39. 추천 서비스 정리
• 사이트 특성에 맞게 다양한 추천 서비스를 제공하며, 계속 확
장 중
• 추천 적용이 간단하며, 종류 별로 성과 측정이 가능함
1. 상품 기준(Item-to-Item) 추천(3종)
1) 함께 본 상품 (ViewTogether)
2) 함께 구매한 상품 (BuyTogether)
3) 연관 컨텐츠 상품 (Content-based Recommendation)
2. 사용자 기준(User-to-Item) 추천(2종)
1) 개인화 추천
2) 실시간 개인화 추천
3. 통계형 추천(6종)
1) View Top 100
2) Buy Top 100
3) 구매전환 Top 100
4) 추천클릭 Top 100
5) 추천유입 Top 100
6) SNS유입 Top 100
40. 추천 적용 및 성과 확인 방법
• 추천 적용 방법
– 추천을 어떻게 사이트에 적용할 수 있을까?
• 성과 확인 방법
– 추천 영역에서 트래픽이 얼마나 발생할까?
– 추천 영역에서 매출이 얼마나 발생할까?
51. 채널 (영역)별 추천 클릭률
• 추천이 노출된 영역 별로 클릭률을 각각 확인
– 어느 영역에서 사용자들이 추천에 가장 잘 반응하는
가?
52. 추천 경유 매출
• 사용자가 추천 리스트에서 상품을 클릭하고, 해
당 상품을 24시간 안에 구매하여 매출이 발생한
경우
Top 채널의
사용자 경유 매출
추적
53. 채널 (영역)별 경유 매출 비교 분석
• 상품 상세 페이지 하단에는 왜 경유 매출이 안 나올까?
– 알고리즘을 바꿔볼까?
• 구매완료 페이지에서의 경유 매출은 0
– 개인화 추천 or 인기 상품을 뿌려볼까?
메인 페이지
인기 상품
메인 페이지
개인화
상품
상세
상품 상세
하단
장바
구니
다양한 가설을
직접 검증할 수
있음
구매
완료
사이
드바
54. 타 사이트 사례 공유
• 11번가
– 추천 노출 유무 비교 테스트
– 추천 UI 테스트
• T사 사례
– 자체 추천 vs RecoPick 추천
56. 모바일 11번가 A/B 테스트 (추천 노출 유무)
• 정말 추천이 효과가 있을까?
– 2014. 7. 1 ~2014. 8. 3
– 동일 기간 사용자 그룹을 나누어 테스트
No
Recommendation
57. 모바일 11번가 A/B 테스트 결과
• 추천을 노출한 그룹에서 인당 상품뷰는 5.6%상승하고, 매출은
인당 상품뷰
100.0%
105.6%
그룹별 전체 매출
100.0%
102.9%
2.9% 상승
58. 추천을 어떻게 노출하는 것이 가장 효과적일
까?
• 타 모바일 사이트 사례를 보면, 횡스크롤이 있는 경
우 클릭률이 1~2% 더 높게 나타남
5.54% (C사)
5.87% (V사)
6.61% (O사)
6.78% (B사)
6.86% (T사)
3.67% (M사)
4.57% (H사)
4.73% (C사)
59. 모바일 11번가 UI A/B 테스트
4개의 상품을 노출 3*5 개의 상품을
테스트 기간 8/5~8/18
노출
8개의 상품을 노출
60. 모바일 11번가 UI A/B 테스트
클릭률 5.12% 5.67% (▲10.8%) 6.81% (▲33.0%)
경유매출 100% 110% (▲10.0%) 121% (▲21.0%)
61. T사 모바일 사이트 A/B 테스트
• 동일한 위치에서 추천의 종류를 바꿔서 테스트
상품 상세 페이지 상품 상세 페이지
62. T사 모바일 사이트 A/B 테스트 결과 (1/2)
• 자체 개발 추천 대비 RecoPick 추천에서 추천
클릭 수가 40% 이상 증가
7,000
6,000
5,000
4,000
3,000
2,000
1,000
0
RecoPick 추천 자체 개발 추천
63. T사 모바일 사이트 A/B 테스트 결과 (2/2)
• 자체 개발 추천 대비 RecoPick 추천에서 추천
경유 매출이 30% 이상 증가
RecoPick 경유 매출 자체 추천 경유 매출