개인화 상품 추천 캠페인 시스템
머신러닝 모델에 따라 생성된 추천상품 레파지토리를 이용,
개인별 특성에 맞는 상품 추천 캠페인을 운영
솔루션 개요
- 개인화 상품 추천 캠페인은 머신러닝 모델에 따라 생성된 추천상품 레파지토리를 이용하여 개인별 특성에 맞는 상품을 추천하는 것입니다. 개인화 상품추천 캠페인을 운영하기 위하여 2개의 메인 기능을 필요로 합니다.
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첫번째는 추천 모델을 개발하는 머신러닝 개발 영역이며, 또 다른 영역에서는 머신러닝의 결과인 개인별 추천 상품을 목적과 정책에 따라 조합할 수 있는 기능을 제공하는 것입니다. 예를 들어 추천 상품수 관리,
구매 상품 제외 등을 적용하여 고객에게 최적의 상품을 추천하는 것입니다.
솔루션 특징
추천상품 모델링 저장 관리
- 추천상품 레파지토리는 상품 추천 모델의 결과를 저장하는 공간입니다. 상품 추천 엔진은 이 정보를 이용하여 고객에게 개인화된 상품을 추천합니다.
추천상품 목록을 관리
- 상품의 추천은 기업에서의 상품전략에 따라 구성되게 됩니다. 추천대상이 되는 상품 목록을 관리하여 불필요한 상품이 추천되는 것을 방지합니다.
타겟캠페인에서의 상품 추천
- 타겟캠페인 환경에서는 고객군 전체에 대한 추천상품을 엔진에 적용하여 추천상품 결과를 얻을 수 있습니다.
- 추천된 상품에 대하여 오퍼/메시지를 맵핑하여 접촉 채널로 전송하게 됩니다.
실시간 동적 세그먼트에 의한 상품 추천
- 실시간 캠페인 환경에서는 한명의 고객에 대한 행동을 추적하며 행동에 맞는 실시간 세그멘트로 저장됩니다.
- 실시간 세그먼트로 감지된 고객에게는 설정된 추천상품을 오퍼링하고 결과를 분석할 수 있게 합니다.
상품 추천 엔진의 기능
- 상품 추천 엔진은 고객특성에 따른 추천 상품을 조합하여 반환합니다. 예를 들어 주구매 상품 기반, 동일 세그먼트 기반, 상품 연관성 기반, MD추천 기반 등의 기법이 조합되어 최적의 상품을 오퍼링하게 합니다.
상품 추천 모델링 서비스
- 상품 추천 엔진은 이미 모델링된 결과를 다양한 옵션으로 추천하는 기능입니다.
- 상품 추천 모델링서비스에서는 고객사의 관점을 반영하여 상품 추천 모델링 서비스를 같이 진행합니다
