고객에게 상품을 추천 함으로써 자신에게 필요한 상품이 어떤건지 모르는 고객에게 맞춤형 마케팅을 취하여 고객이 이탈하지 않도록 대응할 수 있습니다. 고객이 원하는 상품을 선제적으로 파악하여 제안할 수 있다면 판매자는 수익을 창출할 수 있고, 고객은 합리적이고 효율적인 쇼핑의 즐거움을 알아가게 될 것입니다.
고객의 프로필 정보 및 리뷰, 인구 통계와 같은 소비자 데이터의 분석을 통해 AI는 구매 행동 패턴을 빠르게 학습하여 사용자 프로필과 습관에 맞춘 제품을 추천 할 수 있습니다. 제품 추천 시스템은 훌륭한 마케팅 도구로 기업의 수익을 늘리는데 유용합니다.
데이터 | 데이터의 종류 | 내용 | 사용방식 |
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입력데이터 | CSV | 고객 데이터 : 나이, 성별, 스타일 등 구매 데이터 : 구매 상품, 만족도 등 | API |
출력데이터 | CSV | 추천 상품 | API |
결제 방법 | 가입 방법 | 신청 시 첨부 파일 |
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선불요금 | 온라인 | 모델 생성에 필요한 고객 데이터 |
신청절차 |
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구분 | 이용가격 |
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API 설치 비용 | 2,000,000 ~ |
API 예측하기 사용 | 테이블 데이터 행당 2원 |