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minez's web world

아마존의 상품DB가 잘 구축되어서 그런지 API를 이용한 다양한 서비스가 존재합니다.
이번 소개드릴 RSSTALKER.COM은 아마존의 상품DB를 활용한 상품의 가격변동을 추적하여
개인에게 알려주는 서비스를 제공하네요!
편리한 사용이 가능하지 않을까 합니다. (부럽습니다... 아마존의 상품DB가)
주소는
www.rsstalker.com 입니당~

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RSSTALKER.COM


   첫번째로 살펴보실 서비스는 Miscellaneous Amazon Feeds로
   아마존 전체 사이트에서 가격이 10% 떨어진 상품, 최근에 가격이 변동된 25개의 상품만
   골라서 RSS Reader로 보내주는 서비스입니다.

   1) Miscellaneous Amazon Feeds
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      가. 10% Price Drops at Amazon.com -> 10% 가격이 떨어진 상품받기!
      나. Last 25 price changes at Amazon.com -> 최근 가격변동된 25개 상품받기!

     여러가지 RSS Reader를 지원하고 있네요..

     불특정 상품 중 가격이 많이 떨어진 상품을 찾는다거나...
     아마존에서 매입하여 국내 유통을 하실 분들은 이 서비스를 이용하면 아주 편하겠습니다.
     단... 지름신이 강림할 수 있다는거... 유의해야겠습니다.ㅋㅋ
Posted by minez

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오랜만에 들어간 Amazon.com에 재미있는 서비스가 런칭되었습니다.
적용범위가 Apparel 등에 한정되어 있는 거 같긴 하지만
기존 아마존이 적용하던 System과 알고리즘에 기반한 추천이 아닌
회원의 집단지성을 이용한다는 점이 흥미롭습니다.


그럼 한 번 살펴볼까요?
 1) Apparel카테고리 상품을 클릭 --> 물품상세페이지에 들어갑니다.
 2) 마우스를 Drag하시면 하기와 같은  "Customer Compare
"라는 부분을 보실 수 있습니다.
    (부제목 : Is This Product More Stylish? --> 호기심을 자극합니다.)

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Cumstomer Compare (신규 아마존 Recommendation)

  3)  상기와 같이 좌측에는 현재 보고 있는 ITEM이 나오고,
       우측에는 비교대상 아이템이 나오게 됩니다.
  4) 2개의 옷 중 마음에 드는 아이템을 Click하세요~  (20번 진행됩니다.)
  5) 당신과 비슷한 회원그룹의 투표점수에 따라, 최종적으로 아래와 같이 1개 아이템을
      짠~ 추천합니다.

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아마존 추천결과 (Customer Compare)


음.. 제가 투표를 한 번 해보니, 그냥 단순하게 내가 원하는 아이템을 추천하는 것은 아니네요.
기존의 아마존의 Collaborative Filtering처럼 10명의 나와 유사한 사람을 그룹화하여, 그룹
내의 다수결로 이를 선정하는지...
아니면, 이를 투표한 사람들의 투표점수를 단순하게 총점환산한 것인지는 아직 파악이 안됩니다.
하지만
재미있는 것은 Tagging등의 WEB2.0적인 요소를 하나하나씩 추가하는 Amazon.com이
가장 뛰어난 경쟁력을 갖춘 자신들의 Recommendation system에
Computing이 아닌 회원들의 집단지성을 이용한 Recommendation system의 업그레이드를
시도하고 있다는 점이겠네요.

아마존의 기존 Recommendation시스템은 사실 국내 뿐만 아니라 전세계적으로 유명하지요~
그만큼 다른 사이트들이 쫓아오지 못하는 영역이기도 합니다.
지금껏 10년이 넘게 아마존이 개발하고, 발전시켜온 아마존의 영역...
다른 회사가 아마존과 동등한 Recommendation system 구현을 위해서는 아마존 만큼의 엄청난 Back-infa에 대한 투자, 시간에 대한 투자가 있어야 할 것입니다.

하지만 이번 아마존의 새로운 Recommendation은 아마존 추천시스템의 발전을 위한 것이지만
아마존이 아닌 회사가 보다 빨리 Recommendation system을 구축할 수 있는 또 다른 방법을
제시하는 것이기도 합니다.

아마존의 Customer Compare와 같은 회원들의 자발적인 참여를 통한 추천 Data의 축적
회원 하나 하나의 멋진 참여로 이루어지는 멋진 Recommendation system의 구축~

회원의 참여를 적극적으로 이끌어낼 수 있는 웹의 구성,
데이터의 정확성을 기할 수 있는 고객의 세분화 (연령, 나이대, 구매패턴 등)
그리고 Abuse를 억제하고 올바른 데이터의 축적을 위한 Operational Planning의 3박자가
잘 맞아떨어진다면...

Amazon.com 이상의 멋진 Recommendation system의 구축이 머나먼 꿈은 아닐 듯 싶다.
어쩌면 아마존보다 더 멋지고 매력적인 상거래 사이트의 구축도 가능하지 않을까?


Technorati Profile
Posted by minez

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  1. 좋은 글이네요.. 아마존의 다른 Recommendation과 접목이 중요하겠군요

  2. 이런 추천도 있군요.. 좋은 글 감사

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