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인공지능(AI)을 통한 사용자 행동 패턴 분석 기반 활용 서비스

2019-06-04


 

사용자 행동 패턴은 뭔가요?

사용자에게 집중하는 디지털 비즈니스 모델이 등장하면서 과거에 전통적인 지표 활용에 변화가 나타났다. 자산이나 이익, 재고율을 보여주는 지표만으로는 기업 가치와 성장 가능성을 정확히 평가할 수 없게 된 것이다. 디지털 비즈니스 모델을 채택하고 있는 기업에 중요한 지표는 오히려 사용자 행동 같은 양적인 지표다. 소바자들의 행동 패턴은 점점 더 세분화되고 있고, 이로 인해 감당하기 힘들 정도의 데이터 쓰나미가 몰려오고 있다. 우리는 여기서 인공지능(AI)을 활용해 행동 패턴을 분석하고, 도출된 패턴을 어디에 어떻게 적용할 것인지 알 수 있다. 행동 패턴이란 반복되는 행동의 규칙성을 뜻하는데, 사용자 행동 패턴은 사용자 조사를 통해 사용자의 반복되는 행동을 발견하고 그 규칙성, 조건, 목표를 이해하고자 하는 것이다.

 

행동 패턴 이해로 

새로운 경험을 창조할 수 있다

사용자가 행동을 반복하는 이유는 사용자 입장에서 그것이 필요하고, 효과적이기 때문이다. 우리가 매일 아침 일어나 물 한잔을 마시는 행동, 식사 후에 이를 닦는 행동 등 의식적이든 무의식적이든 습관적인 모든 행동은 필요에 의해 습관으로 형성된 것이다. 모든 행동은 패턴으로 고정되기 전에 처음 행동을 하게 된 계기가 있다. 행동 패턴을 발견해서 패턴이 형성된 과정을 이해하고 사용자가 원했던 대처의 방향을 이해할 수 있다면 더 좋은 대안들을 만들 수 있을 것이다. 행동 패턴을 발견하고 이해함으로써 기존의 경험을 더 낫게 만들 수도 있고, 새로운 경험으로 재창조할 수도 있고, 새로운 비즈니스의 기회를 얻을 수도 있다. 또한 우리가 이미 알고 있는 행동 패턴이 아니라 아직 우리가 인지하지 못한 행동 패턴들을 새롭게 발견함으로써 기회를 만들 수 있다. 행동 패턴은 사회적, 경제적, 기술적 요인들이 변함에 따라 끊임없이 달라질 수 있고 새롭게 나타날 수 있다. 

 

알아야 할 4 가지 기준

사용자 행동 패턴 분석이 중요한 이유와 이를 통해 기준을 정하기 위해서는 다음과 같은 네 가지를 알아두어야 한다.

 

1. 사람과 기계는 다르다

: 사람이 평소 사용하는 계정 패턴은 기계와는 엄연히 다르다. 자동 애플리케이션으로 처리하면 사람이 하는 것보다 훨씬 변수가 적고 발생할 수 있

는 일들을 예측이 가능하다. 사고 대응기는 사용자들의 행동을 분석하여 계정을 확인하는 데 발생할 수 있는 변수에 대한 정보가 필수다. 이는 기

계가 아닌 사람만이 만들어낼 수 있는 정보다.

2. 클라우드 사용량 책정에 필요한 세 가지

: 클라우드 사용량을 알기 위해서는 사용자 어떻게 클라우드 계정에 접근하고 사용하는 지 먼저 파악해야 한다. 따라서 사용자들이 가장 자주 사용

하는 애플리케이션의 웹 프록시, DNS 기록, 방화벽 데이터에 대한 조사부터 시작해야 한다. 해당 정보들이 모이면 서비스의 질이 달라지고 보안

이 강화될 수 있다. 은둔의 IT까지 잡아낼 수 있어 갈수록 이에 대한 니즈가 높아질 것이다.

3. 모바일 기기 위치 데이터

: 모바일 기기는 현재 보안의 취약점이다. 하지만 모바일이야말로 사용자들의 행동 패턴을 가장 정확하게 파악할 수 있는 수단이라는 점을 활용해

야 한다. 스마트폰의 위치 기능을 통해 사용자들이 어떤 경우에 어디서 무엇을 필요로 하는지 파악할 수 있다. 사용자들의 행동 패턴을 분석하는

것이 가장 정확한 방법이다.

4. 로컬 기기 관리자 계정 관리

: 기업들은 대체적으로 액티브 디렉토리 계정에만 관심을 두고 있는 경향이 있다. 로컬 기기의 관리자 계정에는 소홀히 하고 있다. 공격자들은

이를 알고서 주로 로컬 계정을 타깃으로 취약점을 찾아내 익스플로잇 시키고 있어 이제 대한 관심과 관리가 요구된다. 이를 해결하면 모든 로컬

도메인 관리자 암호를 헬프데스크에 간단한 요청만으로 알 수 있는 프로세스를 가진 기업이나 골든 이미지를 주로 사용하는 기업들의 성장에 발

판이 될 것이다.

 

사용자 패턴 기반 활용 서비스

사용자 행동 패턴을 기반으로 한 서비스들에는 어떤 것들이 있을까? 먼저 네이버의 경우 모바일 쇼핑 검색에 대해 대대적인 개편을 진행했다. 과거 단순한 가격정보와 쇼핑정보만을 제공하던 검색 결과에서 벗어나 사용자 행동 패턴을 기반으로 한 맞춤형 검색결과를 제공한다. 예를 들어, 패딩점퍼를 검색한다고 가정했을때 과거에는 가장 저렴한 가격으로 판매하는 상품 또는 사용자가 많이 방문한 제품을 보여주는 방식이었다. 하지만 현재는 로그인 상태의 사용자 정보를 분석하여 40대 남성인 경우 패딩점퍼를 보여주게 되며, 40대 연령층이 선호하거나 많이 구매한 제품을 먼저 보여준다. 이렇게 사용자에게 적합한 최적화 정보는 초기에는 다소 맞지 않는 분석이 나올수도 있지만, 점진적으로 고도화되면서 정밀도와 정확도 역시 향상될 것으로 예상된다. 사용자에 대한 보다 많은 정보를 가지고 있을수록 정밀도가 높아지게 되므로, 네이버는 점진적으로 다양한 사용자 정보 축적을 위한 정보 확보노력을 기울이게 될 것이다. 

 

사용자 패턴 기반 활용 서비스

다음으로는 구글이다. 구글은 사용자의 행동 패턴을 파악해 쌓인 트러스트 스코어를 활용해 앱이나 웹사이트에 로그인시 비밀번호가 필요 없는 서비스를 제공한다. 안드로이드 기기로 여러 앱이나 웹사이트에 로그인할 때 더 이상 비밀번호나 4자리 이상 숫자로 된 PIN 등을 사용할 필요가 없게 됐다. 애플처럼 지문인식(터치ID)을 활용하는 방법 조차도 필요없다. '프로젝트 아바커스(Project Abacus)'를 통해 사용자의 행동 패턴만으로 사용자를 인식할 수 있는 기술을 고안해낸 것이다. 이 프로젝트는 사용자가 자판을 터치하는 습관이나 걸음걸이, 현재 위치 등을 조합해 그 사람이 실제 안드로이드 기기 사용자가 맞는지를 확인할 수 있도록 하는 것이다. 불편하고 복잡한 비밀번호를 입력해야한다는 부담을 줄이는 대신 기기에서 알아서 사용자에 대한 고유 정보들을 수집해 로그인과 같은 별도 인증이 필요없도록 한다. 
 

사용자 패턴 기반 활용 서비스

마지막으로 요즘 아주 핫한 넷플릭스 서비스다. 넷플릭스는 회원이 보고 싶은 영상 콘텐츠를 목록에 추가하는 '큐 리스트' 서비스를 확장 개편하면서 흥미로운 데이터들을 얻게 됐다. 회원들이 원하는 콘텐츠에 대한 수요를 사전에 파악할 수 있고, 회원들이 추가한 큐 리스트가 늘어날수록 넷플릭스는콘텐츠 수요를 정확하게 파악할 수 있다. 넷플릭스 스트리밍의 경우 사용자가 시청했던 콘텐츠를 나열하고, 그와 관련한 장르의 드라마, 영화, 예능 TV 프로그램 등을 추천해준다. 또한 내가 찜한 콘텐츠 카테고리를 통해서 사용자가 앞으로 보고 싶거나 관심이 있는 콘텐츠를 담아둔 리스트를 분석해 그것들과 비슷한 콘텐츠들을 계속해서 사용자에게 제공함으로써 끊이지 않고 만족스러운 새 콘텐츠를 만나볼 수 있다.