‘상품 추천 시스템’은 이커머스 플랫폼에서 고객이 선호할 만한 상품이나 콘텐츠를 자동으로 추천해 주는 기술을 말합니다. 이 시스템은 고객의 이전 구매 이력, 검색 기록, 평가, 관심사 등을 분석하여 개인화된 추천을 제공합니다.

예를 들어, 온라인 쇼핑몰에서 특정 상품을 여러 번 검색하거나 구매한 기록이 있으면 그와 유사한 상품을 추천해 주거나 같은 상품을 구매한 다른 사용자들이 구매한 상품을 보여주는 방식입니다. 이는 고객이 쉽게 관심 있는 상품을 찾을 수 있게 도와주고, 판매자는 더 많은 상품을 판매할 수 있게 하는 효과가 있습니다.

상품 추천 시스템을 적용해 성공한 기업은 한국에 많지만, 그중에서도 ‘무신사’와 ‘네이버 쇼핑’을 들 수 있습니다. 두 기업은 양질의 개인화 추천 시스템을 위해 다양한 알고리즘을 활용하고 있습니다. 무신사는 데이터를 바탕으로 개별 고객에게 적합한 패션 아이템을 추천하는 시스템을 도입해 고객 체류 시간과 구매 전환율을 높였습니다. 또한 ‘네이버 쇼핑’은 AI를 활용한 방대한 데이터 분석을 통해 고객의 검색 패턴을 파악하고, 개인화된 상품 추천 서비스를 제공함으로써 매출 증대에 기여하고 있습니다.