추천효과 분석을 통한 추천 최적화
추천 채널별, 추천 영역별 추천이 제공된 회수, 클릭한 회수, 구매 또는 가입과 같은 목표 행동을 한 회수를 기준으로 반응률을 분석합니다.
- 추천 현황 및 반응을 다양한 관점에서 분석
- 추천 결과를 시간대별, 일별 분석
- 추천 반응을 페이지뷰, 방문수, 방문자수 기준으로 제공
- 추천 지표로 추천수, 클릭수, 전환수(다운로드, 구매 등), 반응률 등을 제공
- 멀티채널 추천 효과 비교
- 멀티채널 추천 결과를 비교 분석
- 여러 개의 웹사이트간, 여러 개의 추천영역간 추천효과를 비교
- 온라인, 모바일 채널의 추천 효과를 비교
- 고객군, 아이템별 추천 효과 비교
- 추천효과 모니터링
- 과거 데이터와 비교로 추천효과 예측
- 어제, 지난주 동요일과 비교를 통한 예측 가능
- 추천 이슈를 발견하고 대응 가능
동일 영역에 A/B 추천 시나리오 비교
하나의 추천 영역에 2가지 추천 시나리오를 적용하여 더 나은 추천 결과를 선택할 수 있습니다.
- A/B 시나리오 테스트 결과 비교
- 추천 시나리오 A와 B의 효과 비교
- 추천 시나리오별 반응을 페이지뷰, 방문수, 방문자수 기준으로 제공
- 다양한 지표로 추천수, 클릭수, 전환수(다운로드, 구매 등), 반응률 등을 제공
- 다양한 A/B 시나리오 설정
- 시나리오별 목표 고객군, 추천 아이템을 설정
- A/B시나리오의 노출 비율을 조절
- 시나리오별 목표 고객군, 추천 아이템 다양한 조합
- A/B 테스트 자동 조절로 추천 최적화
언제, 누구에게, 무엇을, 어디에서 추천할 지 설정
추천 채널별, 고객군별 시나리오 규칙을 생성하고 현황을 파악합니다.
- 멀티 채널에서 일관된 추천 캠페인
- 웹, 모바일웹, 모바일앱 등의 채널에서 일관된 추천 메시지 전달
- SMS 시스템, 이메일 시스템, 모바일 앱 등 다양한 시스템과 연동
- 로그인 정보 기반으로 일관된 추천 경험 제공
- 채널별 특성에 따라 다양한 조건으로 추천 데이터 내보내기
- 추천 채널별 추천 시나리오 관리
- 추천 채널별 다양한 추천 영역 및 시나리오 설정
- 하나의 추천 영역에 여러가지 추천 시나리오 적용 가능
- 시나리오 간의 우선순위를 조정하여 순차적으로 적용
- 추천 아이템이 부족하거나 추천 결과가 충분하지 않는 예외 상황에 대비
추천 시나리오 관리
추천에 필요한 데이터셋과 추천 아이템, 추천 고객군을 정의하여 추천 시나리오 설정시 활용합니다.
- 추천 아이템 설정
- 사전 정의, 사용자 정의, 실시간 정보 기반의 추천기법 설정
- 기존 이력 기반 인기, 선호, 전환, 연관 분석을 이용한 추천 기법 제공
- 실시간 통계 기반 추천 기법 제공
- 실시간 사용자 정보 기반 추천 기법 제공
- 관리자가 추천 아이템을 직접 지정 가능
- 고객 속성 기반 고객군 관리
- 고객 마스터 테이블의 속성 정보를 이용
- 연령대, 고객등급, 성별, 거주지역, 직업 등의 고객 마스터 속성 정보를 이용
- 고객 마스터 속성 정보의 조합 가능
- 예) 서울에 거주하는 30대 초반의 남자 회사원
- 실시간 컨텍스트 이용한 고객군 관리
- 실시간 컨텍스트 기준으로 타겟 고객군을 필터링
- 최근 고객 행동을 기준으로 고객군 정의
- 이전 행동이나 고객 속성과 최근 행동 조합하여 고객군 정의
- 예) 장바구니에 상품을 담아 놓고, 쿠폰이 없는 고객
- 예) 최근 일주일간 로그인 하였지만 구매하지 않은 고객
- 외부 데이터 이용
- 타 시스템과 연동하여 대상 고객군, 추천 아이템 상세화
- 타 시스템 DB의 고객 데이터를 타겟 고객군으로 이용
- 파일로 임의의 타겟 고객군 목록 등록
- 영화 및 상품 메타 데이터 등록하여 추천시 활용