Shopify 초개인화 추천

OMNICOMMERCE의 초개인화 추천은 고객의 행동 데이터 및 상품 속성 분석 기술을 바탕으로 개인 맞춤형 상품을 추천합니다. 각 고객 여정에서 전략적으로 상품을 추천하며 클릭율, 체류시간, 매출 등의 목표한 KPI를 달성할 수 있는 이커머스의 핵심 솔루션입니다.

OMNICOMMERCE 초개인화 추천 특징

스스로 학습하는 적응형 인공지능

원하는 개인화 추천 적용 영역과 최적화 목표만 설정하면 AI가 데이터를 스스로 학습하고 추론하여 다양한 시나리오에 맞게 유저의 취향과 행동을 고려해 상품을 추천합니다.

상황에 즉각 대응하는 실시간 추천

유저의 클릭, 검색, 장바구니 담기, 구매 등의 다양한 행동 시퀀스에 즉각 반응하여 상황에 맞는 상품을 실시간 추천합니다.

상품의 속성 정보 활용

상품의 브랜드, 가격, 할인, 리뷰, 스펙과 같은 세부 속성 정보를 종합적으로 학습하여, 사용자의 취향과 행동을 세밀하게 분석하여 초개인화된 추천을 제공합니다.

데이터 기반 실험과 검증

다양한 추천 전략과 시나리오에서 성과 지표 분석 및 A/B 테스트를 통해 목표 달성에 최적화된 추천 방식을 찾고 KPI 지표를 극적으로 개선합니다.

OMNICOMMERCE에서 제공하는 초개인화 추천 솔루션은 아래와 같습니다.

유사 상품 추천 (Recommend Similar Items)
이전에 선택한 상품을 기반으로 유사한 상품을 추천합니다.
추천 페이지: 상세페이지
행동 기반 추천 (Recommend by preference)
사용자의 조회, 구매, 검색 등의 행동에 기반하여 사용자가 클릭할 만한 상품을 추천합니다.
추천 페이지: 상세페이지, 홈페이지, 카테고리

다른 유저가 조회한 상품 추천 (Recommend viewed together)
선택한 상품을 조회한 다른 사용자들이 자주 함께 조회한 상품을 추천합니다.
추천 페이지: 상세페이지, 장바구니

아래 가이드에 따라 OMNICOMMERCE의 초개인화 추천을 스토어에 적용해 보세요.

정보

초개인화 추천은 사용자 행동 데이터를 기반으로 추천하기 때문에 행동 데이터가 수집되어 추천 결과에 반영될 때까지 최대 한 달정도 걸릴 수 있습니다.

왼쪽 메뉴 > Online store > themes 에서 Customize 버튼을 클릭합니다.
적용하고 싶은 페이지를 선택하고 add block > app > 적용할 초개인화 추천을 클릭합니다. (초개인화 추천 종류 참조)
정보
데이터 연결이 완료되지 않았거나 추천 상품이 없을 경우 아래와 같은 화면이 나올 수 있습니다. (데이터 연결 완료 후에도 추천 상품이 나타나기까지 조금 걸릴 수 있습니다.)
해당 화면은 hemes 설정 페이지에만 나오는 화면으로, 실제 스토어에서는 추천 상품이 없을 경우 나타나지 않으며, 추천 상품이 있을 경우 자동으로 상품이 배치됩니다.

추천할 상품들의 Title을 입력합니다.
한 줄에 표시할 추천 상품 개수(Display)를 PC(desktop)과 모바일 기준으로 선택합니다.
한 줄에 표시 가능한 추천 상품 개수는 기기 별로 아래와 같이 제한됩니다.
- desktop: 3-8개
- mobile : 2-3개
오른쪽 상단의 Save를 클릭하고, 변경사항을 적용합니다.