상품추천 위젯 에이전트

고객에게 맞는
상품을 추천해요.

상품추천 위젯 에이전트는 고객의 관심과 구매 흐름을 읽고, 함께 볼 만한 상품을 위젯으로 추천합니다. 고객별로 다른 상품을 추천합니다.

상품추천 위젯 에이전트 시작하기 →작동 방식 보기
기대 효과

이런 변화가 일어납니다.

같은 상품으로도 더 큰 결과를 만들 수 있습니다.

METRIC 01
+35%

추천 클릭률 상승

관심 가능성이 높은 상품을 먼저 노출해 추천 클릭률이 올라갑니다.

METRIC 02
+12%

객단가 상승

함께 볼 만한 상품을 추천해 추가 구매를 유도합니다.

METRIC 03
22%

추천 매출 비중

고객이 원하는 상품을 더 쉽게 발견해 추천 위젯 매출 비중이 커집니다.

문제

모든 고객에게
같은 상품만 보여주고 있나요?

고객마다 관심 상품은 다릅니다. 같은 상품만 노출하면 추가 구매 기회를 놓칩니다.

고객 관심사

같은 쇼핑몰에서도 고객마다 보고 싶은 상품은 다릅니다.

A
어떤 고객은 편안한 티셔츠를 자주 구매합니다.
B
어떤 고객은 특정 컬러나 스타일을 선호합니다.
C
어떤 고객은 신상품보다 익숙한 기본 상품에 더 잘 반응합니다.

하지만 많은 쇼핑몰은 여전히 잘 팔리는 상품을 모두에게 같은 순서로 보여줍니다.

그 결과, 고객은 관심 상품을 찾기 전에 떠나고, 좋은 상품도 제때 제안되지 못합니다.

같은 사이트, 다른 관심사
A
편안한 티셔츠
→
B
특정 컬러 · 스타일
→
C
익숙한 기본 상품
→
모두에게 같은 상품
BEST₩29,000
BEST₩29,000
BEST₩29,000
BEST₩29,000
해결 방식

고객에게 맞는 상품을
자동으로 추천합니다.

상품추천 위젯 에이전트는 고객의 쇼핑 흐름을 바탕으로 함께 볼 만한 상품을 찾습니다. 사용 설정만 하면 추천 위젯으로 노출됩니다.

FLOW BASED

최근 구매, 관심 상품, 함께 본 상품 흐름을 종합합니다.

PERSONAL FIT

고객별로 어울릴 가능성이 높은 상품을 제안합니다.

ONE SWITCH

사용 스위치만 켜면 고객 맞춤 상품을 추천 위젯으로 노출합니다.

ENABLE WIDGET AGENT
고객 맞춤 추천 위젯 활성화
AUTO PRODUCT MATCHING
구매 흐름 기반 자동 매칭
EXCLUDE NON-SELLABLE
판매 불가 · 사은품 · 테스트 상품 제외
작동 방식

상품추천 위젯 에이전트는
이렇게 일해요.

쇼핑 흐름 분석, 상품 매칭, PGM 점수화, 위젯 노출을 네 단계로 실행합니다.

01
UNDERSTAND

쇼핑 흐름을 읽습니다

구매 이력, 관심 상품, 함께 본 상품군을 분석합니다.

분석은 에이전트가 자동으로 수행합니다.

구매 이력analyzed ·
관심 상품tracked ·
상품군 연결mapped ·
02
MATCH

어울릴 상품을 찾습니다

소재, 컬러, 스타일, 카테고리와 구매 흐름을 함께 보고 관심 가능성이 높은 상품을 추립니다.

EXAMPLE

티셔츠를 자주 구매한 고객에게 비슷한 분위기의 상의와 최근 반응이 좋은 상품을 추천합니다.

03
SCORE · PGM

구매 가능성을 점수화합니다

PGM으로 추천 후보의 다음 구매 가능성을 점수화하고 순서를 정합니다.

단순 취향보다 구매확률이 높은 추천을 만듭니다.

PGM · PRODUCT GRAVITY MODEL

상품 간 구매 연관성과 연속 구매 가능성을 분석하는 상품 구매 예측 모델

04
SHOW

추천 위젯으로 노출합니다

점수가 높은 상품을 쇼핑몰 화면의 추천 위젯에 노출합니다.

판매 불가 상품, 사은품, 테스트 상품은 자동 제외합니다.

점수순 정렬auto ·
위젯 노출onsite ·
비판매 제외filtered ·
지금 시작하기

고객마다 다른 추천,
상품추천 위젯 에이전트로 시작하세요.

구매 흐름을 읽고 어울릴 상품을 자동으로 추천합니다. 고객별 추천을 바로 시작해보세요.

무료 데모 신청 →다른 에이전트 보기