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Golla Golla는 AI 기반 추천 시스템을 통해 개인 맞춤형 쇼핑 경험을 제공하는 E-commerce Platform 입니다

Golla Golla

Golla Golla

Golla Golla는 AI 기반 추천 시스템을 통해 개인 맞춤형 쇼핑 경험을 제공하는 혁신적인 e-commerce 플랫폼입니다.


서비스 소개: Golla Golla

Golla Golla는 AI 기반 상품 추천을 통해 사용자에게 최적화된 쇼핑 경험을 제공하는 e-commerce 플랫폼입니다. 사용자의 구매 이력, 관심사, 행동 패턴 등을 분석하여 개별 사용자에게 맞춤형 상품을 추천하며, 효율적이고 개인화된 쇼핑 환경을 제공합니다.


기획 의도

검색(Search): 고객이 원하는 다양한 상품을 쉽게 검색하고 탐색할 수 있도록 하여, 쇼핑 과정에서의 편리함을 극대화합니다.

추천(Browse): AI 기반 추천 시스템을 통해 고객이 원하는 상품을 개인화하여 제공함으로써, 맞춤형 쇼핑 경험을 제공합니다.

구매 만족(Fall in love): 고객이 자신과 잘 맞는 상품과 브랜드를 발견하고, 이를 통해 특별한 구매 경험을 느끼며 만족감을 얻을 수 있도록 지원합니다.


주제 선정 배경 & 목표

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Golla Golla는 개인화된 쇼핑 경험의 중요성을 바탕으로 개발되었습니다.

AI 추천 시스템의 유효성: AI 기반 개인화 추천 시스템은 전자상거래에서 구매 전환율을 높이고, 사용자 경험을 개선하는 핵심 요소로 자리 잡고 있습니다.

데이터 기반 맞춤형 경험: 고객의 선호도와 구매 패턴을 분석하여 맞춤형 상품을 추천함으로써, 쇼핑 과정을 더욱 편리하게 하고, 더 나은 구매 결정을 돕는 것을 목표로 합니다.


대상

Golla Golla는 다음과 같은 사용자들을 위해 설계되었습니다:

  • 일반 소비자: 상품 추천을 통해 더욱 편리하고 빠른 쇼핑을 원하는 사용자
  • 판매자: AI 기반 추천 시스템을 통해 더 많은 사용자에게 노출되고, 매출을 증대시키고자 하는 판매자
  • 맞춤형 쇼핑을 선호하는 소비자: 개인 맞춤형 상품 추천을 통해 최적의 제품을 찾고자 하는 사용자

Information Architecture(IA)

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주요 기능

크게 6가지 Feature로 구성했습니다.

  1. AI 기반 맞춤형 상품 추천: 사용자의 구매 이력과 선호도를 분석하여 최적의 상품을 추천합니다.
  2. 상품 관리 페이지 (판매자 전용): 판매자는 상품을 효율적으로 관리하고, 판매 현황을 모니터링할 수 있습니다.
  3. 장바구니: 사용자가 선택한 상품들을 관리하며 결제를 진행할 수 있는 장바구니 기능을 제공합니다.
  4. 주문 관리: 사용자는 자신의 주문 상태를 실시간으로 확인하고, 필요한 경우 주문을 수정할 수 있습니다.
  5. 마이페이지: 사용자의 개인 정보와 구매 내역을 확인 및 관리할 수 있습니다.
  6. 리뷰 작성: 구매한 상품에 대해 리뷰를 작성하여 다른 사용자들과 경험을 공유할 수 있습니다.

FE Usecase

image

ERD

KakaoTalk_Photo_2024-09-11-10-26-52


Cloud Architecture

KakaoTalk_Photo_2024-09-11-10-20-18

기술 스택

구분 기술
FE(프론트엔드)
BE(백엔드)
AI & 검색엔진
Cloud
협업툴
  • FE(프론트엔드): React.js, Redux, Atomy, Styled Component
  • BE(백엔드): Java Spring Boot, MySQL, OAuth2, JWT, JPA
  • AI & Search Engine: Python, Scikit-learn, Pandas, Numpy, Whoosh
  • Cloud: AWS (EC2, S3, RDS), Nginx, Linux, Docker, Jenkins (CI/CD)
  • 협업툴: Discord, Notion, Github, Jira

프로젝트 수행 절차

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주차 기간 작업 내용
사전 Planning 07.22 ~ 07.29 팀 온보딩, 규칙 정하기, 팀 미션 주제 선정
협업 공부 07.29 ~ 08.04 Git Flow, 협업툴 공부 (Jira, GitHub, Git)
개발 1주차 08.05 ~ 08.11 Cloud: ERD 설계, FE: Redux 상태 관리, BE: 소셜 로그인, AI: 데이터 작업 및 수집
개발 2주차 08.12 ~ 08.18 Cloud: 기본기 공부, FE: UI 구성 및 구현, BE: Dev 정책, CORS, SOP, AI: 추천시스템 방식 선정
개발 3주차 08.19 ~ 08.25 Cloud: AWS EC2 구성, FE: Route 구현, BE: 로그인, JWT 발급, AI: 추천 시스템 모델 개발
개발 4주차 08.26 ~ 09.02 Cloud: Nginx 작업, FE: 권한 기반 접근 제어, BE: API 최적화, 배포 및 연결 테스트, AI: 모델 최적화 및 API 구성
개발 5주차 09.03 ~ 09.07 Cloud: FE, AI API 배포, FE: 통신 및 API 연결, BE: CI/CD 및 브라우저별 정책 관리, AI: 검색엔진 개발 및 API 연결
개발 6주차 09.07 ~ 09.10 Cloud: 서비스 CI/CD 및 SSL, FE: Error Handling, BE: 엔티티 최적화, AI: 검색엔진 테스트 및 CI/CD
회고 및 발표 준비 09.10 ~ 09.13 각 담당 업무 내용 정리, 문서화, 팀 애자일 회고

프로젝트 수행 결과

  • 개인화된 쇼핑 경험: AI 추천 시스템을 통해 사용자가 필요로 하는 제품을 빠르게 찾을 수 있음.

  • 구매 전환율 증가: 사용자 맞춤형 추천으로 구매 전환율 향상.

  • 협업 경험: Git Flow와 코드 리뷰를 통해 협업 역량을 향상시키고, 프로젝트 품질을 높임.

  • 서비스 제공 화면

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  • Service PR PPT

18조-골라골라.pdf


👥 Team Members

☁️ Cloud

Jimmy(김승엽)
김승엽
@yeopyeop-82

📚 Full-Stack

Cowee(이용우) Joshua(이채은)
이용우 이채은
@softwareyong @euncherry

🤖 AI

Toby(김대현) Junho(소준호)
김대현 소준호
@Daehyun-Bigbread @hpsmart2017

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