형식
Python과 browser automation으로 만든 개인 웹 프로토타입.
케이스 스터디
상품·리뷰 데이터를 활용한 영양제 추천 프로토타입
사용자 프로필 입력과 상품·리뷰 데이터를 결합해, 추천 흐름을 더 구체적으로 설계해 본 개인 프로젝트입니다.
게시일 2026년 3월 23일 수정일 2026년 3월 24일
개요
출발점은 단순한 질문이었습니다. 추천 로직은 무엇에 기대야 하는가?
상황
이 프로젝트의 목표는 나이, 성별, 라이프스타일, 생활 습관, 목표, 임신 여부 같은 프로필 입력에 따라 영양제를 제안하는 웹 애플리케이션을 만드는 것이었습니다.
저는 추천 흐름이 추상적인 일반론이 아니라 실제 상품과 리뷰 데이터에 기반하길 원했습니다.
접근
공개 상품 정보와 리뷰 데이터를 수집한 뒤, 그 데이터를 바탕으로 사용자 프로필 입력을 더 구체적인 상품 후보군과 연결하는 추천 프로토타입을 만들었습니다.
이 프로젝트는 clinical advice를 제시하기 위한 것이 아니라, usable한 추천 흐름을 탐색해 보는 실험적인 작업이었습니다.
워크플로우
프로토타입은 설문 입력을 검색 가능한 상품 기반과 연결했습니다.
프로필 입력
인터페이스는 어떤 영양제 카테고리가 관련 있을지 판단하는 데 도움이 되는 사용자 특성과 목표를 입력받았습니다.
공개 상품 데이터
추천 흐름이 추상적인 예시에 머무르지 않도록, 공개 상품 정보와 리뷰 텍스트를 수집해 실제 catalog를 기반으로 삼았습니다.
추천 로직
프로토타입은 프로필 레이어와 catalog 레이어를 연결해, 설문 응답에서 더 좁은 상품 후보군으로 이동할 수 있게 했습니다.
결과
유용한 결과는 end-to-end research prototype을 만든 것이었습니다.
유형
프로토타입완성형 소비자 제품이 아니라 recommendation flow를 실험하는 프로젝트였습니다.
입력
프로필 + catalog사용자 프로필 필드와 공개 상품 정보를 결합했습니다.
스택
Python데이터 수집과 프로토타이핑에 Python과 browser automation을 사용했습니다.
배운 점
추천 프로젝트는 데이터와 사용자 흐름을 함께 설계할 때 더 좋아집니다.
무엇이 중요했나
흥미로운 부분은 복잡한 실제 상품 정보를 단순한 questionnaire-driven interface와 연결하는 일이었습니다.
왜 유용했나
이 프로젝트는 상품 데이터, 사용자 특성, 추천 로직이 하나의 흐름 안에서 어떻게 연결돼야 하는지를 구체적으로 생각하게 해줬습니다.
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