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eBay 로고
Firebase ML을 활용하여 이미지를 빠르게 분류하고 비용을 절감하며 사용자 경험을 개선한 eBay Motors
eBay의 스크린샷

소개

사용자는 eBay Motors 를 사용하여 해당 지역에서 판매하는 차량을 검색하고 찾을 수 있습니다. 사용자는 또한 간단하고 편리한 모바일 앱 인터페이스를 사용하여 판매하려는 자동차의 사진을 업로드할 수 있습니다. 이 앱은 자동차 애호가, 즉 자동차에 관심이 많은 고객을 대상으로 합니다. 이들은 자동차가 A 지점에서 B 지점으로 이동하는 수단 이상의 의미를 지니는 것이라고 생각하는 사람들입니다.


도전

이러한 유형의 구매자는 차량에 대한 더 자세한 설명과 이력에 대한 유용한 정보를 기대합니다. 판매자에게는 앱에서 차량을 목록에 등록하기 위해 잘 찍은 사진을 업로드하는 것이 가장 중요합니다. 하지만 사진마다 외부, 내부 또는 엔진 등으로 태그를 지정하려면 수동 작업이 많이 필요하므로 판매를 위한 차량 게시가 지연될 수 있으며 궁극적으로 더 많은 사람들이 앱을 통해 차량을 목록에 등록하지 못하게 될 수 있습니다.

eBay Motors 앱 개발팀은 이러한 사진의 태그 지정을 자동화하는 최선의 방법을 찾느라 많은 시간을 보냈지만 여전히 만족할 만한 솔루션이 없었습니다.

eBay의 스크린샷

해결책

팀은 이 모든 기능을 사내에서 빌드할 필요가 없다는 사실을 깨닫고 이러한 사용자 경험 도전과제에 유용한 AutoML Vision Edge 를 사용했습니다. eBay Motors의 네이티브 앱 책임자인 제이크 홀은 "두 가지 주요 고려사항이 있습니다. 판매자에게 원활한 업로드 경험을 제공하여 목록을 생성할 때 장애 요소를 줄이는 방법과, 이러한 유형의 기능을 지원하기 위해 엔지니어링 작업과 서버 비용 면에서 비용을 절감하는 방법입니다."라고 말했습니다. AutoML은 두 가지 문제를 정면으로 해결했습니다. "앱을 통해 목록을 생성하는 데 걸리는 시간을 단축할 수 있게 해주었고, 이는 판매자 ROI 측면에 분명한 의미가 있습니다."라고 홀은 덧붙였습니다.

eBay Motors팀은 AutoML Vision Edge 덕분에 자체 데이터 세트를 사용하여 1주일 안에 개념에서 프로토타입으로 진행할 수 있었습니다. 또한 몇 시간 동안 데이터 라벨을 지정하기만 하면 모델을 프로덕션에서 사용하기 편한 수준으로 개선할 수 있었습니다.


결과

개념에서 프로토타입까지 1주일(자체 데이터 세트 사용)

프로덕션에서 모델을 사용하려면 20시간의 데이터 라벨 지정 필요

eBay 로고

"AutoML을 사용하여 앱을 통해 목록을 생성하는 데 걸리는 시간을 단축할 수 있었으며, 이는 판매자 ROI 측면에서 우리에게 분명한 의미가 있었습니다."

- 제이크 홀, eBay Motors 네이티브 앱 책임자