- 사용자 행동 예측
- 웹사이트나 앱에서 사용자가 어떤 행동을 할지 예측 (예: 이탈률, 클릭 가능성, 페이지 체류 시간)
- 추천 시스템을 활용하여 개인화된 콘텐츠 제공 (예: 넷플릭스, 유튜브 추천 알고리즘)
- 고객 만족도 및 감정 분석
- 사용자 리뷰, 피드백, 설문조사 데이터를 분석하여 만족도를 예측
- 자연어 처리(NLP)를 활용한 감정 분석 (예: 긍정/부정 감정 분류)
- UI/UX 개선을 위한 패턴 분석
- 히트맵 데이터를 분석하여 사용자 클릭 패턴과 시선 흐름 예측
- A/B 테스트 데이터를 활용하여 최적의 UX 디자인 도출
- 이탈 예측 및 사용자 유지 전략
- 사용자의 이탈 가능성을 예측하고, 맞춤형 마케팅 전략 적용 (예: 이메일 리마케팅, 푸시 알림 최적화)
- 음성 및 제스처 기반 UX 개선
- 음성 명령 인식 및 예측 (예: 스마트 스피커, AI 비서)
- 사용자의 제스처 및 행동을 분석하여 UI 반응 최적화 (예: VR/AR 환경에서의 인터랙션 개선)
머신러닝 모델로는 랜덤 포레스트, XGBoost, 신경망(NN), LSTM, Transformer 기반 모델 등이 활용!
1. 사용자 행동 예측 및 추천 시스템
- XGBoost / LightGBM: 트리 기반 부스팅 모델로, 클릭률 예측(CTR), 사용자 유지율 예측 등에 효과적
- 딥러닝 기반 추천 시스템 (Neural Collaborative Filtering, Transformer 기반 모델): 사용자-아이템 행렬을 활용한 협업 필터링에 사용됨 (예: Netflix, YouTube 추천 알고리즘)
2. 고객 만족도 및 감정 분석
- BERT / RoBERTa (자연어 처리): 사용자 리뷰나 피드백을 분석하여 감정(긍정/부정)을 분류하는 데 활용
- LSTM / GRU: 시계열 데이터에서 감정 변화 패턴을 학습하는 데 유용
3. UI/UX 패턴 분석
- K-means / DBSCAN (군집 분석): 사용자의 탐색 패턴을 군집화하여 UX 디자인 최적화
- CNN (Convolutional Neural Networks): 히트맵, 시선 추적(eye-tracking) 데이터를 분석하여 UX 개선
4. 이탈 예측 및 사용자 유지 전략
- Logistic Regression / Decision Tree / Random Forest: 사용자의 이탈 가능성을 예측하는 데 활용
- XGBoost / LightGBM: 피처가 많고 복잡한 이탈 예측 문제에서 높은 성능을 보임
5. 음성 및 제스처 기반 UX 개선
- CNN + LSTM (멀티모달 분석): 음성 명령과 사용자의 제스처 데이터를 동시에 분석
- Transformers (Whisper, Wav2Vec2.0): 음성 UX 최적화를 위한 음성 인식 모델
이처럼 실무에서는 특정 모델 하나만 쓰이는 것이 아니라,
문제의 특성과 데이터 유형에 따라 적절한 모델을 조합하여 사용합니다.
트리 기반 모델은 빠르고 해석력이 좋은 반면,
딥러닝 모델은 복잡한 패턴을 학습하는 데 강점을 가집니다.