Recommendations AI

규모에 따라 고도로 맞춤화된 제품 추천

고객의 취향에 따른 추천

고객을 잘 이해하고 있음을 보여주면 고객의 신뢰와 충성도를 높일 수 있습니다. Google에서는 수년 동안 Google Ads, Google 검색, YouTube와 같은 대표적인 제품 전반에서 추천 콘텐츠를 제공해 왔습니다.

Recommendations AI는 머신러닝 분야에서의 이러한 경험과 전문성을 바탕으로 모든 터치포인트에서 각 고객의 취향이나 선호도에 맞는 맞춤 추천을 제공합니다.

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완전 관리형 서비스

데이터 사전 처리, 머신러닝 모델의 학습 또는 미세 조정, 인프라 부하 분산 또는 수동 프로비저닝 없이도 예측 불가능한 트래픽 급증을 처리할 수 있습니다. 이 모든 작업이 자동으로 수행됩니다.

빠른 프로젝트 시작

직관적인 그래픽 사용자 인터페이스 하나로 데이터 통합, 모델 관리, 추천 제공, 성능 모니터링이 가능합니다. Google Analytics 360, Tag Manager, Merchant Center,, Cloud Storage, BigQuery 등의 기존 도구를 사용하여 데이터를 빠르게 연결합니다.

데이터 가치 최대화

제품 이름, 설명, 카테고리, 이미지, 제품 수명 등의 구조화되지 않은 메타데이터를 통합하여 모든 데이터를 활용해 뛰어난 예측을 수행할 수 있습니다.

모든 터치포인트에서 제공

홈페이지에서 장바구니, 주문 확인 등에 이르는 전체 고객 여정 중 어디서나 웹, 모바일, 이메일 등을 통해 최초 사용자와 충성도가 높은 고객 모두에게 고품질 추천을 제공할 수 있습니다.

비즈니스 전략에 따른 선택

참여, 수익, 전환 등 원하는 성과를 달성하도록 추천을 맞춤설정할 수 있습니다. 비즈니스 규칙을 적용하여 고객에게 표시되는 정보를 세부 조정하고 제품 디스플레이를 다양화하며 제품 재고, 커스텀 태그 등을 기준으로 필터링합니다.

자동 글로벌 확장

클릭 한 번으로 기다림 없이 전 세계 어디서나 선별된 추천을 고객에게 원활하게 제공할 수 있습니다. 해외용 제품 카탈로그와 여러 지역에서 이 기능이 지원됩니다.

고객의 데이터, 고객의 모델

데이터와 모델은 기업 소유입니다. 결코 다른 Google 제품에 사용되거나 다른 Google 고객에게 표시되지 않습니다. 또한 전환이 자유롭고 언제든지 데이터와 모델을 삭제할 수 있습니다. 자세히 알아보기

Recommendations AI는 개인정보 보호법(GDPR)을 준수합니다. GDPR 준수는 Google Cloud와 고객의 최우선 과제입니다. 자세한 내용은 약관을 참조하세요.

유의미한 측정항목의 큰 개선

Recommendations AI는 실시간 고객 행동과 제품 분류, 가격, 특별 이벤트와 같은 변수의 변화에 맞춰 동적으로 조정되는 Google의 최신 머신러닝 아키텍처를 사용합니다. 전 세계 소매업체에서 보여준 초기 성과에서는 이전 추천 시스템이 상당히 개선된 것으로 나타났으며 일부 소매업체에서는 다음과 같은 성과를 달성했습니다.

고객 사례

Hanes Australasia는 Recommendations AI를 통해 세션당 두 자릿수의 수익 증가를 기록했습니다.

Digitec Galaxus는 Recommendations AI를 사용하여 고객이 원하는 제품을 찾을 수 있도록 지원합니다.

Noon.com은 Recommendations AI를 사용하여 고객이 원하는 것을 빠르게 찾을 수 있도록 합니다.

Recommendations AI는 기존 추천 프레임워크와 손쉽게 통합할 수 있었고 이를 통해 큰 업무 부담 없이 차세대 추천을 제공할 수 있었습니다. Galaxus에서는 데이터 과학에 지속적으로 투자하고 있으며 다양한 알고리즘을 통합하고 테스트할 수 있는 것은 큰 도움이 됩니다. Recommendations AI는 당사 제품 세부정보 페이지에서 매우 잘 작동하며 덕분에 전환율과 수익을 크게 늘릴 수 있었습니다.
올리버 헤렌, Galaxus CIO