핵심 요약
NOL의 데이터 분석팀은 행동 로그 기반의 User tag와 계층형 세그먼트를 도입해 최신성과 보편성의 균형을 반영하는 개인화 인프라를 구축하고, 마케팅·검색·추천 등에서 데이터 기반 의사결정과 초개인화를 촉진합니다.
구현 방법
- User Tag: Level 1은 클릭·검색 등 행동 로그를 기록하고 Level 2에서 선호도 비중을 산출합니다.
- User Segment: Level 1의 통계 기반 그룹과 Level 2의 예측 모델 기반 그룹으로 구성합니다.
- Windowing: 여러 기간으로 최신성과 보편성을 함께 반영합니다.
- Segment score: segment_value로 상위 비율을 식별해 타깃에 활용합니다.
- 활용 범위: 검색·추천·광고의 피처로 사용하고 태그 결합으로 새 세그먼트를 확장합니다.
주요 결과
- 타깃 마케팅의 정밀도와 개인화 기반이 강화됩니다.
- 데이터 활용 속도와 팀 협력이 개선될 수 있습니다.
