Deep Seek Young Solution: 고객 맞춤형 식품 추천 서비스

1. 목적 · 헬스케어 및 프리미엄 식품 시장이 확대되고 고객들의 관심이 지속적으로 증가하고 있음에 따라, Un-tact 시대에 부합하는 고도화된 고객 맞춤형 식단·건강관리 서비스를 제공하고자 함. 2. 사례설계/ 연구설계/ 방법론/ 접근방법 · 헬스케어 및 프리미엄 식품 시장의 변화 추이를 연구함. · 기존의 식품 추천 서비스의 한계점을 파악하고, 생애주기별 필요 영양소를 분석함. · 언택트(Un-tact), 푸드테크(Foodtech), 딥러닝(Deep learning), 고객맞춤화(Customizing) 관련 분야 및 산업의 기술 활용 현황과 우수 사례를 발굴함. 3. 사례결과/ 연구결과 · 종가집은 고객 맞춤형 나만의 김치 서비스를 운영하고 있는데, 멸치 액젓, 새우젓 등의 젓갈은 물론 소금, 고춧가루 첨가 여부와 양을 선택할 수 있으며 선주문 후 생산 시스템으로 구매 후 일주일 후에 상품 수령이 가능함. · 네이버 자회사 라인(Line)은 일본 의료전문 플랫폼인 M3(비대면 제약영업 활동을 온라인으로 변화시킨 기업)와 함께 라인헬스케어를 설립하고 원격 의료상담 서비스를 고안하는 등 헬스케어 시장의 저변을 넓히고 있음. · 티켓몬스터(Ticket Monster)는 딥러닝 기술을 바탕으로 고객이 어떤 상품에 관심을 가질지 미리 예측해 실시간으로 추천해주는 개인화 추천서비스 포유(For You) 를 실시하고 있는데, 클릭·검색·구매 등 다양한 행동과 쇼핑 패턴을 학습해 실시간으로 관심이 생길만한 상품을 자동으로 추천하는 것이 가능함. · 국내 스타트업 기업인 두잉랩(DoingLAB)은 딥러닝 기술을 활용해 사진 속 음식물과 영양 정보를 파악하고 분석하는 솔루션을 개발하였는데, 한국인이 주로 먹는 식단을 중심으로 현재 4000여 종류 이상의 음식과 제품을 분석할 수 있음. 식이관리 모바일앱 다이어트카메라AI 는 음식을 촬영하면 인식된 결과를 바탕으로 즉시 음식별 칼로리와 영양성분, 섭취할 음식의 영양소 중 과부족 상태를 알려주며, 당뇨환자의 섭식 기록을 바탕으로 혈당관리와 섭취 영양소 추천 기능이 있는 당뇨카메라AI 서비스도 제공하고 있음. 4. 독창성/ 가치/ 아이디어 · ‘Deep Seek Young Solution 은 위와 같은 동종 혹은 이종 분야의 유사 사례를 발전시켜 비대면 프로세스와 딥러닝 기술을 활용한 고객 맞춤형 식품 추천 서비스를 고안하였음. 즉, 고객 개인별 영양상태 데이터를 수집한 후 영양이 부족한 식품을 자동적으로 추천하거나, 구매 이력 등의 데이터를 분석하여 상위 빈도 구매 품목의 맞춤형 할인 정보 제공, 구매한 식품들의 상성(함께 섭취하면 좋은 음식과 그렇지 않은 음식) 정보 제공 등 복합적 헬스케어가 가능한 차세대 솔루션임. · 온라인/모바일 채널을 통해 고객의 상황에 최적화된 헬스케어 서비스를 제공할 수 있어 영양소결핍 및 과잉 섭취를 방지할 뿐만 아니라, 생애주기별 균형화된 식단 구성으로 사전에 질병을 예방하고 건강한 신체 유지가 가능함. · 또한 경쟁이 첨예한 온라인/모바일 시장에서 단순한 가격경쟁력 보다는 차별화된 가치 창출로 관심이 이동하고 있는 고객이 다수이므로, 복잡하고 과한 정보로 인해 발생하는 심리적·시간적인 낭비를 감소시켜 경쟁우위를 도모할 수 있음.