이 사용 사례에서 참조한 데이터 소스를 한데 모아 계산된 인사이트를 구축하거나 Data Cloud 으로 예측 모델을 실행하여 더 현명한 의사 결정을 내리거나 새로운 자동화를 강화할 수 있습니다.
| 개인화 인사이트 | Data Cloud 는 브라우징, 구매 및 검색 기록을 사용하여 고객 선호도에 대한 동적 프로필을 구축하여 각 세션에서 가장 관련성이 높은 제품을 추천할 수 있습니다. 예를 들어, 고객이 신발을 자주 둘러보았지만 구매하지 않은 경우, 시스템은 관련 신발 브랜드나 양말, 신발 관리 제품 등의 액세서리를 강조 표시하여 구매 전환 가능성을 높일 수 있습니다. |
| 프로모션 최적화 인사이트 | Data Cloud 은 고객의 과거 오퍼 참여 내역과 시즌별 트렌드를 기반으로 구매 가능성을 높이기 위한 타겟팅 프로모션을 제안합니다. 예를 들어, 고객이 일반적으로 시즌 종료 세일 기간에 구매하는 경우 시스템은 해당 프로모션에 대한 조기 액세스 권한을 제시하여 반복 행동을 장려할 수 있습니다. |
| 향상된 제품 검색 인사이트 | Data Cloud 는 특정 제품 카테고리에 소비한 시간 등 고객의 세션 내 행동을 분석하여 표시되는 콘텐츠를 동적으로 조정합니다. 예를 들어, 고객이 전자제품과 같은 새로운 카테고리를 탐색하는 경우 시스템은 해당 카테고리에서 인기 있거나 유행하는 상품을 추천하여 제품 검색 환경을 개선하고 장바구니 크기를 늘릴 수 있습니다. |
