한줄 요약: AI 기반 추천 엔진 도입으로 복잡한 카테고리 내 상품 연관성을 분석, 개인화된 추천으로 전환율 증가

프로젝트 금액: 5천 만 원
프로젝트 기간: 2개월

기업이 겪고 있던 상황:
-수백만 개의 상품을 다양한 카테고리로 분류해 판매
-고객의 복잡한 쇼핑 패턴(다중 카테고리 동시 검색, 다양한 상품 비교)으로 개인화된 추천 어려움
-방대한 비정형 데이터(리뷰, 검색 로그, 클릭 로그)로 인해 기존 시스템에서 데이터 분석과 활용이 불가능
-상품 간 연관성(함께 구매한 상품, 관련 상품 등)을 파악해 추천할 수 있는 체계 부재

솔루션:
-AI 추천 엔진 도입: 고객의 구매 이력, 검색 패턴, 클릭 로그를 분석해 맞춤형 상품 추천 제공
-그래프 데이터베이스 활용: 상품 간의 연관성을 그래프 형태로 모델링해 연관성 높은 상품 추천
-비정형 데이터 처리: 딥러닝 기반의 알고리즘으로 리뷰와 검색 데이터를 정형화하여 분석에 활용

정확도 개선 방법:
-고객 세그멘트별로 A/B 테스트 반복 수행, 성별, 연령대, 쇼핑 시간대별로 추천 정확도 최적화
-정기적인 피드백 수집을 통해 알고리즘 수정 및 최적화, 추천 정확도 20% 향상

성과:
-구매 전환율 35% 증가
-평균 구매 금액 20% 상승
-재구매율 40% 이상 향상
-고객 만족도 및 장바구니 추가율 증가

한줄 요약: 실시간 AI 추천 시스템으로 사용자 행동을 즉각 반영해 콘텐츠 소비 최적화

프로젝트 금액: 1억 5천만 원
프로젝트 기간: 8개월

기업이 겪고 있던 상황:
-다양한 디바이스(모바일, 태블릿, 스마트 TV)에서 콘텐츠 소비, 각 디바이스에서 일관된 추천 제공 필요
-콘텐츠 메타데이터(장르, 배우, 감독, 시즌 등)를 다양하게 활용한 개인화된 추천 어려움
-실시간 트렌드(소셜 미디어 인기 콘텐츠)를 반영한 추천 시스템 부재로 사용자 이탈률 증가

솔루션:
-실시간 데이터 처리 AI 도입: 사용자가 디바이스에서 클릭하거나 시청하는 즉시 행동 데이터를 수집, 실시간 추천 제공
-메타데이터와 사용자 선호도 매칭: 콘텐츠의 장르, 배우, 감독 정보를 분석해 사용자의 과거 시청 패턴과 매칭, 맞춤형 콘텐츠 추천
-소셜 미디어 API 연동: 실시간 트렌드(해시태그, 인기 콘텐츠)를 추천 시스템에 반영, 최신 콘텐츠 추천

정확도 개선 방법:
-실시간 추천 알고리즘의 학습 주기를 단축해 빠른 피드백 반영
-사용자의 재생 중단, 클릭 횟수, 탐색 시간을 분석해 실시간 추천 성능 25% 향상

성과:
-사용자 체류 시간 40% 증가
-이탈률 15% 감소
-신규 콘텐츠 소비 30% 이상 증가
-사용자가 추천받은 콘텐츠 재생 비율 증가

AI로 복잡한 여행 조건을 분석해 고객에게 최적의 맞춤형 패키지 추천

프로젝트 금액: 5천만 원
프로젝트 기간: 2개월

기업이 겪고 있던 상황:
-항공권, 숙박, 액티비티, 렌터카 등 다양한 여행 상품을 조합해야 하는 복잡한 추천 필요
-고객들의 예산, 여행 목적, 선호도, 일정이 각기 달라 일률적인 추천으로는 전환율 낮음
-외부 API(날씨, 환율, 현지 이벤트 등)를 실시간 반영해 추천하고자 했으나, 데이터 연동 및 처리 어려움

솔루션:
-AI 추천 시스템 도입: 고객의 검색 이력, 예약 패턴, 선호도 분석해 맞춤형 여행 패키지 추천 제공
-외부 API 연동: 최신 날씨, 환율, 지역 행사 정보 등을 실시간으로 반영하여 여행지 추천 최적화
-상품 간 연관성 분석: 항공, 숙박, 액티비티를 고객의 여행 목적과 예산에 맞춰 최적의 조합으로 추천

정확도 개선 방법:
-고객군을 유사한 성향별로 클러스터링하여 각 그룹별로 맞춤형 추천 제공
-외부 API 데이터 업데이트 주기를 조정해 실시간 이벤트 및 날씨 정보가 반영된 추천으로 전환율 30% 향상

성과:
-예약 전환율 50% 증가
-평균 여행 상품 금액 상승
-고객 긍정적인 리뷰와 추천 25% 이상 증가
-여행 패키지 조합의 정확성 향상으로 고객 만족도 증가

AI 기반 개인화된 학습 추천 시스템으로 학습 효과와 수강 완료율 대폭 향상

프로젝트 금액: 6천만 원
프로젝트 기간: 5개월

기업이 겪고 있던 상황:
-학습자의 수준, 학습 스타일, 목표가 모두 달라 일률적인 교육 콘텐츠 제공의 한계
-기존 학습 데이터를 바탕으로 학습 경로 최적화 필요성 대두, 수강 완료율 낮음
-외부 교육 자료와 오픈 소스 콘텐츠를 추천에 반영하고 싶었으나 시스템 연동 어려움

솔루션:
-AI 추천 엔진 도입: 학습자의 성적, 학습 패턴, 참여도를 분석해 개인 맞춤형 콘텐츠 추천
-학습 경로 최적화: 학습자가 이전에 수강한 과목, 성취도, 참여도를 기반으로 최적의 학습 경로 설계
-API 연동으로 다양한 학습 자료 활용: 외부 교육 자료와 오픈 소스 콘텐츠를 추천 시스템에 포함

정확도 개선 방법:
-학습 로그 데이터를 클러스터링해 맞춤형 학습 경로 제공
-반복적인 학습자 피드백 수집과 실험을 통해 추천 정확도 30% 이상 향상

성과:
-수강 완료율 45% 상승
-학습 만족도 35% 이상 향상
-재수강률 20% 증가
-신규 가입자 수가 추천을 통해 20% 증가

사용자 금융 데이터를 기반으로 개인화된 금융 상품 추천 시스템 도입, 투자 참여율 증대

프로젝트 금액: 1억 2천만 원
프로젝트 기간: 7개월

기업이 겪고 있던 상황:
-고객의 복잡한 금융 거래 데이터(자산 구성, 거래 내역 등) 분석이 어려워 맞춤형 금융 상품 추천 부재
-데이터 보안과 개인정보 보호 중요성 증가
-외부 금융 API(금리, 주가 등)와의 실시간 연동 어려움, 시장 변화에 맞춘 추천 부족

솔루션:
-AI 추천 시스템 도입: 고객의 거래 내역, 자산 구성, 리스크 성향 분석해 맞춤형 금융 상품 추천
-외부 금융 API 연동: 실시간 금리, 주가 변동 정보를 반영해 최신 금융 상품 추천
-강화된 보안 시스템 적용: 데이터 보호와 개인정보 보호를 위한 강화된 보안 시스템 구축

정확도 개선 방법:
-실시간 금융 데이터와 맞춤형 알고리즘 적용으로 추천 신뢰도 및 정확도 25% 향상
-금융 거래 이력에 따라 고객별 맞춤 추천 주기를 최적화, 지속적인 피드백 반영

성과:
-투자 참여율 30% 증가
-자산 관리 서비스 이용률 40% 향상
-금융 상품 추천으로 인한 만족도 및 서비스 충성도 증가
-개인화된 투자 상품 포트폴리오 구성으로 재투자율 상승