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Amazon Personalize 서울 리전 출시

 Amazon Personalize는 기계 학습과 관련한 경험이 없는 개발자도 자신의 애플리케이션에 개인 맞춤 추천 항목을 생성할 수 있는 완전 관리형 인공 지능 API 서비스입니다. 오늘부터 서울 리전에서 사용하실 수 있습니다.

기계 학습은 맞춤형 제품 및 콘텐츠 추천, 맞춤형 검색 결과 및 타겟팅된 마케팅 프로모션 지원을 통해 고객 참여를 개선하는 데 더욱 많이 사용되고 있습니다. 하지만 이렇게 정교한 추천 시스템을 만드는 데 필요한 기계 학습 기술을 개발하는 것은 복잡성으로 인해 현재까지 대부분의 조직에게는 멀게만 느껴졌습니다. Amazon Personalize는 Amazon.com에서 몇 년 동안 사용한 완벽한 기계 학습 기술을 사용하기 때문에 기계 학습 경험이 없는 개발자도 복잡한 맞춤화 기능을 애플리케이션에 쉽게 빌드할 수 있습니다.

Amazon Personalize 배우기

AWS Summit에서는 AWS 기계학습 전문가들이 준비한 Amazon Peronalize 서비스 기능에 대한 상세 소개를 담은 동영상을 추천합니다.

AWS Community Day에서도 직접 AWS re:Invent 에서 배워온 노하우를 소개하는 영상도 추천 드립니다.

국내 고객 사례
롯데마트는  Amazon Personalize를 도입해 자체 모바일앱인 ‘M쿠폰’을 통해 매장 이용고객 대상으로 고차원의 맞춤형 상품 추천 서비스를 제공하고 있습니다.  온-오프라인 구매 데이터를 기반한 기계 학습 결과를 통해 M쿠폰 기반의 1:1 구매 상품 추천을 진행하고 있으며, 보다 정교하고 적중도가 높은 고객 제안을 위해 아마존 퍼스널라이즈를 도입하였습니다. 작년 7월부터 2개월 동안 10만명 이상의 고객 대상으로 1:1 상품 추천 서비스를 시범적으로 운영한 결과, 기존보다 2배 이상 높은 고객 반응율을 이끌어 냈습니다.

롯데마트 빅데이터팀 신재현 팀장은 “이번에 도입한  Amazon Personalize는 아마존닷컴에서 실제로 사용중인 추천 알고리즘”이라며, “광고가 범람하는 시대에 AI를 이용해 개인에게 맞는 최적의 상품을 적절한 시점에 추천 할 수 있게 됐다”고 전했습니다. 정식 출시를 통해 30만 명을 대상으로 상품 추천 서비스가 추천하는 상품을 파격가에 구매할 수 있는 모바일 쿠폰을 M쿠폰앱을 통해 제공하고 있습니다.

인터파크 역시 Amazon Personalize를 통해 특정 옷을 사면 어울리는 패션 액세서리를 추천하거나, 동일 상품 구매 고객이 추가로 구매한 상품을 추천하는 등 활용 가능한 모든 데이터를 복합적으로 조합해 개개인에 최적화된 상품을 제안하는 기능을 구현하고 있습니다.

기존의 과거 구매 내역이나 성별, 연령대 등 일정 카테고리로 고객군을 나눠 단순히 상품을 추천하는 것과는 차별화되는 방식입니다. 클릭, 페이지 뷰, 로그인, 구매, 아이템 재고 등 인터파크 웹사이트의 액티비티 스트림 정보를 기반으로 특징을 식별, 적절한 알고리즘을 선택해 자동으로 개인화 모델을 만들고 있습니다.

에이블리는 개인 셀러들을 한곳에 모은 플랫폼으로 누적 앱 다운 수 700만, 누적 마켓 수 5,000개를 돌파하며 빠르게 성장하고 있는 패션뷰티 쇼핑앱입니다. 에이블리는 Amazon Personalize를 기반으로 고객의 쇼핑 패턴에 부합하는 개인형 맞춤 상품을 제공하고 있습니다. 이를 통해 고객들이 모바일에서 원하는 상품을 쉽고 빠르게 구매할 수 있도록 환경을 구축하고 있습니다. 그 결과 기존보다 3배 이상 높은 고객 반응률을 이끌어 냈으며, 고객들에게 기존 대비 50배 이상의 다양한 상품들을 적재적소에 노출할 수 있게 되었습니다.

에이블리 김유준 CTO는 “AWS AI 기반 1:1 추천상품 서비스 성공 사례는 사내 AI 기술 도입의 초석이 됐다. 앞으로도 AWS의 AI 솔루션을 일부 활용하는 한편, 자체 보유 중인 사내 AI 기술력과 데이터를 적극적으로 활용해 1:1 추천상품 서비스를 고도화할 예정이다”라고 전했습니다.

그 외에도 도미노피자, 야마하, 소니, 서브웨이 등 다양한 국내외 고객 사례도 함께 보실 수 있습니다.

Amazon Personalize에 대한 더 자세한 사항은 홈페이지 및 기술 문서를 참고하시기 바랍니다.

– Channy(윤석찬);