1. 브랜드, 소재, 사람들의 관심도(트렌드)에 따라 가격을 예측하고 가격을 기반으로 추천하는 시스템

목표

• 저평가된(예측 가격보다 저렴하게 판매중인 ) 아이템을 발굴하는 것 (가성비 좋은 제품 추천)
• 너무 하입된(예측 가격보다 비싸게 판매중인) 제품은 구매를 말리는 것 (너무 비싸 가심비가 떨어지는 제품 제거)

제안 이유

1. 무신사를 이용하면서 느낀 점, 내가 좋아요를 누른 제품이나 실제 관심있어서 장바구니에 담은 제품을 기반으로 비슷한 제품이나 동일 브랜드 내에서 추천을 해주는 느낌입니다.

   → 실제 코드나 자료가 있으면 확인해보면 좋을 것 같습니다.

2. 패션은 개성이 중요하므로 적절한 선에서의 추천이 중요할 것 같습니다.

   → 스타일별로 추천을 해주거나 사용자가 도전해볼만한 제품 중에서 적절한 가격의 아이템

3. 패션은 사치의 영역이기도 하지만 대부분의 사람들은 가격을 생각하지 않을 수 없다.

   → 무조건은 아니지만 가심비, 가성비를 느꼈을 때의 만족감은 서비스를 재사용할 수 있는 큰 메리트라고 생각합니다.

너무 범위가 광범위 하므로 특정 아이템만 정해서 프로젝트를 진행해도 좋을 것 같습니다.

e.g. 자켓, 상의, 하의, 아우터, 악세사리

일정 부분은 아래의 피처를 시장조사를 통해 정해서 Rule Base로 돌아가야할 것 같습니다.

그룹화를 시킬 부분과 랜덤하게 동작시켜 참신한 추천을 할 부분을 생각해서 동시에 서빙할 방법을 찾으면 좋을 것 같아요!

• Feature

1. 주식 예측 프로그램과 비슷하게, 트렌드 관련 지표들을 사용한 리셀 시장에서의 가격예측 모델

품절이 될만한 제품이나 하입될 제품을 미리 알려주는 서비스입니다!