[Daangn] Gen AI Hackathon
팀원 UX 디자이너 1명, FE 개발자 1명, BE 개발자 1명, LLM 엔지니어2
기여도 UX 디자인 (기여도 100%)
기간 2024.08.08-2024.08.11 (4일)
배경
해커톤은 기획자, 개발자, 디자이너등 다양한 배경의 참가자들이 제한된 시간 동안 집약적인 협업 과정을 통해 문제에 대해 창의적인 해결책을 개발하는 것이 목적인 이벤트성 프로젝트 입니다.
생성형 AI (Generative AI) 와 LLM (Large Language Model) 의 발전으로 새로운 가능성과 그전에 생각하기 어려웠던 일들이 가능해지고 있습니다. 당근에서도 Gen AI 해커톤을 통해 창의적이고 실용적인 AI 활용 방안을 발굴하고, 서비스에 기여할 수 있는 도구를 만드는 것이 목표였습니다.
문제
후기는 업체의 서비스 품질과 신뢰도를 평가하는 중요한 기준이자, 이웃과 지역을 따뜻하게 잇는 연결의 기록입니다. 그러나 유저 인터뷰를 통해, 당근의 후기로는 원하는 가게의 정성적인 특징을 한눈에 파악하기 어렵다는 점을 알 수 있었습니다.
리뷰에서 자주 언급되는 특성을 살펴봤습니다. 분위기가 좋음, 음식이 맛있음, 꼼꼼하게 수리함, 가격이 합리적임, 음식 양이 많음, 응답이 빠름, 설명이 자세함, 신속함, 추가 비용을 청구하지 않음 등 유저에게 도움이 될만한 정보들이 유저가 남긴 후기에 있지만 이를 효과적으로 활용하지 못하고 있었습니다.
리뷰를 하나하나 읽기 힘든 문제를 해결하기 위해 친절해요, 가격이 합리적이에요, 응답이 빨라요 같은 유저의 객관식 키워드 태그와 별점이 있지만, 유저들은 실제로 태그와 별점이 유용하지 않다고 여겼습니다.
실제 동네 인증이 된 유저의 후기 평점은 4.87점, 5점 후기는 94%로 과대평가 되어 있습니다. 점수를 유저가 직접 매기니 가게에 피해가 갈까봐, 부담스러워서 그 이하의 별점을 꺼리는 양상도 확인할 수 있었습니다.
분석
유저는 후기에서 어떤 정보를 알고 싶어 할까요? 사장님이 제공하는 공식적인 정보와 실제 사용자의 경험 기반 정보는 다릅니다.
예를 들어, “주차 가능” 이라는 정보를 사장님에게 받을 수도 있지만, “주차가 편해요”라는 것은 실제로 방문해서 주차를 해본 유저의 경험을 토대로 받을 수 있는 정보입니다. 당근의 유저들은 직접 가게를 방문하고 경험한 유저만이 제공할 수 있는 정보를 알고 싶어했습니다.
동네 생활(동네와 관련된 질문을 올릴 수 있는 공간)에서도 이에 대한 질문들을 여러 번 발견할 수 있었습니다.
후기는 동네가게를 더욱 매력적으로 보이게 할 수 있는 요소입니다.
이런 후기를 분석하여 이러한 특성을 다양한 노출 구좌 (비즈프로필 리스트 화면의 필터, 특정 특성이 많이 언급된 비즈프로필만 모아주는 큐레이션 등)에 적용할 수 있다면, 사용자가 원하는 장소나 전문가를 탐색하는 데 유용할 것이다는 가설을 세웠습니다.
가설
LLM 이용하여 동네 업체 소개와 리뷰를 기반으로 요약문과 해시태그를 생성합니다. 유저는 리뷰를 직접 읽어보지 않더라도 한 눈에 업체를 파악할 수 있습니다.
솔루션
활용
후기 요약문을 제공함과 동시에 언급된 핵심 키워드를 추출해 필터로 제공할 수 있습니다.
후기 요약과 해시태그
실제 유저들의 생생한 경험담을 그대로 전달하면서, 원하는 정보를 쉽게 찾을 수 있도록 하이라이트 기능을 제공합니다. 후기에서 특정 키워드가 언급되었는지 확인하고, 긍정/부정 여부에 따라 강조하여 보여줍니다.
후기 하이라이팅
키워드별 점수 시각화 및 가게 비교
별점처럼 단일 척도로 평가하는 방식이 아닌, 하이라이트된 데이터를 기반으로 가게의 다양한 특징을 다면적으로 분석 및 시각화가 가능합니다. 레이더 차트와 같은 방식으로 단순한 별점이 아닌 업체별 강점과 약점을 명확히 시각화하여, 소비자가 더 나은 선택을 할 수 있도록 돕습니다.
레이더 차트를 활용하면 고객이 원하는 핵심 요소(예: 시설 상태, 트레이너 전문성, 프로그램 다양성, 가격 만족도 등)를 한눈에 비교할 수 있습니다.
예시: A 피트니스센터는 시설이 뛰어나지만 가격이 높고, B 피트니스센터는 트레이너 평점이 높지만 시설이 부족한 경우, 이를 직관적으로 비교 가능
#주차가 편한", "#데이트하기 좋은" 같은 키워드를 기반으로 동네 가게를 큐레이션하여, 원하는 분위기와 조건에 맞는 장소를 쉽게 찾을 수 있습니다.
동네 가게 큐레이션
업체 목록
업체 목록 화면이나 비즈프로필(업체의 프로필)에서도 업체를 대표하는 키워드를 보여줄 수 있습니다.
자연어 질의 처리
반대로 사용자의 자연어 질문에서 핵심 키워드를 추출하여, 의도에 맞는 최적의 검색 결과를 제공할 수 있습니다. 이를 통해 직관적인 검색 경험을 제공하고, 원하는 정보를 더욱 빠르게 찾을 수 있도록 돕습니다.
기대효과
고객 경험
• 원하는 조건에 맞춰 가게의 특징을 빠르게 파악할 수 있어 검색과 탐색 경험 개선 기대
• 별점 평가를 넘어 보다 의미 있는 정보를 제공하며, 이를 통해 고객 유입 증가 기대
사장님 경험
• 별점을 매길 때 발생하는 부담감이나 주관적 감정을 배제하고, 핵심 키워드와 데이터 기반 평가 제공
• 하이라이팅 기능을 통해 가게의 강점을 부각하고, 키워드별로 주요 피드백 쉽게 파악 가능
• 특정 키워드를 기반으로 동네 가게를 큐레이션하여 업체의 홍보와 노출 기회 확대
회고
Gen AI 해커톤은 몰입의 힘을 다시금 깨닫게 해준 경험이었습니다. 서로 다른 전문성을 가진 사람들이 한 팀을 이뤄 끊임없이 아이디어를 주고 받으며 짧은 순간에 몰입하며 구현까지 이뤄냈는데 마치 작은 스타트업을 방불케 했습니다. 빠르게 프로토타입을 제작해 아이디어를 가시화하고 테스트하며 문제를 해결해나가는 과정이 매우 역동적이라고 느꼈습니다.
짧은 기간이었지만 몰입을 통해 최상의 결과를 도출하는 경험을 했고, 앞으로도 몰입과 협력을 통해 사용자 경험을 실질적으로 개선하고 확장할 수 있을지 고민해봐야겠다고 생각했습니다.