AI 알고리즘을 활용하여 사용자 행동을 분석을 위해서는 여러 가지 방법이 필요하다. AI는 다음을 포함한 다양한 사용자 상호 작용에서 방대한 양의 데이터를 수집하는 것부터 시작한다. 먼저 클릭스트림 데이터를 사용해 사용자가 웹사이트나 앱에서 취하는 모든 클릭, 페이지 조회 및 탐색 경로를 추적한다. 그 후 소셜 미디어 활동을 탐색하여 게시물, 좋아요, 공유, 댓글을 분석하여 사용자 선호도와 감정을 측정하며, 거래 데이터를 토대로 전자상거래 환경에서 구매 행동, 빈도 및 장바구니 크기를 모니터링한다. 기기 및 위치 데이터를 활용해 기기 사용 패턴과 지리적 위치를 추적하여 사용자가 언제 어디서 서비스에 참여하는지 파악하는 것도 포함된다. 이런 여러 가지 데이터를 통해 알고리즘을 집계할 수 있다. AI 기반 추천 시스템은 사용자 행동을 분석하여 개인 선호도에 맞는 콘텐츠, 제품 또는 서비스를 제안한다. 예를 들어 전자상거래에서는 Amazon과 같은 온라인 소매업체는 사용자 행동 데이터를 사용하여 과거 구매 내역, 검색 기록 또는 유사한 프로필을 가진 다른 사용자가 구매한 제품을 기반으로 제품을 추천한다. 스트리밍 플랫폼에서는 Netflix와 Spotify는 사용자의 시청 또는 청취 패턴을 분석하여 사용자가 좋아할 만한 영화, 프로그램, 노래를 자연스럽게 제시한다. 또한 웹사이트 개인화가 강해지면서 AI는 실시간 사용자 행동을 기반으로 웹사이트 레이아웃, 콘텐츠, 제안을 개인화했다. 예를 들어, 전자상거래 웹사이트에서는 검색 기록이나 구매 행동을 기반으로 맞춤형 할인을 표시할 수 있는 것처럼 말이다. 오늘은 AI 알고리즘을 활용하여 행동을 분석하는 대표적인 어플 3개를 소개해보도록 하겠다.
Spotify
Spotify는 사람들이 음악에 접근하고 경험하는 방식을 변화시킨 글로벌 음악 스트리밍 플랫폼이다. 2006년 스웨덴의 Daniel Ek와 Martin Lorentzon이 설립한 이 회사는 빠르게 세계 최대의 음악 스트리밍 서비스 중 하나로 성장했다. Spotify는 사용자가 모바일 앱, 데스크톱 애플리케이션 및 웹 플레이어를 통해 주문형으로 스트리밍할 수 있는 수백만 곡의 노래, 팟캐스트 및 재생 목록으로 구성된 방대한 카탈로그를 제공한다. 주요 기능 중 하나는 인공 지능(AI)과 기계 학습을 기반으로 하는 알고리즘을 통해 개인화된 음악 추천을 제공하는 기능이다. 이러한 기술은 사용자가 가장 많이 참여하는 장르, 아티스트 및 트랙을 포함한 사용자 청취 행동을 분석하여 주간 "Discover Weekly" 및 개인 취향에 따라 새로 출시된 노래를 선보이는 맞춤형 "Release Radar"와 같은 맞춤형 재생 목록을 선별한다. Spotify는 사용자 경험을 매우 유연하게 받아들인다. 사용자는 음악을 중단하는 광고와 함께 무료로 플랫폼에 액세스 하거나 프리미엄 구독으로 업그레이드하도록 선택할 수 있게 만들었다. 프리미엄 서비스는 광고를 제거하고 사용자가 오프라인 청취를 위해 음악을 다운로드할 수 있도록 하며 고품질 스트리밍을 제공한다. 또한 Spotify의 고유한 "Spotify Connect" 기능을 통해 사용자는 청취 환경을 방해하지 않고 스마트폰, 태블릿, 스마트 스피커 등 다양한 장치 간에 원활하게 전환할 수 있다. 음악 외에도 Spotify는 뉴스, 교육, 엔터테인먼트, 스토리텔링에 이르기까지 다양한 장르에 걸쳐 광범위한 콘텐츠를 제공하는 팟캐스트에 막대한 투자를 해왔다. 또한 플랫폼은 독점적인 팟캐스팅에 진출하여 여러 팟캐스트 네트워크와 유명 인사를 인수하여 엔터테인먼트 공간에서의 입지를 더욱 확고히 했다. Spotify는 180개 이상의 국가에서 이용 가능하며 전 세계 사용자가 맞춤형 주문형 음악과 콘텐츠를 즐길 수 있으며, 물리적 미디어 및 디지털 다운로드에서 스트리밍 우선 모델로 전환하여 음악 산업에 혁명을 일으켰으며 전 세계에서 가장 인기 있고 영향력 있는 엔터테인먼트 플랫폼 중 하나가 되었다.
Netflix
Netflix는 Reed Hastings와 Marc Randolph가 1997년에 설립한 선도적인 글로벌 스트리밍 서비스이다. 처음에는 DVD 대여 서비스였지만 2007년에 스트리밍으로 전환하여 시청자가 TV 프로그램, 영화, 다큐멘터리를 소비하는 방식에 혁명을 일으켰다. 다양한 장르와 국가에 걸친 방대한 콘텐츠 라이브러리를 갖춘 Netflix는 190개 이상의 국가에서 이용 가능하며, 이 플랫폼은 비평가들의 호평을 받은 영화와 시리즈를 포함하여 라이선스 콘텐츠와 Netflix Originals를 모두 제공한다. Netflix는 고급 AI를 활용하여 맞춤형 추천을 제공하고 사용자 경험과 참여를 최적화 하는데 노력하였으며, 유연한 구독 옵션, 광고 없는 스트리밍, 오프라인 시청 기능을 갖춘 Netflix는 엔터테인먼트 업계에서 여전히 지배적인 위치를 차지하고 있다. Netflix는 AI 알고리즘을 사용하여 시청 패턴, 장르 인기, 심지어 소셜 미디어 트렌드까지 분석하여 어떤 종류의 프로그램과 영화가 시청자의 공감을 불러일으킬지 예측하였으며, 플랫폼이 특정 사용자 세그먼트의 취향에 맞게 콘텐츠를 맞춤화할 수 있기 때문에 이러한 데이터 기반 접근 방식은 Netflix Originals 제작에 영향을 미쳤다. 또한 AI를 사용하여 콘텐츠가 사용자에게 표시되는 방식을 최적화했다. 주목할만한 예는 AI가 사용자의 시청 선호도에 따라 동일한 영화나 TV 프로그램에 대해 서로 다른 썸네일을 동적으로 생성하는 동적 썸네일 시스템으로써, 사용자가 일반적으로 액션 영화를 보는 경우 액션 영화의 미리보기 이미지는 스릴 넘치는 순간이나 액션 장면을 강조할 수 있고, 로맨틱 코미디를 즐기는 사용자의 경우 주연 커플이 등장하는 장면을 표시할 수 있게끔 만들어 시청자들의 이목을 더욱 집중시켰다. 마지막으로 Netflix는 고객 이탈(고객이 구독을 취소하는 비율)을 최소화하기 위해 AI 기반 예측 분석을 사용했다. AI는 사용자 행동을 분석하여 어떤 사용자가 구독을 취소할 가능성이 있는지 예측하고 개인화된 콘텐츠 추천이나 특별 제안과 같은 유지 전략을 통해 사전에 이들을 타겟팅할 수 있었다. 이를 통해 Netflix는 잠재적인 문제가 가입자 손실로 이어지기 전에 해결하려고 노력하였다.
Amazon
1994년 Jeff Bezos가 설립한 Amazon은 온라인 서점으로 시작했지만 빠르게 세계 최대의 전자상거래 플랫폼 중 하나로 성장했다. 시애틀에 본사를 두고 있으며 전자제품, 의류부터 식료품까지 다양한 제품을 판매하고 있다. Amazon은 빠른 배송, 스트리밍 및 독점 거래를 제공하는 구독 서비스인 Amazon Prime과 같은 혁신으로 유명한데, 전자 상거래 외에도 Amazon은 AWS, AI 기술, 스마트 장치(예: Alexa), 심지어 Amazon Studios를 통한 엔터테인먼트를 통해 클라우드 컴퓨팅에도 진출했다. Amazon의 가장 잘 알려진 AI 활용 중 하나는 추천 엔진이다. Amazon의 AI 알고리즘은 고객의 검색 기록, 구매 행동, 검색 패턴을 분석하여 개인 취향에 맞는 상품을 제안한다. 추천 시스템은 머신러닝 모델, 특히 협업 필터링을 사용하여 고객이 구매할 가능성이 있는 품목을 예측함으로써 사용자 경험을 향상하고 매출을 늘릴 수 있었다. 또한 Amazon의 음성 비서인 Alexa는 자연어 처리(NLP)와 기계 학습을 기반으로 사용자 명령을 이해하고 응답할 수 있게 설정하므로써, Alexa는 알람 설정, 스마트 홈 장치 제어, 음악 재생, 심지어 Amazon에서 제품 주문과 같은 작업을 수행할 수 있다. Amazon의 공급망 및 물류 운영에서 중요한 역할을 하는데, AI는 머신러닝을 통해 수요 예측, 재고 최적화, 배송 시간 예측을 지원했다. Amazon의 Kiva 로봇은 AI를 사용하여 창고 내에서 제품을 효율적으로 이동하여 운영 비용을 절감하고 속도를 높일 수 있었으며, 예측 분석을 통해 제품이 올바른 위치에 재고가 확보되도록 보장하여 배송 지연과 비용을 최소화시켰다. 마지막으로 Amazon의 Amazon Go 매장은 AI와 컴퓨터 비전을 활용하여 계산원 없는 쇼핑 경험을 제공한다. 매장에서는 카메라, 센서, AI의 조합을 사용하여 고객이 선택한 품목을 자동으로 감지하고 Amazon 앱을 통해 직접 요금을 청구하므로 계산대에 줄을 설 필요가 없게 되었다. 이 기술은 실시간으로 데이터를 처리하고 고객의 움직임과 구매를 정확하게 추적하는 AI의 능력에 크게 의존하며 AI의 활용에 대한 면모를 보여주었다.