하면 좋은 것은 하면 안 되는 것

(상황) 구현 중인 비즈니스 로직 중 하나는 '고객이 특정 상품을 선택한 의도'를 파악하는건데요. 그 의도를 반영한 추천을 하기 위해서입니다.(ex. 매운 진라면 선택 고객에게 순한 진라면 추천 X).

(필요) 그런데 세상에는 수 많은 상품들이 있고, 의도를 물어볼 수 없어 '머신'이 필요합니다. '라면 > 봉지라면 > 매운맛' 처럼 카테고리와 필터를 활용해 상품 선택 의도를 파악하는 '분류 모델'을 만들고 있습니다.

(고민) 고민을 했던 점은 '모든 카테고리를 다룬 분류 모델, 필요?' 였습니다. 다 분류해내면 좋겠지만 이를 실행에 옮기는 건 엄청난 리소스를 갉아먹을 것이기 때문입니다.

(액션) 따라서 현재 목표인 '구현과 빠른 테스트'를 위해 소비 데이터로 우선 순위를 판단했습니다. 개발하는 모델은 확장성을 갖추도록 설계했습니다.

항상 임팩트에 집중하려고 노력하는데, 이번 개발 과정 중에서 했던 판단을 한 번 소개해보았습니다.

다들 화이팅하세요!