Using a Computer

RECOMMENDATION

고객에 대한 정교한 이해,상품 추천 솔루션

상품 기반 AI 알고리즘, 방문자 이력 기반 AI 알고리즘, 통계형 알고리즘 등 총 22가지 추천 알고리즘으로 유입 고객을 놓치지 않고 구매까지 이끌어 줍니다. 연관 상품, 보완 상품, 협업 필터링, 사용자 취향 기반, 구매 패턴 기반 등 구매 상황이나 페이지 특성에 맞춰 전략적으로 상품을 추천합니다.

 

​크로스셀링 및 업셀링

AI 알고리즘이 자동으로 고객의 쇼핑 행동을 분석해 고객의 취향과 상황을 고려한 개인화 상품을 추천, 구매율을 높입니다.

고객 참여 증가

고객 특성, 성향, 구매 여정, 노출 페이지 등 다양한 데이터와 AI 알고리즘을 결합, ‘차별화’된 추천 전략 가능

​고객 전환

마케팅 목표 수치(구매 전환율, 클릭률)를 고려한 상품 추천 알고리즘 자동 ‘최적화’로 성과 극대화

 

개인별 AI 상품 추천 모델

방문 이력, 방문 유형, 방문 행동, 장바구니 행동, 주문 이력, 주문 행동 등. 총 56가지 고객 행동 데이터와 AI 알고리즘 22종을 결합, 다양한 타겟팅 전략을 세울 수 있습니다.

간편한 커스터마이징

고객의 구매 여정에 따라 필요한 추천 모델은 각기 다릅니다. 랜딩 페이지부터 상품 상세 페이지까지 노출 위치에 따라, 혹은 시즌별 주력 상품, 마케팅 캠페인에 따라 다양한 추천 모델을 선택적으로 적용하세요.

코딩

추천 성과 분석

추천 모델의 성과, 명확한 데이터로 확인하세요. 대시보드를 통해 모델의 기여 매출부터 전환율까지 한 눈에 알아볼 수 있습니다.