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BertQA를 활용한 상품속성 자동추출하기

유통에서의 상품정보의 속성 추출은 다양한 목적으로 활용할 수 있습니다. 상품에 대해 전문가가 휴리스틱한 속성을 부여할 수 있지만 상품 수가 너무 많거나 속성들이 계속 추가되거나 업데이트 되야 한다면 매번 전문가가 대응하기는 어렵습니다. 예를 들어 세탁세제의 경우, 세탁기 유형(일반/드럼/손빨래 등), 세탁 유형(속옷/스포츠용품/아기 옷 등) 의 속성을 자동으로 추출하여 분류할 수 있다면, 이를 기반으로 고객별 취향에 맞는 상품의 추천 및 분석이 가능하게 됩니다. 또한 판매자 입장에서는 고객분석을 통해 좀더 효율적인 상품의 배치를 할 수 있습니다.

ㅋㅌㅊㅍ

손준영 22.05.13

이마트앱 아키텍처 분석 및 To-Be 설계의 과정

D/T, Digital Transformation 을 위한 아키텍처 설계는 그 단어에서 내포하듯 어떤 대상을 변화시켜야 하는 미션입니다. 물론, 그 대상은 시스템, 환경, 사람, 프로세스, 비즈니스 등 매우 포괄적이기도 합니다. 이마트에서도 마찬가지인데요. 이마트 D/T본부 아키텍처 조직에 합류하고 가장 먼저 한 일은, 과거와 미래가 공존하고 있는 이마트앱 시스템과 인프라에 대한 As-Is 아키텍처 분석과 To-Be 아키텍처 설계였습니다.

그림1 에서 보는 바와 같이 하나의 대상을 두고 바라보는 시각은 다양합니다. (그리고, 재미있게도 이 View Model 을 시각화 한 그림도 다양하게 존재합니다.)

최은봉 22.04.18

[Data science Blog] 고객에게 맞춤형 상품 제안하기

타깃 코퍼레이션은 100년이 넘는 역사를 가진 미국 내 전통적인 종합 유통 업체로 미국 전역에 걸친 대형할인점을 보유하고 있습니다. 타깃 코퍼레이션 일찍부터 고객 데이터에 관심을 가지고 Guest Data and Analytics Service 팀을 2002년에 신설, 데이터를 수집하고 분석하는 일을 시작 했습니다. 팀이 상당한 규모였다고 알려지는데, 4명에서 시작한 팀이 60여명의 데이터 분석가와 데이터 사이언티스트가 있는 팀으로 성장했고, 고객들의 구매 데이터를 전문적으로 분석하여 이를 활용한 제품 판매 전략을 수립 했다고 알려져 있습니다.

조영민 21.10.27

[박창현 담당의 리테일 테크]

마트에서애자일 해보기, 애자일이 뭔데

애자일. 영어로는 Agile. 근 몇 년 동안 소프트웨어나 인터넷, 모바일 서비스 개발 성공을 위해 꼭 필요한 그 무언가로 계속 회자되는 용어. 이게 정확히 뭘까? 일단 잘 모르겠으니 사전부터 찾아보자. 아하. 날렵하고 민첩하고 재빠르고 기민하게 무언가 하는 것을 애자일이라고 하는 것이군.

물론 우리가 밥 벌어먹기 위해 하는 모든 일이 날렵하고 민첩하고 재빠르고 기민해야겠지만, 사실 소프트웨어 개발에 ‘애자일’은 조금 더 심오한 의미를 내포한다. 그 의미를 알아보기 위해 초기 애자일 창시자들이 작성한 ‘애자일 선언문’을 살펴보도록 하자.

박창현 21.08.30

[박창현 담당의 리테일 테크]

오프라인 유통, 인간지능에서 인공지능으로 1편

최근 온라인 유통시장이 급성장하면서 기존 오프라인 유통은 큰 위기에 직면했다.

시장 성장기에는 많은 매장 수와 직원, 넓은 매장, 다양한 구색이 큰 강점이었지만, 시장 쇠퇴기에 다다르니 위험요소로 돌아왔다.

많은 매장 수는 기초대사량을 증가시켜 고정비를 높인다. 넓은 매장은 최소 취급 구색 수를 올린다. 이에 따른 노동력도 고정비를 더한다.

다양한 구색은 그 자체로 관리 비용과 재고 비용 증가를 불러 고정비를 늘린다. 이 때 많은 매장 직원 수는 상황을 더욱 어렵게 만든다.

박창현 21.08.30

[박창현 담당의 리테일 테크]

오프라인 유통, 인간지능에서 인공지능으로 2편

오프라인 유통, 인간지능에서 인공지능으로 1편에서는 빠르게 변화하는 환경에서 오프라인 리테일이 살아남기 위해선 ‘고정비와의 싸움’이 필요하다고 밝혔다. 고정비를 줄이려면 ①구색 최적화 ②가격 최적화 ③상품 판매 예측 ④상품 진열 자동화 ⑤노동 효율 극대화 ⑥고객 쇼핑 경험 효율화를 해야 한다. 효율화에 필요한 가장 강력한 무기는 인공지능(Artificial Intelligence)이다.

각 분야에 걸쳐 구체적으로 어떻게 인공지능 기술을 적용할지에 대해 이후 시리즈에서 살펴보도록 하자.

박창현 21.08.30

[박창현 담당의 리테일 테크]

오프라인 유통, 인간지능에서 인공지능으로 3편

[2편]에서는 유통 사업자에게 필수적인 ‘고정비와의 싸움’을 이야기했다. 고정비를 줄이기 위해서는 다섯 가지가 필요하다.

1) 상품 구색 및 가격 최적화 2) 상품 판매 수요 예측 3) 매장 내 상품 진열 자동화 4) 상품 판매에 필요한 노동의 효율화 5) 매장 내 고객의 쇼핑 경험 효율화다. 이상 다섯 가지의 고정비 항목 중, 3편에서는 업의 본질에 해당하는 부분 – ‘무엇을(구색), 몇 개나(수요), 얼마에(가격) 팔 것인가’ – 중

‘몇 개나’와 얼마에’를 인공지능 기반으로 어떻게 효율화할지 간략히 살펴보고자 한다.

박창현 21.08.30