프로젝트 개요
LG U+는 고객의 모바일 사용 데이터를 기반으로, 개인별 맞춤형 요금제를 자동 추천해주는 AI 시스템을 도입하고자 본 프로젝트를 추진했습니다. 샤이닝스타코리아는 사용자 통화량, 데이터 사용량, 앱 사용 습관, 위치 기반 트렌드 등의 정보를 분석해 머신러닝 기반 추천 모델을 설계·운영하고, 이를 실제 요금제 선택 화면에 연동하는 실시간 추천 API 플랫폼을 구축하였습니다.
모델 학습 → 추천 API 서비스화 → 프론트엔드 연동까지 모든 영역을 포함한 엔드투엔드 AI 추천 플랫폼으로 구현되었으며, A/B 테스트 및 추천 정확도 피드백 시스템까지 포함되어 있습니다.
🧭 주요 기능
- 요금제별 KPI 분석 및 분류기(Label) 구성
- 사용 패턴별 추천 알고리즘 개발 (Scikit-learn / LightGBM)
- 요금제 추천 API FastAPI 기반 마이크로서비스 설계
- 비회원/회원 로그인 상태에 따른 추천 로직 분기
- 추천 결과 리포트 + 차트 시각화 (Next.js + Recharts)
- A/B 테스트 기반 추천 정확도 비교 및 관리자 피드백 기능
- 가입자 API와의 연동 보안 강화 (OAuth2 + 토큰 만료 처리)
시스템 구성도 (예시 이미지 필요)
[사용자: 웹/앱 요금제 페이지 접속]
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[Next.js 프론트엔드: 추천 요청 발생]
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[FastAPI 서버: 사용자 데이터 기반 추천 처리]
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[추천 모델 서버 (LightGBM)]
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[요금제 DB 조회 + 추천 결과 제공]
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[프론트에 차트 + 비교 리스트 UI 렌더링]
프로젝트 성과
- 추천 정확도 초기 61% → 86.3%까지 향상 (3개월 내 모델 튜닝)
- 추천 클릭 후 실제 가입률 18% 상승
- 비회원 대상 예측 정확도 확보 → 오프라인 가입 유도 전략에 기여
- API 응답 평균 시간 130ms 이하 유지
- Azure DevOps 기반 배포 자동화로 운영 효율성 확보
