모바일 쇼핑 개인화 서비스의 추천 기능 사용자 경험 향상에 대한 연구

Abstract

모바일 기기의 보급과 사용으로 현대인들의 쇼핑 환경은 Web에서 App으로, PC 에서 모바일 기기로 변화하였다. 점차 커지는 모바일 쇼핑 시장에서 기업들은 고객 개개인을 대상으로 하는 개인화 서비스(Personalized Service)에 초점을 맞추었고, 고객의 기본 정보와 쇼핑 기록을 기반으로 한 추천 알고리즘을 통해 개인 고객에게 적절한 상품을 추천해주는 상품 추천 기능을 선보였다. 현재 상용화되어있는 대부분의 모바일 쇼핑 서비스는 고객 기본 정보 기반으로 상품 추천을 제공하고 있으며, 일부 서비스에서는 AI(Artificial Intelligence) 챗봇을 통한 고객과의 대화 기반 추천과 기술적 요소가 아닌 직접 사람이 관여하여 추천을 돕는 형태로 상품 추천을 하고 있다. 이러한 방식의 상품 추천은 고객의 상품 구매 요구를 온전히 만족시키지 못하거나, 고객의 시간적 노력을 투자하여 얻어내는 결과이기에 만족스러운 추천 기능이라고 보기 어렵다. 본 연구는 모바일 쇼핑 서비스의 이용자들이 적은 노력으로도 그들의 선호에 맞는 정확한 개인화 상품 추천을 제공받아 사용자 경험을 향상시킬 수 있는 방안을 제시하고자 하였다. 이에 개인화 서비스와 추천 기능에 관한 선행 연구를 분석하고, 관련 용어에 대해 정의를 하였다. 더하여 국내외 모바일 쇼핑 서비스에서 제공하는 상품 추천 기능의 사례를 조사하고 긍정적 측면과 예상되는 문제점을 도출하였다. 모바일 쇼핑 서비스 이용자들을 대상으로 1:1 심층 인터뷰를 시행하여, 상품 추천 기능 이용 경험에서 느꼈던 불편점과 추가적인 요구사항을 파악하였다. 이를 기반으로 사용자 모델링을 하였고 퍼소나 기반의 유저 시나리오 작성을 통해 요구사항을 구체화하여 본 연구에서 제안할 서비스의 목표를 도출하였다. 최종적으로 모바일 쇼핑 환경을 기반으로 기존의 추천 시스템에 최소한의 사용자의 개입을 통하여 ‘추천 상품의 정확도’를 높이고, ‘쇼핑 시간의 단축’을 통하여 모바일 쇼핑 서비스 사용자들의 쇼핑 경험을 개선하기 위한 서비스 컨셉을 제시함으로써 본 연구를 마무리하였다. 본 연구의 결과를 검증하지 못하여 실제 구현상의 이슈가 있다는 한계점이 있으나, 현재 모바일 쇼핑 서비스에서 개인화 상품 추천 기능에 대한 활발한 연구가 이루어지고 있는 시점에 앞으로 나아가야 할 방향성을 제시하였다는 점에서 의의가 있다. 더 나아가 본 연구에서 제시한 서비스의 방향성과 컨셉이 향후 진행될 후속 연구에서 확장되기를 기대한다.;With the spread and use of mobile devices, the shopping environment of modern people have changed from Web to App and PC to Mobile. In the growing mobile shopping market, a lot of companies focused on personalized service for an individual customer and introduced product recommendations to their customers by their recommendation algorithms based on the customer’s basic information and shopping history. Most of the mobile shopping services that are currently being commercialized offer product recommendations based on customer basic information, while several mobile shopping services provide product recommendations in the form of dialogue-based recommendations through AI(Artificial Intelligence) chatbots or direct human involvement rather than technical elements. These type of product recommendations didn’t fully satisfy the customer's needs to purchase the product and it is hard to say that it is a satisfactory recommendation because it was obtained by investing time-consuming efforts of customers. This study was intended to suggest ways for users of mobile shopping services to improve the user experience by providing accurate personalized product recommendations that suit their preferences even with less effort. In this study, the prior study on personalization services and recommended functions were analyzed and the related terms were defined. In addition, the case of product recommendation functions provided by mobile shopping services at home and abroad was investigated and the positive aspects and expected problems. A 1:1 in-depth interview was conducted for mobile shopping service users to identify the inconvenience and additional requirements they experienced in using the product recommendation function. Based on the result of the interview, user modeling was performed and the requirements were materialized through the preparation of user scenarios based on the Persona to derive the goals of the services to be proposed in this study. Finally, the service concept was presented to enhance the 'accuracy of recommended products' through minimal user involvement in the existing recommended system and to improve the shopping experience of mobile shopping service users through 'shortening shopping time' based on the mobile shopping environment. This study has limitations on the actual implementation issues because the results cannot be verified. However, it is meaningful that this study presents the direction to go forward at the time of active research on the recommendation function of personalized products in mobile shopping service. Furthermore, it is hoped that the direction and concept of the services presented in this study will be expanded in subsequent studies.