Recommendations AI^베타

고도로 맞춤화된 제품을 대규모로 추천

고객의 취향에 따른 추천

고객을 잘 이해하고 있음을 보여주면 고객의 신뢰와 충성도를 높일 수 있습니다. Google에서는 수년 동안 Google Ads, Google Search, YouTube와 같은 대표적인 제품 전반에서 추천 콘텐츠를 제공해 왔습니다. Recommendations AI는 그러한 경험을 바탕으로 모든 터치포인트 전반에서 각 고객의 취향이나 선호도에 맞는 맞춤 추천을 제공합니다. 제한된 사용자에게만 제공되는 이 베타 서비스에 대해서는 Google 계정 관리자에게 문의하세요.

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.

+90%

클릭률

추천에 따른 증가

+40%

전환율

추천에 따른 증가

+50%

수익

추천에 따른 증가

+5%

방문당 총 수익

* 출처: Google LLC. 실제 결과는 소매업체에 따라 다릅니다.

장점

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 준비 및 실행

간편한 그래픽 인터페이스 하나로 데이터 통합, 추천 구성 및 시작, 시스템 성능 모니터링이 가능합니다. Google 태그 관리자, Google 쇼핑, Google Cloud Storage, BigQuery와의 기존 통합을 사용하면 데이터를 신속하게 연결할 수 있습니다.

데이터 가치 극대화

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

전략 선택

참여, 수익, 전환 등 원하는 성과를 제공하도록 추천을 맞춤설정할 수 있습니다. 간편한 비즈니스 규칙 적용으로 쇼핑객에게 표시되는 내용을 세밀하게 조정하고 게시 제품의 다각화와 제품 가용성, 커스텀 태그 등 필터링 기준을 변경할 수 있습니다.

모든 터치포인트에서 제공

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

기업이 소유하는 데이터와 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

단순한 가격 책정

사용하는 예측에 대해서만 요금이 부과됩니다. 모든 기본 인프라 비용은 Google에서 부담합니다

자동 글로벌 확장

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

Recommendations AI는 개인정보 보호법(GDPR)을 준수합니다. 자세한 내용은 약관을 참조하세요.

사용하는 예측에 대해서만 요금이 부과됩니다. Recommendations AI의 비용은 Prediction API 호출 1,000회당 $0.35입니다. 매월 첫 예측 2만 회에는 요금이 부과되지 않습니다. 모든 기본 인프라 비용은 Google에서 부담합니다 오류 로그를 확인하는 데 소액의 추가 요금이 부과됩니다. 가격 책정 세부정보를 참조하세요.

Recommendations AI는 기존 추천 프레임워크와 손쉽게 통합할 수 있었고 이를 통해 큰 업무 부담 없이 차세대 추천을 제공할 수 있었습니다. 당사에서는 데이터 과학에 대한 투자를 지속적으로 진행하고 있는데 따라서 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

기존 추천 시스템에 비해 Recommendations AI의 성능은 상당히 인상적이었습니다. 당사에서는 방문당 총 쇼핑 수익을 늘리기 위해 모델을 설계했고 그 결과 수익이 기대 이상으로 3.1%나 증가했습니다. 또한 추천 항목과의 상호작용이 상당히 증가했을 뿐만 아니라 CTR, AOV, 전환율도 전반적으로 상승했습니다. Recommendations AI는 상당히 효과적이었고 따라서 이후 모든 사용자에게 공개했습니다.
스테판 뭴백 안데르센, Boozt Technology A/S 데이터 인텔리전스 담당 이사