참여도
10%
기존 코디 쇼핑 대비 참여도 상승률
테스트 규모
약 30,000
추천 기능 테스트에 포함된 MLB 제품 수
테스트 속도
24시간 미만
첫 제품 50개 테스트에 걸린 시간
Fanatics와 OpenAI가 팬 경험을 개선하기 위해 협력하고 있습니다. 그 일환으로 Fanatics는 OpenAI 기술을 적용한 코디 쇼핑 기능을 출시합니다. AI 모델로 서로 잘 어울리는 상품을 추천해 팬들이 경기 당일 입을 옷차림을 완성하도록 돕는 기능입니다.
글로벌 디지털 스포츠 플랫폼인 Fanatics는 본사와 커머스, 수집품, 베팅 및 게이밍 부문 전반에서 ChatGPT Work와 Codex를 활용하고 있습니다.
코디 쇼핑은 현재 Fanatics.com을 비롯해 NFL, NBA, MLB, NHL 공식 온라인 스토어 등 Fanatics 네트워크의 여러 사이트에서 이용할 수 있습니다. 팬들은 이 기능을 통해 자신이 입으려는 옷과 잘 어울리는 추천 상품을 더 쉽게 찾을 수 있습니다. 팬이 좋아하는 팀의 유니폼을 살펴보면, 코디 쇼핑은 재고가 있는 상품 중 해당 팀과 원하는 스타일에 맞는 상품을 조합해 제품 페이지에서 코디를 제안합니다.
OpenAI 모델은 보강된 제품 데이터와 팀 정보, 재고 정보를 바탕으로 추천 코디를 구성합니다. Fanatics의 상품 구성 규칙에 따라 서로 잘 어울리고 맥락에 맞는 상품이 선택되며, 상품 목록의 변화를 반영해 코디가 매일 갱신됩니다.
OpenAI와 Fanatics 엔지니어링 팀은 Codex를 활용해 제품 및 상품 목록 데이터를 보강하고, 서로 어울리는 상품을 찾고, 추천 결과를 평가하고, 제품별 코디를 생성하는 맞춤형 추천 도구를 빠르게 개발했습니다.
제품 50개에 새로운 방식을 테스트하는 데는 하루도 걸리지 않았습니다. Fanatics는 코디를 검토하고 개발 담당자들에게 직접 피드백을 전달했습니다. 이틀가량 개선을 거친 뒤, Fanatics는 같은 주에 최소 기능 제품(MVP)을 승인했습니다. OpenAI는 솔루션 설계를 지원해 Fanatics가 새로운 코디 쇼핑 기능을 실제 운영 환경에 구현하고 수천 개 제품으로 확대 적용할 수 있도록 했습니다.
약 3만 개의 MLB 제품을 대상으로 추천 기능을 테스트한 결과, OpenAI 기술을 적용한 코디 쇼핑은 기존 기능보다 10% 높은 참여도를 기록했습니다.
