고객 경험 개인화

기계 학습으로 참여율, 전환율 및 수익 증대

보다 정교한 디지털 경험을 제공할 수 있는 능력이 시간이 지남에 따라 진화하면서 소매, 미디어 및 엔터테인먼트, 여행 및 접객 등에서 접하는 브랜드로부터 보다 개인화된 경험을 받기를 기대하고 요구하는 고객도 증가하고 있습니다. 오늘날의 소비자는 제품 및 서비스를 고려, 구매 및 사용할 때 디지털 채널 전반에서 실시간으로 선별된 경험을 기대합니다.

기계 학습(ML)을 통해 조직은 고도로 개인화된 경험을 제공하여 고객 참여율, 전환율, 수익 및 이윤을 개선하고 디지털 세계에서 차별화를 이룰 수 있습니다.

AWS는 디지털 채널 전반에서 고객에게 더 높은 품질의 개인화된 경험을 제공하는 기계 학습 솔루션을 제공하며, 모두 비즈니스 요구 사항에 맞게 조정됩니다.

기계 학습으로 고객 추천 개인화(2:41)

이점

Cropped shot of a businessman using a digital tablet at night in an office

더 나은 개인화된 경험 제공

'인기 편향'(단순히 고객에게 가장 인기 있는 제품 또는 콘텐츠를 보여줌) 및 '콜드 스타트'(사용자, 항목 또는 콘텐츠 기록이 존재하지 않는 경우)와 같은, 고객 경험과 조직 카탈로그의 새로운 항목 또는 콘텐츠 검색 능력을 저하시키는 일반적인 문제를 해결해 줍니다.

Woman in cafe shopping online with laptop

고객 참여율 개선

실시간 사용자 활동 데이터와 사용자 프로필 정보의 조합을 사용하여 동적 고객 경험과 최적의 제품 또는 콘텐츠 추전을 제공하여 참여율과 전환율을 높여 줍니다.

Side view of a man making a video chat at a boat

모든 접점을 개인화

개인화를 기존 웹 사이트, 앱, SMS 및 이메일 마케팅 시스템에 손쉽게 통합하여 모든 채널 및 디바이스에서 고유한 고객 환경을 제공합니다.

고객 사례

Pulselive
“우리는 Pulselive 플랫폼을 통해 데이터를 사용하여 고객들의 온라인 팬 환경을 개인화하고 개선하는 방법에 집중합니다. Amazon Personalize를 통해 이제 스포츠 팬에게 기계 학습이 지원하는 개인화된 추천을 제공하고 있습니다. 우리는 스스로를 기계 학습 전문가로 생각하지 않습니다. 대신 사용법이 간단한 Personalize를 통해 단 며칠 안에 통합을 완료할 수 있습니다. 우리 고객 중에 한 고객은 전 세계에 수백만 명의 팬을 보유한 프리미어 유럽 축구 클럽의 웹 사이트와 모바일 앱의 비디오 사용량을 즉시 20% 올렸습니다 프리미어 유럽 축구 클럽의 팬은 새로운 추천 기능을 쉽게 사용하고 있습니다. Amazon Personalize를 활용하여 모든 지역의 스포츠 팬들의 1대1 개인화된 경험에 기반한 데이터 구축의 한계를 훨씬 뛰어 넘을 수 있을 것입니다.”

Pulselive 관리 이사 및 공동 창업자, Wyndham Richardson

롯데마트
“보다 고객 중심적 기업으로 변모하고 고객과의 교류 범위를 넓히며 사용자들의 이용률을 높이기 위해 Amazon Personalize로 전환하여 60만 명 이상의 M Coupon 모바일 앱 사용자가 매장 쇼핑 비용을 절약할 수 있도록 지원하고 있습니다. Amazon Personalize를 사용하면서 이전의 빅 데이터 분석 솔루션보다 추천 제품에 대한 반응이 5배 증가하여 월별 매출이 증가했습니다. 특히, Amazon Personalize 덕분에 고객이 이전에는 구매한 적이 없던 제품의 수가 최대 40%까지 증가했습니다. AWS의 지원을 받는 새로운 이 추천 서비스는 우리 조직 전체에 걸쳐 가장 광범위하게 도입한 첫 번째 AI 기술입니다.”

롯데마트 빅 데이터 팀의 팀장, 신재현

BuildOn-Customer-Logos
“Zalando는 고객 중심, 속도, 기업가 정신 및 권한 부여를 중요하게 여깁니다. 우리는 AWS에서 기계 학습 워크로드를 표준화하여 고객 경험을 개선하고, 팀에 생산성을 높이는 도구와 프로세스를 제공하며, 가시적인 성과를 실현하기로 결정했습니다. Amazon SageMaker를 사용하면서 Zalando는 캠페인을 더 잘 이끌고 개개인에게 잘 맞는 의상을 제작하고 고객에게 더 나은 경험을 제공할 수 있게 되었습니다. 이 AWS 기반 솔루션 덕분에 엔지니어와 데이터 사이언티스트의 생산성이 20% 향상되었습니다."

Zalando 디지털 기반 부문 이사, Rodrigue Schäfer

Zappos
"Zappos에서는 매우 유동적이고 반응이 빠른 사용자 경험을 유지하면서 개별 사용자에 대한 크기 조정 및 검색 결과를 개인화할 수 있는 분석 및 기계 학습 솔루션을 사용하여 전자 상거래 고객 경험을 크게 개선하고 있습니다. Amazon SageMaker를 사용하면 고객의 신발 크기를 예측할 수 있습니다. AWS 서비스를 사용하면 엔지니어가 DevOps 오버헤드 부담을 덜고 성능 및 결과 개선에 집중할 수 있기 때문에 AWS는 ML/AI의 엔터프라이즈 표준이 되고 있습니다.”

Zappos 기계 학습 연구 및 플랫폼 책임자, Ameen Kazerouni

사용 사례

소매

특화된 홈페이지 경험 제공

사용자의 쇼핑 기록에 근거한 제품 추천으로 사용자의 홈페이지를 개인화합니다.

고객이 상품을 더욱 신속하게 찾을 수 있도록 지원

사용자가 관련 신제품, 거래 및 프로모션을 빠르게 찾을 수 있도록 지원합니다.

마케팅 커뮤니케이션 향상

개인화된 제품 추천으로 푸시 알림 및 마케팅 이메일을 개인화합니다.

상품 추천 구체화

제품 세부 정보 페이지에서 유사한 품목을 추천하여 사용자가 원하는 제품을 쉽게 찾을 수 있도록 지원합니다.

관련 제품 순위 지정

가시적인 사업 성과를 달성할 수 있도록 관련 제품 추천의 순위를 손쉽게 재지정합니다.

상향 판매 및 교차 판매 촉진

Amazon Personalize와 비즈니스 로직을 결합하여 고품질의 장바구니 상향 판매 및 교차 판매 추천을 생성합니다.

미디어 및 엔터테인먼트

콘텐츠 소비 증가

동영상, 음악, 전자책 등에 대해 관련성이 높은 개인화된 콘텐츠 추천을 제공합니다.

고도로 큐레이트된 콘텐츠 캐러셀

콘텐츠 소비 기록을 기반으로 모든 사용자의 개인화된 콘텐츠 캐러셀을 생성합니다.

새로운 콘텐츠 제공 강조 표시

사용자가 고유한 취향 및 선호도에 따라 신선하고 새로운 콘텐츠를 찾을 수 있도록 지원합니다.

개인화된 광고 게재 위치 생성

오디오 및 동영상 콘텐츠에서 프리롤, 미드롤 및 포스트롤 광고 제개 위치를 개인화합니다.

마케팅 커뮤니케이션 개선

개별 콘텐츠 추천으로 푸시 알림 및 마케팅 이메일을 개인화합니다.

장르별 추천 개선

개인화된 추천을 콘텐츠 캐러셀 및 목록을 기반으로 장르에 추가합니다.

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Amazon AI 서비스를 활용하여 비즈니스 애플리케이션에 개인화 기능 추가

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Amazon Personalize를 사용하면 ‘DIY’ 기계 학습 솔루션을 구축, 훈련 및 배포해야 하는 부담 없이 단 몇 번의 클릭으로 기계 학습 기반의 사용자 지정 개인화 추천 시스템을 구현할 수 있습니다. 추천 엔진에 사용할 자체 기계 학습 모델을 개발하고자 하는 조직은 Amazon SageMaker를 사용할 수 있습니다.

Amazon Personalize를 사용하면 개발자가 기계 학습 전문 지식 없이도 Amazon.com에서 실시간 개인화 추천을 위해 사용하는 것과 동일한 기계 학습 기술로 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

Amazon Personalize는 기계 학습 모델을 구축, 훈련 및 배포하는 데 필요한 여러 복잡한 단계를 자동화하여 특정 제품 또는 콘텐츠 추전, 개인화된 검색 결과, 맞춤형 마케팅 커뮤니케이션 등 다양한 개인화 사용 사례를 위한 애플리케이션을 쉽게 개발할 수 있도록 합니다.

다음 AWS 솔루션 참조 아키텍처를 참조로 사용할 수 있습니다.

AWS 솔루션 참조 아키텍처는 AWS에서 만든 아키텍처 다이어그램의 모음입니다. 애플리케이션에 대한 규범적 지침과 AWS 계정의 워크로드 복제에 대한 기타 지침을 제공합니다.

모든 채널에서 알려진 손님과 알려지지 않은 손님을 식별하여 고객 경험을 개인화하고 개선합니다. 모든 채널에서 고객 상호 작용 활동을 활용하여 높은 투자 수익률(ROI)을 달성하는 제안과 캠페인을 제공합니다.

모든 채널에서 알려진 또는 알려지지 않은 여행자를 식별하여 고객 경험을 개인화하고 개선합니다. 모든 채널에서 고객 상호 작용 활동을 활용하여 높은 투자 수익률(ROI)을 달성하는 제안과 캠페인을 실행합니다.

다음 AWS 솔루션 구현을 배포해도 됩니다.

AWS 솔루션 구현은 AWS 플랫폼을 사용하여 공통된 문제를 해결하고 보다 빠르게 구축할 수 있도록 지원합니다. 모든 AWS 솔루션 구현은 AWS 아키텍트가 검증했으며, 운영 효율성, 안정성, 보안 및 비용 효율성을 보장하도록 설계되었습니다. 모든 AWS 솔루션 구현에는 자세한 아키텍처, 배포 안내서, 수동 및 자동 배포용 지침이 함께 제공됩니다.

이 솔루션은 제품 포트폴리오에 맞는 사용자 지정 Amazon Personalize 경험을 구축하는 데 도움이 됩니다. Amazon Personalize를 사용하면 대규모로 사용자 지정 권장 사항을 생성할 수 있습니다. 이 솔루션은 Amazon Personalize 서비스 내의 리소스에 대한 종합적인 업데이트 자동화 및 예약 기능을 통해 개인화 워크로드의 개발 및 배포를 간소화 및 가속화합니다.

리소스

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Amazon Personalize, 이제 빠르게 변화하는 새로운 제품과 새로운 콘텐츠의 카탈로그에 대해 최대 50% 더 효율적인 추천 생성 가능

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Amazon SageMaker를 사용하여 개인화된 레시피 추천을 제공하는 방법

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