[요즘 우아한 개발] 가정의 달 이벤트가 쏘아올린 배민 선물하기 대란

2023년 9월 18일조회 205

이 글은 《요즘 당근 AI 개발》에서 발췌했습니다.

요즘 당근 AI 개발

ISBN 9791194383475지은이 당근 팀₩22,000

이벤트는 성공적이었습니다. 다만 예상보다 참여자가 너무 많았어요. 이 프로젝트가 끝나고 배운 것을 하나만 꼽자면 ‘모든 상황을 전부 알고 대처할 수는 없겠지만, 프로젝트를 진행하면서 있을 파급력과 이슈들에 대해 더 깊이 고민해야 한다’입니다.

[요즘 우아한 개발] 가정의 달 이벤트가 쏘아올린 배민 선물하기 대란

이 글은 《우아한 요즘 개발》에서 발췌했습니다.

골든래빗 출판사

# VoC #B2C #이벤트

진예령 2021.07.23

저는 우아한형제들 배민 선물하기팀에서 PM으로 일하고 있습니다.

배민 선물하기 서비스는 배민 앱 어디서나 쓸 수 있는 상품권을 고르고, 하고 싶은 말을 예쁜 카드에 담아 친구나 동료들에게 보낼 수 있는 마음 배달 서비스입니다. 스타벅스의 기프트 카드처럼 배민 앱에서 자유롭게 사용할 수 있는 상품권을 카드에 담아 선물할 수 있죠. 2020년 10월에 태어난 신규 서비스인 만큼 인지도가 낮기 때문에, 5월 가정의 달을 선물하기 구매자 수 상승 곡선의 모멘텀으로 활용하고자 야심 찬 계획을 세우게 되었는데요. 이름하여 무상 상품권 프로젝트입니다.

그래서 뭘, 왜, 어떻게 했냐면요

5월 가정의 달에 선물하기 상품권을 받아보고 사용해보는 경험을 제공해드리려고 선물하기 상품권을 무상으로 나눠주기로 결정했어요. 배민상품권이라고 얼핏 생각하면 타 플랫폼의 기프티콘과 비슷하다고 생각할 텐데, 사용성이나 경험 측면에서 완전히 다르다고 인식시키고 실제로 선물을 받은 사람들이 선물하기를 재구매하는 비율이 높아지는지도 확인해보고 싶었어요.

당시 이벤트 참여자에게 배민 상품권을 지급하기 위한 방법을 크게 두 가지로 고민했는데요.

A안 : 이벤트 참여자가 선물하기 상품권을 보내고 싶은 사람의 연락처와 메시지를 입력하면, 배민에서 일괄적으로 대신해서 선물(C2C)

B안 : 5월 특정 날에 다른 사람에게 선물하기 상품권을 보냈을 경우, 보낸 사람에게 배민에서 상품권을 선물(B2C)

A안은 서로가 서로에게 선물해주거나 한 사람이 여러 사람에게 선물할 수 있기 때문에 어뷰징 이슈가 있을 거라고 생각이 들었고, 모든 어뷰징 이슈에 대응해서 개발하기에는 벌써 4월 중순이 넘어가고 있었어요. 그래서 최소한의 스펙으로 배민 선물하기를 더 많은 사용자가 사용해볼 수 있는 B안으로 결정했습니다.

회계상으로 사용자가 앱 내에서 상품권을 직접 구매를 하는 것을 ‘유상’이라고 하고, 회사가 마케팅 목적으로 비용을 들여 지급하는 것을 ‘무상’이라고 구분하는데요. 그래서 저희는 B2C로 지급되는 무료 상품권에 무상 상품권이라고 이름을 붙였어요.

그렇게 배민 선물하기에서 최초로 B2C 무상 상품권 지급을 계획했습니다. 기존 선물하기 프로세스는 사용자의 구매 단계가 필수였고, 전화번호를 필수로 받았기 구매자의 정보와 전화번호가 필수 정보였죠.

사용자 A가 선물하기 상품권을 구매 → 사용자 B의 전화번호로 알림톡 전송 → 사용자 B가 상품권 등록 및 사용

하지만 무상 상품권은 구매자가 없고 배민에서 일괄로 지급하는 방식이기 때문에 프로세스가 달라져요.

배민에서 선물하기 상품권을 지급 → 사용자 C의 회원번호/전화번호로 알림톡 전송 → 사용자 C가 상품권 등록 및 사용

그래서 지급하는 프로세스를 이렇게 구축해야 했습니다.

배민에서 특정 수신자에게 일괄로 선물하기 상품권을 지급하기 위해 어떤 상품으로 보낼 것인지 선택하고, 발신자 이름과 알림톡 발송은 어떤 템플릿으로 할지 설정하는 캠페인을 만들고 수신자 정보를 일괄 업로드해서 지급 배치를 통해 무상상품권을 발급하는 프로세스를 구축했어요.

혹시 모를 경우를 대비한 회수 기능과 발송하고 나서 몇 명한테 발송됐는지, 발송 실패는 안 됐는지, 수신은 누가 했고, 그래서 소유는 누가 하는지, 상품권 등록은 잘했는지 등을 알아야 했기에 지급 이력도 함께 확인하도록 했습니다.

여기까지 아주 잘 흘러가고 있어요. 그나마 전화번호가 문제가 됐는데요. 수신자 정보를 전화번호로 발송하면 될 줄 알았는데, 전화번호는 개인정보라서 마케팅팀에서 직접 추출할 수 없었어요. 그래서 배민 앱에서 관리하는 회원번호를 뽑아서 보낼 수 있도록 회원번호로 전화번호를 찾을 수 있는 회원 본인인증 API를 붙였어요. 이 정도 이슈가 이 프로젝트의 가장 큰 이슈라고 생각할 만큼 순조롭게 모든 게 진행되었어요.

사건사고와 해결 과정

이벤트는 성공적이었습니다. 다만 예상보다 참여자가 너무 많았어요. 어린이날, 어버이날 선물하기 상품권으로 5천원권을 드리기로 마케팅 계획을 잡았고, 2020년 연말에 진행한 이벤트 참여율을 기준으로 목표를 세팅했어요. 제공되는 혜택 금액이 동일하기 때문에 참여자 수도 작년과 비슷할 것이라고 예상했죠. 그런데 어린이날 참여자 수가 예상했던 전체 참여자 수의 3배가 되었고, 어버이날 이벤트까지 마무리했을 때는 계획했던 목표보다 4배 많은 이용자가 참여했다는 것을 알게 되었죠. 예상보다 성공적인 이벤트 소식에 모두 기뻐했습니다. 그 뒤에 무슨 일이 일어날 줄 모르고요.

사건 일지 1 : 구매 시점에 전화번호가 없는 경우가 어떻게 있지?

테스트할 때는 없던 발급 실패 건이 발생했어요. 회원번호를 안다고 전화번호를 알 수 있는 것은 아니였고, 전화번호가 010-0000-0000인 회원들이 속출했습니다. 이런 회원들이 생각보다 많았기에, 전화번호가 없는 회원들은 따로 뽑아서 이벤트 날 구매 시 입력된 전화번호로 무상 상품권을 재발송했어요. 근데 구매 시점에도 전화번호가 없는 경우가 발생했고, 이 경우 도저히 구매자를 찾을 수 있는 방법이 없어, 구매자 본인의 VoCVoice of Customer가 인입될 때 재발송하는 것으로 논의했어요. 이벤트 상품권 지급을 하기 전까지 예상치도 못한 일이었지요.

사건 일지 2 : 몰아치는 VoC

5월 13일. 어린이날 이벤트 참여자를 대상으로 약 30만 명에게 무상 상품권 지급이 끝나니 오후 7시쯤 되었어요. 그리고 서서히 지라 티켓으로 VoC가 인입되기 시작했습니다. 처음에는 VoC 인입 티켓을 지라로 받기 시작하다가 점점 지라 티켓이 쌓이기 시작했고 감당이 안 될 만큼 순식간에 티켓이 너무 많아져서, 상담 시스템의 계정을 직접 받아 상담원과 함께 VoC를 처리하기 시작했어요. 상담 시스템에 배민 선물하기팀의 PM 전원이 상담원으로 들어가 VoC 내용을 확인하고 대응했죠. 그날 당일 하루에 약 400개의 VoC를 처리한 것 같아요. 지금 생각하면 아찔합니다.

빈도 순으로 TOP 3 VoC를 나열하면 이렇습니다.

알림톡 방을 실수로 나갔으니, 다시 상품권 URL을 발송해주세요(약 52%).

제 친구들은 다 받았는데, 저한테는 상품권이 아직 안 왔어요(약 24%).

이미 등록된 상품권이라고 나오는데, 찾을 수 없어요(약 17%).

압도적으로 1번이 가장 많았습니다. 이런 대란이 없었더라면 스팸인줄 알고 알림톡 방을 실수로 나간 사람이 이렇게 많을 거라고 상상도 못했을 거예요. 실제로 지인에게 선물을 받을 때에도 스팸인줄 알고 알림톡 방을 지우는 일이 일어날 수 있을 거라는 생각이 들어서 소름이 돋았어요. 알림톡 방을 지운 분들에게 상품권 등록 URL을 다시 발송하려면 어드민에서 URL을 확인할 수 있어야 했는데, 차마 이런 일이 생길 줄 예상하지 못해 상품권 등록 URL을 어드민에서 확인할 수 있도록 기획하지 못했었어요. 이런 상황을 옆에서 지켜보고 개발자들이 구세주처럼 나타나 어드민에서 URL을 확인하도록 핫픽스를 빠르게 진행했습니다. 또, 사용자가 직접 앱 알림센터를 통해서 URL에 진입하도록 알림센터 작업을 해 알림톡/알림센터로 모두 무상 상품권 등록 URL을 받을 수 있도록 처리했습니다.

2번, 3번 같은 VoC는 손이 많이 가는 종류의 VoC인데, 이 문제를 확인하려면 어드민에서 회원번호를 한 땀 한 땀 입력해서 이벤트 당일 구매내역 확인, 상품권 상태, 등록 여부, 상품권 소유자 회원번호 등을 조회해봐야 했죠. 그래서 VoC 해결에 필요한 항목만 빠르게 확인하기 위해 제플린Zeppelin에서 쿼리를 작성해 원하는 정보들만 추출해 보기 시작했어요. 제플린 쿼리를 이용하니깐 훨씬 더 빠르게 사건들을 확인할 수 있었죠.

사건 일지 3 : “나 당첨자 맞다. 이거 소비자 우롱하는 거냐”

보통은 이벤트 대상자가 아닌 사유를 알려드리면 납득하는데, 간혹 소비자를 우롱하는 것 아니냐는 불만을 제기하는 분도 있었어요. 이벤트에 당첨되려면 어린이날, 어버이날 당일에 본인이 아닌 타인에게 선물을 해야 하는데요. 하나의 아이디로 가족과 같이 쓰는 분도 계셨어요. 이런 경우 이벤트날에 가족 휴대폰번호로 선물을 보내고 배민 아이디는 하나로 같이 쓰고 있는 거라, 회원계정이 같을 뿐 당첨자가 맞다고 주장하는 경우도 있습니다. 정말 상상하지도 못한 에지 케이스였습니다.

또 어떤 분은 어린이날이나 어버이날이 아닌 날짜에 선물을 하셨고, 이벤트 배너가 미리 걸려 있어서 해당 날짜가 아닌 날짜에 구매해도 이벤트 대상자에 속하는 줄 알았다고 불만을 표출하셨죠. 이벤트 페이지에 어린이날, 어버이날 구매해야 함을 크게 안내하고 유의사항을 적어 놓았어도 더 확실한 안내가 필요하다는 것을 깨달았습니다.

◆◆◆

40만 명에게 쏘아올린 무상 상품권은 일주일 만에 2천 건 이상의 VoC를 양산했습니다. 응대가 늦어지면 컴플레인으로 재인입되었기 때문에 빠른 처리 속도가 중요해 업무를 중단하고 3교대로 주말 없이 응대 작업을 해야 했어요. 이렇게 무상 상품권 대란이 끝나고 안정화까지 한 달이 걸린 것 같아요. 팀 내 PM들이 VoC 응대를 계속 처리할 수 없었기에 상품권 지급 시스템과 상담 시스템을 연동해서 상품권 지급 및 등록 내역을 상담 앱에서 확인할 수 있게 하고, 알림톡 방에서 무심코 나가는 일을 해결하고자 당첨자의 선물함에서 바로 상품권을 확인할 수 있도록 자동 등록 기능을 업그레이드했습니다.

이 프로젝트가 끝나고 배운 것을 하나만 꼽자면(물론 VoC 덕분에 얻은 인사이트도 많았지만) ‘모든 상황을 전부 알고 대처할 수는 없겠지만, 프로젝트를 진행하면서 있을 파급력과 이슈들에 대해 더 깊이 고민해야 한다’입니다. 그랬더라면 상담 시스템을 먼저 붙이거나 다른 방법을 더 고안해낼 수 있었을 것 같아요.

무상 상품권 프로젝트를 통해 처음으로 선물하기팀의 개발자, 마케팅팀과 합을 맞춰보았는데요. 뭔가 전우애가 생긴 것 같은 느낌이 들었습니다. 우여곡절이 많았지만 모두가 함께 프로젝트 성공을 위해 으쌰으쌰 협동한 기억 덕분에 어떤 사고가 생겨도 잘 대처할 수 있다는 마음을 가지게 되었습니다.

⭐️ 기획하고 개발하고 회고하라 ⭐️

배달의민족을 만든 우아한형제들의 조직문화, 온보딩, 기획, 개발, 인프라 구축 이야기

《요즘 우아한 개발》

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저자 우아한 형제들

우아한형제들은 배달이 일상을 조금 더 행복하게 하도록 오늘도 달리고 있습니다. 평범한 사람들이 모여 비범한 성과를 만들어 내는 곳이될 수 있도록 건강한 조직문화를 만드는 일에 진심을 다합니다. 2016년부터 ‘우아한형제들 기술블로그’를 운영하며 개발 조직의 성장 과정을 기록하고 있습니다.

AI AWS DevOps IDC IT IT기업 JIRA JPA Next.js 개발 개발 실무 개발자 개발팀장 경력 경력관리 관리자 기업문화 기획 데브옵스 리액트 리팩터링 리팩토링 매니저 머신러닝 문제해결 배달의민족 배민 백엔드 블로그 사내문화 성장 소프트스킬 스크럼 스타트업 스프링부트 시니어 애자일 온보딩 우아한형제들 유니콘 이력관리 이직 인공지능 자기계발 젠킨스 조직문화 주니어 지라 취업 커리어 커리어패스 코드리뷰 코딩 프런트엔드 프로그래머 프론트엔드

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저자 소개

당근 팀

당근의 여러 부서에서 각자 다른 문제를 풀던 11명이 하나의 질문으로 모였습니다. “AI로 더 잘 해결할 수 없을까?” 우리는 직군의 경계를 넘어 함께 고민하고 실험하며, ‘동네를 여는 문’이라는 당근의 비전을 AI로 구현해가는 사람들입니다. 이웃과 이웃을 더 따뜻하게 연결하고, 당근에서의 삶을 더 편리하게 만드는 일. 그 중심에서 AI가 할 수 있는 역할을 찾아가고 있습니다.

📚《요즘 당근 AI 개발》 자주 묻는 질문

Q.당근에서 AI를 어떻게 활용하고 있는지 궁금합니다. 구체적인 사례를 알고 싶어요.

당근은 AI를 다양한 방식으로 활용하여 사용자 경험을 향상시키고 내부 업무 효율성을 높이고 있습니다. 외부 사용자를 위한 사례로는 AI 물품 추천, AI 게시글 작성, AI 시세 조회, CS 챗봇 등이 있습니다. AI 물품 추천은 사용자의 검색 기록, 관심 카테고리 등을 분석하여 개인에게 최적화된 물품을 추천합니다. AI 게시글 작성은 사용자가 원하는 물품 정보를 입력하면 자동으로 제목과 상세 설명을 생성해줍니다. AI 시세 조회는 과거 거래 데이터를 기반으로 현재 시세를 예측하여 사용자에게 정보를 제공합니다. CS 챗봇은 사용자의 문의에 24시간 응대하여 빠른 문제 해결을 돕습니다. 내부 구성원을 위한 사례로는 리뷰 자동 리포트 발행, 온콜 업무 단축, 임베딩 시멘틱 캐싱, 운영업무 자동화 등이 있습니다. 리뷰 자동 리포트 발행은 사용자 리뷰를 분석하여 핵심 내용을 요약하고 트렌드를 파악하여 개선점을 도출합니다. 온콜 업무 단축은 AI를 활용하여 문제 발생 시 담당자에게 자동 알림을 보내고 초기 대응을 지원합니다. 임베딩 시멘틱 캐싱은 검색 속도를 향상시켜 사용자 경험을 개선합니다. 운영업무 자동화는 반복적인 작업을 자동화하여 효율성을 높입니다. 이러한 다양한 사례를 통해 당근은 AI를 적극적으로 활용하여 사용자 만족도를 높이고 내부 효율성을 개선하고 있습니다. 더 자세한 내용은 《요즘 당근 AI 개발》에서 확인하실 수 있습니다.

Q.AI 에이전트와 MCP 개발이 무엇인지, 당근에서는 어떻게 활용하고 있는지 알고 싶습니다.

AI 에이전트와 MCP(Message Composition Platform)는 AI 기술을 활용하여 사용자 경험을 혁신하는 핵심 요소입니다. AI 에이전트는 사용자의 의도를 파악하고 작업을 자동화하는 지능형 시스템입니다. 당근에서는 AI 에이전트를 활용하여 사용자 문의에 자동 응답하거나, 개인 맞춤형 추천을 제공하거나, 특정 작업을 대신 수행하는 등 다양한 서비스를 제공합니다. MCP는 메시지 작성 및 관리를 위한 플랫폼으로, AI 기술을 활용하여 메시지 내용을 자동 생성하거나, 최적의 메시지 형식을 추천하거나, 메시지 전송 시점을 예측하는 등 다양한 기능을 제공합니다. 당근에서는 MCP를 활용하여 사용자에게 보다 효과적이고 편리한 커뮤니케이션 환경을 제공합니다. 예를 들어, 물품 판매 게시글을 작성할 때 AI가 자동으로 제목과 설명을 제안해주거나, 구매자와 판매자 간의 채팅 내용을 분석하여 사기 위험을 감지하는 데 활용될 수 있습니다. 이와 관련된 자세한 내용은 《요즘 당근 AI 개발》에서 확인하실 수 있습니다.

Q.바이브 코딩이 무엇인가요? AI 코딩 도구와 어떤 관련이 있나요?

바이브 코딩은 개발자가 코딩 과정에서 느끼는 즐거움과 몰입감을 극대화하는 것을 의미합니다. AI 코딩 도구는 이러한 바이브 코딩을 지원하기 위해 개발되었으며, 코드 자동 완성, 오류 검출, 코드 제안 등 다양한 기능을 제공하여 개발자가 보다 쉽고 효율적으로 코딩할 수 있도록 돕습니다. 당근에서도 AI 코딩 도구를 적극적으로 활용하여 개발 생산성을 향상시키고 있습니다. 예를 들어, AI가 코드를 자동으로 완성해주거나, 흔히 발생하는 오류를 미리 감지하여 수정하도록 제안함으로써 개발 시간을 단축하고 코드 품질을 향상시킬 수 있습니다. 또한, AI는 다양한 코딩 패턴을 학습하여 개발자에게 최적의 코딩 방식을 제안함으로써 개발자가 보다 창의적인 문제 해결에 집중할 수 있도록 돕습니다. 바이브 코딩과 AI 코딩 도구에 대한 더 자세한 내용은 《요즘 당근 AI 개발》에서 확인하실 수 있습니다.

Q.프롬프트 엔지니어링 기법 고도화는 무엇이며, 왜 중요한가요?

프롬프트 엔지니어링은 AI 모델, 특히 대규모 언어 모델(LLM)에 효과적인 프롬프트를 설계하고 최적화하는 기술입니다. 이는 AI 모델이 원하는 결과를 정확하고 효율적으로 생성하도록 유도하는 데 매우 중요합니다. 프롬프트 엔지니어링 기법을 고도화한다는 것은, 단순히 질문을 잘 던지는 것을 넘어, AI 모델의 작동 방식을 이해하고, 모델이 가진 강점과 약점을 파악하여, 모델이 가장 잘 수행할 수 있는 형태로 질문을 구성하는 것을 의미합니다. 당근 팀은 사용자 경험을 극대화하기 위해 프롬프트 엔지니어링 기법을 고도화하는 데 많은 노력을 기울였습니다. AI 모델을 활용하여 물품 추천, 게시글 작성, 시세 조회 등 다양한 서비스를 제공하면서, 각 서비스에 최적화된 프롬프트 엔지니어링 기법을 개발하고 적용했습니다. 이 과정에서 얻은 경험과 노하우는 《요즘 당근 AI 개발》에 자세히 담겨 있습니다. AI 모델을 활용한 서비스 개발에 관심 있는 분이라면, 이 책을 통해 프롬프트 엔지니어링 기법 고도화의 중요성과 실제 적용 사례를 배울 수 있을 것입니다.

Q.AI를 활용한 개발을 배우고 싶은데, 어디서부터 시작해야 할지 막막합니다.

AI 활용 개발을 시작하는 것은 흥미로운 여정이 될 것입니다. 먼저 AI의 기본 개념과 원리를 이해하는 것이 중요합니다. 온라인 강의, 책, 튜토리얼 등 다양한 학습 자료를 활용하여 AI의 핵심 개념을 습득하세요. 그다음, 파이썬과 같은 프로그래밍 언어를 익히는 것이 좋습니다. 파이썬은 AI 개발에 가장 널리 사용되는 언어 중 하나이며, 다양한 AI 관련 라이브러리와 프레임워크를 제공합니다. 텐서플로우, 파이토치, scikit-learn과 같은 AI 라이브러리를 사용해 간단한 AI 모델을 직접 만들어보는 것이 좋습니다. 이러한 경험을 통해 AI의 작동 방식을 더 깊이 이해할 수 있습니다. 또한, AI 관련 프로젝트에 참여하거나, 오픈소스 프로젝트에 기여하면서 실력을 향상시킬 수 있습니다. 당근 팀의 경험을 통해 배우는 것도 좋은 방법입니다. 《요즘 당근 AI 개발》에는 당근 팀이 사용자 문제를 AI로 해결해나가는 여정이 담겨 있습니다. 이 책을 통해 실제 서비스에 AI를 적용하는 방법을 배우고, AI 개발에 대한 영감을 얻을 수 있을 것입니다.

Q.AI 모델을 서비스에 적용할 때 성능 문제를 어떻게 해결할 수 있을까요?

AI 모델을 서비스에 적용할 때 성능 문제는 흔히 발생합니다. 이를 해결하기 위해서는 다양한 접근 방식이 필요합니다. 먼저, 모델의 복잡도를 줄이는 방법을 고려해볼 수 있습니다. 모델의 레이어 수를 줄이거나, 파라미터 수를 줄이는 등의 방법을 통해 모델의 연산량을 줄일 수 있습니다. 또한, 데이터 전처리 과정을 최적화하여 모델의 학습 효율성을 높일 수 있습니다. 불필요한 데이터를 제거하거나, 데이터의 형식을 통일하거나, 특성 스케일링을 적용하는 등의 방법을 통해 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 임베딩 시멘틱 캐싱과 같은 기술을 사용하여 검색 속도를 향상시킬 수도 있습니다. 또한, 모델을 경량화하거나 양자화하는 방법을 고려해볼 수 있습니다. 모델 경량화는 모델의 크기를 줄여 메모리 사용량을 줄이고, 연산 속도를 높이는 기술입니다. 모델 양자화는 모델의 파라미터를 저정밀도로 표현하여 모델의 크기를 줄이고, 연산 속도를 높이는 기술입니다. 당근 팀은 AI 모델을 서비스에 적용하면서 다양한 성능 문제를 해결해왔습니다. 이러한 경험은 《요즘 당근 AI 개발》에 자세히 소개되어 있습니다. 이 책을 통해 AI 모델 성능 문제 해결에 대한 인사이트를 얻을 수 있을 것입니다.

Q.당근 팀은 AI를 개발하고 적용하면서 어떤 어려움을 겪었으며, 어떻게 극복했는지 궁금합니다.

당근 팀도 AI를 개발하고 적용하는 과정에서 많은 어려움을 겪었습니다. 'AI로 과연 될까?'라는 의문에서 시작하여 'AI로 어떻게 하면 될까?'라는 고민을 거듭했습니다. 데이터 부족, 모델 성능 문제, 인프라 제약 등 다양한 문제에 직면했습니다. 하지만 엔지니어, 프로덕트 매니저, 운영 매니저 등 다양한 팀원들이 협력하여 문제 해결에 나섰습니다. 데이터 확보를 위해 다양한 방법을 시도하고, 모델 성능 향상을 위해 끊임없이 실험하고, 인프라 제약을 극복하기 위해 기술적인 혁신을 이루어냈습니다. 예를 들어, AI 물품 추천 시스템을 개발할 때 초기에는 데이터가 부족하여 추천 성능이 낮았습니다. 이를 해결하기 위해 사용자 행동 데이터를 수집하고 분석하는 시스템을 구축하고, 외부 데이터 소스를 활용하여 데이터 부족 문제를 해결했습니다. 또한, 모델 성능 향상을 위해 다양한 모델 구조와 학습 방법을 시도하고, A/B 테스트를 통해 최적의 모델을 선택했습니다. 이러한 노력 덕분에 AI 물품 추천 시스템은 사용자 만족도를 크게 향상시켰습니다. 이처럼 당근 팀은 AI 개발 과정에서 겪는 어려움을 창의적인 아이디어와 끊임없는 노력으로 극복해왔습니다. 자세한 내용은 《요즘 당근 AI 개발》에서 확인하실 수 있습니다.