[추천 시스템 입문] CH03. 추천 시스템의 UI/UX

들어가는 글

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3장에서는 추천 시스템이 사용자에게 추천 결과를 전달할 때 어떤 화면(UI)에 따라어떤 체험(UX)을 제공해야하는지에 관해 설명한다.

1장에서 설명한 추천시스템의 3가지 구성 요소 중 "출력(추천 결과 제시)"에 해당한다. 

https://yesjiyoung.tistory.com/14 

[추천 시스템 입문] CH01. 추천시스템

추천 시스템 3요소 중 출력 부분

 

3.1 UI/UX의 중요성

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실제 서비스에 추천 시스템을 도입할 때 어느 정도 고도화된 추천 알고리즘을 사용해 사용자에게 가치있는 아이템을 선택할 수 있다고 해도 최적의 형태로 전달하지 못한다면, 그 가치도 전달되지 않는다. 

즉, 사용자의 의사결정을 지원할 수 없게 된다. 

따라서 서비스를 사용하는 사용자 측의 목적과 서비스를 제공하는 측의 목적을 분류하고, 각각의 목적을 달성하기 위해 어떤 UI/UX를 제공해야하는가 또는 제공해서는 안되는가에 관해 실제 운영되는 서비스를 통해 알아보자. 

➡️ 잘 만들어진 추천시스템이 있다고 해도, 어떻게 서비스를 제공할지에 따라 그 가치의 산출물은 달라진다는 뜻.
신기한게 .. 사용자 측의 목적만 고려하여 UI/UX를 구성할 줄 알았는데,
서비스 제공자 측의 목적도 같이 고려하여 최종 UI/UX를 결정하는 구나.. 를 알게되었다.

 

 

3.2 서비스를 사용하는 사용자의 목적에 적합한 UI/UX 사례

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먼저 추천시스템을 활용한 서비스를 이용하는 사용자의 목적별로 UI/UX의 구체적인 사례를 소개한다. 

사용자의 목적은 서비스 특성이나 도메인 등에 따라 다양하지만, 이 책에서는 J.L.Herlocker 의 evaluating collaborative filtering recommender systems 논문을 참고하여, 4가지 분류로 설명한다. 

논문 : https://grouplens.org/site-content/uploads/evaluating-TOIS-20041.pdf

- 적합 아이템 발견
- 적합 아이템 나열
- 아이템 계열 소비
- 서비스 내 체류 

 

3.2.1 적합 아이템 발견 

적합 아이템 발견(find good items) 은 사용자가 자신의 목적을 달성하는 데 적합한 아이템을 서비스 상에서 최소 1개 이상 발견하는 경우를 의미한다. 

예를 들어, "서울역 근처에서 식사를 하기 위해 식당을 찾는다" 의 의도를 가지고 있는 사용자는 사당역, 신촌역 등등은 관심없고, 오로지 서울역 근처의 식당을 원하는 것이다. 그러면 서울역 근처의 식당을 소개해주면 된다. 

 

(적합 아이템 발견의 목표 : 사용자가 목적을 달성하는데 충분할 정도로 사용자의 기호에 적합한 최소 하나 이상의 아이템을 확실하게 발견하는 것 )

 

적합 아이템 발견의 경우 사용자의 기호에 맞을 가능성이 높은 아이템부터 차례대로 정렬하는 리스트를 사용자에게 제시하는 것이 효과적이다. 

리스트 형식으로 표현 할 때, 하나의 화면 안에 여러 아이템을 표시하므로 아이템 하나당 표시할 수 있는 정보량이 제한된다. 

따라서 사용자가 아이템에 흥미를 갖고 상세 정보를 보기 위해 클릭할 수 있도록 충분한 정보를 적절히 취사선택해 리스트에 표시해야한다.

- 너무 많거나 

- 너무 적으면 안됨. 

11번가 vs 네이버쇼핑 vs 쿠팡

한편 사용자의 기호는 다양하기 때문에 한 가지 알고리즘으로 생성한 하나의 리스트만 제공할 경우 반드시 사용자의 기호에 맞는 아이템을 추천할 수 있다고 할 수 없다. 

따라서 적합한 아이템을 만날 가능성을 높이기 위해 다른 측면에서 아이템을 추천하는 알고리즘에 따라 정렬된 여러 리스트도 사용자가 열람할 수 있도록 하는 것이 좋다. ex. "랭킹순", "인기순", "낮은가격순" 

 

3.2.2 적합 아이템 나열 

적합 아이템 나열(find all good items) 은 사용자가 자신의 목적을 달성하는 데 적합한 아이템을 가능한 모든 서비스에서 발견하는 경우를 말한다.

예를들면, '이사할 곳의 전/월세 물량을 모두 검토하고 싶은 상황' 등을 생각할 수 있다. 집을 찾는 것 이외에도 여행 계획 등 사용 빈도는 낮지만 비용이 많이 드는 아이템을 다루는 서비스에서 이런 경향이 나타난다.

➡️ 후쿠오카에서 료칸이 있는 숙소를 찾았던 기억이 ? -> 이것이 find all good items  

 

이런 경우도 적합 아이템 발견(find good items) 마찬가지로 리스트 형식으로 제공하는 것이 좋다. 

사용자는 나열된 모든 아이템을 클릭해보는 경우가 많고 예측 평가값 순으로 정렬하는 것보다 최신 아이템 순 등 알기 쉬운 규칙으로 나열해 표시함으로써 사용자가 정보를 열람하는 부담을 낮추는 것이 좋다.

 

3.2.3 아이템 계열 소비 

아이템 계열 소비는 열람, 소비하는 동안 추천된 아이템 계열 전체에서 가치를 누리는 것을 목적으로 하는 경우를 말한다. 

예를 들면, 기분이 우울할 때 기운을 돋우는 록음악을 듣기 시작한 사용자에게 계속해서 기운을 돋울 수 있는 음악을 제공하는 것이 큰 가치를 지닌다. 크리스마스 기분을 맛보기 위한 사용자에게는 계속 캐롤 음악을 제공하는 것이 좋다.

 

아이템 계열 소비는 도메인에 따라 같은 것을 지속적으로 추천해주는 것이 좋은 경우가 있다.

➡️ 음악 스트리밍 서비스의 경우는 굳, 이커머스에서는 글쎄다? 

 

3.2.4 서비스 내 체류

서비스 내 체류(Just Browsing)은 사용자가 사용하는 서비스 본래의 목적을 달성하는 것이 아니라 그저 아이템을 열람하는 것 자체를 목적으로 서비스 안을 돌아다니는 경우를 말한다.

예를 들어, 지금 당장 여행계획은 없 지만 어떤 관광지가 있는지 어떤 예쁜 숙소가 있는지 등 찾아볼 때를 의미한다.

ex. 에어비앤비 서비스

 

에어비앤비는 사용자가 흥미를 가질 만큼 인기 있는 관광지를 몇 가지 선정해서 주변의 숙박 시설을 간단하게 열람할 수 있도록 하거나 "자연에 둘러싸인 숙박지", "유나크한 리스트" 등 사용자의 흥미를 끌 만한 주제에 맞춰 아이템을 집약해서 표시한다. 

이처럼 당장 구매로 이어지지는 않지만, 서비스 안을 돌아다니는 사용자의 만족도 향상을 노리고 탐색적인UI를 제공하는 서비스가 늘고 있다.

에어비앤비의 탐색적 UI

 

3.3 서비스 제공자의 목적에 맞는 UI/UX 사례

이번에는 서비스를 제공하는 쪽의 목적에 주목해본다.

벤샤퍼와 스웨어리젠의 논문을 참고하여 서비스 제공자 측의 대표적인 비지니스 목적을 다음 5가지로 분류한다. 

- 참고 논문 1 : https://www.cs.umd.edu/~samir/498/schafer01ecommerce.pdf

- 참고 논문 2 : https://www.semanticscholar.org/paper/Beyond-Algorithms%3A-An-HCI-Perspective-on-Systems-Swearingen-Sinha/3882cfca774a26c3b0572fc5123f4eacc066aef8

- 신규/사용 빈도가 낮은 사용자의 장착
- 서비스에 대한 신뢰성 향상
- 사용 빈도 향상 및 이탈 사용자의 복귀
- 교차 판매(cross selling)
- 장기적으로 사용자의 충성도 향상 

3.3.1 신규/사용 빈도가 낮은 사용자의 장착

장착을 위해, 개요 추천(broad recommendation)을 사용. 

개요 추천은 서비스 내 데이터 통계 정보나 서비스 지식이 풍부한 편집자의 선택을 기반으로 추천하는 것을 의미.

통계 정보에 기반한 추천이란 "이번 주 시청 순위", "만화 매출 순위" 와 같이 사용 빈도 순위나, 매출 순위 등을 의미한다. 

편집자의 선택에 기반 추천이란 "영화 평론가들이 선정한 추천 목록", "이번 주 특판 상품 목록"과 같이 서비스 편집자나 전문가가 직접 선택해 작성한 추천 리스트를 나타낸다. 

➡️  11번가에 통계 정보에 기반한 추천. -> 베스트 탭 내 실시간 급상승  서비스, 
편집자(MD)의 선택에 기반한 추천 -> 쇼킹딜 서비스 

 

넷플릭스에서 "오늘 대한민국의 TOP 10 시리즈"와 같은 항목도 별로 애착이 없는 사용자에게는 이처럼 흥미를 느끼기 쉬운 경험을 제공하는 것도 효과적일 것이다. 

3.3.2 서비스에 대한 신뢰성 향상

이커머스 등의 서비스 제공자는 사용자로부터 신뢰를 얻는 것이 중요하다. 서비스에서 제공하는 광고 상품 등은 사용자 입장에서 보면, 서비스 제공자의 이익을 가장 우선시하는 느낌을 줄 수가 있다. 이러한 불신감 때문에 추천 아이템이나 광고 아이템을 구매하지 않으면, 결과적으로 사용자와 서비스 제공자 모두 불이익을 받을 수 있다. 

그래서 사용자의 신뢰성을 높여야한다. 이러한 목적을 달성하기 위해서는 사용자 평가가 효과적인 경우가 많다.

예를들면, 아이템의 리뷰 개수, 한 줄 리뷰 서비스 등을 이용하면 좋다. 

아마존의 경우에는 서비스 신뢰도를 보장하기 위해 리뷰가 작성된 지역을 표시한다.

사용자 리뷰의 지역 정보도 표기 -> 거짓으로 작성된 리뷰가 아니구나~ 라는 인지와 함께 서비스 신뢰도 향상됨

 

➡️  최근에 11번가 검색 서비스 내 "리뷰 4점이상 상품" 컬렉션이 추가된 것은 어떻게 보면 광고 + 사용자의 평가 => 사용자의 신뢰도 up => 지표 좋을 것 같은데 ?  

11번가 <리뷰 4점 이상 상품> 컬렉션

 

3.3.3 사용 빈도 향상 및 이탈 사용자의 복귀

사용자가 지속적으로 서비스를 이용하길 바라는데.. 사실 그러기 위해서는 다양한 노력이 기울여야 한다. 

특히나 이탈한 사용자를 다시 잡기 위해서는 알림 서비스(notification services)가 효과적이다.

 

알림서비스는 예를들면, 메일이나 푸시 알림 등의 방법으로 추천을 보내주는 것이다. 

예를 들어, 과거 구매 이력에 기반해 흥미를 가질 가능성이 높은 아이템을 추천하거나 사용자가 미리 설정한 조건, 예를 들어 좋아하는 작가 등을 등록해두면 그 작가의 새 작품이 발매되었을 때 안내하도록 하는 것이다. 

 

하지만 서비스와 관련된 정보를 보내겠다는 강한 의지를 보이는 표현이기 때문에 서비스 미사용자입장에서는 알림 방법에 따라 불쾌감을 주어 오히려 역효과를 낼 수도 있어서 주의해서 설계해야한다.

➡️  며칠전에 아빠가 타오바오인가 그 어플에서 거의 1시간에 한 번씩 알림온다고 이 앱 지워달라고 하셨다 ... 

 

알림을 보내는 빈도와 시점을 고려하여 적절히 서비스를 전송해야한다.

알림으로 추천하는 경우 기본적으로 공간이 좁아, 1건만 표시가 가능하므로 완전 개인화된 상품 추천 또는 사용자가 깜짝 놀랄만한 아이템을 추천하여 서비스에 애착을 갖게 할 만들자.

주의할 점으로는 사용자에게 전달하고자 하는 내용 (제목/섬네일/본문) 이 확실하게 전달되어야한다. 

 

3.3.4 교차 판매

어떤 상품의 구매를 검토하고 있는 사용자에게 다른 상품을 함께 또는 개별적으로 구입하도록 함으로써 단가를 높이는 방법을 교차 판매(cross selling)이라고 한다.

교차 판매에 효과적인 수단으로는 연관아이템 추천 이다.

 

이건..로직화되어있나..? ? 수동으로 연결된건가?

 

3.3.5 장기적으로 사용자의 충성도 향상

장기적으로 사용자의 충성도를 유지하고 싶다하면 결국은 개인화 추천 서비스가 답이다. 끝. 

 

 

3.4 연관 주제 

추천 시스템을 설계할 때 고려해야할 점으로 네 가지가 있다.

- 아이템의 유사도 : 현재 추천시스템의 목적과 유사한 아이템이 나왔는지

- 신선함, 흥미로움, 다양성 제공 

신선함 : 사용자가 "관심"이 있을법한데 "신규"상품인 경우 
흥미로움 : 신선함에 "의외성"이라는 요소가 더해진 경우
다양성 : 추천된 여러 아이템이 서로 비슷하지 않은 경우 

- 추천 아이템 필터링 : 나가서는 안되는 상품은 잘 후처리하자 (ex. 19금 상품) 

- 추천 이유 제시 : 추천하는 이유를 제시함으로써 사용자가 자신에게 적합한 것임을 납득한 상태로 구매하는 것이 효과적이다.