검색 솔루션과 AI를 연동하여 고객의 검색 경험을 최적화

목표: KONAN 검색 솔루션과 AI를 연동하여 고객의 검색 경험을 최적화하는 대화형 검색 및 맞춤형 추천 시스템을 구축합니다. 이를 통해 검색어에 따라 자동으로 기획전을 생성하고, 연관 상품을 추천하여 검색 결과의 정확성과 관련성을 향상합니다.

목표: KONAN 검색 솔루션과 AI 모델 학습에 필요한 데이터를 수집하고 전처리합니다.

주요 작업:

데이터 수집:
- 고객 데이터: 나이, 성별, 구매 이력, 선호 카테고리, 장바구니 및 위시리스트.
- 상품 데이터: 상품명, 카테고리, 설명, 이미지, 재고 상태 등.
데이터 정제 및 전처리:
- 결측치 처리, 데이터 정규화, 텍스트 정제 등으로 AI 학습용 데이터셋을 준비합니다.
유사어 및 오타 데이터 추가:
- 고객이 자주 사용하는 표현과 동의어, 오타 데이터를 준비하여 KONAN 검색 엔진에 적용할 사전 데이터 구축.

사용 도구:

목표: AI를 활용하여 KONAN 검색의 검색어 의도 분석과 오타 교정을 최적화합니다.

주요 작업:

GPT-4를 통한 의도 분석 모델 설정:
- 사용자의 검색어에서 주요 키워드 및 의도를 추출하여 KONAN이 처리할 수 있는 형태로 변환합니다.
오타 교정 및 유사어 처리:
- AI 모델로 오타와 유사어를 자동으로 변환하여 KONAN이 더 정확한 검색 결과를 제공하도록 합니다.
AI 모델 학습 및 테스트:
- 다양한 검색어 시나리오를 통해 AI 모델의 의도 분석 성능과 KONAN과의 연동을 테스트합니다.

사용 도구:

목표: AI 기반 추천 시스템을 KONAN에 연동하여 고객의 검색어와 연관된 상품 및 기획전을 자동으로 생성합니다.

주요 작업:

협업 필터링 및 콘텐츠 기반 필터링 적용:
- 고객의 검색 이력과 선호도를 반영하여 맞춤형 추천 시스템을 구축합니다.
기획전 자동 생성 로직 설정:
- 고객의 검색어와 관련된 기획전을 KONAN 검색 결과와 함께 자동으로 생성하여, 연관 상품과 함께 제공됩니다.
KONAN 연동 및 실시간 추천 구현:
- KONAN의 검색 결과에 AI 추천 시스템을 연동하여, 검색 결과 하단에 관련 상품 및 기획전이 실시간으로 노출됩니다.

사용 도구:

목표: 전체 시스템을 테스트하고, 사용자 피드백을 통해 검색 경험을 최적화합니다.

주요 작업:

통합 기능 테스트:
- 검색 의도 분석, 추천 시스템, 오타 교정 기능이 정상 작동하는지 검토하고, 다양한 시나리오에서 결과를 평가합니다.
사용자 피드백 수집 및 성능 분석:
- 사용자 피드백을 통해 KONAN과 AI 연동 시스템의 검색 경험을 평가하고, 개선 사항을 도출합니다.
최적화 및 보고서 작성:
- 최종 POC 성과를 분석하고, 향후 개선 방향과 최적화 방안을 포함한 보고서를 작성합니다.

사용 도구: