Oracle Recommendations를 사용하여 웹에서 자동화된 제품 또는 콘텐츠 권장

소개

이 페이지에서는 Oracle Recommendations 및 Oracle Maxymiser를 사용하여 방문자를 위한 개인화된 콘텐츠 및 제품 권장사항을 제공하는 방법을 자세히 설명합니다.

목표

다음과 같은 이점을 제공하는 자동화된 개인화의 가장 강력한 활용 사례 중 하나를 해결할 수 있습니다.

  1. 사이트에서 간단한 A/B 테스트 캠페인을 생성합니다.
  2. 맞춤형 권장 사항을 통해 방문자 타겟팅.

이를 위해 제품 또는 콘텐츠 추천 솔루션을 사용하며, 이 솔루션은 방문객의 상호 작용 프로필에 머신 러닝을 적용하여 가장 관련성 있는 품목(콘텐츠 또는 제품)을 고객 여정의 각 고객에 대한 표면화합니다. 이 솔루션의 주요 목표는 고객이 원하는 것이나 새로운 항목(고객 경험에서 만족도 증가)을 파악하여 제품 간 교차 판매 및 상향 판매 또는 콘텐츠 참여도를 높이는 것입니다.

사용된 기능

필요 조건

1단계: 오른쪽 위치 선택

Oracle Maxymiser 플랫폼을 사용하면 사이트의 모든 영역에서 캠페인을 생성할 수 있습니다. 여기에는 행동 타겟팅 또는 자동 추천을 사용하는 개인 설정 캠페인이 포함됩니다. 따라서 가장 먼저 결정해야 할 사항은 사이트 페이지이고 목표를 달성하기 위해 이 페이지에 가장 적합한 "실제 자산"은 무엇입니까?

주요 단계를 설명하기 위해, 일반적인 패션 소매업체처럼 구조화된 데모 사이트를 사용합니다.

https://sale.maxymised.com/

드레스 범주의 항목에 클릭스루 생성을 수행한다고 가정합니다. 이 작업을 수행하는 한 가지 방법은 여성의 드레스 랜딩 페이지(LP)에서 적절한 제품을 권장하는 것입니다. 따라서 여기에서의 사고(및 테스트 가설)는 다음과 같습니다. 관련 카테고리 LP의 방문자에게 드리겠습니다. 이 경우 해당 카테고리 내의 PDP(제품 세부 사항 페이지)로 클릭스루를 늘립니다.

2단계: A/B 테스트를 설정하여 권장 사항 값 입증

이 가설이 있을 경우 테스트 캠페인을 생성하여 작동 여부 및 작동 여부 확인(및 작동 여부)를 확인할 수 있습니다. 추가된 값을 측정하여 캠페인의 ROI를 잠재적으로 결정할 수 있습니다.

3a - Oracle Maxymiser에서 새 캠페인 생성

3b - 권장 사항 위젯 삽입

이제 먼저 탐색해야 하는 여성 LP for Dresses에 추천 위젯을 삽입합니다.

3c - 모델 선택 및 필터 적용

다음 단계는 권장 사항에 적합한 전략을 선택하는 것입니다.

권장 전략은 다음으로 구성됩니다.

3d - 권장 사항 위젯 미리보기

다음 단계는 상단의 다음 탭에서 "미리보기"입니다. 이제 기본값(Control) 변형과 새 대체 변형의 두 가지 변형을 살펴볼 수 있습니다. 각 방문자를 차례로 선택하면 캠페인이 게시되면 방문자가 제공하는 다양한 경험이 표시됩니다.

미리보기 단계에서는 실제 '라이브' 권장 사항을 볼 수 없습니다. 이는 캠페인이 아직 게시되지 않았기 때문입니다. 그러나 원하는 대로 스타일을 지정하고 올바른 위치에 배치하는 권장 사항이 표시됩니다.

3e - QA 도구 사용 및 캠페인 게시

이 단계는 수행해야 하는 QA 레벨에 따라 몇 분(QA 도구를 이미 설치했다고 가정) 또는 훨씬 오래 걸릴 수 있습니다. 그런 다음 캠페인을 "게시 준비"로 표시하고 게시 센터를 통해 이 작업을 수행하는 작업은 간단합니다. 이 최종 단계에서 필요한 모든 세부 정보는 관련 문서에서 확인할 수 있습니다.

FAQ

통계적으로 중요한 결과가 발생할 때까지 얼마나 오래 기다려야 합니까?

캠페인 게시는 실험 프로세스의 시작에 불과합니다. 캠페인 결론 고려 시 고려해야 할 주요 사항 중 하나는 테스트 완료 시입니까? Dell의 고유한 통계 방법론은 그룹 순차 접근 방식을 사용하여 사전 결정된 샘플 크기에 도달할 때까지 기다릴 필요성을 없애줍니다. 테스트는 어느 시점에나 마무리할 수 있으며 통계적으로 중요한 승자가 보고되는 즉시 선언될 수 있습니다. 캠페인 결론 메시지는 캠페인 성과 보고서 상단에 표시되어 수상자가 선언될 때 알리거나 캠페인 완료 준비가 된 시기를 추정합니다.

캠페인 결론에 대한 자세한 내용은 Oracle Maxymiser 도움말 센터 - 캠페인 결론을 참조하십시오.

테스트 기간 계산 및 캠페인 성과 분석

테스트 기간 계산기를 사용하여 테스트 결과를 기다리는 시간을 잘 이해할 수 있습니다.

캠페인 성과를 분석하는 방법은 Oracle Maxymiser 도움말 센터 - 캠페인 성과 보고서를 참조하십시오.

추가 학습 자원

docs.oracle.com/learn에서 다른 실습을 찾아보거나 Oracle Learning YouTube channel에서 무료 학습 콘텐츠에 액세스할 수 있습니다. 또한 education.oracle.com/learning-explorer를 방문하여 Oracle Learning Explorer로 변경하십시오.

제품 설명서는 Oracle Help Center를 참조하십시오.