[초기 스타트업이 ‘맞춤형 서비스 추천’ 시스템을 도입한 방법]
“사용자마다 딱 맞는 서비스를 추천해 주고 싶어요.”
📺 넷플릭스나 유튜브가 성공할 수 있었던 가장 큰 요인을 뽑자면 역시 ‘개인화’
유저 취향이나 연령 등에 따라 보여주는 콘텐츠가 다르니 계속 들어와 볼 수 밖에 없죠.
많은 앱이나 웹서비스가 ‘개인화 추천’ 시스템을 도입하고 싶어 하지만, 막상 구현을 시도해보면 단순하지 않습니다. GPT 같은 단일 AI 모델만으로는 한계가 있고, 다양한 API와 데이터베이스까지 직접 조합하는 것이 만만치 않습니다. 가져다 쓰는 API가 늘어날수록 비용과 운영 부담이 커지기도 하죠.
이러한 현실적인 문제 때문에, 개인화 추천을 포기하거나 단순 필터링 기반 추천에 머무르는 기업이 많습니다.
🍀 [초기 스타트업이 ‘맞춤형 서비스 추천’ 시스템을 도입한 방법]
실제로 윈디플로 AI 제작서비스에 문의를 주신 한 초기 스타트업도 같은 고민을 하셨습니다.
“유저가 입력한 내용에 기반해서 맞춤형 서비스를 추천해 주고 싶은데” MVP 제작 중인 초기 스타트업이라 개발팀이 갖춰져 있지 않고, 리소스도 매우 부족해 우선 윈디플로 팀에 무료 프로토타입 제작을 부탁하신 것.
여러 AI 툴이 나와있지만, 개인화 추천처럼 여러 기능이 필요한 경우 개별 API를 가져다 쓰는 것은 생각보다 어렵고 복잡한 작업입니다. 추후 유지관리도 쉽지 않은 것은 당연.
✔️ 그래서 이에 대한 해결책은 ‘AI 파이프라인.’
‘유저마다 딱 맞는’ 서비스를 추천하는 기능을 도입한 모바일 앱 서비스 이야기는 아래 글에서 더 자세히 읽어보실 수 있어요!
