AI 기반 개인화 이커머스 플랫폼

프로젝트 개요

AI 기반 개인화 이커머스 플랫폼 구축

사용자 행동 데이터를 기반으로 맞춤형 상품을 추천하여 구매 전환율을 극대화하는 이커머스 플랫폼을 기획·개발하였습니다.

MSA(Microservices Architecture)를 기반으로 서비스 구조를 분리하여 확장성과 안정성을 확보하였으며, AI 추천 시스템을 통해 사용자별 맞춤 쇼핑 경험을 제공함으로써 데이터 기반 개인화 커머스 환경을 구축했습니다.

주요 작업 내용 1. MSA 기반 아키텍처 설계 상품, 사용자, 주문, 추천 시스템을 독립 서비스로 분리 서비스 간 API 통신 구조 설계 확장성과 장애 격리를 고려한 시스템 구성 2. AI 추천 시스템 구축 사용자 행동 데이터(조회, 클릭, 구매 등) 기반 추천 로직 설계 개인화 추천 알고리즘 적용 (유사 상품, 연관 상품 등) 실시간 추천 결과 반영 구조 구현 3. 데이터 수집 및 처리 파이프라인 설계 사용자 행동 로그 수집 및 저장 구조 설계 추천 모델 학습 및 데이터 처리 흐름 구성 대량 데이터 처리를 고려한 아키텍처 설계 4. 개인화 UX/UI 구현 메인 페이지 및 상품 리스트에 맞춤형 콘텐츠 제공 사용자별 추천 상품 영역 구성 개인화 경험을 강화하는 인터랙션 설계 5. 전환 중심 커머스 구조 설계 상품 탐색 → 추천 → 상세 → 구매로 이어지는 흐름 최적화 개인화 추천을 통한 구매 유도 구조 설계 CTA 및 UI 배치를 통한 전환율 개선 6. 성능 및 확장성 최적화 서비스별 독립 배포 및 확장 구조 구현 트래픽 증가에 대응 가능한 시스템 설계 데이터 처리 및 API 응답 속도 최적화 성과 AI 기반 개인화 추천 시스템 구축 MSA 아키텍처 기반 확장 가능한 플랫폼 구현 사용자 맞춤형 UX를 통한 구매 전환율 45% 상승 달성 데이터 기반 커머스 환경 구축 및 사용자 경험 개선