언어 모델에서 토큰의 개념
언어 모델은 인간의 언어를 이해하고 생성하는 강력한 도구입니다. 이 기술의 핵심에는 "토큰(token)"이라는 개념이 있습니다. 토큰은 언어 모델이 텍스트를 처리할 때 사용하는 기본 단위입니다. 단순한 단어뿐만 아니라, 단어의 일부분이나 구두점, 공백 등도 토큰으로 간주됩니다.
이커머스 시장에서 유저 플로우 분석은 구매 전환율을 높이고 사용자 경험을 개선하는 핵심 전략으로 자리 잡고 있습니다. 이를 성공적으로 활용한 대표적인 사례로 '백년화편'과 '믹스패널'의 도입 사례를 들 수 있습니다.
백년화편은 뷰저블의 Journey Map과 UX Heatmap을 활용하여 주문 및 결제 과정을 정밀 분석했습니다. 이를 통해 사용자가 '주문하기' 페이지에서 높은 이탈률을 보이며 오랜 시간 체류하고 있다는 문제를 발견했습니다. 상세한 분석 결과, 쿠폰 적용 방식과 배송 방법 선택 과정이 비효율적으로 설계되어 사용자 혼란을 초래하고 있었음을 알게 되었습니다. 이를 해결하기 위해 백년화편은 쿠폰 적용 UI를 직관적으로 개선하고 배송 방법 선택 과정을 간소화하였습니다. 이러한 변화는 사용자 경험을 크게 개선했으며, 결과적으로 구매 전환율 향상으로 이어졌습니다.
또 다른 성공 사례로는 믹스패널을 활용한 유저 플로우 분석이 있습니다. 믹스패널은 고객의 행동 데이터를 '이벤트'로 수집하고 이를 연결하여 사용자의 전체적인 구매 여정을 시각화합니다. 예를 들어, 고객이 'Product Viewed' 단계에서 'AddToCart'를 거쳐 'Purchase'에 이르는 과정에서 이탈률이 높은 구간을 파악합니다. 분석 결과, 특정 제품의 상세 정보가 부족하거나 장바구니 추가 과정에서 혼란을 느낀 사용자가 많다는 사실을 발견할 수 있습니다. 이를 기반으로 상세 페이지의 정보를 보강하고 장바구니 추가 과정을 간소화하면 전환율을 효과적으로 높일 수 있습니다.
이 두 사례는 유저 플로우 분석을 통해 사용자 행동과 이탈 원인을 면밀히 파악하고, 이를 바탕으로 실질적인 개선책을 제시함으로써 전환율 향상에 성공한 대표적인 예입니다. 이커머스 시장에서는 경쟁이 치열한 만큼, 이러한 정량적 데이터를 활용한 유저 플로우 최적화가 필수적입니다.
언어 모델은 인간의 언어를 이해하고 생성하는 강력한 도구입니다. 이 기술의 핵심에는 "토큰(token)"이라는 개념이 있습니다. 토큰은 언어 모델이 텍스트를 처리할 때 사용하는 기본 단위입니다. 단순한 단어뿐만 아니라, 단어의 일부분이나 구두점, 공백 등도 토큰으로 간주됩니다.
명확한 타깃 설정은 마케팅 비용 효율성을 극대화하고 제품 개발과 브랜드 관계 형성에 핵심 역할을 합니다. 데이터 기반 전략 수립의 중요성을 알아보세요.
유저 플로우는 사용자 경험의 핵심입니다. 명확하고 직관적인 설계를 통해 전환율을 높이고 사용자 만족도를 향상시키는 방법을 알아보세요.
대규모 언어 모델(Large Language Model, 이하 LM)은 인공지능 기술의 발전에서 중요한 위치를 차지하고 있습니다. LM은 인간이 사용하는 언어를 이해하고 생성할 수 있도록 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습한 컴퓨터 프로그램입니다.