고객
미국에 기반한 다국적 재벌 지주회사이자 세계 최대 규모의 전기통신사업자입니다. 이 고객사는 소비자, 고객기업, 정부기관을 대상으로 다양한 종류의 네트워킹 솔루션, 로컬단위 전화, 지역단위 전화, 장거리 전화, 국제 전화서비스를 제공합니다.
비즈니스 수요
고객사는 TV와 다른 채널에서 넷플릭스보다 경쟁우위를 갖는 추천시스템을 원했습니다. 전세계에 걸쳐 2,000만 명 이상의 가입자를 보유한 고객사는 이 추천시스템이 이용자의 선호도에 맞는 콘텐츠를 찾도록 도와줌으로써 이용자의 경험을 강화시켜주기를 원했습니다.
솔루션
FPT는 이용자 선호도를 수집, 집계, 처리, 분석하기 위해, 창의적인 로직과 알고리즘으로 구성된 추천시스템 엔진을 제작했습니다. FPT는 AWS, Hadoop, Spark와 같은 빅데이터 기술과 클라우드 컴퓨팅 기술을 활용하기 위해 클라우드 기반 추천기능으로 이 문제를 해결했습니다.
우리는 콘텐츠 기반 필터링(이용자 행동에 근거한 추천), 협업 필터링(이전에 축적된 이용자 행동 모델에 기반한 추천), 클러스터링(이용자 특성 및 유사성에 근거하여 취향을 그룹화)과 같은 인기있는 접근법에 집중했습니다.
게다가, 데이터 전처리(pre-processing) 또한 중요한 단계입니다. 우리는 STB, Dotcom, 모바일, 영화 메타데이터 등 다양한 시스템 기기에서 이용자들의 이벤트 내역을 수집했습니다.
과제
초기경험이 부족하여 빅데이터와 추천 시스템 테스팅을 처리하는 작업은 매우 어려운 과제였습니다.
효과
FPT 소프트웨어가 제작한 솔루션은 고객사의 목표를 성공적으로 달성하였습니다.
우리는 추천엔진이 제공하는 통찰과 통계에 힘입어 연관 콘텐츠를 제공하는 회전형 추천 시스템(recommendation carousels)을 맞춤 제작했습니다.
개인화된 상호작용은 이용자들이 개인으로 존중받는다는 느낌을 갖게 하므로, 이용자의 충성심을 유발합니다.
이용자들은 이 추천시스템에 깊이 빠져들수록 검색을 연쇄적으로 수행할 필요없이 더욱 이 서비스에 몰입하게 됩니다.
사용 기술
Hadoop Mapreduce
Hadoop Spark