안경레고 블로그

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1. 넷플릭스 프라이즈의 탄생 배경넷플릭스가 본격적으로 성장하기 시작한 시점에 가장 큰 과제 중 하나는 바로 사용자가 좋아할 만한 콘텐츠를 어떻게 정확히 추천하느냐였습니다. 이를 위해 넷플릭스 내부에서 개발한 **시네매치(Cinematch)**라는 추천 시스템이 이미 있었지만, 더욱 높은 예측 정확도를 필요로 했습니다.넷플릭스는 이러한 문제를 외부 전문가와 머신 러닝 커뮤니티의 힘을 빌려 해결하기 위해, 2006년 10월에 **‘넷플릭스 프라이즈(Netflix Prize)’**라는 대회를 발표하게 됩니다.2. 대회 진행 및 데이터 공개(1) 대회 목표시네매치 대비 **RMSE(평균 제곱근 오차)**를 10% 이상 개선하는 알고리즘을 개발할 것이를 달성한 팀에게 100만 달러의 상금을 지급(2) 데이터 세..

1. 카카오톡 채널 활용 예시 및 전략1) 마케팅 및 고객 관리단골 고객 확보: 고객이 카카오톡 채널을 추가하면, 신규 상품이나 이벤트 정보를 빠르게 전달할 수 있습니다. 매장 방문 후 채널 추가 시 쿠폰 제공 같은 프로모션을 연계하면 자연스럽게 친구 수를 늘리고 재방문을 유도할 수 있습니다.알림톡 / 메시지 마케팅: 신제품 출시, 할인 이벤트 등을 채널 친구에게 메시지로 발송하여 오픈율이 높은 모바일 마케팅을 구현할 수 있습니다.브랜드 이미지 제고: 가게 혹은 브랜드 소식(스토리)을 꾸준히 게시해 고객과의 접점을 확대합니다. 예: 매일 아침 베이커리에서 빵 굽는 과정을 스토리로 공유, 농산물 직거래 가게가 산지 방문 사진을 게시 등.2) 고객 상담 및 실시간 소통1:1 채팅 상담: 별도 비용 없이 카카..

설립 배경 및 초기 성장 전략오늘의집은 2014년 7월 이승재 대표 등이 설립한 스타트업 버킷플레이스가 선보인 인테리어 라이프스타일 플랫폼입니다 (Microsoft Word - 오늘의집_230113.docx). 창업자는 대학 시절 지인의 감각적인 집 내부를 보고 감명을 받아 “지금 시작하지 않으면 후회할 것”이라는 결심으로 창업에 나섰다고 밝힌 바 있습니다 (김익환이 만난 혁신 기업가(18) ‘오늘의 집’ 이승재 버킷플레이스 대표) (김익환이 만난 혁신 기업가(18) ‘오늘의 집’ 이승재 버킷플레이스 대표). 서비스 초기에는 인테리어 전문가들이 올린 화보 같은 콘텐츠로 시작했지만, 일반 사용자들이 쉽게 따라 할 수 있는 실용적 아이디어를 공유하도록 전략을 수정했습니다 (김익환이 만난 혁신 기업가(18) ..

**당근마켓(이하 당근)**은 2015년 판교의 작은 중고장터로 시작해 10년이 채 안 돼 전국민이 사용하는 하이퍼로컬 플랫폼이 되었습니다. "당신 근처의 마켓"이라는 의미의 이름답게 반경 6km 내 동네 이웃들끼리만 거래하도록 한 혁신적인 전략으로 지역 커뮤니티 문화를 새롭게 열었습니다 (당근마켓이 '중고거래 앱'이 아닌 이유). 본 포스팅에서는 당근의 하이퍼로컬 전략과 지역 확장 방법, 서비스 발전 과정(2015~2025), 그리고 연도별 월간 활성 사용자(MAU) 지표와 성장 동력을 살펴보겠습니다.1. 당근마켓의 하이퍼로컬 전략 분석① 신규 지역 확장 방식: 당근은 서비스 초기부터 근거리 직거래 원칙을 고수했습니다. *“거래는 최대 반경 6km까지”*라는 제약을 두고 전국구 플랫폼과 경쟁하기보다 동..

코로나 이후 비대면이 일상화되면서, 오프라인 가게라 하더라도 온라인에서의 노출과 소통이 점차 중요해지고 있습니다. 카카오톡부터 네이버, 당근마켓, SNS까지 다양한 플랫폼에서 손쉽게 디지털 마케팅을 시작할 수 있는데요. 이번 글에서는 각 플랫폼별 특징, 활용 방법, 그리고 공식 링크를 간단하게 정리했습니다.1. 카카오톡 채널(KakaoTalk Channel)특징카카오톡 사용자에게 쉽게 접근 가능친구 추가만 해도 1:1 채팅, 공지, 이벤트 알림 가능카카오톡 채널 개설을 통해 매장 소식 및 이벤트를 꾸준히 홍보활용 방법카카오톡 채널 개설카카오톡 채널 개설 안내 (공식 사이트)채널 친구 늘리기매장 내 QR코드, SNS에 링크 공유메시지 발송 & 쿠폰 제공신메뉴 소개, 할인 쿠폰 전송, 이벤트 소식 등1:1 ..

초기 가상 비서 개념은 1960년대에 등장했습니다. 예를 들어, 1966년 MIT에서 개발된 ELIZA는 가장 원시적인 챗봇으로 인간과 대화 흉내를 시도했으며, 이후 1972년 등장한 PARRY 등 초창기 텍스트 챗봇들이 등장했습니다 (The History and Evolution of Virtual Assistants). 1990년대에는 PDA(Personal Digital Assistant)인 팜파일럿, 애플 뉴턴 등이 일정 관리 등 제한적인 비서 역할을 했고, 마이크로소프트 오피스의 클리피(Clippy)와 같은 텍스트 기반 디지털 조수도 시도되었지만 큰 성공을 거두진 못했습니다 (Voice Assistant Timeline: A Short History of the Voice Revolution -..

Amazon Personalize는 AWS에서 제공하는 완전 관리형 머신러닝 서비스로, 개발자가 복잡한 머신러닝 모델 개발 없이도 개인화된 추천 시스템을 구축할 수 있게 해주는 플랫폼입니다.출시 및 연도별 주요 개선 사항2018년: 첫 출시2018년 11월 AWS re:Invent 2018에서 프리뷰 버전으로 첫 출시넷플릭스와 아마존 쇼핑에서 사용하는 것과 동일한 추천 기술을 개발자에게 제공하는 것이 목표2019년: 정식 출시2019년 6월 일반 사용자에게 정식 출시초기 기능: 사용자 개인화, 아이템 간 유사성, 인기도 기반 추천 등 기본 레시피 제공배치 추천과 실시간 추천 기능 모두 지원2020년: 기능 확장사용자 세그먼트 생성 기능 추가이벤트 트래커 API 강화로 실시간 사용자 행동 반영 개선컨텍스트..

검색과 추천의 근본적 차이검색 (Search)사용자 의도: 명시적이고 능동적 - 사용자가 원하는 것을 알고 직접 쿼리 입력상호작용 모델: "Pull" 모델 - 사용자가 필요한 정보를 시스템에서 끌어옴시작점: 사용자의 쿼리(검색어)성공 척도: 관련성(Relevance), 정확도(Precision), 속도(Speed)추천 (Recommendation)사용자 의도: 잠재적이고 수동적 - 사용자가 명확하게 알지 못하는 관심사 예측상호작용 모델: "Push" 모델 - 시스템이 사용자에게 콘텐츠를 제안시작점: 사용자의 과거 행동, 선호도, 유사 사용자 패턴성공 척도: 발견성(Discovery), 다양성(Diversity), 세렌디피티(Serendipity)서비스 발전 동향검색 시스템의 발전키워드 기반 → 의미 기반..

서론: 개인 비서 서비스의 등장과 진화디지털 기술이 우리 일상에 깊숙이 파고들면서, 개인 비서용 AI 서비스는 단순한 기술적 흥미거리에서 필수적인 생활 도구로 진화했습니다. 2011년 애플의 시리(Siri) 출시를 시작으로, 개인 비서 서비스는 지난 10여 년간 놀라운 발전을 이루었습니다. 초기에는 간단한 날씨 정보나 알람 설정 같은 기본적인 기능만 제공했지만, 오늘날에는 생성형 AI 기술을 활용해 복잡한 대화를 이해하고, 사용자의 의도를 파악하며, 개인화된 서비스를 제공하는 수준까지 발전했습니다.이 글에서는 개인 비서용 AI 서비스의 발전 과정과 최근 인기를 끌고 있는 앱들, 그리고 이 분야의 미래 전망에 대해 알아보겠습니다.개인 비서 서비스의 발전 단계1. 명령 기반 시스템 (2011-2015)애플 ..