행동 데이터 기반 추천

행동 데이터 기반 추천은 사용자의 클릭, 검색, 구매, 시청 기록 등 다양한 행동 데이터를 수집하고 분석하여 개인화된 추천을 제공한다.

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1. 전자상거래에서의 행동 데이터 기반 추천

• 사용자가 온라인 쇼핑몰에서 특정 상품(예: 노트북)을 자주 검색하고, 관련 상품 페이지를 여러 번 방문한다.
• 시스템은 사용자가 클릭한 상품이나 유사한 카테고리의 상품을 분석하여 추천 목록에 노트북 액세서리(예: 노트북 가방, 마우스, 키보드)를 추가한다.
• 만약 사용자가 특정 브랜드의 노트북을 자주 클릭했다면 해당 브랜드의 신제품 또는 할인 상품을 우선적으로 추천한다.

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2. OTT 플랫폼에서의 행동 데이터 기반 추천

• 사용자가 넷플릭스에서 범죄 스릴러 장르의 드라마와 영화를 자주 시청한다.
• 시청한 콘텐츠의 장르, 키워드, 감독, 배우 데이터를 분석하여 유사한 작품을 추천한다.
• 사용자가 특정 콘텐츠를 중간까지 보고 중단한 경우, 관련된 다른 콘텐츠를 추천 목록에 포함시켜 관심을 끌도록 한다.

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3. 음악 스트리밍 서비스에서의 행동 데이터 기반 추천

• 사용자가 특정 아티스트(예: BTS)의 노래를 반복 재생하고, 해당 노래와 유사한 음악을 플레이리스트에 추가한다.
• 사용자의 재생 목록과 유사한 청취 패턴을 가진 다른 사용자의 데이터를 분석하여 새로운 곡이나 아티스트를 추천한다.
• 사용자가 특정 시간대(예: 아침)마다 활발한 음악 재생 활동을 보인다면, 해당 시간대에 적합한 테마(예: "활기찬 아침")의 음악을 추천한다.

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4. 이커머스 쿠폰 및 프로모션 추천

• 사용자가 특정 제품 카테고리(예: 스포츠 의류)를 장바구니에 추가했지만 구매하지 않고 페이지를 떠난 경우, 행동 데이터를 기반으로 해당 제품의 할인 쿠폰을 제공하거나, 유사한 다른 제품을 이메일이나 푸시 알림으로 추천한다.

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행동 데이터 기반 추천은 사용자의 실제 활동 데이터를 분석하여 보다 개인화되고 상황에 맞는 추천을 제공한다. 이를 통해 사용자 만족도를 높이고, 제품이나 콘텐츠의 노출 효과를 극대화한다.