추천 1단계 기본 설정

추천 캠페인 만들기

1. 추천명: 추천 생성을 위한 작성 필수 항목입니다.

2. 상세설명: 추천명으로 표시하기 부족한 부분을 상세하게 작성할 수 있습니다.

3. 태그: 태그를 지정하면 추천 관리 메뉴에서 태그 필터 기능으로 생성한 추천을 분류하여 관리할 수 있습니다.

4. 접속 유형

• 추천 생성을 위한 작성 필수 항목입니다.

• 설정한 접속 유형에 따라 선택할 수 있는 추천 디자인 유형이 달라집니다.

  • 1) PC: 가로형, 세로형, 슬라이드형, 스크립트형, 데이터 호출형

  • 2) 모바일: 가로형(스와이프), 스크립트형, 데이터 호출형

• 설정 가능한 접속 유형은 다음과 같습니다.

  • 1) PC/웹 : 방문자가 PC/웹으로 접속한 경우 추천을 노출합니다.

  • 2) 모바일 전체 : 방문자가 모바일 웹 또는 모바일 앱으로 접속한 경우 추천을 노출합니다.

  • 3) 모바일 웹 : 방문자가 모바일 웹으로 접속한 경우 추천을 노출합니다.

  • 4) 모바일 앱 : 방문자가 모바일 앱으로 접속한 경우 추천을 노출합니다.추천 접속 유형을 모바일 앱(하이브리드 앱)으로 설정하기 위해서는 설정 메뉴에서 '모바일 앱 설정'이 먼저 완료되어야 합니다.

1. 노출 페이지

• 추천 생성을 위한 작성 필수 항목입니다.

• 페이지 URL 등록은 설정 메뉴에서 가능합니다.

• 설정 가능한 페이지는 다음과 같습니다.

  • 1) 메인

  • 2) 카테고리

  • 3) 상품 상세

  • 4) 장바구니

  • 5) 검색 결과

  • 6) 직접 입력

  • 7) 모든 페이지 (데이터 호출형)

1. 알고리즘 설정

• 추천에 사용될 알고리즘을 선택합니다.

• 설정 가능한 알고리즘 유형은 다음과 같습니다.

  • 상품 추천: 접속한 방문자에게 상품을 추천합니다.

  • 기획전 추천: 접속한 방문자에게 기획전을 추천합니다.

  • 커스텀 추천: 접속한 방문자에게 고객사 맞춤형으로 제작된 추천 알고리즘을 사용한 상품/기획전을 추천합니다.커스텀 추천을 사용하면 고객사별 고객의 특정 선호도와 행동에 맞는 추천 알고리즘을 활용해 고객들에게 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다. 



1. 세그먼트 설정

• 추천을 노출할 타겟 고객을 지정할 수 있습니다. 세그먼트를 설정하지 않으면 노출 페이지를 방문한 모든 고객에게 추천을 노출합니다.

• 세그먼트를 사용하면 설정한 세그먼트에 해당되지 않는 방문자에게는 추천 영역이 노출되지 않습니다.

• 추천 생성 전 타겟팅을 위한 세그먼트를 먼저 생성해주세요.

추천 알고리즘

• 그루비 제공 알고리즘은 총 28개입니다.

추천 알고리즘은 특성에 따라 3가지로 분류됩니다.

1) 상품 기반 AI 알고리즘

• 알고리즘 유형이 '상품 추천' 일 때 현재 보고 있는(또는 장바구니에 담은) 상품과 관련도가 높은 상품을 추천합니다. '검색어 추천'을 제외한 상품 기반 AI 알고리즘들은 상품 정보가 없는 페이지 (ex-메인 페이지, 이벤트 페이지 등)에서도 사용할 수 있습니다. 이 경우 방문자가 가장 마지막에 조회한 상품 정보를 기반으로 추천 상품을 생성합니다. ​

  • 특정 상품의 조회나 구매 등 데이터가 부족하여 선택한 알고리즘으로 추천이 불가한 경우 최근 본 상품이 있다면 [상품명 기반 유사 상품 알고리즘]이 대체 적용되며, 최근 본 상품이 없는 경우에는 [많이 본 상품 TOP N, 많이 담은 상품 TOP N, 주문 전환율 TOP N , 추천 유입률 TOP N, 추천 클릭률 TOP N] 중 임의의 알고리즘 한 개가 적용되며 통계에도 반영됩니다.

• 알고리즘 유형이 '기획전 추천' 일 때 현재 보고 있는(또는 장바구니에 담은) 상품과 관련도가 높은 기획전을 추천합니다. 상품의 조회 데이터가 부족하여 추천이 불가한 경우 [많이 본 기획전 TOP N]이 적용되며 통계에도 반영됩니다.

2) 방문자 이력 기반 AI 알고리즘

• 이전 방문에서 상품 조회, 구매 등의 이력을 남긴 방문자에게 과거 이력을 기반으로 관심이 있을 가능성이 높은 상품을 추천합니다.아래 조건으로 생성한 세그먼트와 함께 사용하세요.

• [시점: 현재, 변수: 첫 방문, 조건: 첫 방문 아닐 때]방문자의 과거 이력 데이터가 부족하여 선택한 알고리즘으로 추천이 불가한 경우 최소한의 이력 데이터를 필요로 하는 [많이 본 상품 TOP N, 많이 담은 상품 TOP N, 주문 전환율 TOP N , 추천 유입률 TOP N, 추천 클릭률 TOP N] 중 임의의 알고리즘 한 개가 적용되며 통계에도 반영됩니다.

3) 통계형 알고리즘

• 사이트 전체 데이터 통계를 기반으로 상품/기획전을 추천합니다.

• 메인 페이지 추천이나 첫 방문자 대상 추천으로 활용하기 좋습니다.

• 설정한 노출 페이지에 따라 사용 가능한 알고리즘이 달라집니다.

• 추천은 한 번 노출될 때마다 1개의 알고리즘을 사용하여 추천할 상품 목록을 생성합니다.

• 2개 이상의 추천 알고리즘을 선택한 경우 동작 방식은 아래와 같습니다.

  • 초기 진행 시 동일한 비율로 선택한 알고리즘 중 1개를 선정하여 추천 상품/기획전을 노출합니다.

  • 이후 그루비만의 AI 기반 노출 비율 최적화 기능을 통해 실시간으로 성과가 좋은 알고리즘의 더 많이 노출되도록 자동으로 조정됩니다.

• 최적화 목표는 선택한 알고리즘이 2개 이상일 때 노출 비율 최적화를 위한 알고리즘의 성과 판단의 기준이 됩니다. (선택한 알고리즘이 1개인 경우 최적화 목표를 설정할 수 없습니다.)

  • '클릭 수'를 선택하면 더 많이 클릭된 추천에 적용된 알고리즘이 더 많이 노출됩니다.

  • '주문 수'를 선택하면 추천을 통한 구매가 더 많이 이루어진 추천에 적용된 알고리즘이 더 많이 노출됩니다.

• 상품 추천 알고리즘과 기획전 추천 알고리즘은 함께 사용할 수 없습니다.

  • 하나의 노출 영역에 상품과 기획전을 함께 추천하고 싶으시다면 상품 추천, 기획전 추천을 각각 스크립트형 또는 데이터 호출형으로 생성한 뒤 그루비에서 제공하는 2개의 추천 결과 리스트를 받아 고객사 측에서 홈페이지 상에 직접 노출 처리하셔야 합니다.

추천 알고리즘 결과 미리보기

1. 자동 추천

• 임의의 데이터를 사용하여 추천 결과를 다시 불러옵니다.

1. 데이터 입력

• 알고리즘에 사용되는 데이터를 직접입력 하여 추천 결과를 확인할 수 있습니다.

(1) 상품 기반 알고리즘: 상품코드

(2) 방문자 기반 알고리즘: 회원 ID

(3) 검색어 알고리즘: 검색 키워드

(4) 딥러닝 기반 다음에 볼 상품: 5개(권장)의 상품코드 (ex 상품코드1, 상품코드2, ... ,상품코드5)

추천 결과 미리보기

• 알고리즘에 의한 추천 결과를 확인할 수 있습니다. 노출 우선순위가 높은 상품 순으로 최대 10개의 상품이 노출됩니다.