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[3김/김정서·김현진·김상윤] 애매선물연구소 | 질문 5개, 30초면 선물 고민 끝
💡 왜 이 서비스를 만들었을까? "이 사람한테 뭘 선물해야 하지…?" 살면서 가장 애매한 순간은 의외로 '선물을 고를 때'입니다. 알아가는 사이, 어려운 직장 동료, 오랜만에 연락된 친구처럼 관계 자체가 애매한 경우도 있지만, 친한 친구나 가족처럼 가까운 사이라고 고민이 짧아지지도 않습니다. 오히려 가까울수록 '진짜 좋아할 만한 것'을 골라야 한다는 부담이 커지기 때문입니다. 이건 취향의 문제가 아니라 기준의 부재입니다. 네이버에 '생일선물'만 입력해도 자동완성 상위 11개 중 9개가 관계(친구·여자친구·엄마·아빠) 또는 나이·성별(20대 여자·30대 여자) 키워드입니다. 사람들은 이미 '관계'와 '나이'로 선물을 찾고 있지만, 정작 검색 결과로 돌아오는 건 광고성 블로그와 순위표뿐입니다. 결국 30분을 헤매다 고르는 건 매번 똑같은 카페 기프티콘. 편하긴 하지만 성의 없어 보일까 봐 찜찜합니다. 애매선물연구소는 이 30분짜리 검색을 '선택 5번'으로 바꿉니다. 🎁 주요 기능 1. 30초, 질문 5개로 끝나는 선물 매칭 STEP 1 · 관계 — 알아가는 사이 / 연인 / 친한 친구 / 오랜만에 연락된 친구 / 직장 동료·어려운 사이 / 가족 STEP 2 · 나이대 — 10대~50대 이상, 연령별 트렌드 가중치 반영 STEP 3 · 취향 — 실용파 / 감성파 / 트렌드파 / 무난파 STEP 4 · 예산 — 1만원 이하부터 10만원 이상까지 5구간 STEP 5 · 세부 조정(선택) — 피하고 싶은 카테고리, 받는 분 이름·애칭, 멘트 톤 4종, 말투(반말·존댓말) #STEP 5는 건너뛰어도 결과가 나옵니다. 긴 검색과 고민 없이, 대화하듯 답하기만 하면 끝입니다. 2. 데이터 기반 큐레이션 네이버 데이터랩 쇼핑인사이트의 연령별 클릭 트렌드와 카카오 선물하기의 시즌별 연령대 큐레이션 패턴을 참고해 149개 선물 데이터를 구성했습니다. 관계는 하드 필터로, 나이·취향·예산은 가중치로 적용해 단순 랜덤이 아닌 조건 종합 매칭으로 상위 5개를 추천합니다. 같은 카테고리가 몰리지 않도록 분산 로직도 함께 적용했습니다. 3. 선물뿐 아니라 '카드 멘트'까지 선물만 정해주고 끝내지 않습니다. 선물 카테고리 × 멘트 톤 × 말투를 조합하고 이름의 받침까지 반영해 자연스러운 문구를 만들어, 버튼 하나로 복사할 수 있습니다. 예) "길동, 착샷 인증 필수인 거 아시죠?ㅋㅋ" 4. 마음을 정한 순간, 바로 구매까지 추천에서 끝나면 고민은 원점으로 돌아옵니다. 각 카드에서 쿠팡·네이버쇼핑 검색 결과로 바로 이동할 수 있고, 선택한 예산 구간이 가격 필터로 자동 적용돼 열자마자 해당 가격대 상품만 보입니다. 5. 후기 기반 추천 고도화 구조 카드마다 "실제로 줬다면 어땠을까요?" 반응(좋았어요·무난했어요·별로였어요)을 남길 수 있고, 이 데이터가 쌓여 다음 추천의 정확도를 높이는 구조로 설계했습니다. 🔗 Prototype: https://whimsical-panda-1d8d99.netlify.app/ 🔗 Youtube: https://www.youtube.com/watch?v=1qoxIOpfQgs 🔗 Instagram: https://www.instagram.com/p/DcVbGqKkrjj/?igsi=MnhsbXJlMXRpaHNt
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