think deeply

📌 포인트: 연관 스타일끼리 K-means 클러스터링 1. 트렌드 기반 콘텐츠만 제공해도 될까 아래를 보시면, 스타일쉐어의 홈 화면에서 제공되는 컨텐츠 대부분이 유저 대상 타켓딩이 되지 않고, 트렌드에 초점을 맞춘 컨텐츠임을 알 수 있어요. 사용자를 위해서는 개인의 취향 또한 기업이 잡아야할 토끼라고 생각합니다. 앞선 사례에서 다룬 연관스타일에서 새로운 아이디어를 착안했어요. 2. 유저들의 관심사 별로 묶인 스타일 그룹을 만들자! 앞서 유저의 관심사를 가장 주요한 지표로 보고 스타일을 추천해준 사례를 소개해드렸어요. 관심사의 묶음이 스타일을 탐색하는 새로운 경험이 될 것이라 생각했기에, 다음과 과정을 진행했습니다. 유저들의 관심사 별로 묶인 스타일 그룹 연관 스타일에서 스타일을 추천하기 위해 만든 모델에..

📌 포인트 : 가장 주요한 지표를 ‘관심사’로 봄! 관심사는 행동기록 데이터를 활용 스타일쉐어는 패션 정보에 특화된 인스타그램이라고 할 수 있는데요. 인스타그램처럼 마음에 드는 코디에 좋아요를 누르거나, 마음에 드는 사용자를 팔로우하거나 마음에 드는 코디를 자기 페이지에 스크랩하는 기능 등을 가지고 있어요. 2021년 무신사에 통합되어 2022년 서비스 중단했지만요. 1. 사용자가 좋아할 스타일을 어떻게 정의할까 스타일쉐어의 고민은 여기 있었습니다. 저희가 현재 쓰고 있는 인스타그램처럼 사용자가 좋아할 컨텐츠(패션 스타일)를 업로드해주어야 했어요. 그럼 사용자에게 스타일사용자가 좋아할 스타일을 어떻게 정의할 것인가 고민하는 과정이 존재했습니다. 그럼 어떤 스타일을 연관있는 스타일로 사용자에게 제공해야할까..