LLM으로 소비자 구매 의도 예측하기 앱

▣ 소개

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lmu 인간 구매 의미론적 유사성 구매 의미론적 동등성

「LLM으로 소비자 구매의도를 예측할 수 있을까?」라는 논문을 접하며,
해당 연구에서 사용된 접근 방식을 프롬프트 템플릿 형태로 먼저 구현해 보았습니다.

단순히 논문을 이해하는 데서 그치지 않고,
- 이 방식을 누구나 반복 사용 가능한 구조로 만들 수 있을지
- 그리고 도구(앱) 형태로 자동화할 수 있을지를 실험해 보고 싶었습니다.
이 고민이 이번 프로젝트의 출발점이었습니다.

▣ 진행 방법

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다양한 그래프를 보여주는 그래프 스크린샷

이번 작업은 구현보다 사고 정리와 설계에 훨씬 많은 시간을 투자한 프로젝트였습니다.

① 논문 기반 GPT와의 충분한 대화

• 논문의 핵심 가설, 변수, 분석 논리를 GPT와 반복적으로 대화하며 해석

• “이 논리를 프롬프트로 옮기면 어떤 질문 구조가 필요할까?”를 중심으로 사고 정리

② 프롬프트 템플릿으로 1차 검증

• 논문 내용을 그대로 구현하기보다
  → 실제 실무에서 쓸 수 있도록 질문 구조를 재설계

• 텍스트 결과물의 한계와 가능성을 동시에 확인

③ 시각화 관점에서 PRD 초안 작성

• “이 결과를 어떤 화면으로 보여주면 이해가 쉬울까?”를 기준으로

• 기능 중심이 아닌 사고 흐름 중심 PRD 초안 작성

④ PRD → 앱 빌더 반복 실험

• PRD 1차 → 앱 빌더 적용

• 결과 확인 후 PRD 수정

• 이 과정을 1차~5차까지 반복

현재는 5차 버전까지 진행되었지만,
아직 ‘만족스럽다’고 말하기에는 부족한 상태입니다.

▣ 결과와 배운 점

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한국어 텍스트가 있는 웹사이트의 스크린샷

이 프로젝트를 통해 가장 명확하게 얻은 인사이트는 다음과 같습니다.

PRD 문서가 80%, 앱 구현은 20%였다