추천 기술 적용 규칙
정보 자원인 웹사이트 https://kr.boxraw.com(소유자: 유콘엘티디, 사업자등록번호: 286-84-00069)에서는 정보 제공을 위한 정보 기술을 적용함에 따라, 대한민국 내에 위치한 인터넷 이용자들의 선호도와 관련된 정보를 수집, 체계화 및 분석합니다.
본 규칙은 사이트의 추천 기술이 작동하는 메커니즘과 원칙을 설명하며, 또한 추천을 형성하기 위해 어떤 사용자 정보가 수집되고 활용되는지를 명시합니다.
구매자를 위한 추천의 이점
우리 웹사이트의 추천 기술은 구매자가 당사 제품과 서비스 중에서 필요한 것을 찾는 데 도움을 줍니다.
예를 들어, 사용자가 청바지를 조회했다면, 사이트는 유사한 모델을 추천합니다.
스마트폰을 구매한 경우, 해당 모델에 맞는 보호유리를 제안합니다.
이렇게 하면 구매에 드는 시간과 노력이 줄어듭니다.
여기서 “제품”이란 상품, 서비스, 시청각 저작물 등을 포함합니다.
우리는 다양한 데이터를 분석합니다.
동시에, 우리는 시민과 조직의 권리 및 정당한 이익을 침해하는 추천 기술을 사용하지 않으며, 대한민국의 법률을 위반하는 방식으로 정보를 제공하기 위해 이러한 기술을 적용하지 않습니다.
추천이 형성되는 방식. 어떤 종류의 데이터와 정보가 사용되는가
고객의 선호도를 수집합니다
고객의 선호도를 알지 못한다면 개인에게 상품을 추천할 수 없습니다.
또는 최소한 그와 비슷한 다른 고객들의 선호도를 알아야 합니다.
따라서 https://kr.boxraw.com은 구매자의 행동과 관련된 데이터를 사용합니다. 예를 들어:- 제품 또는 제품 카테고리, 사이트 페이지 조회 및 클릭 기록
- 검색 기록
- 완료된 구매 내역
- “즐겨찾기”, 장바구니, 대기 목록 또는 기타 목록에 있는 제품
- 주문의 구성 및 날짜
- 커뮤니케이션 상의 상호작용 (예: 이메일 열람, 광고 링크 클릭 등 — 유입 경로)
또한 더 정확한 추천을 위해 구매자 자체에 관한 데이터가 고려될 수 있습니다.
예를 들어 다음과 같은 정보가 포함됩니다:- 위치 및 지역 정보: 특정 지역에 맞는 추천을 제공하고,
시간대를 고려하여 적절한 시점에 추천을 표시합니다. - 성별 또는 연령대: 사용자의 특성에 맞는 제품을 제안합니다.
예를 들어, 드레스는 여성에게, 16세 이상 영화는 성인에게 추천됩니다.
이러한 모든 데이터는 웹사이트, 모바일 애플리케이션, POS 단말기(결제 시스템) 및 광고 관리 시스템에서 수집됩니다.
선호도를 기반으로 추천을 구성합니다.
추천 형성과 데이터 수집 및 분석 방식
추천을 형성하는 데에는 세 가지 접근 방식이 있습니다.
1. 유사하거나 관련된 제품 추천
알고리즘은 고객이 관심을 가졌던 제품의 특성 — 예를 들어 색상, 장르, 컬렉션, 카테고리 또는 제조사 — 에 대한 데이터를 수집하고 분석합니다.
이러한 기준을 바탕으로 고객이 흥미를 가질 만한 다른 제품을 추천합니다.
2. 인기 제품 추천
알고리즘은 모든 고객의 제품 상호작용 데이터를 수집하고 분석하여, 가장 수요가 높거나 평가가 좋은 제품을 제시할 수 있습니다.
이는 고객이 처음으로 사이트를 방문해 아직 아무런 정보가 없는 경우에 유용합니다.
3. 유사한 선호도를 가진 고객 기반 추천
알고리즘은 고객의 행동 유사성을 분석합니다.
두 구매자가 동일한 제품군을 좋아한다면, 그들의 선호도는 유사하다고 볼 수 있습니다.
따라서 첫 번째 고객에게는 두 번째 고객이 관심을 가졌던 제품을, 그리고 그 반대의 경우도 추천할 수 있습니다.
추천이 표시되는 위치와 활용 방식
추천 알고리즘이 설정되고 학습을 마치면, 고객과의 다양한 접점에서 제품 추천을 표시할 수 있습니다.
예를 들어, 웹사이트의 위젯, 이메일 뉴스레터, 모바일 애플리케이션, 콜센터, POS 단말기(결제 시점) 등에서 제품 추천이 이루어질 수 있습니다.
추천 알고리즘은 사용자 행동과 선호도에 관한 정보를 자동으로 분석하고 처리하는 수학적 모델을 기반으로 작동합니다.
이 알고리즘은 상품의 비교 및 순위화와 같은 방법을 사용하며, 사용자의 구매 및 조회 이력을 고려합니다.
이러한 분석을 바탕으로 알고리즘은 특정 고객에게 가장 적합한 상품을 결정하고, 다양한 커뮤니케이션 채널에서 개인 맞춤형 제안을 생성합니다.
사용자가 추천에 영향을 미치는 방법
사용자는 웹사이트에서의 행동을 통해 추천 결과에 영향을 미칠 수 있습니다.
예를 들어, 제품 검색 및 조회, 즐겨찾기 또는 다른 목록, 장바구니에 제품 추가, 링크 클릭 등의 활동이 이에 해당합니다.
우리가 수집하는 선호도 관련 정보가 많을수록, 추천의 정확도는 더욱 높아집니다.
만약 사용자가 수집된 데이터를 추천 생성에 활용하지 않기를 원할 경우,
브라우저에서 당사 웹사이트의 쿠키(Cookie) 를 삭제할 수 있습니다.
단, 사이트 이용을 계속할 경우 데이터가 다시 수집되기 시작합니다.