AI 기반 피트니스 제품 맞춤 추천을 위한 데이터 구축
- Korea Tictag
- 4일 전
- 2분 분량
고객사 소개
국내 피트니스 제품 추천을 주로 하는 고객사는 ‘헬시 플레저(Healthy Pleasure)’ 트렌드와 함께 성장하고 있는 피트니스 시장에서 소비자 개개인에게 최적화된 AI 기반 제품·브랜드 추천 서비스를 개발 중입니다. 소비자와 피트니스 브랜드를 효율적으로 연결하는 커머스 플랫폼의 부재를 시작으로, 고객사는 운동 목적, 신체 정보, 선호 브랜드, 라이프스타일을 기반으로 한 개인화 알고리즘을 구축해 보충제, 짐웨어, 운동기구 등 다양한 피트니스 제품군을 추천하는 것을 목표로 하고 있습니다.
프로젝트 과제 및 배경
최근 피트니스 산업은 급속한 성장세를 보이고 있습니다. 국내 생활체육 및 보디빌딩 참여 인구는 420만 명을 돌파했고, 피트니스 의류 시장 역시 7조 원 이상으로 확대되었습니다. 그러나 시장의 양적 성장과 달리 데이터 기반의 맞춤형 추천 서비스는 아직 초기 단계에 머물러 있습니다.
소비자는 ‘자신에게 맞는 제품을 찾기 어렵고’, ‘플랫폼마다 정보가 분산되어 있으며’, ‘SNS 추천에 의존하지만 실사용 만족도는 낮다’는 불편함을 겪고 있습니다. 공급자 역시 높은 마케팅 비용과 채널 확장의 한계로 인해 효율적인 고객 접근에 어려움을 느끼고 있었습니다. 이에 고객사는 AI 기반 피트니스 제품 추천 알고리즘을 고도화하고, 이를 위한 고품질 사용자·제품 데이터 구축을 틱택코리아와 함께 추진했습니다.
틱택코리아 작업 내용:
1. 데이터 수집
피트니스 제품군 관련 소비자 이용 및 선호 데이터를 사용자 조사 방식으로 수집
운동 목적, 보조제 사용 습관, 선호 브랜드, 구매 의향 등 핵심 항목을 표준화하여 구조화된 메타 데이터로 정리
총 1,589건의 응답 데이터 확보(목표 대비 158% 달성)
2. 데이터 정제 및 가공
중복 항목, 기준 미충족 데이터를 제거하여 정제 후 유효 데이터 1,037건(약 65%) 확보
운동 목적, 제품 사용 습관, 선호 브랜드, 구매 의향 등의 응답 결과를 분석 가능한 구조로 정제
AI 학습에 활용 가능한 고품질 사용자 데이터셋으로 가공
3. 데이터 품질 확보
최종적으로 운동 목표·라이프스타일·소비 패턴 간 상관관계를 분석할 수 있는 형태로 구조화
향후 머신러닝 기반 추천 알고리즘의 학습에 직접 활용 가능한 수준으로 품질 확보
솔루션 및 작업 결과
본 프로젝트를 통해 구축된 데이터는 고객사가 개발 중인 AI 기반 피트니스 제품/브랜드 추천 솔루션의 핵심 학습 데이터로 활용됩니다.
1. AI 추천 알고리즘 정밀도 향상
사용자 운동 패턴·구매 이력·선호 브랜드 데이터를 학습해 제품 추천의 정확도 및 개인화 수준 향상
2. 소비자 맞춤형 커머스 경험 강화
AI 추천 결과와 커뮤니티 리뷰 데이터를 결합 하여 신뢰도 높은 쇼핑 환경 구축
3. 브랜드 마케팅 효율 제고
소비자 피트니스 제품 소비 패턴 분석을 통해 브랜드별 최적 타겟 마케팅 전략 수립 지원
AI 추천 서비스를 더 정교하게 만들고 싶으신가요?
소비자의 행동을 이해하는 데이터, 그 시작을 틱택코리아와 함께하세요.
지금 바로 AI 추천 모델에 필요한 사용자 데이터 구축 상담을 요청하세요!
커피챗 신청하러 가기 👇👇
댓글