자동화된 제안
Adobe Sensei 기반의 다양한 머신 러닝 방법을 통해 대규모 테스트와 실험을 자동화하여 방문자마다 성과가 높은 제안을 판단할 수 있습니다.
강력한 AI 기반의 알고리즘과 유연한 디자인 프레임워크를 사용하여 IT 팀의 도움 없이도 직관적인 인터페이스를 통해 고객 여정 전반에서 제품 추천을 자동으로 제공, 측정, 필터링할 수 있습니다.
오늘날과 같이 복잡한 비즈니스 시장에서 고객 참여도와 전환율을 높이려면 고객보다 한발 앞서나가야 합니다. 고객의 요구를 정확하게 파악하여 적합한 제품을 제공하면 크로스셀링과 업셀링 전환율을 극대화할 수 있습니다. 이를 위해서는 탁월한 추천이 필요한데, 관련 제품을 단순히 페이지에 게시하는 것에 머무는 것이 아니라 고객에 대한 심층적인 인사이트를 확보하고, 제공하려는 고객 경험에 추천이 자연스럽게 어우러지도록 해야 합니다.
Adobe Target의 제품 추천 기능을 사용하면 추천 엔진을 정확하게 제어할 수 있습니다. 알고리즘 규칙, 추천, 그리고 다른 옵션을 테스트하는 기능에 이르기까지 Adobe Target은 중요한 추천을 생성하는 데 필요한 모든 것을 제공합니다.
앞서가는 Adobe의 AI 기반 알고리즘은 다양한 기능을 제공합니다. 예를 들어 협업 필터링을 사용하면 유사한 행동을 보이는 다른 고객의 행동 방식을 기반으로 제품을 추천할 수 있습니다. 또는 콘텐츠 유사성을 사용하여 메타데이터를 기반으로 제품을 추천함으로써 신제품을 손쉽게 추천할 수 있습니다. 그리고 이렇게 다양한 알고리즘을 완벽하게 제어할 수 있습니다. 알고리즘에 비즈니스 규칙을 설정하거나 특별 프로모션이 있는 경우, 알고리즘을 무시하도록 정의하거나 여러 알고리즘을 비교하는 테스트를 통해 가장 효과적인 것을 찾을 수도 있습니다.
이제 추천 템플릿에서도 벗어날 수 있습니다. Adobe Target을 사용하면 추천을 사용자 정의하여 채널 전반에서 일관된 경험을 제공할 수 있고, 이를 실시간으로 변경할 수 있습니다. 제품 추천을 통해 크로스셀링과 업셀링이 수월해집니다.
지능형 알고리즘
별도의 모니터링 장치 없이 강력한 AI 기반의 알고리즘에 액세스하여 견고한 비즈니스 규칙을 적용해 다양한 화면에서 추천을 크로스셀링/업셀링할 수 있습니다. 이는 모두 Adobe Sensei를 기반으로 합니다.
마케터를 위한 설계
직관적인 인터페이스를 사용하여 추천을 제공, 취소, 측정, 필터링할 수 있습니다. 이러한 모든 것이 IT 부서의 지원 없이도 가능합니다.
내장된 A/B 테스트
추천 결과를 지속적으로 모니터링할 수 있습니다. 보고서 기능을 사용하여 방문 수, 클릭 수, 구매 횟수 이외에 전환율 증가도 확인할 수 있습니다.
브랜드의 룩앤필에 맞게 디자인
추천이 필요한 모든 곳에 사용자 정의 가능한 템플릿을 사용하여 브랜드의 룩앤필에 맞게 디자인할 수 있습니다.
유연한 카탈로그
수백만 개의 제품을 확장 및 검색이 가능한 카탈로그 색인으로 가져올 수 있습니다.
Adobe Sensei 기반의 다양한 머신 러닝 방법을 통해 대규모 테스트와 실험을 자동화하여 방문자마다 성과가 높은 제안을 판단할 수 있습니다.
강력한 AI 기능을 통해 한 번의 클릭으로 테스트와 개인화를 활성화하여 방문자마다 가장 성과가 높은 경험을 찾을 수 있습니다.
이전 방문 패턴, 제품 관심사, 검색, 구매, 캠페인 노출, 캠페인 반응과 같은 행동뿐만 아니라 방문자가 신규 방문자이거나 재방문자인지 또는 잠재 고객이거나 기존 고객인지 여부를 기반으로 타겟팅할 수 있으므로, 더욱 효과적인 캠페인을 전개할 수 있습니다.