제품 권장 사항
AI를 통한 교차 판매 및 상향 판매 증가
도전 과제
McKinsey and Company는 Amazon의 현장 매출의 35%가 권장 엔진에 의해 창출된다고 보고했습니다. 소매업체들은 추천 제품이 교차 판매 및 상향 판매 기회를 증가시킬 수 있다는 것을 알고 있지만, 실제로 이메일이나 기타 채널에서 자신의 사이트에 진정으로 개인화된 제품 추천을 구현한 사람은 거의 없습니다. 권장 제품이 전혀 포함되어 있지 않은 경우 많은 웹 사이트와 이메일에는 해당 페이지를 방문하거나 이메일을 받는 모든 사람이 동일한 제품을 보는 정적 권장 사항이 포함되어 있습니다. 이러한 권장 사항은 없는 것보다 낫지만, 현재 소비자가 기대하는 개별화된 항목과는 거리가 멉니다.
기회
모든 소매업체는 이메일에서 랜딩 페이지, 홈페이지에서 카테고리, 제품 페이지 및 장바구니에 이르기까지 모든 곳에서 고품질 추천 제품을 사용하여 교차 판매 및 상향 판매를 늘리기를 원합니다. AI는 클릭스트림 데이터, 이전 구매, 인구통계 및 선호도에서 고객 행동의 패턴을 찾아 각 개별 소비자에게 가장 적합한 제품을 추천하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 고객이 웹사이트의 홈페이지를 방문했을 때, 표시된 상품들은 그들이 알고 있는 선호도와 표시된 상품들과 높은 관련성을 가지도록 사전 구매에 따라 분류될 수 있습니다. 이메일의 경우 이메일을 열 때 제품 추천을 생성할 수 있으므로 고객의 가장 최근 검색 행동 및 구매를 기반으로 추천 제품이 관련성이 있습니다. AI를 사용하면 관련성이 높고 개인화된 제품 추천, 웹사이트, 이메일 캠페인, 콜센터 상담원 및 모바일 애플리케이션이 소비자에게 개인화된 경험을 제공하여 전환율, 장바구니 크기 및 고객 충성도를 높일 수 있습니다.
왜 H2O.ai인가?
H2O.ai의 임무는 산업 전반에 걸쳐 더 많은 사람들이 AI의 힘을 비즈니스와 사회적 과제를 해결하는 데 사용할 수 있도록 모두를 위해 AI를 접근화시키는 것이다. Macy’s, Walgreens, eBay 및 HEB와 같은 주요 소매 브랜드들은 H2O.ai 기술을 사용하여 제품 수요를 예측하고, 개인화된 고객 경험을 창출하며, 고급 재고 계획을 추진합니다. H2O Driverless AI는 수상 경력에 빛나는 자동 머신 러닝 플랫폼으로 데이터 과학 및 기술 마케터가 고도로 정확한 예측 모델 개발 속도를 크게 높여 머신 러닝 노력을 확장할 수 있도록 지원합니다. Driverless AI에는 머신 러닝 해석 가능성(MLI), 개별 예측을 위한 이유 코드, 자동 시계열 모델링 등 금융 서비스에서 특히 관심을 갖는 혁신적인 기능이 포함되어 있습니다.