치열하게 논의하고, 더 나은 답을 끝까지 찾고, 결정한 방향은 반드시 결과로 만든다.
라포랩스 Server Engineer들이 치열한 논의와 책임 있는 실행을 바탕으로 일하는 방식을 소개했습니다. 또한 AI 활용, 피드백 문화, 성장 기회와 과제까지 조직의 밀도를 보여주었습니다.
#검색#개인화#refactoring
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AI를 쓰는 회사 vs AI를 만드는 회사
오프라인 핏 경험을 온라인까지 이어가기 위해 초기에는 외부 LLM으로 빠르게 검증했습니다. 이후 비용과 차별화 한계를 보고, 체형 데이터를 자산화하는 자체 AI 전략으로 전환했습니다.
#LLM#prompt#개인화
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AI를 쓰는 회사 vs AI를 만드는 회사
AI 주도 개발로 4050 커머스 혁신…에이전틱 플랫폼 도약
라포랩스가 40~50대 고객을 위한 커머스 플랫폼으로 AI 기반 개인화와 추천 전략을 강화했습니다. 패션을 넘어 뷰티·리빙·식품까지 확장하며 라이프스타일 플랫폼으로 성장하고 있습니다.
#커머스#개인화#추천
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NOL은 어떻게 당신의 다음 여행지를 알고 있을까?
NOL은 고객의 클릭과 검색 같은 행동 데이터를 바탕으로 User segment를 만들었습니다. 태그 조합과 점수, 기간별 윈도우로 개인화와 예측의 정교함을 높였습니다.
#추천#검색#ML
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2025 미식관 리뉴얼 오픈기
미식관은 신규 고객 유입 저하와 스테디셀러 편중 문제를 개선하기 위해 리뉴얼을 진행했습니다. 토글, 개인화, 커뮤니티, 테마 큐레이션을 적용해 방문자와 매출을 함께 끌어올렸습니다.
#이커머스#개인화#추천
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[DAN 24] 검색과 피드의 만남: LLM으로 완성하는 초개인화 서비스 ① 홈피드와 교차 도메인 컨텍스트
네이버 홈피드는 검색과 다른 서비스의 사용자 컨텍스트를 함께 활용해 개인화를 강화했습니다. LLM 기반 AiRScout로 관심 주제 추출과 검색 의도 세분화를 수행해 추천 품질을 높였습니다.
#LLM#검색#추천
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[DAN 24] 검색과 피드의 만남: LLM으로 완성하는 초개인화 서비스 ① 홈피드와 교차 도메인 컨텍스트
뷰티컬리에서 <나의 컬리 스타일>이 갖는 의미
뷰티컬리의 <나의 컬리 스타일>은 사용자를 더 잘 이해해 맞춤 추천을 강화하기 위한 프로필 기능으로 소개했습니다. 첫 진입과 재방문에 따라 화면 구조를 다르게 설계하고, 동의 프로세스는 협업과 실험으로 개선했습니다.
#UI/UX#개인화#A/B test
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