Reinforcement Learning 부분이 프로그래밍 분야에 맞는 부분인지는 모르겠지만, 질문을 남겨주셔서 답변 달고 갑니다.
먼저 정확한 답변이라기 보다는 그냥 제 생각을 끄적이는점에 대해서는 미리 사과의 말씀을 드려요 ^^;;
저또한 딥러닝, 머신러닝분야에 관심이 많아서 ㅎㅎ
제가 알고 있는 좋은 사례로는 LXOM을 들 수 있습니다. 축적된 방대한 데이터를 기반으로 Reinforcement Learning을 통해
어떠한 방식으로 매수, 매도를 할 것인가에 대한 실질적인 사례를 만들기도 하였죠.
사실상 이는 금융기관의 경영상에 제대로 적용된 실질적인 사례라고 할 수 있을것입니다.
디지털마케팅분야를 집어주셔서 첨언드리자면, 제 개인적으로 의견으로는 디지털마케팅 분야에 있어서 매우 크게 활용될 여지가
많다고 생각합니다. 가령, A쇼핑몰에 10만명의 고객이 들어온다고 하였을때 정말 많은 행동 패턴들을 보일 것입니다.
우리가 주목해야 할 점은 어떠한 행동패턴을 보인 사용자의 어떠한 사용자 정보의 합입니다.
(아래의 특성을 콤마를 통해 구분해 봅니다)
대한민국, 서울에, 실제로 거주하고 있는, 30대의, 직장인, 여성이, 쇼핑몰의 음식 카테고리에서 특정 체류시간이 길고, 클릭율이 높으며,
첫 방문과 마지막 세션 정보를 남기고, 이곳에 노출되는 광고를 멀티 클릭을 하거나, 그 광고에서 5초 이상 머문다거나, 특정 상품을
즐겨찾기를 한다거나, 당장 구매는 못하지만 쌓아둔 장바구니에 자주 접속 한다거나, 등등
엄청나게 많은 행동 패턴을 보일것이고, 이러한 사용자들이 약 10만명이 된다고 했을때 우리는 고스란히 이것을 강화학습을 통해
돌리고 돌려서, 궁극적으로는 Customer Journey로 활용할 수 있을것입니다.
그렇다면 자연스럽게 불필요한 마케팅 비용 지출은 줄어들것이고, 강화학습을 통해 ==> 효과적인 Customer Journey가
가능해지겠죠?
질문자님께서 요청하신 실제 사례는 아니었지만, 디지털마케팅분야에서 위와 같이 활용될 수 있을것이라 생각합니다.
도움되셨길 바라며!!