ㅁ 개인 맞춤 서비스

1. User Profiling

ㅇ 정의:
사용자의 행동 데이터, 인구통계 정보, 선호도, 상호작용 이력 등을 분석하여 개별 사용자에 대한 디지털 프로필을 생성하는 기술.

ㅇ 특징:
– 데이터 수집 범위가 넓으며, 명시적 데이터(설문, 회원가입 정보)와 암묵적 데이터(클릭, 검색, 구매 이력)를 모두 활용.
– 머신러닝/딥러닝 기반 추천 시스템과 결합해 지속적으로 업데이트.
– 개인정보 보호와 보안 이슈가 중요.

ㅇ 적합한 경우:
– 전자상거래에서 개인별 상품 추천.
– OTT 서비스에서 콘텐츠 추천.
– 맞춤형 광고 타겟팅.

ㅇ 시험 함정:
– 단순히 ‘사용자 세분화(User Segmentation)’와 혼동하는 경우가 있음. 세그멘테이션은 그룹 단위, 프로파일링은 개인 단위.
– 개인정보 비식별화와 혼동할 수 있음.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “개별 사용자의 행동 및 선호를 바탕으로 맞춤형 서비스를 제공하기 위해 프로필을 생성하는 과정”
X: “사용자를 연령대별로 나누어 그룹별 마케팅 전략을 수립하는 과정”

ㅁ 추가 학습 내용

User Profiling 추가 학습 정리

1. 데이터 수집 채널
웹 로그, 모바일 앱 사용 패턴, IoT 센서 데이터 등 다양한 소스에서 사용자 데이터를 수집할 수 있다.

2. 활용 알고리즘
K-means, Collaborative Filtering, Deep Neural Networks, Graph 기반 추천 알고리즘 등 다양한 분석 및 추천 알고리즘이 활용된다.

3. 개인정보 보호 관련 규제
GDPR, CCPA, 국내 개인정보보호법 등 관련 법규와의 연관성을 이해하고 준수해야 한다.

4. 실시간 프로파일링 필요성 및 기술
실시간 프로파일링의 필요성이 증가하고 있으며, 이를 위해 Kafka, Flink 등 스트리밍 데이터 처리 기술이 사용된다.

5. 프로파일링 정확도 향상 방법
피드백 루프 설계와 A/B 테스트를 활용하여 프로파일링 모델의 정확도를 지속적으로 개선할 수 있다.