅ 3) 하이브리드 추천 시스템 (Hybrid Filtering)

  • 콘텐츠 기반 + 협업 필터링을 결합하여 더 정교한 추천 제공
  • 예: "고객의 구매 이력 + 유사 고객의 선호도"를 함께 분석하여 추천

📌 활용 사례:
✔ AI가 고객의 선호도를 실시간 학습하여 맞춤형 상품 추천
✔ 이커머스에서 가장 많이 활용되는 고급 추천 시스템

3. AI 상품 추천 시스템 직접 구축하는 법 (Python 예제)

이제 간단한 AI 상품 추천 시스템을 Python을 활용하여 직접 구현해보겠습니다.

🔹 필요한 라이브러리 설치

pip install pandas numpy scikit-learn

🔹 샘플 데이터 로드 (상품 및 사용자 데이터)

import pandas as pd

# 고객별 구매 이력 데이터
data = {
    '고객': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
    '상품': ['노트북', '마우스', '키보드', '노트북', '마우스', '헤드셋']
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

🔹 협업 필터링을 활용한 간단한 추천 모델

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

# 상품을 벡터화하여 유사도 분석
vectorizer = CountVectorizer()
product_matrix = vectorizer.fit_transform(df['상품'])

# 상품 간 유사도 계산
similarity_matrix = cosine_similarity(product_matrix)

# 유사도가 높은 상품 추천
def recommend_product(product_name, df, similarity_matrix):
    product_index = df[df['상품'] == product_name].index[0]
    similar_products = list(enumerate(similarity_matrix[product_index]))
    similar_products = sorted(similar_products, key=lambda x: x[1], reverse=True)

    print(f"'{product_name}'을(를) 본 고객에게 추천할 상품:")
    for index, score in similar_products[1:3]:  # 상위 2개 상품 추천
        print("-", df.iloc[index]['상품'])

recommend_product("노트북", df, similarity_matrix)

💡 이 코드를 실행하면, '노트북'을 구매한 고객에게 유사한 제품을 추천하는 AI 추천 시스템을 간단히 구현할 수 있습니다.

4. AI 추천 시스템을 활용하면 이런 점이 좋다!

✅ 매출 증가 – 맞춤 추천을 통해 고객이 추가 구매할 확률 상승
✅ 고객 만족도 향상 – 개인화된 쇼핑 경험 제공
✅ 자동화된 추천 – AI가 데이터를 학습하여 실시간으로 추천 최적화
✅ 운영 비용 절감 – AI가 자동으로 상품 추천을 최적화하여 마케팅 비용 절약

5. 결론: AI 추천 시스템으로 이커머스를 성장시키자!

📌 AI 상품 추천 시스템은 고객 행동 데이터를 분석하여 최적의 제품을 추천해 줍니다.
📌 콘텐츠 기반, 협업 필터링, 하이브리드 방식 등 다양한 알고리즘을 활용할 수 있습니다.
📌 Python과 간단한 머신러닝 모델을 활용하면 직접 AI 추천 시스템을 구축할 수도 있습니다.
📌 AI 추천 시스템을 활용하면 매출 증대와 고객 만족도를 동시에 높일 수 있습니다!

📢 여러분은 AI 추천 시스템을 활용해 본 경험이 있으신가요? 댓글로 공유해 주세요! 😊