이커머스를 위한 인공지능(AI)
개인화 상품 추천 백서
< IT/테크 리포트 Vol.1 >
왜 이커머스 기업은
개인화 상품 추천에 주목해야 하는가?
다양한 상품 확보, 즉 상품 구색을 갖추기 위한 소싱(Sourcing) 역량은 이커머스 기업에 있어서 필수 불가결한 경쟁요소다. 다만 이커머스 서비스가 취급하는 상품과 정보량이 급증하면서 이로 인해 고객이 상품 선택에 어려움을 겪거나 피곤함을 느낀다면 이는 매우 아이러니한 일이 아닐 수 없다. 이러한 상황에서 각각의 고객 성향과 필요에 잘 맞는 상품을 추천해 주거나 고객이 예상하지 못한 참신함을 느낄 수 있는 상품을 추천해 주는 것은 고객에게 보다 나은 쇼핑 경험을 제공하여 충성도를 높이고 궁극적으로는 매출 향상을 위한 중요한 서비스 전략이 된다.
본 백서에서는 초기의 상품 추천 유형과 한계를 짚어보는 것을 시작으로 딥러닝 등의 인공지능 기술을 활용한 최신의 다양한 상품 추천의 동작 원리 및 비즈니스 현장에서의 활용전략까지 소개한다. 만약 이커머스 서비스 전략의 중요한 한 축이 되는 추천 시스템의 도입이나 개선을 고민하는 마케터나 서비스 운영자라면 이 백서를 통해 해답의 실마리를 찾는 계기가 될 것이다.
백서 미리보기
왜 이커머스 기업은 개인화 상품 추천에 주목해야 하는가?
초기 상품 추천의 유형과 한계
추천 상품 전시 : MD 추천, 인기 상품 추천
인구통계학적 분류를 통한 추천
본격적인 개인화 추천의 시작
협업 필터링(Collaborative Filtering)
콘텐츠 기반 필터링(Contentes Based Filtering)
국내 이커머스 서비스에 적합한 상품 추천 시스템의 필요성
그루비 시즌2의 인공지능(AI) 개인화 상품 추천
고도화된 협업 필터링(User Based, User to User)
딥러닝 기반 연관 상품 추천(함께 본/함께 담은/함께 구매한 연관 상품 추천)
딥러닝 기반 유사 고객 선호 상품 추천
딥러닝 기반 유사 상품 추천
딥러닝 기반 다음에 볼 상품 추천
유사 취향 고객 선호 상품
개인화 추천
검색어 추천
통계형 상품 추천
전략적인 상품 추천 활용
상품 추천 최적화
타겟팅 믹스
백서를 마치며
