회원가입 과정에서 유저 취향 데이터를 수집하는 로직 설계
1. 배경
회원가입 과정은 단순히 계정을 생성하는 것을 넘어 유저 맞춤형 서비스를 제공하기 위해 필수적인 데이터를 수집하는 중요한 단계입니다. 특히, 게임 추천 서비스에서는 유저의 게임 취향 데이터를 얼마나 정확히 수집하느냐가 서비스의 품질에 직결됩니다.
이번 프로젝트에서는 유저가 관심을 가질만한 게임 데이터를 효과적으로 수집하기 위해 아래와 같은 과정을 설계하는 논의를 진행했습니다.
2. 와이어프레임 설명
![](https://velog.velcdn.com/images/gyu_p/post/80c2ca2e-cb49-4bb5-8b08-5abe3b6aa586/image.png)
유저 관심사 수집 화면
- 유저는 재미있게 플레이했거나 재미있을 것 같은 게임(대표작)을 선택합니다.
- 다양한 게임 중 최소 N개 이상을 선택해야 하며, '없음' 옵션도 제공됩니다.
- 게임 선택 후, 다음 단계에서 세부 카테고리를 추가로 선택할 수 있는 방식을 고려했습니다.
3. 논의된 주요 안건
1안: 게임 선택 후 추가적인 세부 카테고리(예: 스팀의 카테고리)를 유저가 직접 선택하도록 구성.
- 장점: 유저 취향을 더 세부적으로 파악 가능.
- 단점: 복잡한 인터페이스와 추가적인 데이터베이스 구축 필요. 유저의 선택 과정이 길어질 위험.
2안: 유저가 선택한 게임 리스트를 기반으로 각 게임에 미리 설정된 DB의 카테고리를 활용해 유저 취향을 분석 추가.
- 장점: 간단한 설계와 빠른 데이터 수집 가능.
- 단점: 세부적인 취향 분석의 정확도가 상대적으로 낮을 가능성.
4. 결론
회의 결과, "유저가 N개 이상의 게임을 선택하는 로직을 구현하여 충분한 카테고리를 수집할 수 있도록 하자"는 결론에 도달했습니다.
이 방식은 다음과 같은 이유에서 결정되었습니다:
1. 유저가 좋아하는 게임을 직접 선택하도록 유도하여 취향 데이터의 신뢰도를 확보.
2. 이후 선택된 게임에 연결된 DB 카테고리를 활용해 추천 알고리즘을 간소화.
3. 유저가 복잡한 추가 작업을 하지 않아도 충분히 정확한 데이터를 얻을 수 있음.
5. 다음 단계
- 데이터베이스 설계: 인기 게임 리스트와 해당 게임의 주요 카테고리를 정리. 스팀 외에도 다양한 플랫폼의 게임을 포함.
- N개 이상 게임 선택 로직 구현: 최소 선택 개수를 설정하여 유저가 충분히 다양한 게임을 선택하도록 유도.
- 추천 알고리즘 설계: 수집된 카테고리를 기반으로 초기 추천 게임 리스트 제공.
6. 회의에서 얻은 교훈
이번 논의는 유저 경험(UX)과 데이터 수집 효율성 사이의 균형점을 찾는 과정이었습니다. 복잡한 과정은 유저 이탈을 초래할 수 있지만, 적절한 간소화와 충분한 데이터 수집을 병행하면 효과적인 개인화 서비스를 구현할 수 있다는 점을 다시 한번 확인했습니다.