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상품 기준 추천

상품 기반의 추천을 통해 트래픽 증가를 유도하고 연계 구매로 이어질 확률이 높은 상품을 추천합니다.

viewTogather&BuyTogather
1함께 본 상품 (ViewTogether)
사용자의 전체 행동 로그를 통해 상품과 상품의 관계를 분석하고, 이를 바탕으로 사용자가 본 상품과 관련된 추천 리스트(대체재)를 제공
2함께 구매한 상품 (BuyTogether)
사용자의 구매로그를 통해 상품과 상품의 관계를 분석하고, 이를 바탕으로 사용자가 구매한 상품과 관련된 추천 리스트(보완재)를 제공
추천 case1추천 case2추천 case3

사용자 기준의 추천 서비스

개별 사용자의 특성 및 최근의 니즈를 반영하여 사용자에게 가장 적합한 맞춤형 상품을 추천합니다.

고객님을 위한 추천
실시간 개인화 추천 (최근 관심사 기반)
사용자의 개인별 최근 성향을 실시간으로 분석하여 사용자의 현재 니즈와 특성이 반영된 맞춤형 추천 리스트를 제공
고객님을 위한 추천 상품고객님을 위한 추천 상품실시간 맞춘 추천 상품

통계형 추천 서비스

다양한 통계 Data를 기반으로 인기 상품과 구매로 전환될 확률이 높은 상품을 추천합니다.

  1. 1View Top 100

    하루 동안 사용자들이 가장 많이 본 상품 노출

  2. 2실시간인기상품 Top100

    최근 1시간 이내 사용들이 가장 많이 본 상품 노출

  3. 3Buy Top 100

    사용자의 View 대비 구매가 많이 일어난 상품 노출

  4. 4구매전환 Top 100

    하루 동안 사용자들이 가장 많이 구매한 상품 노출

  5. 5추천클릭 Top 100

    추천 리스트 노출 대비 클릭이 많이 발생한 상품 노출

  6. 6추천유입 Top 100

    상품의 유입 경로 중 추천 유입률이 높은 상품 노출

  7. 7카테고리 Top 100

    카테고리내 가장 인기가 있었던 상품 노출

실시간 최근 가장 많이 본 상품가장 많이 구매한 상품가장 구매전화율이 높은 상품

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