개인화된 권장 사항
관련성이 높은 개인화된 제품 및 콘텐츠 권장 사항 제공
개인화 전략을 실행할 때 이메일, 웹, 모바일 등 전반에 걸쳐 맞춤형 권장 사항을 제공하여 고객 경험(CX)을 최적화하고 수익을 높일 수 있습니다. Oracle Recommendations는 원하는 품목을 고객에게 제안하지만, 원하는 품목을 직접 찾지 못했을 수도 있습니다. 이를 통해 참여도를 높이고 수익을 높일 수 있습니다.
레이아웃을 쉽게 구성하고 채널(이메일, 웹, API) 전반에 걸쳐 단일 재고 항목 세트를 업데이트 일정, 맵 속성, 재고 프로필, 오류 감지 등의 기능과 함께 사용합니다. 이 모든 기능에는 코딩 전문 지식이 필요하지 않습니다. 그런 다음 Oracle Recommendations는 머신 러닝을 적용하여 가장 관련성이 높은 항목(콘텐츠 또는 제품)을 각 고객에게 표시합니다.
권장 사항 유형
백그라운드에서 다양한 알고리즘을 사용하여 고객 경험을 개인화하여 최고의 제품 또는 콘텐츠를 결정합니다. 알고리즘 기반 권장 사항에는 다음이 포함될 수 있습니다.
베스트 셀러
가장 자주 구매한 상품에 따라
조회함, 조회함
현재 조회 중인 항목과 함께 가장 자주 조회된 항목을 기반으로 합니다.
이걸 보고 구매했어요
현재 조회한 품목도 조회한 방문자가 가장 자주 구매한 품목을 기반으로 합니다.
구매했는데 구매했어요~
현재 조회된 품목과 함께 가장 자주 구매된 품목을 기반으로 합니다.
가장 많이 본
가장 자주 보는 항목을 기반으로 합니다.
최종 조회
다른 사람의 이전 방문에서 가져온 마지막 항목을 기반으로 합니다.
일대일 방문자 선호도
항목을 기반으로 한 사람이 상호 작용 내역을 기반으로 상호 작용할 것으로 가장 예측됩니다.
개인화된 웹 경험을 위한 권장 사항
Oracle Maxymiser Testing and Optimization과의 통합을 통해 웹 사이트 경험을 맞춤화할 수 있습니다. Oracle Recommendations는 Oracle Maxymiser에서 이미 사용 가능한 기능을 개선하므로 제품 또는 콘텐츠 권장사항을 손쉽게 삭제하여 각 고객의 경험을 사용자정의하고 개선할 수 있습니다.
- 사전 구성된 위젯, 사용 가능한 알고리즘 및 직관적인 WYSIWYG 편집기를 활용합니다.
- 끌어 놓기 인터페이스를 통해 다양한 오디언스에 대한 규칙 기반 개인화를 생성할 수 있습니다.
- 라이트 박스, 오버레이, 배너 또는 알림을 작성하고 특정 사용자 작업에 따라 트리거합니다.
예를 들어, 날씨별로 타겟팅 할 수 있으므로 따뜻한 기후의 방문객은 관련이없는 콘텐츠를 볼 수 없습니다. 지리적 위치와 날씨를 사용하여 방문자를 타겟팅함으로써 추운 기후의 사람들이 추운 날씨 이미지를 볼 수 있도록합니다. 반면 따뜻한 기후의 방문객은 해당하는 따뜻한 날씨 이미지를 볼 수 있습니다.
개인화된 이메일에 대한 권장 사항
Responsys 캠페인 관리에 알고리즘 기반 권장사항을 추가하여 이메일 클릭스루 및 변환율을 개선합니다. 라이브러리에서 알고리즘을 선택하고 이메일 오픈 타임 지원을 사용하여 권장 사항을 볼 때 관련성이 있는지 확인합니다.
- Oracle Responsys 이메일에 기본적으로 제품 또는 서비스 권장사항을 포함합니다.
- 웹 사이트의 권장 사항과 일치하는 알고리즘 기반 권장 사항을 추가하여 세션 및 카트 포기 이메일의 이메일 클릭스루 및 전환율을 개선합니다.
- 오픈 타임 지원을 통해 적시에 권장 사항을 보장하고 수신자에게 실망시키지 않습니다(예: 재고 부족 품목에 대한 권장 사항 작성).
다른 애플리케이션과의 권장사항
- Oracle CX 솔루션뿐만 아니라 모든 고객 대면 시스템에서 권장 사항을 사용합니다.
- 모바일, 타사 애플리케이션에 대한 권장 사항을 제공합니다.
- REST API 서비스를 사용하면 개발자가 권장 사항을 모바일, IoT 이상으로 빠르게 확장할 수 있습니다.
사용 중인 권장 사항
익명 구매자(B2C, B2B2C)
문제: 소매업체와 브랜드는 선호도 및 과거 구매에 따라 "최신 및 최고" 또는 특정 품목을 찾고 있는 신규 및 반품 고객에게 호소해야 합니다.
해결 방법: 가장 인기 있는 베스트셀러 항목 또는 인기 있는 항목을 표시합니다.
이점: 전환율 및 평균 주문 금액을 올립니다.
대상 변경(B2C, B2B2C)
문제: 기존 소비자에게 직접 판매하는 소매업체, 브랜드 및 미디어 플랫폼은 유지율을 높이고 로열티를 극대화하기 위해 모든 상호 작용을 개인적이고 관련성 있게 만들어야 합니다.
솔루션: 풍부한 프로필 인사이트를 활용하여 상황에 맞는 개인화된 권장 사항을 제공합니다.
혜택: 평균 주문 가치, 쇼핑 빈도 및 고객 생애 가치를 증대합니다.
긴 영업 주기 서비스(B2B, B2C, B2B2C)
문제: 긴 영업 주기 서비스는 종종 브랜드 웹사이트를 여러 번 방문하는 쇼핑객이 가격과 솔루션을 비교하려고 하는 경우가 많습니다.
해결 방법: 독립적인 속성, 낮은 컨텍스트 및 제한된 데이터를 기반으로 "마지막 확인" 알고리즘 기반 권장 모델을 사용하여 방문자가 중단한 위치를 선택할 수 있습니다.
이점: 복잡한 탐색 및 구매 여정에 대한 불만을 최소화하여 전환 가능성을 극대화합니다.
다음 단계
Oracle Recommendations를 독립형 솔루션으로 구매하여 다른 마테크 애플리케이션(Oracle 및 비 Oracle)과 통합하거나 Oracle Infinity Behavioral Intelligence의 일부로 구매하세요.
Oracle Infinity에 대한 자세한 내용