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개인화 상품 추천

“ 소비자의 91%는 개인화 추천을 제공하는 브랜드에서 구매하고 싶어 합니다 ”

Accenture

Personalization Pulse Check, 2018

“ 개인화 추천을 적용한 기업의 매출은 40% 증가했습니다 ”

McKinsey & Company

2021, Personalization Report

“ 개인화된 경험을 제공하는 브랜드의 평균 구매 금액은 37% 더 늘어났습니다 ”

Deloitte Digital

2020

Blux AI 상품 추천으로

구매 전환 극대화하는

초개인화 마케팅 시작하세요

구매 상황에 맞춘 AI 상품 추천 유형 6가지

유저 취향 추천

전체적인 구매 패턴과 선호도를 분석해 개인 맞춤 추천을 제공합니다.

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관심 카테고리 기반 추천

과거 구매 이력, 상품 조회 패턴, 장바구니 담기 행동을 AI가 분석해 관심 카테고리 내에서 고객 취향에 가장 적합한 상품을 추천합니다.

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관심 브랜드 기반 추천

과거에 구매했거나 관심을 보인 브랜드를 AI가 학습해, 해당 브랜드의 신상품이나 관련 상품을 우선적으로 노출합니다.

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고객별 취향에 맞춘 상품 구성

같은 캠페인 안에서도 고객의 취향에 따라 각기 다른 상품 라인업으로 페이지가 구성됩니다.

추천할 상품의 갯수, 제외할 상품 등 세부 설정이 가능합니다.

랜딩페이지 디자인

패딩, 마진, 폰트 등 디테일한 UI 요소 수정이 가능

합니다.

제목과 본문에 개인화 변수를 활용할 수 있습니다.

랜딩페이지별 성과 확인

발송, 열람, 전환 등 각 랜딩페이지의 성과를 확인할 수 있습니다.

성과가 좋은 랜딩페이지를 파악해 다음 캠페인에

재활용할 수 있습니다.

  • 한 차원 높은 초개인화 메시지

  • 기본적인 개인화 변수 지원

    이름, 생일, 고객 등급 등 고객 정보를 변수로 지정하는 기본적인 개인화 기능을 지원합니다.

    개인화 상품 추천을 통해 메시지 개인화

    AI가 선별한 고객별 맞춤 상품 정보(상품명, 가격, 카테고리 정보, 브랜드명, 이미지)를 메시지에 반영합니다.

    초개인화 랜딩페이지 링크 연결

    메시지를 통해 고객별 초개인화 랜딩페이지를 발송할 수 있습니다.

    Blux AI 메시징 기능 자세히 알아보기

    Phone

초개인화 마케팅을

가능하게 하는 Blux AI의

독자적인 기술

  • 트랜스포머 기반 추천 엔진

    단순한 상품 매칭이 아닌, 고객의 쇼핑 여정 전체를 이해해 다음에 관심 가질 상품을 예측합니다.

    GPT와 같은 최신 AI 기술인 트랜스포머를 활용해 고객의 행동 패턴을 순차적으로 분석합니다.

  • 인기 편향 해결 기술

    AI가 인기 상품에만 치우치지 않도록 인과추론 기법을 통해, 고객이 좋아할 만한 비인기/신규 상품도 적절히 추천합니다.

    신규 상품의 매출도 늘리면서 고객에게는 새로운 발견의 즐거움을 선사합니다.

  • Blux ID 통합 고객 식별

    하나의 고객이 여러 기기를 사용하거나 로그인/로그아웃을 반복해도 동일한 고객으로 식별합니다.

    비로그인 상태의 행동 데이터까지 연결해 더욱 정확한 개인화 추천이 가능합니다.

Blux AI 고객사들은

초개인화 상품 추천으로 매출 성과를 높이고 있습니다

”개인 맞춤 스타일링 메시지로 구매 전환율 10배 향상”

고객의 과거 구매 아이템과 어울리는 스타일링을 AI가 자동으로 제안해주니, 단순한 상품 나열이 아닌 개인 맞춤 스타일링 서비스 같은 느낌이 됐어요.

 

고객들이 '나만을 위한 추천'이라고 느끼시는 게 확실히 다르더라고요.

패션 브랜드 A사

”취향 기반 랜딩페이지로 객단가 80% 증가”

같은 캠페인인데도 고객마다 완전히 다른 상품 구성으로 페이지가 보여지니까, 고객들이 '내가 원하던 게 다 여기 있네'라고 반응하세요.

 

자연스럽게 여러 개 담아서 구매하시는 비율이 눈에 띄게 늘었습니다.

라이프스타일 브랜드 B사

"AI 기술 구축 경험이 처음이라 우려가 컸지만 간편 연동 방식으로 빠르게 적용할 수 있었어요. ”

신규 고객도 두 번째 구매부터는 AI가 취향을 파악해서 딱 맞는 상품을 추천해주니까, 브랜드에 대한 신뢰도가 확실히 높아지는 것 같아요.

 

'이 브랜드는 내 취향을 잘 안다'는 인식이 생기는 거죠.

뷰티 브랜드 C사

커머스의 판도를 바꾸는

초개인화 마케팅

Blux AI

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McKinsey & Company

2021, Personalization Report

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Deloitte Digital

2020

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합니다.

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  • 기본적인 개인화 변수 지원

    이름, 생일, 고객 등급 등 고객 정보를 변수로 지정하는 기본적인 개인화 기능을 지원합니다.

    개인화 상품 추천을 통해 메시지 개인화

    AI가 선별한 고객별 맞춤 상품 정보(상품명, 가격, 카테고리 정보, 브랜드명, 이미지)를 메시지에 반영합니다.

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    하나의 고객이 여러 기기를 사용하거나 로그인/로그아웃을 반복해도 동일한 고객으로 식별합니다.

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”개인 맞춤 스타일링 메시지로 구매 전환율 10배 향상”

고객의 과거 구매 아이템과 어울리는 스타일링을 AI가 자동으로 제안해주니, 단순한 상품 나열이 아닌 개인 맞춤 스타일링 서비스 같은 느낌이 됐어요.

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패션 브랜드 A사

”취향 기반 랜딩페이지로 객단가 80% 증가”

같은 캠페인인데도 고객마다 완전히 다른 상품 구성으로 페이지가 보여지니까, 고객들이 '내가 원하던 게 다 여기 있네'라고 반응하세요.

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”AI 추천 시스템으로 신규 고객 재구매율 20배 달성”

신규 고객도 두 번째 구매부터는 AI가 취향을 파악해서 딱 맞는 상품을 추천해주니까, 브랜드에 대한 신뢰도가 확실히 높아지는 것 같아요.

‘이 브랜드는 내 취향을 잘 안다'는 인식이 생기는 거죠.

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