추천 AI

고객이 다음에 구매할 상품을 먼저 보여주는 AI

고객의 행동과 상품 맥락을 실시간으로 읽어, 지금 구매할 가능성이 높은 상품을 개인별로 제안합니다.

추천 AI 화면: 당신을 위한 추천

추천을 바꾸자 매출과 운영이 함께 달라졌습니다

추천 경유 일 평균 주문액이 도입 전보다 10~20배, 구좌당 운영 생산성은 4배로 늘어난 사례가 있습니다.

KT알파쇼핑
W쇼핑
신세계라이브쇼핑
신세계면세점

베스트셀러가 모든 고객의 답은 아닙니다

고정 진열을 개인화 추천으로 바꿔 탐색의 다음 순간을 구매로 연결합니다.

기존 추천: 모든 고객에게 같은 상품 진열

일괄 노출 추천의 한계

  • 인기순 중심의 고정 노출
  • 신규 고객과 신규 상품은 추천할 근거가 없음
  • MD 수동 고정, 제외로 운영 부담 증가
  • 추천 성과를 매출로 설명하기 어려움
A Plus AI 추천: 고객마다 달라지는 결과

행동이 학습하는 개인화

  • 실시간 행동과 장기 선호를 함께 반영
  • 신규 고객과 신규 상품도 추천 가능
  • 운영 정책은 따로, 모델은 그대로
  • 노출부터 주문액까지 성과 측정

고객 여정의 주요 지면을 하나의 엔진으로 개인화합니다

홈, 상품 상세, 구매 완료, 기획전까지 목적이 다른 추천을 하나의 엔진으로 운영합니다.

홈 개인화

첫 화면부터 나에게 맞는 상품

유입 순간의 문맥과 과거 행동을 함께 반영해 탐색을 시작할 이유를 만듭니다. 방금 본 상품과 오래 쌓인 취향을 반영하기 때문에 재방문 고객의 탐색 시간이 줄어듭니다.

고객별 홈 추천 피드

연관 추천

함께 볼 가능성이 높은 상품

해당 상품과 함께 본 기록을 학습해 유사 상품, 함께 살 상품, 대체 상품을 제안합니다. 연관된 상품을 추천하며 품절이나 가격 때문에 떠날 고객을 대체 상품으로 붙잡습니다.

상품 상세 연관 추천

구매 완료 추천

구매 후 다음 탐색 제안

주문을 마친 고객에게 그동안의 행동을 반영한 개인화 추천을 이어서 보여줍니다. 구매로 끝나던 흐름을 다음 탐색으로 연결해 재방문까지 이어갑니다.

구매 완료 후 추천

기획전 개인화

고객마다 다른 기획전 노출

진행 중인 기획전의 상품을 분석해, 이 고객이 관심 가질 기획전을 홈에서 먼저 보여줍니다. 기획전 뿐 아니라, 상품풀 데이터가 있다면 개인화 추천이 가능합니다.

기획전 개인화 추천

추천 품질과 운영 효율을 함께 높입니다

모델 성능과 실제 지면 운영, 성과 측정까지 커머스 밀착형으로 진행합니다.

DOMAIN-SPECIFIC

커머스 도메인 특화

  • 상품 탐색과 구매 전환에 최적화
  • 구매 가능성이 높은 상품을 우선 노출
  • 상품명, 브랜드, 카테고리, 가격 등의 정보 반영
BEHAVIOR-DRIVEN

사용자 행동 기반 학습

  • 조회, 클릭, 찜, 장바구니, 구매 행동을 학습
  • 세션 신호는 즉시, 장기 선호는 일별 학습으로 반영
  • 신규 고객과 신규 상품도 Cold-start로 대응
RULE + AI

운영 Rule 결합

  • 구매한 상품, 구매상품과 유사한 상품은 추천 제외 가능
  • 정책을 바꿀 때 AI를 다시 학습시킬 필요 없이, 설정만 바꾸면 바로 반영
  • MD가 매번 상품을 고정하고 제외하던 작업 최소화
PROVEN IN PRODUCTION

실서비스 기반 검증

  • 여러 커머스 고객사에서 운영 중
  • PoC에서 기존 상용 추천 엔진 대비 주문액 +17% 성과
  • 추천 AI PoC 고객사 모두 정식 도입

자주 묻는 질문

도입 전 궁금한 점을 미리 확인해 보세요.

고객이 본 상품, 담은 상품, 산 상품 같은 행동과 상품의 카테고리, 속성, 가격 맥락을 함께 학습해 지금 구매할 가능성이 높은 상품을 고릅니다. 홈, 상품 상세, 구매 완료, 기획전처럼 자리마다 목적에 맞는 추천을 내보내고, 품절과 프로모션 같은 운영 정책도 함께 반영합니다.

우리 상품으로 직접 확인해 보세요

실제 데이터로 추천 AI 적용 전후가 어떻게 달라지는지 확인할 수 있습니다.