넷플릭스, 유튜브 등의 전세계 동영상 스트리밍 서비스에서 더욱 고도화된 추천 알고리즘을 적용하는 것과 같이, 고객들은 직접 제품을 찾으려고 하기 보다는 자신의 관심사에 맞추어 추천하여 보여지는 서비스를 원하고 있습니다. 특정 고객이 원하는 상품을 타겟팅하는 것은 마케팅의 핵심입니다.
딥러닝을 활용하여 제품 분류, 가격, 특가 등의 고객 행동 및 변수 변화에 빠르게 대응하여 맞품형 상품을 추천한다면 매출 상승에 큰 영향을 줄 것입니다. 인공지능은 소비자 데이터(고객 프로필 정보), 리뷰 내용, 인구 통계 구매 행동 패턴을 빠르게 학습하여 사용자 프로필과 습관에 맞춘 제품을 추천합니다. 제품 추천 시스템은 훌륭한 마케팅 도구로 기업의 수익 및 판매를 늘리는데 유용합니다.
데이터 | 데이터의 종류 | 내용 | 사용방식 |
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입력데이터 | CSV | 고객데이터: 리뷰 점수, 프로필 정보, 과거 제품 구매 정보 등 | API |
출력데이터 | CSV | 추천 제품 | 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 |