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Firebase ML을 활용하여 이미지를 빠르게 분류하고 비용을 절감하며 사용자 경험을 개선한 eBay Motors
소개
사용자는 eBay Motors를 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.
해결책
팀은 이 모든 기능을 사내에서 빌드할 필요가 없다는 사실을
깨닫고 이러한 사용자 경험 도전과제에 유용한 AutoML Vision Edge를
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
"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
[null,null,[],[],[],null,["# eBay Case Study\n\n[*arrow_back*\nExplore other case studies](/case-studies) \n[View more solutions](/solutions) \n\n##### eBay Motors uses Firebase ML to quickly categorize images, reduce costs and improve user experience\n\n*** ** * ** ***\n\n##### Introduction\n\n[eBay Motors](https://pages.ebay.com/motors/motorsapp/) allows\nusers to search and find cars for sale in their area. Users can also\nupload pictures of cars that they want to sell, using a simple\nand easy-to-use inteace through the mobile app. The app is\ntargeted towards auto enthusiasts: customers who care about cars.\nThese are folks that see a car as something much more than a\nutility that helps them get from point A to B.\n\n*** ** * ** ***\n\n##### Challenge\n\nThis type of buyer expects a more detailed description of the car\nand insights into its history. For sellers, it's of the utmost\nimportance to have well-taken pictures uploaded for their car\nlistings in the app. However, tagging each photo as an exterior,\ninterior or engine requires a lot of manual effort, which can delay\nposting a car for sale, and ultimately prevent more people from\nlisting their cars through the app.\n\nThe eBay Motors app development team spent a lot of cycles trying\nto figure out how best to automate the tagging of these photos, but\nstill didn't have a solution they were happy with. \n\n*** ** * ** ***\n\n##### Solution\n\nThe team realized that they did not need to build all of this\nfunctionality in-house and turned to [AutoML Vision Edge](/docs/ml/automl-image-labeling)\nto help them with this user experience challenge. \"There were\ntwo key considerations: how do we provide a seamless upload\nexperience for sellers to reduce friction for them when\ncreating listings, and how do we reduce the amount of cost,\nboth in terms of engineering effort and server costs, to\nsupport this type of feature,\" said Jake Hall, Head of Native\nApps for eBay Motors. AutoML addressed both issues head on,\n\"allowing us to improve the time it takes to create a listing\nthrough the app, which obviously has clear implications for\nus in terms of seller ROI,\" added Hall. \nThanks to AutoML Vision Edge, the eBay Motors team was able to\ngo from concept to prototype within a week using their own\ndata set. With just a few hours of data labeling, they were\nalso able to improve the model to a level that they feel\ncomfoable using in production.\n\n*** ** * ** ***\n\nResults\n\n1 week to go from concept to prototype (using their own data set)\n\n20 hours of data labeling needed to use the model in production \n\n\"AutoML allowed us to improve the time it takes to create a listing through the app, which obviously has clear implications for us in terms of seller ROI.\"\n\n\n- Jake Hall, Head of Native Apps, eBay Motors \nTry Firebase today\n\n\nIntegrating it into your app is easy.\n[Get started](https://console.firebase.google.com/) \n\n#### All Firebase products\n\n##### Build\n\n- [App Check](/products/app-check)\n- [App Hosting](/products/app-hosting)\n- [Authentication](/products/auth)\n- [Cloud Functions](/products/functions)\n- [Cloud Storage](/products/storage)\n- [Data Connect](/products/data-connect)\n- [Extensions](/products/extensions)\n- [Firestore](/products/firestore)\n- [Firebase ML](/products/ml)\n- [Genkit](https://genkit.dev/)\n- [Hosting](/products/hosting)\n- [Realtime Database](/products/realtime-database)\n- [Firebase AI Logic client SDKs](/products/firebase-ai-logic)\n\n[Generative AI](/products/generative-ai) \n\n##### Run\n\n- [A/B Testing](/products/ab-testing)\n- [App Distribution](/products/app-distribution)\n- [Cloud Messaging](/products/cloud-messaging)\n- [Crashlytics](/products/crashlytics)\n- [Google Analytics](/products/analytics)\n- [In-App Messaging](/products/in-app-messaging)\n- [Performance Monitoring](/products/performance)\n- [Remote Config](/products/remote-config)\n- [Test Lab](/products/test-lab)"]]
