우리동네단골은 재구매 기반 추천 알고리즘 앱 및 관리를 위한 대시보드 서비스입니다.
본 프로젝트는 '우리동네GS'를 기반으로 사용자의 행동 데이터를 바탕으로 개인화 맞춤형 재구매 추천 서비스를 제공합니다.
개선된 앱의 UI/UX를 통해 사용자의 편리성을 더해주며 추천을 효율적으로 제공하고 있습니다.
앱의 데이터를 관리자를 위하여 시각화하는 대시보드를 제공합니다.
2024.10.14 ~ 2024.11.19
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시간대 기반 재구매 추천 알고리즘
: 사용자가 각 시간대별로 90일 이내에 3회 이상 구매 행동을 보인 시간대를 찾아 적합한 상품을 추천하는 알고리즘 -
구매 주기 기반 재구매 추천 알고리즘
: 재구매 주기를 학습하고 분석하여 사용자에게 적절한 시점에 상품을 추천하는 알고리즘 (재구매 주기가 45일 이상인 경우 90%, 미만인 경우 80% 경과 후 재구매 추천 시작) -
추천 카테고리 기반 재구매 추천 알고리즘
: 신규 사용자에게는 회원가입 시 대분류 선호 카테고리를 입력받고, 유사한 사용자들이 많이 구매한 상품을 카테고리 기반 사용자 협업 필터링을 통해 추천하는 알고리즘
: 기존 사용자의 행동 데이터를 분석하여 소분류 선호 카테고리를 계속해서 업데이트하여, 같은 카테고리 내 유사 상품 (콘텐츠 기반 알고리즘)과 같은 카테고리를 선호하는 다른 사용자들이 선호하는 상품을 추천(카테고리 기반 사용자 협업 필터링)하는 하이브리드 모델의 알고리즘 -
데이터 시각화를 위한 대시보드
: 전체 사용자 및 상품에 대하여 재구매 사용자 수, 성별&나이, 상품 리스트 카테고리별 조회 수, 장바구니 수, 주문 수 시각화 -
개인 데이터 시각화를 위한 정성 평가 대시보드
: 사용자 개인의 상세 조회, 장바구니, 구매 등의 로그 확인 및 개인화 추천 상품 조회 대시보드
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Elasticsearch
- 검색 엔진 최적화
- 음절 단위 역 색인을 통한 통합 검색 엔진 지원
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캐시 사용
- real-time에 대해서 반복적인 update 발생
: 사용자의 편리함을 극대화 시키는 UI/UX 구상
| 로그인 페이지 | 회원가입 페이지 | 선호태그 |
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| 홈페이지 | 검색 페이지 | 검색 결과 페이지 |
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| GS25탭 페이지 | GS더프레시탭 페이지 | wine25탭 페이지 |
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