🍏 DDoBang - 재방문율 분석을 통한 가게 평가 시각화

${\textsf{\color{#417F37}또 방문할 맛집 찾고 싶을땐 ────── 또방}}$

가게 별로 재방문율을 시각화하고, 특정 가게를 많이 간 사람이 다른 어떤 가게를 많이 방문했는지 클러스터링 기반으로 추천하는 크롬 익스텐션

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기술 스택

문제 정의 및 주제 설정

최근 온라인 리뷰의 신뢰도가 저하되고 있는 상황에서, 전통적인 리뷰 시스템의 대안으로 재방문율을 제시한다.
재방문율을 통해 소비자는 일회성 광고 리뷰를 감별할 수 있고, 소비자의 진정한 만족도와 충성도를 파악할 수 있다.
또한, 단골 비율 등의 새로운 인사이트를 파악하여 소비자들에게 전달하고자 한다.

• 이에 따라 다음과 같은 방식으로 아이디어를 검증한다.
  
  • 재방문율이 리뷰/평점을 대체할 수 있는지에 대한 가능성 검토
    
  • 재방문율을 통한 가게 평가 시각화
    
  • 재방문율 기반 가게 클러스터링 및 추천
    
    

해당 내용에서 파악한 인사이트를 바탕으로, 가게 별로 재방문율을 시각화하고, 특정 가게를 재방문한 사람이 어떤 다른 가게를 방문했는지 추천하는 서비스를 주제로 선정하였다.

프로젝트 진행과정

(1) 데이터 수집 및 전처리

네이버 플레이스 리뷰 약 90,000개 수집 및 전처리

(2) 재방문율의 평점 대체 가능성 검토

(3) 재방문율 기반 가게 클러스터링 및 추천

(4) 재방문율 시각화 & 재방문율 기반 가게 추천 크롬 익스텐션 개발

- Arcitecture

- 데모영상