제품 검색 기술

최신의 컨테이너화된 클라우드 네이티브 아키텍처에서 AI 기반 제품 검색 애플리케이션을 손쉽게 배포하도록 지원하는 기술.

 

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제품 검색 기술

AI 기반 검색

제품 검색 경험의 각 단계마다 머신 러닝과 증강 인텔리전스를 연결합니다. Lucidworks는 기본적인 검색 조정 모델, 개인화된 검색, 의도 예측, 군집화 알고리즘 등을 적용해 모든 세션을 최적화하여 전환을 유도합니다. 자세히 알아보기


추천자(Recommender) 모델

추천자 기능을 사용해 구매 경로를 가속화시키거나 제품에 대한 궁금증을 자극할 수 있습니다. 또한 사용자의 과거 행동 및 이와 유사한 아이템 및 비슷한 쿼리를 기준으로 적합한 추천 제품을 제시하고, 개인화된 검색 결과를 제시합니다. 그 밖에도 BPR 및 ALS 추천자 알고리즘, 쿼리 유사성, 아이템 및 사용자 유사도 측정을 통해 쇼핑객들이 요청하기 이전에 원하는 상품을 직접 찾을 수 있도록 지원합니다. 자세히 알아보기


맞춤형 모델 지원

사용자의 데이터는 사용자가 가장 잘 알기 마련입니다. Lucidworks는 Python 머신 러닝 모델을 기본적으로 지원합니다. 따라서 자신의 맞춤형 머신 러닝 모델을 플랫폼에 연결하여 기존의 데이터 사이언스 인프라와 통합할 수 있습니다. 또한 데이터 사이언티스트와 분석가가 기존 툴킷을 사용해 제품 검색 경험 전반에 걸쳐 사용자의 인적 인텔리전스를 적용할 수 있습니다. 자세히 알아보기


Predictive Merchandiser

이상적인 디지털 경험을 힘들게 구현할 필요가 없습니다. 비즈니스 규칙을 손쉽게 만들어서 제품을 원하는 구역에 배치시킬 수 있습니다. 그 밖에 템플릿 생성, 구역 설정, 상품 리스트 페이지 및 패싯 제어 등과 같은 기능으로 머천다이징 프로세스를 간소화하여 원하는 결과를 도출할 수 있습니다. 자세히 알아보기


딥 러닝 및 덴스 벡터

목적이 쿼리 의도를 파악하는 것이든, 특정 쿼리와 연관성이 높은 제품을 파악하는 것이든 지에 관계 없이 Lucidworks는 검색 및 제품 데이터에 대한 고도의 분석 기술을 통해 항상 초개인화된 검색 결과를 제공합니다. 자세히 알아보기


관리형 Fusion

이커머스 DevOps 팀은 시간에 대한 요구사항이 저마다 다릅니다. 일반적으로 새로운 비즈니스 애플리케이션을 개발하여 배포하려면 시간과 리소스를 최대한 잘 활용해야 합니다. 하지만 지능형 검색 플랫폼을 지원하면서 내부 하드웨어 스택을 관리할 수 있을까요? 매우 어려운 일입니다. 이제 Lucidworks 팀에게 DevOps 관리를 맡겨보세요. 자세히 알아보기


통합과 커넥터

Lucidworks는 최신 아키텍처를 원하는 고객들을 위해 커넥터를 통해 외부 다양한 애플리케이션과의 연결을 지원합니다. 커머스 플랫폼부터 CMS, DAM 및 분석에 이르기까지 데이터가 저장되는 모든 기술을 통틀어 긍정적이고 원활한 사용자 경험을 제공하는 데 있어 양방향 검색 쿼리와 인덱스를 구현하는 일이 필수적입니다. 자세히 알아보기

Lucidworks 솔루션을 통한 제품 검색 및
고객 경험 개선

쇼핑객이 원하는 제품을 찾고, 전환율과 고객의 재방문율을 높이도록 지원합니다.

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제품 검색 기술

고가치 결과를 위한 딥 러닝 배포

시맨틱 벡터 검색은 딥 러닝 기술을 사용해 공유되는 시맨틱 벡터 공간에서 제품과 쿼리를 상호 연결합니다. 인코더 모델은 제품 검색 시그널을 학습하여 제품과 쿼리를 벡터 형태로 인코딩합니다. 수신 쿼리는 즉시 인코딩이 되고, 공유 벡터 공간에서 쿼리와 “인접한” 제품이 반환됩니다.

성능이 낮은 쿼리를 실시간으로 인터셉트

시맨틱 벡터 검색을 사용하면 어휘 규칙을 큐레이션하지 않고도 성능이 낮은 쿼리를 처리할 수 있습니다. 머천다이저가 보다 전략적인 이니셔티브에 집중할 수 있게 해주는 주요 혁신 기술입니다. 사후 대처적인 규칙 큐레이션에서 탈피하여 보다 스마트한 검색 및 사전 머천다이징으로 나아갈 수 있습니다.

검색 정확도를 뛰어넘어 고객 목표를 달성

검색 재호출과 정확도를 중시했던 기존 방법에서는 관련성 있는 어휘 개념을 토대로 입력한 검색어와 명시적으로 일치하는 제품을 제공했습니다. 하지만 때로는 완벽한 정확도로도 해결할 수 없는 문제가 있습니다. 시맨틱 접근 방식은 검색의 목표 측면에서 관련성을 고려하여 쇼핑객에게 검색 결과의 가치를 높여줄 수 있는 제품을 추가로 검색합니다.

Create Apps Quickly

Smart Answers 도입 통한 구매전환율 상승

Smart Answers는 딥러닝을 통해 챗봇 및 가상 비서의 기능을 확장합니다. 소매업체는 제품 및 지원에 대한 질문에 빠르고 정확한 답변을 제공함으로써 서비스 품질을 향상시킬 수 있습니다.

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Empower Your Merchandisers

Predictive Merchandiser 도입으로 통합 평균 주문 금액(AOV) 증가

Predictive Merchandiser는 AI를 통해 소매업체에 제품 배치 최적화에 관한 인사이트 및 추천을 제공합니다. 머천다이저는 Predictive Merchandiser의 시각적 인터페이스를 통해 규칙을 관리하고, 검색 연관성을 향상시키며, 결과를 분석할 수 있습니다.

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이기종 이커머스 에코시스템

가장 성공적인 디지털 커머스 경험을 구현하기 위해서는 여러 솔루션들이 조화를 이뤄 고객을 지원해야 합니다. 탁월한 고객 경험을 제공하기 위해서는 콘텐츠, 커머스, 제품 검색 및 기타 기능들을 효율적으로 연결 및 통합할 수 있어야 합니다. Lucidworks는 선견지명을 갖고 시장에서 성공을 거둘 최고의 솔루션에 투자를 해왔습니다.

시장 출시 가속화

적합한 기술 투자 결정과 이러한 기술의 통합은 늘 어려운 과제입니다. Lucidworks의 통합 기능과 커넥터는 즉시 사용이 가능하며, 확장된 오픈 소스 커뮤니티를 통해 지속적으로 최적화됩니다. 새로운 기술들을 통해 시장 출시 기간을 앞당기고 ROI를 빠르게 실현할 수 있습니다.

엔터프라이즈 기술을 선도하는 파트너

기술 플랫폼에서 사일로화된 데이터를 사용하던 시대는 이제 지났습니다. Lucidworks와의 파트너십을 통해 사용자의 역량을 강화하고, 시그널을 캡처하고, 인사이트를 확보하며, 솔루션을 적용하고, 옴니 채널 경험을 통합할 수 있습니다. 이렇게 연결된 경험은 최고의 디지털 솔루션을 제공하여 ROI 실현을 가속합니다.

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