

Overview
뉴디스커버 프로젝트는 지난 '디스커버 Pivot 컨설팅'에서 도출된 결과를 실제 서비스에 반영한 여정이었습니다.
뉴디스커버 프로젝트는 지난 '디스커버 Pivot 컨설팅'에서 도출된 결과를 실제 서비스에 반영한 여정이었습니다.
디스커버는 2021년 신한카드에서 제공하는 금융/비금융 콘텐츠를 통해 라이프스타일 전반을 돕는 '콘텐츠
피드형 서비스'로 출발했습니다. 사용자의 연령/성별, 관심사, 신한카드 소비 데이터 분석을 통해 선호도를
매칭하는 콘텐츠를 추천해 왔습니다.
디스커버는 2021년 신한카드에서 제공하는 금융/비금융 콘텐츠를 통해 라이프스타일 전반을 돕는 '콘텐츠 피드형 서비스'로 출발했습니다. 사용자의 연령/성별, 관심사, 신한카드 소비 데이터분석을 통해 선호도를 매칭하는 콘텐츠를 추천해 왔습니다.
디스커버는 2021년 신한카드에서 제공하는 금융/비금융 콘텐츠를 통해 라이프스타일 전반을 돕는 '콘텐츠 피드형 서비스'로 출발했습니다. 사용자의 연령/성별, 관심사, 신한카드 소비 데이터 분석을 통해 선호도를 매칭하는 콘텐츠를 추천해 왔습니다.
다만 콘텐츠를 통해 가치있는 정보를 얻은 후, SOL페이에서 제공하는 카드/결제 관련 서비스로의 실질적
연계 측면에는 아쉬움이 있었습니다. 이를 해결하기 위해 컨설팅 단계부터 디스커버 파트 담당자들과 긴밀히
협의하고 다양한 테스트를 거치며, 카드·결제·생활금융 전반에서 파생되는 고객 여정을 개선할 수 있는 방안을
모색했습니다. 핵심 가설은 사용자 행동 단위의 진화된 추천 방식을 디스커버만의 방식으로 제공함으로써,
‘사용할수록 이득이 되는 콘텐츠가 제공된다’는 인식 변화를 이끌어내는 것이었습니다.
다만 콘텐츠를 통해 가치있는 정보를 얻은 후, SOL페이에서 제공하는 카드/결제 관련 서비스로의 실질적 연계 측면에는 아쉬움이 있었습니다. 이를 해결하기 위해 컨설팅 단계부터 디스커버 파트 담당자들과 긴밀히 협의하고 다양한 테스트를 거치며, 카드·결제·생활금융 전반에서 파생되는 고객 여정을 개선할 수 있는 방안을 모색했습니다. 핵심 가설은 사용자 행동 단위의 진화된 추천 방식을 디스커버만의 방식으로 제공함으로써, 사용할수록 이득이 되는 콘텐츠가 제공된다’는 인식 변화를 이끌어내는 것이었습니다.
다만 콘텐츠를 통해 가치있는 정보를 얻은 후, SOL페이에서 제공하는 카드/결제 관련 서비스로의 실질적 연계 측면에는 아쉬움이 있었습니다. 이를 해결하기 위해 컨설팅 단계부터 디스커버 파트 담당자들과 긴밀히 협의하고 다양한 테스트를 거치며, 카드·결제·생활금융 전반에서 파생되는 고객 여정을 개선할 수 있는 방안을 모색했습니다. 핵심 가설은 사용자 행동 단위의 진화된 추천 방식을 디스커버만의 방식으로 제공함으로써, ‘사용할수록 이득이 되는 콘텐츠가 제공된다’는 인식 변화를 이끌어내는 것이었습니다.
꾸준히 우상향해온 디스커버 MAU 지표와 달리 특정 미션/이벤트의 종료 이후 DAU가 하락하는 패턴을
벗어나기 위해 단기 리텐션을 끌어올리는데 중점을 두는 것이 아닌, 각 서비스로의 연계가 가능해야 한다는
‘본업연계’ 측면에 주목했습니다. 뉴디스커버 리뉴얼은 이러한 관점에서 사용자 전환을 적극적으로 유도하고
본업 연계 포인트를 다각도로 확대함으로써, MAU의 양적 성장 뿐 아니라 질적 성장을 함께 도모하고자 한
프로젝트입니다.
꾸준히 우상향해온 디스커버 MAU 지표와 달리 특정 미션/이벤트의 종료 이후 DAU가 하락하는 패턴을 벗어나기 위해 단기 리텐션을 끌어올리는데 중점을 두는 것이 아닌, 각 서비스로의 연계가 가능해야 한다는 ‘본업연계’ 측면에 주목했습니다. 뉴디스커버 리뉴얼은 이러한 관점에서 사용자 전환을 적극적으로 유도하고 본업 연계 포인트를 다각도로 확대함으로써, MAU의 양적 성장 뿐 아니라 질적 성장을 함께 도모하고자 한 프로젝트입니다.
꾸준히 우상향해온 디스커버 MAU 지표와 달리 특정 미션/이벤트의 종료 이후 DAU가 하락하는 패턴을 벗어나기 위해 단기 리텐션을 끌어올리는데 중점을 두는 것이 아닌, 각 서비스로의 연계가 가능해야 한다는 ‘본업연계’ 측면에 주목했습니다. 뉴디스커버 리뉴얼은 이러한 관점에서 사용자 전환을 적극적으로 유도하고 본업 연계 포인트를 다각도로 확대함으로써, MAU의 양적 성장 뿐 아니라 질적 성장을 함께 도모하고자 한 프로젝트입니다.
Key Achievement
인피니티 스크롤에서 의미있는 발견 경험으로의 UX 혁신
인피니티 스크롤에서 의미있는 발견 경험으로의 UX 혁신
콘텐츠 조회를 넘어 상호작용 루틴 형성을 통한 본업 연계 강화
콘텐츠 조회를 넘어 상호작용 루틴 형성을 통한 본업 연계 강화
신한카드 대고객 대상 최초 AI기반의 개인화 sLLM(Small Language Model) 구축/적용
신한카드 대고객 대상 최초 AI기반의 개인화 sLLM(Small Language Model) 구축/적용





Challenge &
Opportunity
디스커버 서비스는 성공적인 지표를 보여주고 있었습니다. MAU(월간 활성 사용자)는 꾸준히
우상향 곡선을 그리며 성장하고 있었고, 사용자들의 관심도 또한 지속적으로 증가하는 추세였습니다.
하지만 뾰족하게 들여다보면 특정 미션이나 이벤트 종료 후 DAU가 일부 하락하는 현상이
반복 되고 있었습니다.
일시적 혜택에만 반응하고 서비스 자체에 대한 본질적인 가치를 느끼지 못하는 사용자들이 있음을
의미했습니다. 우리는 이 문제의 근본 원인을 진단하고, 세 가지 핵심 기회를 발견했습니다.
얕은 개인화의 한계
사용자의 변화하는 관심사나 맥락, 활동을
지속 반영하지 못해 추천의 정확도와 관련성이
다소 낮았습니다.
콘텐츠 소비에서 단절되는 여정
콘텐츠를 소비한 후 다음 방문으로 이어지기
위한 이유를 제공하는데 있어 고민의 지점이
있었습니다.
서비스 정체성 및 인식 부족
콘텐츠와 사용자간 상호작용 없이 종결되어
정보와 감정의 교류로 이어지지 못했습니다.
얕은 개인화의 한계
사용자의 변화하는 관심사나 맥락, 활동을
지속 반영하지 못해 추천의 정확도와 관련성이
다소 낮았습니다.
콘텐츠 소비에서 단절되는 여정
콘텐츠를 소비한 후 다음 방문으로 이어지기
위한 이유를 제공하는데 있어 고민의 지점이
있었습니다.
서비스 정체성 및 인식 부족
콘텐츠와 사용자간 상호작용 없이 종결되어
정보와 감정의 교류로 이어지지 못했습니다.
얕은 개인화의 한계
사용자의 변화하는 관심사나 맥락, 활동을
지속 반영하지 못해 추천의 정확도와 관련성이
다소 낮았습니다.
콘텐츠 소비에서 단절되는 여정
콘텐츠를 소비한 후 다음 방문으로 이어지기
위한 이유를 제공하는데 있어 고민의 지점이
있었습니다.
서비스 정체성 및 인식 부족
콘텐츠와 사용자간 상호작용 없이 종결되어
정보와 감정의 교류로 이어지지 못했습니다.
얕은 개인화의 한계
사용자의 변화하는 관심사나 맥락, 활동을
지속 반영하지 못해 추천의 정확도와 관련성이
다소 낮았습니다.
콘텐츠 소비에서 단절되는 여정
콘텐츠를 소비한 후 다음 방문으로 이어지기
위한 이유를 제공하는데 있어 고민의 지점이
있었습니다.
서비스 정체성 및 인식 부족
콘텐츠와 사용자간 상호작용 없이 종결되어
정보와 감정의 교류로 이어지지 못했습니다.
얕은 개인화의 한계
사용자의 변화하는 관심사나 맥락, 활동을
지속 반영하지 못해 추천의 정확도와 관련성이
다소 낮았습니다.
콘텐츠 소비에서 단절되는 여정
콘텐츠를 소비한 후 다음 방문으로 이어지기
위한 이유를 제공하는데 있어 고민의 지점이
있었습니다.
서비스 정체성 및 인식 부족
콘텐츠와 사용자간 상호작용 없이 종결되어
정보와 감정의 교류로 이어지지 못했습니다.
Problems
근본적 문제 진단
Transform
Opportuities
핵심 기획 포인트
초개인화 추천
사용자의 활동을 매일매일 학습하는 구조를
마련해 개인 맞춤형 앱 서비스 경험을
제공할 수 있도록 했습니다.
상호작용 생태계 구축
콘텐츠를 중심으로 사용자간의 상호작용을
통해 새로운 디지털 루틴을 형성코자 했습니다.
본업 연계 강화
콘텐츠에서의 경험이 신한카드의 핵심
서비스로 자연스럽게 연결되는 트리거를
서비스 이용 여정내 마련하여 순환 구조를
유도했습니다.
초개인화 추천
사용자의 활동을 매일매일 학습하는 구조를
마련해 개인 맞춤형 앱 서비스 경험을
제공할 수 있도록 했습니다.
상호작용 생태계 구축
콘텐츠를 중심으로 사용자간의 상호작용을
통해 새로운 디지털 루틴을 형성코자 했습니다.
본업 연계 강화
콘텐츠에서의 경험이 신한카드의 핵심
서비스로 자연스럽게 연결되는 트리거를
서비스 이용 여정내 마련하여 순환 구조를
유도했습니다.
초개인화 추천
사용자의 활동을 매일매일 학습하는 구조를
마련해 개인 맞춤형 앱 서비스 경험을
제공할 수 있도록 했습니다.
상호작용 생태계 구축
콘텐츠를 중심으로 사용자간의 상호작용을
통해 새로운 디지털 루틴을 형성코자 했습니다.
본업 연계 강화
콘텐츠에서의 경험이 신한카드의 핵심
서비스로 자연스럽게 연결되는 트리거를
서비스 이용 여정내 마련하여 순환 구조를
유도했습니다.
초개인화 추천
사용자의 활동을 매일매일 학습하는 구조를
마련해 개인 맞춤형 앱 서비스 경험을
제공할 수 있도록 했습니다.
상호작용 생태계 구축
콘텐츠를 중심으로 사용자간의 상호작용을
통해 새로운 디지털 루틴을 형성코자 했습니다.
본업 연계 강화
콘텐츠에서의 경험이 신한카드의 핵심
서비스로 자연스럽게 연결되는 트리거를
서비스 이용 여정내 마련하여 순환 구조를
유도했습니다.
초개인화 추천
사용자의 활동을 매일매일 학습하는 구조를
마련해 개인 맞춤형 앱 서비스 경험을 제공할 수 있도록 했습니다.
상호작용 생태계 구축
콘텐츠를 중심으로 사용자간의 상호작용을
통해 새로운 디지털 루틴을 형성코자 했습니다.
본업 연계 강화
콘텐츠에서의 경험이 신한카드의 핵심
서비스로 자연스럽게 연결되는 트리거를
서비스 이용 여정내 마련하여 순환 구조를
유도했습니다.

Challenge &
Opportunity
디스커버 서비스는 성공적인 지표를 보여주고 있었습니다. MAU(월간 활성 사용자)는 꾸준히
우상향 곡선을 그리며 성장하고 있었고, 사용자들의 관심도 또한 지속적으로 증가하는 추세였습니다.
하지만 뾰족하게 들여다보면 특정 미션이나 이벤트 종료 후 DAU가 일부 하락하는 현상이
반복 되고 있었습니다.
일시적 혜택에만 반응하고 서비스 자체에 대한 본질적인 가치를 느끼지 못하는 사용자들이 있음을
의미했습니다. 우리는 이 문제의 근본 원인을 진단하고, 세 가지 핵심 기회를 발견했습니다.
얕은 개인화의 한계
사용자의 변화하는 관심사나 맥락, 활동을
지속 반영하지 못해 추천의 정확도와 관련성이
다소 낮았습니다.
콘텐츠 소비에서 단절되는 여정
콘텐츠를 소비한 후 다음 방문으로 이어지기
위한 이유를 제공하는데 있어 고민의 지점이
있었습니다.
서비스 정체성 및 인식 부족
콘텐츠와 사용자간 상호작용 없이 종결되어
정보와 감정의 교류로 이어지지 못했습니다.
얕은 개인화의 한계
사용자의 변화하는 관심사나 맥락, 활동을
지속 반영하지 못해 추천의 정확도와 관련성이
다소 낮았습니다.
콘텐츠 소비에서 단절되는 여정
콘텐츠를 소비한 후 다음 방문으로 이어지기
위한 이유를 제공하는데 있어 고민의 지점이
있었습니다.
서비스 정체성 및 인식 부족
콘텐츠와 사용자간 상호작용 없이 종결되어
정보와 감정의 교류로 이어지지 못했습니다.
얕은 개인화의 한계
사용자의 변화하는 관심사나 맥락, 활동을
지속 반영하지 못해 추천의 정확도와 관련성이
다소 낮았습니다.
콘텐츠 소비에서 단절되는 여정
콘텐츠를 소비한 후 다음 방문으로 이어지기
위한 이유를 제공하는데 있어 고민의 지점이
있었습니다.
서비스 정체성 및 인식 부족
콘텐츠와 사용자간 상호작용 없이 종결되어
정보와 감정의 교류로 이어지지 못했습니다.
얕은 개인화의 한계
사용자의 변화하는 관심사나 맥락, 활동을
지속 반영하지 못해 추천의 정확도와 관련성이
다소 낮았습니다.
콘텐츠 소비에서 단절되는 여정
콘텐츠를 소비한 후 다음 방문으로 이어지기
위한 이유를 제공하는데 있어 고민의 지점이
있었습니다.
서비스 정체성 및 인식 부족
콘텐츠와 사용자간 상호작용 없이 종결되어
정보와 감정의 교류로 이어지지 못했습니다.
얕은 개인화의 한계
사용자의 변화하는 관심사나 맥락, 활동을
지속 반영하지 못해 추천의 정확도와 관련성이
다소 낮았습니다.
콘텐츠 소비에서 단절되는 여정
콘텐츠를 소비한 후 다음 방문으로 이어지기
위한 이유를 제공하는데 있어 고민의 지점이
있었습니다.
서비스 정체성 및 인식 부족
콘텐츠와 사용자간 상호작용 없이 종결되어
정보와 감정의 교류로 이어지지 못했습니다.
Problems
근본적 문제 진단
Transform
Opportuities
핵심 기획 포인트
초개인화 추천
사용자의 활동을 매일매일 학습하는 구조를
마련해 개인 맞춤형 앱 서비스 경험을
제공할 수 있도록 했습니다.
상호작용 생태계 구축
콘텐츠를 중심으로 사용자간의 상호작용을
통해 새로운 디지털 루틴을 형성코자 했습니다.
본업 연계 강화
콘텐츠에서의 경험이 신한카드의 핵심
서비스로 자연스럽게 연결되는 트리거를
서비스 이용 여정내 마련하여 순환 구조를
유도했습니다.
초개인화 추천
사용자의 활동을 매일매일 학습하는 구조를
마련해 개인 맞춤형 앱 서비스 경험을
제공할 수 있도록 했습니다.
상호작용 생태계 구축
콘텐츠를 중심으로 사용자간의 상호작용을
통해 새로운 디지털 루틴을 형성코자 했습니다.
본업 연계 강화
콘텐츠에서의 경험이 신한카드의 핵심
서비스로 자연스럽게 연결되는 트리거를
서비스 이용 여정내 마련하여 순환 구조를
유도했습니다.
초개인화 추천
사용자의 활동을 매일매일 학습하는 구조를
마련해 개인 맞춤형 앱 서비스 경험을
제공할 수 있도록 했습니다.
상호작용 생태계 구축
콘텐츠를 중심으로 사용자간의 상호작용을
통해 새로운 디지털 루틴을 형성코자 했습니다.
본업 연계 강화
콘텐츠에서의 경험이 신한카드의 핵심
서비스로 자연스럽게 연결되는 트리거를
서비스 이용 여정내 마련하여 순환 구조를
유도했습니다.
초개인화 추천
사용자의 활동을 매일매일 학습하는 구조를
마련해 개인 맞춤형 앱 서비스 경험을
제공할 수 있도록 했습니다.
상호작용 생태계 구축
콘텐츠를 중심으로 사용자간의 상호작용을
통해 새로운 디지털 루틴을 형성코자 했습니다.
본업 연계 강화
콘텐츠에서의 경험이 신한카드의 핵심
서비스로 자연스럽게 연결되는 트리거를
서비스 이용 여정내 마련하여 순환 구조를
유도했습니다.
초개인화 추천
사용자의 활동을 매일매일 학습하는 구조를
마련해 개인 맞춤형 앱 서비스 경험을 제공할 수 있도록 했습니다.
상호작용 생태계 구축
콘텐츠를 중심으로 사용자간의 상호작용을
통해 새로운 디지털 루틴을 형성코자 했습니다.
본업 연계 강화
콘텐츠에서의 경험이 신한카드의 핵심
서비스로 자연스럽게 연결되는 트리거를
서비스 이용 여정내 마련하여 순환 구조를
유도했습니다.

Challenge &
Opportunity
디스커버 서비스는 성공적인 지표를 보여주고 있었습니다. MAU(월간 활성 사용자)는 꾸준히 우상향 곡선을 그리며 성장하고 있었고, 사용자들의 관심도 또한 지속적으로증가하는 추세였습니다.
하지만 뾰족하게 들여다보면 특정 미션이나 이벤트 종료 후 DAU가 일부 하락하는 현상이 반복 되고 있었습니다.
일시적 혜택에만 반응하고 서비스 자체에 대한 본질적인 가치를 느끼지 못하는 사용자들이 있음을 의미했습니다. 우리는 이 문제의 근본 원인을 진단하고, 세 가지 핵심 기회를 발견했습니다.
얕은 개인화의 한계
사용자의 변화하는 관심사나 맥락, 활동을
지속 반영하지 못해 추천의 정확도와 관련성이
다소 낮았습니다.
콘텐츠 소비에서 단절되는 여정
콘텐츠를 소비한 후 다음 방문으로 이어지기
위한 이유를 제공하는데 있어 고민의 지점이
있었습니다.
서비스 정체성 및 인식 부족
콘텐츠와 사용자간 상호작용 없이 종결되어
정보와 감정의 교류로 이어지지 못했습니다.
얕은 개인화의 한계
사용자의 변화하는 관심사나 맥락, 활동을
지속 반영하지 못해 추천의 정확도와 관련성이
다소 낮았습니다.
콘텐츠 소비에서 단절되는 여정
콘텐츠를 소비한 후 다음 방문으로 이어지기
위한 이유를 제공하는데 있어 고민의 지점이
있었습니다.
서비스 정체성 및 인식 부족
콘텐츠와 사용자간 상호작용 없이 종결되어
정보와 감정의 교류로 이어지지 못했습니다.
얕은 개인화의 한계
사용자의 변화하는 관심사나 맥락, 활동을
지속 반영하지 못해 추천의 정확도와 관련성이
다소 낮았습니다.
콘텐츠 소비에서 단절되는 여정
콘텐츠를 소비한 후 다음 방문으로 이어지기
위한 이유를 제공하는데 있어 고민의 지점이
있었습니다.
서비스 정체성 및 인식 부족
콘텐츠와 사용자간 상호작용 없이 종결되어
정보와 감정의 교류로 이어지지 못했습니다.
얕은 개인화의 한계
사용자의 변화하는 관심사나 맥락, 활동을
지속 반영하지 못해 추천의 정확도와 관련성이
다소 낮았습니다.
콘텐츠 소비에서 단절되는 여정
콘텐츠를 소비한 후 다음 방문으로 이어지기
위한 이유를 제공하는데 있어 고민의 지점이
있었습니다.
서비스 정체성 및 인식 부족
콘텐츠와 사용자간 상호작용 없이 종결되어
정보와 감정의 교류로 이어지지 못했습니다.
얕은 개인화의 한계
사용자의 변화하는 관심사나 맥락, 활동을
지속 반영하지 못해 추천의 정확도와 관련성이
다소 낮았습니다.
콘텐츠 소비에서 단절되는 여정
콘텐츠를 소비한 후 다음 방문으로 이어지기
위한 이유를 제공하는데 있어 고민의 지점이
있었습니다.
서비스 정체성 및 인식 부족
콘텐츠와 사용자간 상호작용 없이 종결되어
정보와 감정의 교류로 이어지지 못했습니다.
Problems
근본적 문제 진단
Transform
Opportuities
핵심 기획 포인트
초개인화 추천
사용자의 활동을 매일매일 학습하는 구조를
마련해 개인 맞춤형 앱 서비스 경험을
제공할 수 있도록 했습니다.
상호작용 생태계 구축
콘텐츠를 중심으로 사용자간의 상호작용을
통해 새로운 디지털 루틴을 형성코자 했습니다.
본업 연계 강화
콘텐츠에서의 경험이 신한카드의 핵심
서비스로 자연스럽게 연결되는 트리거를
서비스 이용 여정내 마련하여 순환 구조를
유도했습니다.
초개인화 추천
사용자의 활동을 매일매일 학습하는 구조를
마련해 개인 맞춤형 앱 서비스 경험을
제공할 수 있도록 했습니다.
상호작용 생태계 구축
콘텐츠를 중심으로 사용자간의 상호작용을
통해 새로운 디지털 루틴을 형성코자 했습니다.
본업 연계 강화
콘텐츠에서의 경험이 신한카드의 핵심
서비스로 자연스럽게 연결되는 트리거를
서비스 이용 여정내 마련하여 순환 구조를
유도했습니다.
초개인화 추천
사용자의 활동을 매일매일 학습하는 구조를
마련해 개인 맞춤형 앱 서비스 경험을
제공할 수 있도록 했습니다.
상호작용 생태계 구축
콘텐츠를 중심으로 사용자간의 상호작용을
통해 새로운 디지털 루틴을 형성코자 했습니다.
본업 연계 강화
콘텐츠에서의 경험이 신한카드의 핵심
서비스로 자연스럽게 연결되는 트리거를
서비스 이용 여정내 마련하여 순환 구조를
유도했습니다.
초개인화 추천
사용자의 활동을 매일매일 학습하는 구조를
마련해 개인 맞춤형 앱 서비스 경험을
제공할 수 있도록 했습니다.
상호작용 생태계 구축
콘텐츠를 중심으로 사용자간의 상호작용을
통해 새로운 디지털 루틴을 형성코자 했습니다.
본업 연계 강화
콘텐츠에서의 경험이 신한카드의 핵심
서비스로 자연스럽게 연결되는 트리거를
서비스 이용 여정내 마련하여 순환 구조를
유도했습니다.
초개인화 추천
사용자의 활동을 매일매일 학습하는 구조를
마련해 개인 맞춤형 앱 서비스 경험을 제공할 수 있도록 했습니다.
상호작용 생태계 구축
콘텐츠를 중심으로 사용자간의 상호작용을
통해 새로운 디지털 루틴을 형성코자 했습니다.
본업 연계 강화
콘텐츠에서의 경험이 신한카드의 핵심
서비스로 자연스럽게 연결되는 트리거를
서비스 이용 여정내 마련하여 순환 구조를
유도했습니다.

Challenge &
Opportunity
디스커버 서비스는 성공적인 지표를 보여주고 있었습니다. MAU(월간 활성 사용자)는 꾸준히
우상향 곡선을 그리며 성장하고 있었고, 사용자들의 관심도 또한 지속적으로 증가하는 추세였습니다.
하지만 뾰족하게 들여다보면 특정 미션이나 이벤트 종료 후 DAU가 일부 하락하는 현상이
반복 되고 있었습니다.
일시적 혜택에만 반응하고 서비스 자체에 대한 본질적인 가치를 느끼지 못하는 사용자들이 있음을
의미했습니다. 우리는 이 문제의 근본 원인을 진단하고, 세 가지 핵심 기회를 발견했습니다.
얕은 개인화의 한계
사용자의 변화하는 관심사나 맥락,
활동을 지속 반영하지 못해 추천의
정확도와 관련성이 다소 낮았습니다.
콘텐츠 소비에서 단절되는 여정
콘텐츠를 소비한 후 다음 방문으로
이어지기 위한 이유를 제공하는데
있어 고민의 지점이 있었습니다.
서비스 정체성 및 인식 부족
콘텐츠와 사용자간 상호작용 없이
종결되어 정보와 감정의 교류로
이어지지 못했습니다.
얕은 개인화의 한계
사용자의 변화하는 관심사나 맥락, 활동을
지속 반영하지 못해 추천의 정확도와 관련성이
다소 낮았습니다.
콘텐츠 소비에서 단절되는 여정
콘텐츠를 소비한 후 다음 방문으로 이어지기
위한 이유를 제공하는데 있어 고민의 지점이
있었습니다.
서비스 정체성 및 인식 부족
콘텐츠와 사용자간 상호작용 없이 종결되어
정보와 감정의 교류로 이어지지 못했습니다.
얕은 개인화의 한계
사용자의 변화하는 관심사나 맥락, 활동을
지속 반영하지 못해 추천의 정확도와 관련성이
다소 낮았습니다.
콘텐츠 소비에서 단절되는 여정
콘텐츠를 소비한 후 다음 방문으로 이어지기
위한 이유를 제공하는데 있어 고민의 지점이
있었습니다.
서비스 정체성 및 인식 부족
콘텐츠와 사용자간 상호작용 없이 종결되어
정보와 감정의 교류로 이어지지 못했습니다.
얕은 개인화의 한계
사용자의 변화하는 관심사나 맥락, 활동을
지속 반영하지 못해 추천의 정확도와 관련성이
다소 낮았습니다.
콘텐츠 소비에서 단절되는 여정
콘텐츠를 소비한 후 다음 방문으로 이어지기
위한 이유를 제공하는데 있어 고민의 지점이
있었습니다.
서비스 정체성 및 인식 부족
콘텐츠와 사용자간 상호작용 없이 종결되어
정보와 감정의 교류로 이어지지 못했습니다.
얕은 개인화의 한계
사용자의 변화하는 관심사나 맥락, 활동을
지속 반영하지 못해 추천의 정확도와 관련성이
다소 낮았습니다.
콘텐츠 소비에서 단절되는 여정
콘텐츠를 소비한 후 다음 방문으로 이어지기
위한 이유를 제공하는데 있어 고민의 지점이
있었습니다.
서비스 정체성 및 인식 부족
콘텐츠와 사용자간 상호작용 없이 종결되어
정보와 감정의 교류로 이어지지 못했습니다.
Problems
근본적 문제 진단
Transform
Opportuities
핵심 기획 포인트
초개인화 추천
사용자의 활동을 매일매일 학습하는 구조를
마련해 개인 맞춤형 앱 서비스 경험을
제공할 수 있도록 했습니다.
상호작용 생태계 구축
콘텐츠를 중심으로 사용자간의 상호작용을
통해 새로운 디지털 루틴을 형성코자 했습니다.
본업 연계 강화
콘텐츠에서의 경험이 신한카드의 핵심
서비스로 자연스럽게 연결되는 트리거를
서비스 이용 여정내 마련하여 순환 구조를
유도했습니다.
초개인화 추천
사용자의 활동을 매일매일 학습하는 구조를
마련해 개인 맞춤형 앱 서비스 경험을
제공할 수 있도록 했습니다.
상호작용 생태계 구축
콘텐츠를 중심으로 사용자간의 상호작용을
통해 새로운 디지털 루틴을 형성코자 했습니다.
본업 연계 강화
콘텐츠에서의 경험이 신한카드의 핵심
서비스로 자연스럽게 연결되는 트리거를
서비스 이용 여정내 마련하여 순환 구조를
유도했습니다.
초개인화 추천
사용자의 활동을 매일매일 학습하는 구조를
마련해 개인 맞춤형 앱 서비스 경험을
제공할 수 있도록 했습니다.
상호작용 생태계 구축
콘텐츠를 중심으로 사용자간의 상호작용을
통해 새로운 디지털 루틴을 형성코자 했습니다.
본업 연계 강화
콘텐츠에서의 경험이 신한카드의 핵심
서비스로 자연스럽게 연결되는 트리거를
서비스 이용 여정내 마련하여 순환 구조를
유도했습니다.
초개인화 추천
사용자의 활동을 매일매일 학습하는 구조를
마련해 개인 맞춤형 앱 서비스 경험을
제공할 수 있도록 했습니다.
상호작용 생태계 구축
콘텐츠를 중심으로 사용자간의 상호작용을
통해 새로운 디지털 루틴을 형성코자 했습니다.
본업 연계 강화
콘텐츠에서의 경험이 신한카드의 핵심
서비스로 자연스럽게 연결되는 트리거를
서비스 이용 여정내 마련하여 순환 구조를
유도했습니다.
초개인화 추천
사용자의 활동을 매일매일 학습하는 구조를 마련해 개인 맞춤형 앱 서비스 경험을 제공할 수 있도록 했습니다.
상호작용 생태계 구축
콘텐츠를 중심으로 사용자간의 상호작용을 통해 새로운 디지털 루틴을
형성코자 했습니다.
본업 연계 강화
콘텐츠에서의 경험이 신한카드의 핵심
서비스로 자연스럽게 연결되는
트리거를 서비스 이용 여정내
마련하여 순환 구조를 유도했습니다.
Strategic
Approach
Overview
우리의 접근 방식은 기존 사업을 포기하고 전략을 고민하는 것이 아니라, 기존 사업을
기반으로 새로운 기회를 모색하는 것이었습니다. 이를 위해 디스커버 서비스 지표와 관련된
내부 분석 자료, 신한카드의 비전과 전략 방향성, 그리고 팀 내부적으로 고민하고 있던
사항들을 종합적으로 분석했습니다.
우리의 접근 방식은 기존 사업을 포기하고 전략을 고민하는 것이 아니라, 기존
사업을 기반으로 새로운 기회를 모색하는 것이었습니다. 이를 위해 디스커버 서비스
지표와 관련된 내부 분석 자료, 신한카드의 비전과 전략 방향성, 그리고 팀
내부적으로 고민하고 있던 사항들을 종합적으로 분석했습니다.
우리의 접근 방식은 기존 사업을 포기하고 전략을 고민하는 것이 아니라, 기존 사업을 기반으로 새로운 기회를 모색하는 것이었습니다. 이를 위해 디스커버 서비스 지표와 관련된 내부 분석 자료, 신한카드의 비전과 전략 방향성, 그리고팀 내부적으로 고민하고 있던 사항들을 종합적으로 분석했습니다.
장기적 서비스 비전과 방향성을 먼저 정의한 후, 이번 프로젝트에서는 즉시 실행
가능하면서도 핵심 문제 해결에 직접적 영향을 미칠 수 있는 개선 포인트들을 우선적으로
선별했습니다. 이러한 접근을 통해 단기적 성과 창출과 장기적 서비스 경쟁력 확보를 동시에
추진할 수 있는 균형잡힌 전략을 구현했습니다.
장기적 서비스 비전과 방향성을 먼저 정의한 후, 이번 프로젝트에서는 즉시 실행
가능하면서도 핵심 문제 해결에 직접적 영향을 미칠 수 있는 개선 포인트들을
우선적으로 선별했습니다. 이러한 접근을 통해 단기적 성과 창출과 장기적 서비스
경쟁력 확보를 동시에 추진할 수 있는 균형잡힌 전략을 구현했습니다.
장기적 서비스 비전과 방향성을 먼저 정의한 후, 이번 프로젝트에서는 즉시 실행 가능하면서도 핵심 문제 해결에 직접적 영향을 미칠 수 있는 개선 포인트들을 우선적으로 선별했습니다. 이러한 접근을 통해 단기적 성과 창출과 장기적 서비스 경쟁력 확보를 동시에 추진할 수 있는 균형잡힌 전략을 구현했습니다.
Service Identity Redefinition
서비스 정체성 재정의
고객의 더 나은 선택을 돕는
플랫폼 커뮤니케이터
Platform Communicator to Guide Better Choices












Contents + Communication + Contribution :
Contents + Communication + Contribution :
Contents + Communication + Contribution :
콘텐츠 - 사용자 간의 상호작용이 핵심 비즈니스 전환으로 이어지는 선순환 구조를 형성합니다.
콘텐츠 - 사용자 간의 상호작용이 핵심 비즈니스
전환으로 이어지는 선순환 구조를 형성합니다.
콘텐츠 - 사용자 간의 상호작용이 핵심 비즈니스 전환으로 이어지는 선순환 구조를 형성합니다.
Service Keyword Derivation
Service Keyword Derivation
Service Keyword Derivation
디스커버가 정보 제공자 관점에서 나아가 플랫폼 커뮤니케이터로서의
정체성을 가지고 특정한 관심과 목적을 가진 고객의 더 나은 선택을 도와
본업으로의 전환에 기여하는 순환 플랫폼으로 자리매김할 수있도록
핵심 UX전략(Keywords) 설계
디스커버가 정보 제공자 관점에서 나아가 플랫폼 커뮤니케이터로서의 정체성을 가지고 특정한 관심과 목적을 가진 고객의
더 나은 선택을 도와 본업으로의 전환에 기여하는 순환
플랫폼으로 자리매김할 수있도록 핵심 UX전략(Keywords)
설계
디스커버가 정보 제공자 관점에서 나아가 플랫폼
커뮤니케이터로서의 정체성을 가지고 특정한 관심과 목적을 가진 고객의 더 나은 선택을 도와 본업으로의 전환에 기여하는 순환 플랫폼으로 자리매김할 수
있도록 핵심 UX전략(Keywords) 설계
디스커버가 정보 제공자 관점에서 나아가 플랫폼 커뮤니케이터로서의 정체성을 가지고
특정한 관심과 목적을 가진 고객의 더 나은 선택을 도와 본업으로의 전환에 기여하는
순환 플랫폼으로 자리매김할 수있도록 핵심 UX전략(Keywords) 설계

Behavioral &
Discovery-Oriented UX
행동 기반·발견 중심 UX
사용자 활동 데이터를 기반으로 매일 또 다른 발견이 가능한 개인화 경험을 의도했습니다.
잠재적 관심 콘텐츠를 연계해 끊임없는 발견의 기회를 마련하고자 했습니다. 이를 위해
알고리즘 기반 개인화 전시를 적용해 사용자가 선호하는 콘텐츠를 더 자주
집중적으로 만날 수 있도록 설계했습니다.

Behavioral &
Discovery-Oriented UX
행동 기반·발견 중심 UX
사용자 활동 데이터를 기반으로 매일 또 다른 발견이 가능한 개인화 경험을 의도했습니다. 잠재적 관심 콘텐츠를 연계해 끊임없는
발견의 기회를 마련하고자 했습니다. 이를 위해 알고리즘 기반
개인화 전시를 적용해 사용자가 선호하는 콘텐츠를 더 자주
집중적으로 만날 수 있도록 설계했습니다.

Behavioral &
Discovery-Oriented UX
행동 기반·발견 중심 UX
사용자 활동 데이터를 기반으로 매일 또 다른 발견이 가능한 개인화 경험을 의도했습니다.
잠재적 관심 콘텐츠를 연계해 끊임없는 발견의 기회를 마련하고자 했습니다. 이를 위해
알고리즘 기반 개인화 전시를 적용해 사용자가 선호하는 콘텐츠를 더 자주
집중적으로 만날 수 있도록 설계했습니다.

Behavioral &
Discovery-Oriented UX
행동 기반·발견 중심 UX
사용자 활동 데이터를 기반으로 매일 또 다른 발견이 가능한 개인화 경험을 의도했습니다.
잠재적 관심 콘텐츠를 연계해 끊임없는 발견의 기회를 마련하고자 했습니다. 이를 위해
알고리즘 기반 개인화 전시를 적용해 사용자가 선호하는 콘텐츠를 더 자주
집중적으로 만날 수 있도록 설계했습니다.
Sensible &
Better Choice
합리적이고 더 나은 선택
디스커버만의 차별화된 경험을 통해 당사 서비스로의 전환을 유도하며,
다양한 정보와 트렌드를 기반으로 금융/비금융 상품으로의 원활한
연결 경험을 유도했습니다.
디스커버만의 차별화된 경험을 통해 당사 서비스로의 전환을
유도하며, 다양한 정보와 트렌드를 기반으로 금융/비금융
상품으로의 원활한 연결 경험을 유도했습니다.




Flexible & Expandable
Construction
유연하고 확장 가능한 구조
디스커버만의 색깔을 담은 콘텐츠를 통해 연결되는 새로운 정보 구조를 설계했습니다.
더불어 확장 가능한 UX 프레임워크 기반 하에 콘텐츠 특성별 최적화된 전시모듈 신설로
개발/운영 효율 극대화는 물론 서비스 확장과 변화에 효과적으로 대응이 가능해졌습니다.
디스커버만의 색깔을 담은 콘텐츠를 통해 연결되는 새로운 정보
구조를 설계했습니다. 더불어 확장 가능한 UX 프레임워크 기반 하에 콘텐츠 특성별 최적화된 전시모듈 신설로 개발/운영 효율 극대화는 물론 서비스 확장과 변화에 효과적으로 대응이 가능해졌습니다.

Interactive
Engagement
상호작용적 참여
사용자의 관심사에 기반한 본업-콘텐츠-사용자 간 상호작용 포인트를 확대했습니다.
정보 제공에서 종료되는 경험에서, 사용자의 능동적 참여가 곧 핵심 비즈니스로
연결되는 여정의 기반을 의도했습니다.

Interactive
Engagement
상호작용적 참여
사용자의 관심사에 기반한 본업-콘텐츠-사용자 간 상호작용
포인트를 확대했습니다. 정보 제공에서 종료되는 경험에서,
사용자의 능동적 참여가 곧 핵심 비즈니스로 연결되는 여정의
기반을 의도했습니다.

Interactive
Engagement
상호작용적 참여
사용자의 관심사에 기반한 본업-콘텐츠-사용자 간 상호작용 포인트를 확대했습니다.
정보 제공에서 종료되는 경험에서, 사용자의 능동적 참여가 곧 핵심 비즈니스로
연결되는 여정의 기반을 의도했습니다.

Interactive
Engagement
상호작용적 참여
사용자의 관심사에 기반한 본업-콘텐츠-사용자 간 상호작용 포인트를 확대했습니다.
정보 제공에서 종료되는 경험에서, 사용자의 능동적 참여가 곧 핵심 비즈니스로
연결되는 여정의 기반을 의도했습니다.
UX Transformation
UX Transformation
UX Transformation
무한 스크롤에서 의미있는 발견으로. 사용자
행동 패턴 분석 기반 새로운 콘텐츠 탐색 경험
사용자 행동 패턴 분석 기반 새로운 콘텐츠 탐색 경험
기존 디스커버의 무한 스크롤 방식은 사용자에게 피로감을 주는 패턴을 보이며,
의미있는 콘텐츠 소비로 이어지는 비율이 크지 않다는 내부 테스트 결과를 확인했습니다.
우리는 이번 프로젝트에서 맞춤화된 고품질 콘텐츠 선호니즈에 대응하고자 새로운
피드구조와 탐색경험을 설계하였습니다.
기존 디스커버의 무한 스크롤 방식은 사용자에게 피로감을 주는 패턴을 보이며, 의미있는 콘텐츠 소비로 이어지는 비율이 크지 않다는 내부 테스트 결과를 확인했습니다.
우리는 이번 프로젝트에서 맞춤화된 고품질 콘텐츠 선호니즈에 대응하고자 새로운 피드구조와 탐색경험을 설계하였습니다.




발견 상태 시각화
사용자가 현재 어떤 콘텐츠 영역을 탐색하고 있는지, 얼마나 많은 새로운
콘텐츠가 준비되어 있는지를 직관적으로 보여주는 시각적 피드백을
제공합니다. 사용자의 위치에 따라 제공되는 다양한 새로고침 방식에 따른
시각화 애니메이션으로 즐거운 경험을 의도했습니다.
사용자가 현재 어떤 콘텐츠 영역을 탐색하고 있는지, 얼마나 많은 새로운 콘텐츠가 준비되어 있는지를 직관적으로 보여주는 시각적 피드백을 제공합니다. 사용자의 위치에 따라 제공되는 다양한 새로고침 방식에 따른 시각화 애니메이션으로 즐거운 경험을 의도했습니다.
사용자가 현재 어떤 콘텐츠 영역을 탐색하고 있는지, 얼마나 많은 새로운 콘텐츠가 준비되어 있는지를 직관적으로 보여주는 시각적 피드백을 제공합니다. 사용자의 위치에 따라 제공되는 다양한 새로고침 방식에 따른 시각화 애니메이션으로 즐거운 경험을 의도했습니다.




Refresh 기반 발견 시스템
사용자에게 가장 유의미한 콘텐츠 그룹을 우선 제공하지만, ‘새로고침’이라는
능동적 행동을 통해 사용자가 발견의 주도권을 갖고 새로운 추천 콘텐츠를
만나는 방식을 적용했습니다. 재방문과 새로고침, 그리고 상호작용이 늘어날수록
사용자 관심도를 반영한 지능적 큐레이션으로 점점 관심도 높은 콘텐츠가 많이
노출되는 학습형 개인화 전시방식입니다. 또한 사용자의 위치에 따라
Pull-to-refresh, 인터랙티브 플로팅 등의 다양한 새로고침 UI를 배치하여
언제든 새로운 콘텐츠 경험으로 확장할 수 있습니다.
사용자에게 가장 유의미한 콘텐츠 그룹을 우선 제공하지만, ‘새로고침’이라는 능동적 행동을 통해 사용자가 발견의 주도권을 갖고 새로운 추천 콘텐츠를 만나는 방식을 적용했습니다. 재방문과 새로고침, 그리고 상호작용이 늘어날수록 사용자 관심도를 반영한 지능적 큐레이션으로 점점 관심도 높은 콘텐츠가 많이 노출되는 학습형 개인화 전시방식입니다. 또한 사용자의 위치에 따라 Pull-to-refresh, 인터랙티브 플로팅 등의 다양한 새로고침 UI를 배치하여 언제든 새로운 콘텐츠 경험으로 확장할 수 있습니다.
사용자에게 가장 유의미한 콘텐츠 그룹을 우선 제공하지만, ‘새로고침’이라는 능동적 행동을 통해 사용자가 발견의 주도권을 갖고 새로운 추천 콘텐츠를 만나는 방식을 적용했습니다. 재방문과 새로고침, 그리고 상호작용이 늘어날수록 사용자 관심도를 반영한 지능적 큐레이션으로 점점 관심도 높은 콘텐츠가 많이 노출되는 학습형 개인화 전시방식입니다. 또한 사용자의 위치에 따라 Pull-to-refresh, 인터랙티브 플로팅 등의 다양한 새로고침 UI를 배치하여 언제든 새로운 콘텐츠 경험으로 확장할 수 있습니다.
사용자에게 가장 유의미한 콘텐츠 그룹을 우선 제공하지만, ‘새로고침’이라는 능동적 행동을 통해 사용자가 발견의 주도권을 갖고 새로운 추천 콘텐츠를 만나는 방식을 적용했습니다. 재방문과 새로고침, 그리고 상호작용이 늘어날수록 사용자 관심도를 반영한 지능적 큐레이션으로 점점 관심도 높은 콘텐츠가 많이 노출되는 학습형 개인화 전시방식입니다. 또한 사용자의 위치에 따라 Pull-to-refresh, 인터랙티브 플로팅 등의 다양한 새로고침 UI를 배치하여 언제든 새로운 콘텐츠 경험으로 확장할 수 있습니다.




큐레이션된 콘텐츠 그룹
무한 스크롤 대신 가장 유의미한 콘텐츠 Group을 우선 제공합니다. 각 그룹은 사용자의 관심사, 행동 패턴, 현재 상황을 종합적으로 분석하여 구성됩니다.
사용자는 자신에게 정말 필요한 정보만을 효율적으로 탐색할 수 있습니다.









기존 UX 연속성 보장
완전히 새로운 경험을 제공하면서도 기존 사용자들이 익숙해진
Core Navigation UX와 사용성은 그대로 유지하여 학습비용을 최소화했습니다.
관심사와 활동에 따라 확장되고 깊어지는 강화된 추천을 자연스럽게 제공하는
하이브리드 접근법을 채택했습니다.
완전히 새로운 경험을 제공하면서도 기존 사용자들이 익숙해진 Core Navigation UX와 사용성은 그대로 유지하여 학습비용을 최소화했습니다. 관심사와 활동에 따라 확장되고 깊어지는 강화된 추천을 자연스럽게 제공하는 하이브리드 접근법을 채택했습니다.
완전히 새로운 경험을 제공하면서도 기존 사용자들이 익숙해진 Core Navigation UX와 사용성은 그대로 유지하여 학습비용을 최소화했습니다.
관심사와 활동에 따라 확장되고 깊어지는 강화된 추천을 자연스럽게 제공하는 하이브리드 접근법을 채택했습니다.



기존 UX 연속성 보장
완전히 새로운 경험을 제공하면서도 기존 사용자들이 익숙해진 Core Navigation UX와 사용성은 그대로 유지하여 학습비용을 최소화했습니다.
관심사와 활동에 따라 확장되고 깊어지는 강화된 추천을 자연스럽게 제공하는 하이브리드 접근법을 채택했습니다.
피드 전체 무한 스크롤 탐색
피드 전체 무한 스크롤 탐색
최신순 피드
무한 탐색
최신순 피드
무한 탐색








큐레이션된 콘텐츠그룹 + Refresh 기반 발견 시스템
큐레이션된 콘텐츠그룹 + Refresh 기반 발견 시스템
큐레이션 콘텐츠
Group. 1
Group. 1
큐레이션 콘텐츠
큐레이션 콘텐츠
Group. 2
Group. 2
큐레이션 콘텐츠
Group. 3
Group. 3




























Engagement
Ecosystem
기존 디스커버 서비스가 가진 고민중 하나는 콘텐츠 조회로에서 끝나는
단방향성의 경험이었습니다. 사용자들이 흥미로운 콘텐츠를 발견하더라도 그것이 지속적인 참여나 더 깊은 관계 형성으로 이어지지 못했습니다. 우리는
이를 해결하기 위해 디스커버를 사용자와 지속적으로 상호작용하는 통합
생태계로 전환하여, 일상 루틴을 통한 장기적 사용자 관계구축을 실현하고자
했습니다.
기존 디스커버 서비스가 가진 고민중 하나는 콘텐츠 조회로에서 끝나는 단방향성의 경험이었습니다. 사용자들이 흥미로운 콘텐츠를 발견하더라도 그것이 지속적인 참여나 더 깊은 관계 형성으로 이어지지 못했습니다. 우리는 이를 해결하기 위해 디스커버를 사용자와 지속적으로 상호작용하는 통합 생태계로 전환하여, 일상 루틴을 통한 장기적 사용자 관계구축을 실현하고자 했습니다.
기존 디스커버 서비스가 가진 고민중 하나는 콘텐츠 조회로에서 끝나는 단방향성의 경험이었습니다. 사용자들이 흥미로운 콘텐츠를 발견하더라도 그것이 지속적인 참여나 더 깊은 관계 형성으로 이어지지 못했습니다. 우리는 이를 해결하기 위해 디스커버를 사용자와 지속적으로 상호작용하는 통합 생태계로 전환하여, 일상 루틴을 통한 장기적 사용자 관계구축을 실현하고자 했습니다.
기존 디스커버 서비스가 가진 고민중 하나는 콘텐츠 조회로에서 끝나는 단방향성의 경험이었습니다. 사용자들이 흥미로운 콘텐츠를 발견하더라도 그것이 지속적인 참여나 더 깊은 관계 형성으로 이어지지 못했습니다. 우리는 이를 해결하기 위해 디스커버를 사용자와 지속적으로 상호작용하는 통합생태계로 전환하여, 일상 루틴을 통한 장기적 사용자 관계구축을 실현하고자 했습니다.
다층적 상호작용 시스템
콘텐츠 조회라는 수동적 행동에서 반응, 스크랩, 공유, 댓글 등 능동적 상호작용으로 사용자
참여도를 확장했습니다. 각각의 상호작용은 서로 다른 가중치로 사용자 프로필에 반영되어
개인화 정확도를 높이는 데이터로 활용됩니다.
콘텐츠 조회라는 수동적 행동에서 반응, 스크랩, 공유, 댓글 등 능동적 상호작용으로 사용자 참여도를 확장했습니다. 각각의 상호작용은 서로 다른 가중치로 사용자 프로필에 반영되어 개인화 정확도를 높이는 데이터로 활용됩니다.
콘텐츠 조회라는 수동적 행동에서 반응, 스크랩, 공유, 댓글 등 능동적 상호작용으로 사용자 참여도를 확장했습니다. 각각의 상호작용은 서로 다른 가중치로 사용자 프로필에 반영되어 개인화 정확도를 높이는 데이터로 활용됩니다.
학습형 추천 생태계
사용자의 상호작용 데이터는 실시간으로 sLLM 알고리즘에 피드백되어 더욱 정교한 추천을
가능하게 합니다. 단순히 조회한 콘텐츠뿐만 아니라 어떤 방식으로 반응했는지, 얼마나 깊게
참여했는지까지 분석하여 사용자의 진짜 관심사를 파악합니다.
사용자의 상호작용 데이터는 실시간으로 sLLM 알고리즘에 피드백되어 더욱 정교한 추천을 가능하게 합니다. 단순히 조회한 콘텐츠뿐만 아니라 어떤 방식으로 반응했는지, 얼마나 깊게 참여했는지까지 분석하여 사용자의 진짜 관심사를 파악합니다.
사용자의 상호작용 데이터는 실시간으로 sLLM 알고리즘에 피드백되어 더욱 정교한 추천을 가능하게 합니다. 단순히 조회한 콘텐츠뿐만 아니라 어떤 방식으로 반응했는지, 얼마나 깊게 참여했는지까지 분석하여 사용자의 진짜 관심사를 파악합니다.
본업 기여로 이어지는 루틴 형성
새롭게 설계한 생태계는 사용자 참여 증대를 넘어 본업 기여로 이어지는 새로운 일상 루틴을
형성하도록 유도했습니다. 사용자의 모든 상호작용이 데이터로 수집되어 더욱 정교한 추천을
가능하게 하고, 이는 다시 새로운 상호작용을 유도하는 선순환 구조를 만들어냅니다.
여기에서 디스커버는 사용자를 신한카드의 핵심 서비스로 자연스럽게 연결하는
Bridge 역할을 합니다.
새롭게 설계한 생태계는 사용자 참여 증대를 넘어 본업 기여로 이어지는 새로운 일상 루틴을 형성하도록 유도했습니다. 사용자의 모든 상호작용이 데이터로 수집되어 더욱 정교한 추천을
가능하게 하고, 이는 다시 새로운 상호작용을 유도하는 선순환 구조를 만들어냅니다.여기에서 디스커버는 사용자를 신한카드의 핵심 서비스로 자연스럽게 연결하는 Bridge 역할을 합니다.
새롭게 설계한 생태계는 사용자 참여 증대를 넘어 본업 기여로 이어지는 새로운 일상 루틴을 형성하도록 유도했습니다. 사용자의 모든 상호작용이 데이터로 수집되어 더욱 정교한 추천을 가능하게 하고, 이는 다시 새로운 상호작용을 유도하는 선순환 구조를 만들어냅니다.여기에서 디스커버는 사용자를 신한카드의 핵심 서비스로 자연스럽게 연결하는 Bridge 역할을 합니다.

1
발견
Discovery
개인화된 콘텐츠 그룹을 통한
관심 콘텐츠 발견
상호작용 포인트 제공

1
발견
Discovery
개인화된 콘텐츠 그룹을 통한
관심 콘텐츠 발견
상호작용 포인트 제공

5
전환
Conversion
자연스러운 서비스 연계 및 전환
새로운 투린의 정착과 확산

5
전환
Conversion
자연스러운 서비스 연계 및 전환
새로운 투린의 정착과 확산

4
진화
Evolution
학습된 데이터를 바탕으로
정교한 콘텐츠 추천으로 진화

4
진화
Evolution
학습된 데이터를 바탕으로
정교한 콘텐츠 추천으로 진화

3
학습
Learning
상호작용 데이터의 분석 및 학습
선호도 가중치 재조정
개인화 알고리즘의 지속적 최적화

3
학습
Learning
상호작용 데이터의 분석 및 학습
선호도 가중치 재조정
개인화 알고리즘의 지속적 최적화

2
참여
Engagement
반응, 스크랩, 공유, 댓글 등
다양한 상호작용

2
참여
Engagement
반응, 스크랩, 공유, 댓글 등
다양한 상호작용
Business Contribution
Lifecycle
1
발견
Discovery
개인화된 콘텐츠 그룹을 통한
관심 콘텐츠 발견
상호작용 포인트 제공
2
참여
Engagement
반응, 스크랩, 공유, 댓글 등
다양한 상호작용
3
학습
Learning
상호작용 데이터의 분석 및 학습
선호도 가중치 재조정
개인화 알고리즘의 지속적 최적화
4
진화
Evolution
학습된 데이터를 바탕으로
정교한 콘텐츠 추천으로 진화
5
전환
Conversion
자연스러운 서비스 연계 및 전환
새로운 투린의 정착과 확산
1
발견
Discovery
개인화된 콘텐츠 그룹을 통한
관심 콘텐츠 발견
상호작용 포인트 제공
2
참여
Engagement
반응, 스크랩, 공유, 댓글 등
다양한 상호작용
3
학습
Learning
상호작용 데이터의 분석 및 학습
선호도 가중치 재조정
개인화 알고리즘의 지속적 최적화
4
진화
Evolution
학습된 데이터를 바탕으로
정교한 콘텐츠 추천으로 진화
5
전환
Conversion
자연스러운 서비스 연계 및 전환
새로운 투린의 정착과 확산
1
발견
Discovery
개인화된 콘텐츠 그룹을 통한
관심 콘텐츠 발견
상호작용 포인트 제공
2
참여
Engagement
반응, 스크랩, 공유, 댓글 등
다양한 상호작용
3
학습
Learning
상호작용 데이터의 분석 및 학습
선호도 가중치 재조정
개인화 알고리즘의 지속적 최적화
4
진화
Evolution
학습된 데이터를 바탕으로
정교한 콘텐츠 추천으로 진화
5
전환
Conversion
자연스러운 서비스 연계 및 전환
새로운 투린의 정착과 확산
1
발견
Discovery
개인화된 콘텐츠 그룹을 통한
관심 콘텐츠 발견
상호작용 포인트 제공
2
참여
Engagement
반응, 스크랩, 공유, 댓글 등
다양한 상호작용
3
학습
Learning
상호작용 데이터의 분석 및 학습
선호도 가중치 재조정
개인화 알고리즘의 지속적 최적화
4
진화
Evolution
학습된 데이터를 바탕으로
정교한 콘텐츠 추천으로 진화
5
전환
Conversion
자연스러운 서비스 연계 및 전환
새로운 투린의 정착과 확산