Adobe Sensei 기반의 라이브 검색

B2C 및 B2B 쇼핑객에게 검색 결과를 더 스마트하고 빠르게 제시하고 관련 제품 추천을 제공하는 AI 기반의 검색 툴을 이용해 보십시오.


더 빠른 검색 결과, 더 스마트한 추천

사이트 내 검색을 이용하는 쇼핑객이 그렇지 않은 고객보다 구매율이 훨씬 더 높습니다. 많은 쇼핑객이 사이트를 둘러보지만, 이때 대부분은 탐색 기능이 아닌 키워드를 사용하거나 카테고리별로 둘러보거나 혹은 적절한 제품을 찾게 도와주는 추천 기능을 이용합니다. 특히 모바일 디바이스로 쇼핑하는 고객에게서 이러한 경향이 두드러지게 나타납니다. 그러나 판매자가 해당 고객에게 ‘꼭 맞는’ 상품을 추천하기 위해서는 일반적으로 시간을 많이 들여 백엔드 규칙을 수동으로 입력해야 하고 단순 추측에도 상당 부분 의존하게 됩니다.

 

라이브 검색을 이용하면 이러한 모든 문제를 해결할 수 있습니다. 판매자는 Adobe Sensei가 제공하는 업계 최고의 AI와 머신 러닝을 실시간 데이터와 결합하여 쇼핑객 행동, 트렌드, 제품 유사성 및 기타 데이터 포인트를 기반으로 신속한 검색 결과와 개인화된 추천을 제공할 수 있습니다. Sensei는 또한 패싯 및 유의어 식별, 페이지 태그 지정, 카탈로그 동기화 등 판매자의 다양한 백엔드 프로세스를 자동화하고 간편한 머천다이징 규칙을 적용해 작업 시간을 단축할 수 있으므로 판매자는 고객 전환과 직결되는 더 중요한 작업에 집중할 수 있습니다.

 

라이브 검색은 Adobe 고객에게만 제공되는 무료 서비스입니다. 마켓플레이스에서 익스텐션을 다운로드하십시오.

라이브 검색은 Adobe 고객에게만 제공되는 무료 서비스입니다.

마켓플레이스에서 익스텐션을 다운로드하십시오.

Adobe Commerce의 라이브 검색에 대한 자세한 정보

데이터 웨어하우징 및 관리

빠르고 지능적인 검색 결과

쇼핑객이 원하는 상품이나 새로운 상품을 빠르게 찾을 수 있는 풍부한 검색 경험을 구축할 수 있습니다.

쇼핑객이 입력하는 글자 한 자 한 자에 대한 검색 결과 제공

쇼핑객의 검색 범위를 좁혀줄 다양한 필터 제공

카테고리 검색을 통해 쇼핑객이 키워드가 아니라 가격, 브랜드, 순위 등 카테고리별로 검색


간편한 판매자 관리

동적 검색 및 추천을 관리하는 데 필요한 모든 것이 간단한 Commerce 인터페이스에 제공됩니다.

AI 기반 워크플로우를 통해 수동 입력 감소 및 자동으로 패싯 할당, 스토어 페이지 태그 지정, 카탈로그 동기화

다양한 규칙을 통해 손쉽게 제품을 공개, 삭제, 고정, 숨김 처리(이벤트 규칙을 바탕으로도 경험 배포 가능)

유연한 유의어를 통해 쇼핑객에게 적합한 제품 추천

강력한 툴을 통해 머천다이징 요구 사항 또는 KPI를 기반으로 검색 쿼리 수정

데이터 웨어하우징 및 관리

데이터 웨어하우징 및 관리

유연한 개발자 프레임워크

사용자 친화적인 인터페이스는 판매자에게 많은 드래그 앤 드롭 툴을 제공하고, 백엔드 개발이 필요한 경우 이를 유연하게 사용할 수 있습니다.

GraphQL 적용 범위 및 API 기반 환경을 통해 헤드리스 콘텐츠 전달 지원

SaaS 서비스 구현을 통해 집약적인 계산 처리를 Commerce 서버가 아닌 Adobe Sensei로 오프로드

ElasticSearch 프로비저닝 또는 유지 관리가 필요하지 않음


Adobe Sensei, 업계 최고의 AI

Adobe Sensei의 강력한 AI를 활용하여 빠르고 정확하게 검색 결과를 제공하고 번거로운 수동 작업을 줄여줍니다.

지능형 패싯이 자동으로 최상의 검색 결과 제공(수동 패싯 또는 필터링 규칙이 필요하지 않음)

자동화를 통해 판매자가 길고 복잡한 검색 규칙을 작성할 필요가 없음

AI 인텔리전스가 모든 쿼리를 분석하여 쇼핑객이 원하는 것을 더 빨리 찾을 수 있도록 지원

데이터 웨어하우징 및 관리

데이터 웨어하우징 및 관리

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 쇼핑객의 행동 파악

매출 기여도 분석을 통해 머천다이징 효과 측정

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