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스토어링크-카이스트, ‘리뷰 데이터 기반 소구점 분석’ 기술 개발

발행 2022년 11월 22일

박해영기자 , envy007@apparelnews.co.kr

사진=스토어링크

 

[어패럴뉴스 박해영 기자] 이커머스 마케팅 플랫폼 기업 스토어링크(대표 정용은)가 카이스트 뇌역공학과 영상연구실(BREIL, Brain Reverse Engineering and Imaging Laboratory)과 협력을 통해리뷰 데이터 기반 소구점 분석기술을 개발했다.

 

스토어링크는 뇌과학 및 AI 분야 전문가 카이스트 김대식 교수가 이끄는 BREIL팀과 지난해 11월부터 약 1년여간 협력을 진행했다. 양측의 협업은 데이터를 기반으로 마케팅 분야의 과학적인 의사결정을 지원하고 업무 효율성을 제고하는 차세대 기술 개발 필요성에 대한 공감대를 바탕으로 성사됐다.

 

‘리뷰 데이터 기반 소구점 분석은 딥뉴럴 네트워크를 적용, 상품의 소구점을 자연어 데이터에 기반하여 특정하는 기술이다. 평점, 가격, 퀄리티, 성분, 특성 등 제품 관련 정보와 소비자 연령 및 성별, 가격, 결제 시점 등의 구매 데이터를 자동으로 수집·분석해 인사이트를 도출하는데 활용된다.

 

신규 기술은 자동화된 시스템을 기반으로 제품 마케팅 효율성을 극대화한다. ‘리뷰 데이터 기반 소구점 분석’ 기술 활용 시 100만개 이상 리뷰 데이터를 종합하여 구매 의사 결정 요인과 제품의 장단점 등을 항목과 시기별로 분류 및 추출하는 과정을 약 1시간 이내에 완료할 수 있다.

 

기술을 실제 마케팅 플랫폼에 적용하기 위한 막바지 상용화 작업도 진행 중이다. 스토어링크는리뷰 데이터 기반 소구점 분석기술의 개발이 마무리 단계에 접어든 시점부터 내부에 별도 시스템을 구축했으며, 해당 기술 시범적인 운영을 통해 자사 PB 브랜드 상품의 마케팅 전략을 도출해 괄목할 만한 성과를 얻은 것으로 알려졌다. 기술의 효용성이 자체적으로 검증됨에 따라, 스토어링크는 내년에 자체 플랫폼의 버전 업데이트를 통해 해당 기술을 외부에 공개한다는 방침이다.



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