“AI기반의 추천에 관여된 6%의 이커머스 방문자가 전체의 37% 매출에 기여합니다.” (Salesforce)
방문자의 정보를 다차원으로 분석해 방문자가 어떤 제품을 원하는지 깨닫기도 전에 찾고 있는 제품을 보여주는 AI 기반 검색
“일주일 중 하루가 업무에 필요한 정보를 찾는 데 소요됩니다.” (Interact)
처음부터 관련성 높은 검색 결과를 표시해 협업, 업무 생산성, 정보 검색의 효율성을 높여주는 자기 학습 시스템
세상에 인공적인 지능이란 없습니다. AI가 인간의 판단력을 대체하는 대신 그 판단력을 확장할 때 증강 기능은 현실이 됩니다.
머신 러닝과 검색 엔진을 결합하여 고객과 직원들에게 강력한 검색 환경을 제공하는 방법에 대해 알아보십시오.
군집화 및 분류 알고리즘이 어떻게 고객과 직원들의 검색 경험을 향상하는지 알아보세요.
제대로 작동하지 않는 쿼리에 짜증 내지 않을 사람은 없습니다. 헤드/테일 분석으로 막힘 없는 검색 환경을 제공하십시오.
사용자 행동은 끊임없이 자신이 좋아하는 것과 싫어하는 것을 말해주고 있습니다. 듣고 계신가요?
일부 사용자는 자신이 원하는 제품이 무엇인지 정확하게 알고 있습니다. 패싯 검색으로 각 사용자에게 더 정확한 검색 결과를 제공하세요.
최고의 검색 애플리케이션이라면 회사의 모든 데이터를 인덱싱해 사용자들에게 통합된 검색 환경을 제공할 수 있어야 합니다.
초 개인화는 사용자를 각각의 이름으로 부르는 것과 같습니다. 초 개인화 기술로 사용자가 진정으로 원하는 것을 찾아냅니다.
사람과 대화하는 방식으로 컴퓨터와 대화할 수 있다면 어떻게 될까요? 자연어 검색이 상상을 현실로 만듭니다.
오늘날 모든 공급업체는 “AI를 탑재한 새로운 기능 출시!”를 광고하고 있습니다. 그러나 그 중 일부만이 진정한 AI 및 머신 러닝 기능을 제공합니다. 이러한 기능이 무엇인지 이해해 보고 사용자의 검색 환경에 어떤 영향을 미치며 AI 기반 검색이 비즈니스를 위해 어떤 가치를 창출하는지 알아보십시오.
오늘날에는 AI를 통해 모든 것을 강화할 수 있는 것 같습니다. 그러나 이러한 성능 강화는 데이터를 블랙박스로 전송해야 함을 의미할 수 있습니다. 위험 요소가 무엇이며 어떤 작업이 가능한지 알아보십시오.
