추천 엔진
추천 엔진은 데이터 필터링 알고리즘을 사용하여 개별 프로파일이나 고객 프로파일을 기반으로 콘텐츠, 제안, 제품을 제시하며 공동 규칙, 콘텐츠 기반의 규칙, 성향 기반의 규칙을 사용하여 추천을 제공합니다.
추천 엔진 사용 시 겪는 문제
더 나은 사용자 경험을 제공하고 재방문율을 높일 방안을 찾다 보면 여러 도전과제에 직면하게 됩니다. 성공적인 마케팅을 전개하려면 데이터를 최대한 활용하고 콘텐츠를 효율적으로 관리해야 합니다.
통합 툴의 부재
수동 프로세스
마케터에 의한 관리 부족
낮은 데이터 품질
추천 엔진의 이점
추천 엔진은 사용자가 즐겨찾는 음악, 영화, 뉴스 등을 손쉽게 찾는 것 이상의 이점을 제공하며 고객과의 관계 향상에 도움을 줍니다.
상관 관계 파악
자체 학습 알고리즘은 제품 간 상관 관계를 신속하게 파악한 다음, 사용자 행동을 연결하여 소비자의 전환 가능성을 판단합니다. 이로써 신속한 제품 검색이 가능해집니다.
고객 참여 기회 확장
추천을 통해 콘텐츠 소비를 높이고, 소비자에게 연관성 있는 콘텐츠에 대한 간편한 액세스를 제공하며 브랜드 참여 시간을 늘릴 수 있습니다.
고객 프로파일 강화
사용자에게 추천된 콘텐츠를 실제로 사용자가 확인하게 되면 더욱 세분화된 고객 프로파일과 성향이 자동으로 생성되므로, 고객을 효율적으로 타겟팅할 수 있습니다. 이전 데이터와 실시간 데이터가 결합되어 지속적으로 업데이트됩니다.
크로스셀링/업셀링 향상
제품 추천으로 향상된 개인화 경험을 제공함으로써 구매 규모를 늘리고 고객생애가치를 높일 수 있습니다.
Adobe가 도와드리겠습니다.
Adobe Target은 자동 콘텐츠 최적화와 사용자 정의 알고리즘 설정을 비롯한 추천 기능을 통해 탁월한 제어 기능을 제공합니다. Adobe Target을 사용하면 사용자를 가장 연관성 높은 콘텐츠와 제품으로 유도할 수 있습니다.
추천 엔진은 퍼즐의 한 조각에 불과
개인화된 경험을 전달하는 Adobe 고객 사례를 살펴보십시오.
"고객 여정을 먼저 파악한 다음 최적화하는 것이 중요합니다."
- Will Harmer,
EE 인사이트 및 최적화 부문 수석 관리자
“여행을 앞두고 있는 고객에게 탁월한 경험을 통해 관심 있는 장소에 대한 정보를 전달하고 있습니다.”
- Marlies Roberts,
Overseas Adventure Travel 마케팅 운영 부사장
추천 엔진 관련 FAQ
추천 엔진은 어떻게 작동합니까?
대부분의 추천 알고리즘은 피드백 수집, 학습, 예측의 세 단계를 거쳐 순환합니다. 피드백 수집 중에 수집된 데이터 세트는 메모리 기반, 모델 기반, 관찰 기반이 될 수 있습니다.
추천 엔진은 실시간 데이터를 사용합니까?
예. 실시간 데이터를 분석하도록 시스템을 설정할 수 있습니다. 그러나 일부 엔진은 주기적으로 추천을 업데이트합니다.
추천 엔진은 표시할 제품을 어떠한 방식으로 선택합니까?
필터링 알고리즘을 사용하여 제품을 선택합니다. 필터에는 항목이나 사용자 행동의 유사성을 찾는 공동 기반 추천, 콘텐츠 기반 추천, 혼합 추천이 포함되어 있습니다.
명시적 피드백과 암시적 피드백이란 무엇입니까?
명시적 피드백은 사용자가 추천과 상호 작용할 때 수집됩니다. 암시적 피드백은 구매 내역, 탐색 내역, 웹 페이지에 머무르는 시간과 같은 행동을 분석하여 사용자 선호도를 측정합니다.
모바일 환경을 위한 추천 엔진이 있습니까?
예. 자동화된 모바일 추천은 위치, 계절, 시간대 등을 기반으로 컨텍스트에 맞는 개인화된 추천을 제공합니다.
추천 엔진의 성능은 어떻게 측정합니까?
A/B 테스트로 시스템의 성능을 측정할 수 있습니다. 측정을 위해 고객생애가치, 클릭률, 전환율, ROI 등 여러 지표를 사용할 수 있습니다.