[추천모델] 식료품 쇼핑몰 추천모델과 추천 챗봇 만들기 #01 기획

** 사용된 인물 및 회사, 스토리는 모두 허구의 이야기로 실제 인물 및 회사와 관계없는 이야기 입니다.(명언 포함) 

프로젝트 완성을 위해서는 목표와 결과물을 미리 구체화하는 과정이 꼭 필요합니다. 목표/결과물을 구체화 하지 않고 무턱대고 진행할 경우 중간에 길을 잃어 포기하거나 중간에 다음 테스크를 설정해서 가야하는만큼 시간도 비효율적으로 사용할 수 밖에 없기 때문입니다 . 프로젝트의 시작은 목표와 결과물, 결과물을 낼 수 있는 세부 테스크를 설정하는 기획먼저 진행하도록 하겠습니다. 

 

프로젝트 소개

신선 식품 쇼핑몰인 "마켓브로컬리"는 늘어나는 모바일 사용자를 위해 "챗봇을 활용한 간편 정기배송 및 추천서비스"를 도입하고자한다. 

이미지 출처 : 마켓컬리 유투브 공식 채널 광고(https://www.youtube.com/watch?v=0M5ly2ybPaI) 

프로젝트 목표

1. 프로젝트 타겟 : 기존 구매유저
2. 양적 증가 : 구매유저의 앱 유입 및 전환을 증가시킨다.
3. 질적증가(업셀링) : 기존 구매유저의 구매량을 증가시킨다.

프로젝트 결과물

1. 모바일 사용자에게 구매 가능성이 높은 상품을 추천하여 SNS메시지를 전송한다.
2. 재구매를 할 확률이 높은 상품에 대해서는 정기배송 프로모션을 안내한다.
3. 단일 상품 구매고객에게 추가 구매할 확률이 높은 상품을 추천한다.

서비스 아키텍쳐

1. 구글 클라우드 플랫폼(GCP) 서비스 사용
2. 유저구매로그는 구글 빅쿼리(Bigquery)에 적재됨
3. 실시간 대시보드는 빅쿼리 로그 기반 태블로(Tableau)로 구현.
4. 구글 클라우드 인스턴스VM을 (Compute Engine)에서 추천모델 및 재구매 예측모형을 학습 구현.
5. 구글 클라우드 앱엔진(GAE)을 통해 구현한 API를 통해 추천모델의 결과와 챗봇 메시지 전송을 진행함.(페이스북 메신저를 마켓브로콜리 앱 메신저로 가정함)

 

실제 자료들

1. 구매데이터는 미국 신선식품 배달업체인 INSTAR CART 의 오픈데이터(2017년) 을 활용함.
(링크 : https://www.instacart.com/datasets/grocery-shopping-2017) 

 

 

출처

브로콜리PNG : Pixabay로부터 입수된 Ariapsa MX님의 이미지 입니다.