네이버(대표이사 김상헌)가 빅데이터를 기반으로 성별·나이별 맞춤 쇼핑 정보를 제공하는 '사용자 그룹별 상품 추천' 기능을 오픈했다고 1일 밝혔다.
 
사용자들은 로그인 정보와 과거 검색 히스토리를 바탕으로 '여자 10대', '남자 20대' 같이 성별과 나이를 조합한 사용자 그룹 내에서 인기 상품들을 정교하게 추천 받을 수 있게 됐다.
 
이로써 네이버는 지난해 상품 정보가 중요한 검색 결과에는 '가이드뷰'를, 디자인이 중시되는 상품에는 '트렌드뷰' 방식을 적용한 데 이어 이번 기능 추가로 더욱 스마트한 쇼핑 경험을 제공한다.
 
이번 개편을 위해 네이버는 쇼핑 사용자의 행동 패턴 정보를 알고리즘으로 구축하는 다양한 검색 기술들을 적용했고, 이를 통해 4억 개 이상의 방대한 상품 DB를 갖추고 검색 히스토리 분석을 가능케 했다.
 
네이버 라이브쇼핑 프로젝트의 김지승 박사는 "올해는 사용자들이 수많은 상품 DB들 사이에서 원하는 상품을 손쉽게 찾을 수 있도록 빅데이터를 기반으로 한 추천 기술에 집중하고 있다"며 "앞으로도 사용자를 위해 쇼핑 검색 고도화에 최선을 다할 것"이라고 말했다.
 
한편 네이버는 관심사와 취향에 따른 맞춤형 검색을 강화하기 위해 검색어, 클릭, 실구매, 선호몰, 가격 등을 종합적으로 분석해 '취향맞춤형 상품', '함께 구매하면 좋은 상품', '재구매 시기 상품' 추천 등의 다양한 기능을 올해 안에 선보일 예정이다.
 
사진=네이버 제공

김상혁 기자 sunny10@

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