AI 기반 쇼핑몰 추천 시스템 구축하는 법

 

 

 

 

 

서론

전자상거래(E-commerce) 시장에서 개인화된 추천 시스템은 매출 증가와 고객 만족도를 높이는 핵심 요소다. AI(인공지능)를 활용하면 고객의 행동 데이터를 분석하여 맞춤형 상품을 추천할 수 있다. 이는 아마존, 넷플릭스, 유튜브와 같은 글로벌 플랫폼에서 이미 사용되고 있는 기술이다.

AI 기반 쇼핑몰 추천 시스템은 다음과 같은 기능을 자동화할 수 있다.
✅ 고객의 관심사에 맞춘 상품 추천
✅ 과거 구매 이력을 분석한 개인 맞춤형 추천
✅ 실시간 트렌드와 유사한 제품 추천
✅ 고객 행동을 예측하여 장바구니 추가 유도

이번 글에서는 AI 기반 쇼핑몰 추천 시스템을 구축하는 방법과 AI 추천 엔진 툴을 소개하겠다.

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1. AI 기반 쇼핑몰 추천 시스템의 종류

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

🔹 고객이 본 상품의 특징(카테고리, 색상, 브랜드 등)을 분석하여 유사한 상품을 추천
🔹 예제: "운동화 A"를 본 고객에게 비슷한 "운동화 B" 추천
🔹 추천 알고리즘: TF-IDF, 코사인 유사도(Cosine Similarity)

📌 예제 코드 (Python & Scikit-Learn 사용)

python

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from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer # 예제 데이터 (상품 설명) products = ["나이키 러닝화, 스포츠, 경량", "아디다스 운동화, 러닝, 쿠셔닝", "푸마 축구화, 접지력, 가벼움"] # TF-IDF 벡터화 vectorizer = TfidfVectorizer() tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(products) # 코사인 유사도 계산 similarity_matrix = cosine_similarity(tfidf_matrix) print(similarity_matrix)

💡 활용법:
쇼핑몰에서 고객이 본 상품과 유사한 제품을 추천하는 기능 구현 가능

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✅ 2) 협업 필터링 (Collaborative Filtering)

🔹 비슷한 구매 패턴을 가진 고객의 데이터를 활용하여 상품 추천
🔹 예제: A 고객이 구매한 상품을 B 고객도 구매할 가능성이 높음
🔹 추천 알고리즘: 행렬 분해(Matrix Factorization), SVD, ALS

📌 예제 코드 (Python & Surprise 라이브러리 사용)

python

코드 복사

from surprise import SVD from surprise import Dataset from surprise.model_selection import cross_validate # 데이터 로드 data = Dataset.load_builtin('ml-100k') # MovieLens 데이터 사용 예제 trainset = data.build_full_trainset() # SVD 모델 학습 model = SVD() cross_validate(model, data, cv=5) # 추천 예측 model.fit(trainset) pred = model.predict(uid="A", iid="상품ID") print(pred.est) # 예측 평점 출력

💡 활용법:
고객의 구매 내역을 학습하여 다른 고객과 유사한 구매 패턴을 가진 상품을 추천

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✅ 3) 하이브리드 추천 시스템 (Hybrid Filtering)

🔹 콘텐츠 기반 필터링 + 협업 필터링을 조합한 방식
🔹 예제:

• 고객이 본 상품과 유사한 상품 추천
• 동시에 비슷한 취향의 고객이 구매한 상품 추천
  🔹 추천 알고리즘: 딥러닝(신경망 기반), XGBoost

💡 활용법:
아마존, 넷플릭스 같은 대형 전자상거래 및 콘텐츠 플랫폼에서 활용

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✅ 4) AI 딥러닝 기반 실시간 추천 시스템

🔹 고객의 실시간 행동 데이터를 분석하여 즉각적인 상품 추천
🔹 예제:

• 30초 이상 머문 페이지의 상품과 유사한 제품 추천
• 장바구니에 담긴 제품과 관련된 상품 추천
  🔹 추천 알고리즘: LSTM, Transformer 모델

💡 활용법:
네이버 쇼핑, 쿠팡, G마켓 등에서 고객의 실시간 행동을 기반으로 맞춤형 상품 추천

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2. AI 기반 쇼핑몰 추천 시스템 구축 과정

📌 1단계: 데이터 수집

✅ 고객의 방문 기록, 클릭, 장바구니, 구매 내역 데이터 수집
✅ 웹사이트 & 모바일 앱 로그 분석

📌 2단계: 데이터 전처리

✅ 누락된 데이터 보정 & 이상치 제거
✅ 고객 ID, 상품 ID, 클릭 이벤트 등을 정리

📌 3단계: AI 추천 모델 학습

✅ 콘텐츠 기반 필터링, 협업 필터링, 하이브리드 모델 중 선택
✅ TensorFlow, PyTorch를 활용해 머신러닝 모델 학습

📌 4단계: 추천 알고리즘 적용

✅ 고객이 사이트에 접속할 때 맞춤형 추천 상품 자동 노출
✅ 장바구니 담기 & 결제 완료 후 추가 추천 상품 제공

📌 5단계: 추천 시스템 성능 평가 & 개선

✅ CTR(클릭률), CVR(전환율), 고객 만족도 분석
✅ AI 모델 성능 개선을 위한 하이퍼파라미터 튜닝

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3. AI 기반 쇼핑몰 추천 시스템 구축을 위한 툴 추천

✅ 1) Google Cloud Recommendations AI – 구글 클라우드 기반 AI 추천 엔진
✅ 2) AWS Personalize – 아마존 AWS의 맞춤형 추천 API
✅ 3) TensorFlow Recommenders (TFRS) – 구글의 딥러닝 추천 모델
✅ 4) Surprise – 협업 필터링 기반 추천 시스템 라이브러리
✅ 5) RecSys (Recombee) – 실시간 추천 시스템 API 제공

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4. AI 기반 쇼핑몰 추천 시스템 도입 효과

💡 AI 추천 시스템을 활용하면?
✔ 매출 증가: 개인화된 추천을 통해 구매율 상승
✔ 고객 만족도 향상: 관심 있는 제품을 빠르게 찾을 수 있도록 도움
✔ 이탈율 감소: 고객이 원하는 상품을 쉽게 발견하여 장바구니 추가 유도
✔ 운영 비용 절감: AI가 자동으로 추천을 최적화하여 마케팅 비용 절감

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결론

AI 기반 추천 시스템은 쇼핑몰의 매출을 높이고, 고객 만족도를 개선하며, 이탈율을 줄이는 필수 기술이다.

✅ 콘텐츠 기반 추천 + 협업 필터링을 조합한 하이브리드 추천이 가장 효과적
✅ Google Cloud Recommendations AI 또는 AWS Personalize를 활용하면 빠르게 적용 가능
✅ Python + TensorFlow Recommenders로 직접 추천 시스템 구축 가능

이제 AI를 활용해 효율적인 쇼핑몰 추천 시스템을 구축해보자! 🚀