"빅데이터를 활용한 인공지능 기반
맞춤형 개인화 추천 서비스를 제공합니다"

서비스 소개

  • 01
    사이트에 유입된 개별 고객들의 행동 이력 분석

    ‘A’ 상품에 관심 있어 유입된 20~30대 여성 고객

  • 02
    과거 이력 및 최근 관심사에 기반 하여 구매 확률이 높은 상품 추천

    빅데이터를 기반으로 한 인공지능 분석으로 관심 상품을 실시간으로 바로 추천

  • 03
    고객이탈을 막고 지속적인 상품 클릭을 유도하여 구매로 연결

    비슷한 취향의 다른 스타일 상품을 지속적으로 개인화 추천 → 고객이 원하는 상품 발견, 구매전환

상품 기준 추천서비스

상품 기반의 추천을 통해 트래픽 증가를 유도하고 연계 구매로 이어질 확률이 높은 상품을 추천합니다.

상품 기준(Item-to-Item) 추천
  • 함께 본 상품 (ViewTogether)
  • 함께 구매한 상품 (BuyTogether)
  • 검색어 연관 상품 (SearchTerm to Item)
사용자 기준 추천서비스

개별 사용자의 특성 및 최근의 니즈를 반영하여 사용자에게 가장 적합한 맞춤형 상품을 추천합니다.

사용자 기준(User-to-Item) 추천
  • 개인화 추천 (과거 이력에 기반)
  • 실시간 개인화 추천 (최근 관심사 기반)
  • 유사 사용자 추천 (User to User)

추천솔루션 성과

이미 경쟁업체들은 레코벨을 선택하였고 높은 성과를 보이고 있습니다.

로그 데이터 수집/분석 현황

2018년 12월 15일 기준 로그 데이터를 수집하여 분석중입니다.

고객사
479
누적 로그 데이터
79,869,104,000

고객사 리스트

오픈마켓, 종합몰, 일반쇼핑몰, 뷰티, 가구, 금융, 생활 등 다양한 카테고리의 고객사 운영 경험 보유

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