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Adobe Sensei 기반의 라이브 검색
AI 기반의 검색 툴로 B2C 및 B2B 고객에게 연관성 높은 결과를 더 스마트하고 빠르게 제시할 수 있습니다.
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더 빠른 검색 결과, 더 스마트한 추천
사이트 내 검색을 이용하는 고객이 그렇지 않은 고객보다 구매율이 훨씬 더 높습니다. 대부분의 고객이 사이트를 둘러볼 때 기본 탐색이 아니라 키워드, 카테고리, 연관성 높은 결과를 이용해 원하는 제품을 찾습니다. 그러나 판매자가 해당 고객에게 ‘꼭 맞는’ 상품을 추천하기 위해서는 일반적으로 시간을 많이 들여 백엔드 규칙을 수동으로 입력해야 하고 단순 추측에도 상당 부분 의존하게 됩니다.
Adobe Commerce 라이브 검색을 이용하면 이러한 모든 문제를 해결할 수 있습니다. 판매자는 Adobe Sensei가 제공하는 업계 최고의 AI와 머신 러닝을 카탈로그 데이터와 결합하여, 쇼핑객 쿼리를 기반으로 신속한 검색 결과와 개인화된 결과를 제공할 수 있습니다. Sensei는 판매자가 각 쿼리의 패싯을 식별하도록 지원하므로 규칙을 수동으로 설정하는 데 드는 시간이 절약됩니다. Sensei는 ‘추천’, ‘트렌드’, ‘가장 많이 본’ 등의 알고리즘을 사용하여 실시간으로 개별 고객에게 맞게 검색 결과 순위를 개인화합니다.
라이브 검색은 Adobe Commerce 고객에게만 제공되는 무료 서비스입니다. 마켓플레이스에서 확장 기능을 다운로드하세요.
라이브 검색은 Adobe 고객에게만 제공되는 무료 서비스입니다.
마켓플레이스에서 확장 기능을 다운로드하세요.
Adobe Commerce 라이브 검색이 필요한 이유
B2C 및 B2B 고객을 위한 빠르고 지능적인 검색 결과
고객이 원하는 상품이나 새로운 상품을 빠르게 찾을 수 있는 풍부한 검색 경험을 구축할 수 있습니다.
- 고객이 입력하는 글자 한 자 한 자에 대한 검색 결과 제공
- 고객의 검색 범위를 좁혀줄 다양한 필터 제공
- 카테고리 검색을 통해 고객이 키워드가 아니라 가격, 브랜드, 순위 등 카테고리별로 검색
- B2B 비즈니스를 위한 고객 그룹별 가격과 다양한 카탈로그 제공
- 카탈로그 가격 변동을 최대 90% 더 빠르게 업데이트하는 SaaS 가격 색인 기능을 이용할 수도 있습니다
간편한 판매자 관리
동적 검색 및 추천을 관리하는 데 필요한 모든 기능을 간단한 Commerce 인터페이스에서 이용할 수 있습니다.
- AI 기반 워크플로우를 통해 수동 입력 감소, 자동으로 패싯 할당, 스토어 페이지 태그 지정, 카탈로그 동기화
- 다양한 규칙을 통해 손쉽게 제품을 공개, 삭제, 고정, 숨김 처리(이벤트 규칙을 바탕으로 경험 제공도 가능)
- 유의어를 사용해 고객에게 적합한 제품 추천
- 강력한 툴을 활용해 머천다이징 요구 사항 또는 KPI를 기반으로 검색 쿼리 수정
유연한 개발자 프레임워크
Adobe Commerce 라이브 검색의 사용자 친화적인 인터페이스는 드래그 앤 드롭 방식의 다양한 툴을 제공하고, 백엔드 개발이 필요한 경우에도 유연하게 사용할 수 있습니다.
- GraphQL 적용 범위, API 기반 환경을 통해 헤드리스 콘텐츠 전달
- SaaS 서비스 서비스를 구현해 계산 집약적인 작업을 Commerce 서버가 아닌 Adobe Sensei로 오프로드
- ElasticSearch 프로비저닝 또는 유지 관리가 필요하지 않음
Adobe Sensei, 개인화된 검색을 위한 업계 최고의 AI
Adobe Sensei의 강력한 AI를 활용하여 번거로운 수동 작업은 줄이고 빠르고 정확하게 개인화된 검색 결과를 제공할 수 있습니다.
- ‘추천’, ‘트렌드’, ‘가장 많이 본’ 등의 AI 알고리즘을 사용하여 규칙을 간편하게 설정하고 실시간으로 개별 고객에게 맞게 순위 재설정
- 지능형 패싯이 자동으로 최상의 검색 결과 제공(수동 패싯 또는 필터링 규칙이 필요하지 않음)
- 자동화 덕분에 판매자가 길고 복잡한 검색 규칙을 작성할 필요가 없음
- AI 인텔리전스가 모든 쿼리를 분석하여 고객이 원하는 것을 더 빨리 찾을 수 있도록 지원
전용 보고
보고서를 통해 성능을 모니터링하고, 트렌드를 파악하고, 검색 경험을 최적화할 수 있습니다.
- 노출수, 조회수, 클릭수 등을 기준으로 지표 필터링
- 쿼리, 유사 쿼리, 결과, 그리고 쿼리가 시간에 따라 어떻게 변동하는지 등에 대한 인사이트를 통해 고객의 행동 파악
- 매출 기여도 분석을 통해 머천다이징 효과 측정