earticle

한국어

대부분의 추천 시스템 관련 연구는 수집된 데이터를 이용하는 오프라인 평가방식을 통해 추천 시 스템을 구축하고 있으며, 특정 시점에 대해서만 추천 성능을 평가하는 홀드아웃(Hold-Out) 등의 기법을 사용하고 있다. 이와 같은 방식은 실제 온라인 환경에서 고객이 제품을 추천 받은 시점과 제품을 구매하는 시점 간의 시간 차이(Time-Lag)에 따른 추천 효과를 측정하는 것이 어렵다. 본 연구에서는 시간 차이에 따른 추천 효과를 측정하기 위해 실제 온라인 쇼핑몰을 이용하는 고객을 대상으로 개인화된 추천 제품 리스트를 제공하였다. 이를 통해 추천 제품 리스트가 자극이 되어 실제 제품 구매로 연결되는 자극의 효과를 측정하고, 자극의 효과가 발생하는 경우 자극 효과의 지속 시간을 파악하고자 한다. 실험 결과, 온라인 환경에서 실제 고객에게 제품을 추천하는 경우 자극으로 인식되어 고객의 제품 구매율이 증가하는 것을 확인하였으며, 자극의 효과가 감소하는 시점을 파악하였다. 본 연구의 실험 결과를 바탕으로 시간 차이에 따른 자극의 효과를 측정하고 효과의 감소 시점을 파악함으로써 기업에게 추천 시스템 전략 수립에 대한 다양한 시사점을 제공 할 수 있다.