추천시스템 결과물의 빅데이터 분석을 통한 Product Bundling 및 Co-Marketing 제안 방법론

김수현, 정백, 이건호, 조영재, 이경전. (2022). 추천시스템 결과물의 빅데이터 분석을 통한 Product Bundling 및 Co-Marketing 제안 방법론.한국경영보학회 2022 추계학술대회.

Abstract

두 개 이상의 다른 상품을 하나로 묶어 가격할인 프로모션을 적용하여 판매하는 것을 Product Bundling이라고 한다. 예를 들어, 배달의 민족은 장바구니 화면에서 “함께 먹으면 좋아요”라는 안내를 통해 Bundling을 제안하며, 쿠팡은 장바구니 담기 선택 시 다른 고객이 함께 구매한 상품을 제안한다. 또한, 서로의 상품이나 서비스를 홍보하기 위해 둘 이상의 상점이 협력하는 마케팅 접근 방식을 Co-Marketing이라고 하는데, 이러한 마케팅 전략은 사용자가 더 많은 상품을 구매하도록 유도한다. 이에 본 연구에서는 초개인화 추천시스템의 결과물을 빅데이터 분석하여 도출한 Product Bundling과 Co-Marketing 방법론을 제안하고자 한다. 먼저, 초개인화 추천시스템을 통해 도출된 추천 상품 리스트에서 동일한 상점의 상품이 복수로 도출될 경우, 상품을 결합하여 제안하는 방법론을 소개한다. 예를 들어, 초개인화 추천시스템을 통해 User A에게는 ‘후라이드 치킨’, ‘피자(갈비천왕비프)’, ‘전복죽’, User B에게는 ‘만두’, ‘후라이드 치킨’, ‘피자(갈비천왕비프)’가 추천된 것을 확인하였다고 하자. 추천시스템 결과에 따라 User C에게 추천을 할 때, User A와 User B에게서 함께 추천된 빈도가 높은 ‘후라이드 치킨’과 ‘피자(갈비천왕비프)’를 결합하여 추천 할 수 있는 것이다. 상점의 관점으로 보았을 때는 추천시스템의 결과물에서 동시에 나타난 빈도가 높은 상점 간 협업을 제안하는 Co-Marketing도 가능하다. 예를 들어, 초개인화 추천시스템에 의해 도출된 추천 상품 리스트를 확인하였을 때, User A에게는 ‘세팔이네38치킨’, ‘청년피자 울산남구점’, ‘배떡 울산점’이 추천되었고, User B에게는 ‘대한냉면고기친구’, ‘세팔이네38치킨’, ‘청년피자 울산남구점’이 추천되었다면 ‘세팔이네38치킨’과 ‘청년피자 울산남구점’에게 Co-Marketing을 제안하여 피자/치킨 세트를 판매하는 등의 Win-Win 관계를 이끌어낼 수 있다. 결과적으로 초개인화 추천시스템을 통한 Product Bundling 및 Co-Marketing은 별도의 시스템을 개발할 필요가 없다는 강점이 있다. 또한, 추천시스템이 도출한 결과를 활용하기 때문에 사용자가 실제로 구매할 만한 상품 및 상점에게 적절한 혜택과 함께 결합을 제안한다. 따라서 판매율 및 수익을 높여 사용자와 상점에게 일석이조의 효과를 내는 구조가 될 수 있음을 확인하였다.