Driving differentiation with personalized
experience to attract and retain loyal customers

충성도 높은 고객을 확보하려면 남들과 다른 개인화된 경험을 제공해야 합니다.

스마트오퍼는 실시간 데이터 기반 추천 엔진을 이용하여 적시에 상품이나 콘텐츠 추천이 가능한 개인화 추천 솔루션입니다.
특히 크로스 채널 마케팅 기반의 일관된 추천을 제공하여 사용자 편의성을 높였고 유관시스템과 손쉬운 연동을 지원합니다.

정교한 타깃 마케팅

현재 서비스를 사용중인 방문자들의 인구통계학적 특징 뿐만 아니라 방문 패턴, 구매패턴, 선호상품,
현재 관심사 등을 고려하여 보다 구체적인 니즈에 맞는 상품을 방문자에게 실시간으로 추천합니다.
예를 들어 최근 2주간 5회 이상 방문하여 캠핑 관련 상품을 자주 보았고 초등학생을 자녀로 둔 30, 40대 남자에게 세분화된 상품 추천이 가능합니다.

  • DB, 행동 로그, 컨텍스트 기반으로 구체적인 니즈가 파악된 고객을 타깃팅
  • 인구통계학적 특징, 방문패턴, 구매패턴, 선호상품, 현재 관심사 정보 등을 조합
  • 선호 브랜드/상품, 연관상품 등 세분화된 상품을 선별하여 추천
실시간 행동 데이터 기반 추천

고객의 성향은 일정 기간 유지되나 고객이 사이트를 방문하는 목적은 방문할 때마다 달라집니다.
따라서 현재 고객이 사이트에서 탐색하는 의도를 파악하고 이에 맞는 추천을 제공해야 합니다.
방문 빈도가 낮거나 신규 방문이 많은 사이트에서는 특히 실시간 행동 데이터 기반의 추천이 필요합니다.

  • 사용자의 최근 경험을 바탕으로 상품 추천
  • 최근 사용 이력 기반으로 구매 유도 가능
  • 실시간 조회 및 구매 베스트, 검색 베스트 등 실시간 통계를 이용한 상품 추천
추천 규칙 관리 용이

언제, 누구에게, 어떤 추천을 할 것인지 추천 규칙 관리 도구를 이용하면 추천 영역별로 타깃 고객군과 추천 상품을
다양하게 조합하여 하나의 추천 영역에 여러 추천 로직을 반영할 수 있습니다.

  • 추천 규칙을 관리할 수 있는 통합 도구 제공
  • 추천 시나리오, 아이템 등을 편리하게 추가, 수정, 삭제 가능
  • 언제, 누구에게, 어떤 방식의 추천을 할 것인지 규칙 설정만으로 손쉽게 운영 가능
추천 알고리즘 최적화

추천에 사용되는 분석 기법으로 통계, 연관, 전환, 선호 등을 사용하며, 상품의 생명 주기, 상품 종류,
고객 규모 등 분석 대상 데이터의 특성에 따라 추천 알고리즘을 최적화하여 제공합니다.

  • 효과가 낮은 시나리오의 원인 분석을 통한 시나리오 개선 및 다양화
  • 페이지별 추천 효과 극대화를 위한 추천 영역 재배치 및 알고리즘 선별
  • 사이트 및 데이터의 특성에 따라 추천 알고리즘에 머신러닝을 적용
A/B 테스트로 추천 효과 비교

어떤 영역에서 어떤 추천 시나리오가 가장 효과가 좋은지 A/B 테스트를 통해 실험해보고, 추천 영역에 따라 가장 효과적인 상품이 추천되도록 설정을 변경해 볼 수 있습니다.

  • 하나의 추천 영역에 2개 이상의 시나리오를 적용하여 추천 결과를 비교
  • 추천 영역에 가장 효과적인 추천 아이템/상품을 발굴
  • A/B 시나리오간 추천 비율 조정 및 테스트 결과 비교
타 시스템과 연계 용이

개인화 추천 효과를 높이기 위해서는 경영정보, CRM/DW, 콜센터, Push/UMS 채널 등 다양한 정보와 결합되고, 여러 추천 로직과 API로 연동됩니다.
상품 추천 반응 결과는 다른 업무에서 활용되도록 연결하여 고객 관련 업무 전반에 일관된 개인화 추천이 이루어 지도록 지원합니다.

  • 내부 DW, CRM, CMS 등의 데이터와 연계하여 추천 데이터 생성
  • 개인화 추천 시나리오를 다른 업무에서 활용하도록 연결
  • 고객 관련 업무 전반에 일관된 개인화가 적용되도록 지원
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