인구통계학적 데이터 기반의 맞춤형 패키지 상품 추천 서비스

2. 2
• 해외여행 관광객은 점차 증가 추세
• 자유여행 관련 앱과 서비스 상품은 이미 포화 상태
• 해외여행에 대한 불안감(여행지 내 테러, 치안, 재난 등)
왜 패키지여행인가?
• 다양한 패키지를 둘러 볼 시간 부족
• 고객 특성 반영이 아닌 경제적 요건 위주
패키지의 문제점?

3. 많고 비슷한 패키지 ?
여행 상품 선택의 시간 부족 !
고객 특성 기반 여행지 추천 모델 개발
상대적 가중치 분석 : AHP 기법 적용
국민 해외여행 패턴 분석: SOM 분석
협업 필터링(Collaborative Fitering) 적용
3
인구 통계학적 접근을 통해
객관적이고 데이터화 된
고객 세분화 분석 가능

4. 4
고객 희망
예산,여행지,기간
상대적 가중치 기반 추천
고객 맞춤 패키지
여행 상품 추천
고객 로그인
(성별,직업,수입 등)
Collaborative Filtering
고객
우선 순위 선정

5. 5
30대 남성
출/도착일 중요
출/도착일 – 10/2 ~ 10/5
비용 – 1,800,000
여행지 - 도쿄
30대 여성
비용 중요
출/도착일 – 9/30 ~ 10/3
비용 – 1,500,000
여행지 - 도쿄

6. 고객 T-ourFit 여행사
패키지
DB패키지
등록
패키지
추천
패키지
구매
패키지
조회
추천 패키지를 구매 시 패키지 상품 금액의 일부 수수료 획득

8. To Web page

9. 대표 오홍준
㈜이누코리아 대표
총괄 기획 및 발표
IT영업 및 마케팅
팀원 김영준
국민대학교 대학원생
추천 알고리즘 개발
통계 분석
팀원 윤혜원
성신여자대학교 대학생
UI/UX 기획
프로그램 코딩