이탈리아소비재2022 – 진행 중베네통 그룹
온라인 매장의 개인 맞춤 상품 추천
베네통 그룹 온라인 매장에서 AI 추천 패널을 이용한 구매자의 전환율은 이용하지 않은 구매자의 6배였다
문제
베네통 그룹의 콘텐츠 관리 시스템에는 추천 도구가 내장되어 있었지만, 회사는 온라인 고객을 위한 더 정교한 도구를 원했다. 전 세계 고객을 대상으로 탐색 행동을 활용해 맞춤 추천을 제공하려 했다.
접근 방식
베네통 그룹은 구글 클라우드의 Recommendations AI에서 Google Analytics와 BigQuery의 국가별 90~120일치 데이터로 모델을 학습시켰다. 국가를 언어별로 묶어 맞춤 모델을 만들었다. 모델 하나로 개념 검증을 거친 뒤 3개월 안에 솔루션을 도입했다. 모델은 상품 페이지의 '함께 구매한 상품', 결제 페이지의 '추천 상품' 같은 패널을 채운다. 회사는 패널을 중심으로 홈페이지, 상품 페이지, 장바구니를 개편해 A/B 테스트를 했고, 상위 5개 시장에 패널을 적용했다.
주요 수치
시사점
비교 대상은 추천 패널을 클릭한 구매자와 클릭하지 않은 구매자라서 AI만의 효과를 따로 가려내지는 못한다. 베네통 그룹은 패널을 다른 시장으로 넓히는 중이었다.
분류
출처
출처 요약
구글 클라우드의 고객 사례는 베네통 그룹이 Recommendations AI와 BigQuery 데이터로 온라인 매장의 개인 맞춤 상품 추천을 만든 과정을 소개했다. 추천 패널을 클릭한 이용자의 전환율이 클릭하지 않은 이용자의 6배라고 밝혔다. 이 매출은 평균 7% 높았고 해당 고객은 사이트에 약 3배 오래 머물렀다고도 했다. 페이지에는 날짜가 없으며, 인터넷 아카이브가 2023년 5월 6일에 처음 저장했다.
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