딥러닝 기반 고객 행동분석 B2B 추천 시스템

Deep Learning Based Recommender System for B2B Marketplaces: Customer behavior analysis

최근 식품업계에서는 코로나19 장기화로 불확실성이 커지면서 B2C(기업과 소비자 간 거래)에치우친 사업 구조 개편을 통해 매출 성장을 이루기 위한 전략들이 나오고 있다. 포화상태에 이른B2C 시장에 비해 B2B(기업과 기업 간 거래) 시장은 성장 가능성이 높으며 특히 추천 시스템을핵심 마케팅 기술 요소로 간주하여 적극적으로 활용하려는 시도가 증가하고 있는 추세다. 본 논문에서는 Node Embedding 기반의 Deep Learning 기법을 활용하여 구매 패턴에 따른 ‘상대적 사용자 세그먼트’를 수행하고, 분류정보를 활용한 동일 군집 內 인기 상품과 교차 상품을 추천하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 B2B시스템에서의 고객 성향, 구매 패턴 등을 자동으로 종합하여파악하고, 숨겨진 구매 유도 요소를 추출하며, 더 나아가 추가적인 개발 없이 고객에게 최적화 된상품 추천을 해줄 수 있는 기술적 해결 방안을 제공한다.