Product/2025.12.19/7 min read
추천 기능의 첫 버전은 설명 가능해야 한다
피부 분석과 루틴 데이터를 바탕으로 추천을 만들 때, 결과보다 이유를 먼저 생각한 기록입니다.
RecommendationPersonalizationUX
Code notes
코드에서 확인한 구현 포인트
배포 기준 2025.12.19
관련 파일
apps/web/app/api/recommendations/route.tsapps/web/lib/recommendations.tsapps/web/lib/recommendation-products.tsapps/mobile/app/recommend/index.tsx구현 메모
추천 API는 프로필 상세, 분석 컨텍스트, 주간 루틴, AI 리포트를 함께 읽어 추천 태그와 상품을 구성한다.
분석 needs, 프로필 concerns, 루틴 focus를 합쳐 사용자가 이해할 수 있는 추천 이유를 만들었다.
추천 상품이 없을 때는 fallback 상품을 가져와 화면이 비어 보이지 않도록 했다.
추천은 신뢰가 없으면 눌리지 않는다
추천 기능은 제품적으로 매력적이지만, 사용자가 왜 이 추천을 받았는지 이해하지 못하면 쉽게 광고처럼 느껴질 수 있다.
그래서 초기 추천은 정확도만큼 설명 가능성을 중요하게 봤다. 사용자의 분석 결과나 루틴 맥락과 연결되는 이유가 있어야 추천이 자연스럽다.
분석 결과와 쇼핑 사이의 다리
Tangly의 추천은 단순 상품 나열이 아니라 분석 결과에서 다음 행동으로 이어지는 다리다. 사용자가 느끼는 고민, 관리 루틴, 샵 콘텐츠가 한 방향으로 이어져야 한다.
이 흐름이 잘 잡히면 추천은 매출 기능이기 전에 사용자에게 유용한 안내가 된다.
나중에 볼 때 중요한 기준
추천 기능을 확장할 때는 클릭률만 보지 말고, 사용자가 추천을 이해하고 받아들이는지 함께 봐야 한다. 신뢰를 잃은 추천은 단기 숫자가 좋아도 오래가지 않는다.