최근 개인화의 주목으로 온라인 쇼핑몰에서 상품 추천에 대한 관심이 높아졌습니다. 기존에는 쇼핑몰의 통계를 활용한 인기 상품을 진열하거나 쇼핑몰 운영자나 마케터에 의한 기획 상품을 추천 했다면, 이제 AI 기술을 활용한 고객의 실시간 행동 기반의 상품 추천이 가능합니다.
AI 기반의 알고리즘을 적용한 고객 맞춤형 추천이 가능해지면서 매출, 클릭, 전환 등 중요한 쇼핑몰 운영 지표 향상에 기여하고, 고객의 만족도를 높이는 중요한 개인화 서비스로 자리를 잡아가고 있습니다. AI 기반의 개인화 추천은 사람과 상품의 상호작용으로 발생한 데이터를 학습해 더 정교하고 고도화 된 맞춤형 상품 추천을 하게 됩니다. AI를 활용한 상품 추천은 사이트의 여러 요소에 노출이 가능합니다. 각 페이지의 역할이 다르듯 상품 추천도 쓰임에 맞는 알고리즘을 활용을 해야만 좋은 결과를 얻을 수 있습니다. 그래서 주요 페이지의 기본적으로 사용하는 AI 추천 알고리즘 활용에 대해 알아보겠습니다.
1. 메인 페이지
메인페이지는 사이트를 직접 방문하는 고객과 첫 만남이 이뤄지는 곳으로 고객의 관심을 끌기 위한 다양한 요소를 갖추고 있습니다. 그리고 카테고리와 상세페이지로 진입할 수 있는 안내 역할을 맡고 있습니다. 첫 방문자의 경우는 특별히 찾는 상품이 없는 단순 방문자가 많을 수도 있습니다. 그래서 최근 인기 상품이나 할인 상품을 안내해 쇼핑몰의 상품 포트폴리오를 제공하는 목적의 상품 추천을 활용합니다.
하지만 쇼핑몰을 이미 경험한 재 방문자에게는 위와 같은 통계형 알고리즘이 더이상 효과를 보기 어렵습니다. 그래서 과거 구매 이력 혹은 상품 조회 이력을 바탕으로 취향에 맞는 상품을 추천할 수 있도록 AI 알고리즘을 활용한 개인화된 추천이 필요합니다.
그루비의 상품추천 기능은 고객을 분류하여 상품추천이 가능하도록 세그먼트 타겟팅을 기능을 옵션으로 추가해 상품 추천 영역을 만들 수 있습니다. 그래서 충분히 데이터가 없는 신규 방문자에게는 통계형 알고리즘을 활용한 추천을 제공하고 학습 데이터가 충분한 재방문자에게는 AI 기반의 알고리즘을 활용한 맞춤형 추천을 적용해 클릭과 전환을 유도할 수 있습니다. 세그먼트 타겟팅을 믹스한 전략적 상품 추천 활용법은 다음에 더 자세히 설명하는 기회를 만들어 보겠습니다.
2. 상품 상세 페이지
상품 페이지는 방문자가 상품에 대한 자세한 내용을 파악하고 장바구니에 담거나 구매를 진행합니다. 기본적으로 여러 상품을 경험할 수 있도록 조회 중인 상품과 관련성이 높은 상품을 추천하는게 일반적입니다. 하지만 고객이 원하는 상품이 아닐 때 역시 같은 카테고리의 유사한 상품 혹은 대체재를 추천하여 이탈을 방지 할 수 있는 전략을 취할 수 있어야 합니다.
첫번째 상세 페이지의 상품 정보 바로 하단에는 현재 보고 있는 상품과 함께 구매할 수 있는 상품 혹은 다양한 상품을 노출하여 상품 탐색 전 간단하게 이런 상품이 있다는 것을 상기 시키기 위해 필요한 AI 알고리즘을 활용합니다.
두번째로 상품 설명이 끝나는 하단에 상품 추천은 현재 상품과 비교해 보거나 상품이 마음에 들지 않을 때 대신 구매할 수 있는 상품을 보여 주도록 합니다. 상품 노출 개수를 늘리면서 클릭을 유도하는 것입니다. 그래서 이탈을 줄이고 탐색 시간을 늘릴 수 있도록 같은 카테고리 기반의 상품을 추천하거나 유사 상품을 추천할 수 있는 AI 알고리즘을 활용합니다.
3. 장바구니 페이지
장바구니에서 추천의 주 목적은 AOV를 상승시키는 것으로 객단가를 높이는데 유용한 알고리즘을 적용하는 것이 좋습니다. 장바구니 상품과 연관 상품을 노출하거나 보완 상품을 추가해 추가 구매가 발생할 수 있도록 하는 AI 알고리즘을 활용합니다.
장바구니 페이지는 고객이 구매가 임박한 상태로 좋은 상품 추천은 매우 효과가 좋습니다.
4. 검색 페이지 / 카테고리 페이지
검색 페이지는 만족스러운 검색 결과를 보여 줄 대 전환이 높지만, 그렇지 않으면 이탈 가능성도 높습니다. 그래서 검색어와 상품 데이터를 기반으로 고도의 상품 추천이 이뤄질 수 있는 AI 기반의 검색어 추천 알고리즘을 활용이 필요합니다. 그루비의 검색어 추천 AI 알고리즘은 자연어 및 400만개 이상의 상품 데이터를 딥러닝 방식으로 학습하여 고도화 된 검색 기반 AI 알고리즘으로 검색어에 꼭 맞는 상품을 추천하고 있습니다. 그래서 일반적으로 진열되는 상품 목록 상단에 위치하여 더 적합한 상품들이 진열 되어 클릭을 유도합니다.
카테고리 페이지 방문자가 무엇을 찾고 있는지 정보를 제공한 것입니다. 그래서 추천의 목표는 빠르게 원하는 상품이 추천되어 상품 페이지로 이동할 수 있도록 해야합니다. 해당 페이지의 고객의 이력을 기반으로 RFM 세그먼트에 따른 선호 상품이나 취향이 비슷한 고객들이 선호 하는 상품을 추천하여 쉽게 상품을 찾도록 돕는 역할을 해야합니다.
오늘은 쇼핑몰에서 주요 페이지에 AI 알고리즘을 활용해 상품을 추천하는 방법에 대해서 알아봤습니다. 하지만 오늘 소개한 AI 개인화 상품 추천이 모든 쇼핑몰에 다 동일하게 적용 될 수는 없습니다. 운영하는 쇼핑몰의 특성과 주 고객층의 성향에 따라 상품 추천에 전시 영역 및 활용 AI 알고리즘은 더 다양하게 활용 될 수 있습니다. 그래서 추천 영역의 알고리즘의 성과에 따라 상품 추천을 지속적으로 최적화 작업이 매우 중요합니다. 이런 일련의 과정과 시간을 줄이기 위해 그루비는 AI 자동 최적화 기능을 제공합니다. 상품추천에 2개 이상의 알고리즘을 적용 했을 때 어떤 알고리즘이 해당 영역에 더 효율이 좋은지 AI가 판단해 자동으로 최적화 해주는 기능입니다. 그래서 추천 시스템을 구현하거나 현재 추천 시스템 다음 단계로 진화를 위해서 고민하는 쇼핑몰 운영자와 마케터에게 누구보다 필요한 기능이라고 볼 수 있습니다.
각 주요 페이지 요소에 잘 배치된 상품 추천은 우리 쇼핑몰에 방문한 고객에게 더 많은 상품을 보여주고, 더 많은 상품을 탐색 하게 만들어 고객이 전환의 가능성을 높일 수 있습니다. 다양한 이커머스 비즈니스마다 특징에 맞는 상품을 추천이 가능한 그루비는 AI 마테크 전문 기업으로 고객의 경험을 혁신 할 수 있도록 추천 솔루션을 발전시키고 있습니다. 그루비의 기능이 어떻게 업데이트되고 있는지, 링크를 통해 확인해 보세요!
