Decision Intelligence · 의사결정 인텔리전스
AIM_RC 추천시스템
고객 행태 기반 추천시스템 — 모든 고객과 제품의 관계를 상세하고 정확하게 분석합니다.
How it works
어떻게 동작하나요
- ① 입력고객 행동 로그
클릭·장바구니·구매·검색 같은 고객 행동 기록이 들어옵니다.
- ② AI 처리행동 수집 → 관계 학습 → 추천 → 성과 측정
아임토리 AI 에이전트가 단계마다 작업을 맡아 이어서 처리합니다.
- ③ 결과
고객과 상품의 관계를 학습해 고객마다 맞는 상품을 추천합니다.
- ④ 핵심 의미
고객별 추천 상위 상품과 그 이유(비슷한 고객의 선택)를 함께 보여 줍니다.
Why AIM_RC 추천시스템
핵심 포인트
01
고객 행동에서 출발
클릭·장바구니·구매·검색 같은 실제 행동을 학습해 고객과 상품의 관계를 정밀하게 분석합니다.
02
개인부터 매장까지
고객 개인 추천은 물론 그룹·세그먼트 추천과 매장·상품 배치 추천까지 한 번에 다룹니다.
03
성과로 검증되는 추천
추천 실험과 성과 분석으로 어떤 추천이 실제 매출과 만족도를 높였는지 확인합니다.
모든 아임토리 AI 제품의 약속
분야 특화 세부 학습
범용 AI를 그대로 쓰지 않습니다. 제품마다 그 분야의 데이터와 전문 지식으로 세부 학습된 모델이 그 분야의 기준으로 판단합니다.
환각 없는 결과
근거를 확인할 수 없는 답은 내놓지 않습니다. 모든 결과는 데이터와 근거에 대조해 검증한 뒤에만 전달합니다.
빠르고 명확하게
필요한 결과만, 검증까지 끝난 명확한 형태로, 빠르게 제공합니다.
주요 기능
- 고객 행태 기반 개인화 추천
- 매장·상품 배치 추천
- 그룹·세그먼트 추천
- 추천 성과 실험과 분석
에이전트 작업 흐름
- 1행동 수집
- 2관계 학습
- 3추천
- 4성과 측정