HnM

사용자 만족도를 높이고 장기적인 고객 충성도를 구축하기 위해, HnM 사용자의 과거 구매 정보 데이터를 분석하여 고객 맞춤형 상품을 추천해주는 웹 서비스입니다.

Team

김수연

정모은

지민철

오유빈

최재웅

전체 프로젝트 일정

• 프로젝트 일정 : 2023.11.09 ~ 2023.11.15

프로젝트 개요

[목적]

이 프로젝트의 목적은 HNM 사용자의 과거 구매 내역 데이터를 분석하여, 개인화된 상품 추천을 제공함으로써 사용자의 쇼핑 경험을 향상시키고, 구매 전환율을 증가시키는 것입니다.

[개발배경]

최근 온라인 쇼핑의 증가와 함께 사용자의 취향과 필요를 정확히 파악하는 것이 중요해졌습니다. 고객 맞춤형 상품 추천은 사용자 만족도를 높이고, 장기적인 고객 충성도를 구축하는 데 핵심 역할을 합니다.

Use Tech

요구사항 정의

기능 명세서

1. 로그인/회원가입 기능

• 사용자는 개인화된 추천을 받기 위해 로그인하거나 회원가입을 할 수 있어야 합니다.

2. 구매 내역 기반 추천 기능

• 과거 구매 내역을 분석하여 사용자에게 상품을 추천합니다.
• 사용자는 추천받은 상품 목록을 볼 수 있습니다.

3. 사용자 피드백 기능

• 사용자는 추천받은 상툼에 대해 피드백(좋아요/싫어요)을 제공할 수 있습니다.
• 사용자 피드백은 추천 알고리즘의 정확도를 개선하는 데 활용됩니다.

3. 상품 검색 기능

• 사용자는 특정 상품을 검색할 수 있습니다.

4. 상품 상세 페이지

• 사용자는 상품에 대한 상세 정보를 볼 수 있습니다.

5. 보안 기능

• 시스템은 사용자 데이터를 안전하게 보호합니다.
• 사용자의 개인정보와 구매 내역은 암호화하여 저장

요구사항 정의서

1. 데이터 수집 및 처리

• kaggle에서 진행되었던 H&M Personalized Fashion Recommendations대회의 데이터셋을 이용하여 프로젝트를 진행

2. 사용자 프로필 분석

• 사용자의 구매 패턴, 선호하는 상품 카테고리 등을 분석합니다.

3. 추천 알고리즘 개발

• 사용자의 과거 구매 데이터를 기반으로 상품을 추천할 수 있는 알고리즘을 개발합니다.
• 알고리즘 성능을 평가하고 최적화합니다.

4. 웹 인터페이스 개발

• 사용자에게 추천 상품을 보여줄 수 있는 웹 페이지를 개발합니다.
• 사용자 인터페이스는 직관적이고 사용하기 쉬워야 합니다.

5. 보안 및 개인정보 보호

• 사용자의 개인정보와 구매 데이터를 안전하게 보호합니다.

웹페이지 설계서

웹페이지 설계서

DB 설계서

DB 설계서

웹페이지

웹페이지랑 -> 상세 설명

모델서빙

flask

시연영상

영상 gif

회고

회고