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개요농식품 추천을 검색하다 걸린 "농정원" 논문에서 농식품 추천시스템(2015.05) 사례를 보고AI 농축산 식품 커머스에 필요한 기반 자료로 정리함 출처 : 2015.05 빅데이터 기반 소비자 유형별 농식품 추천시스템 구축 사례 논문 개요추천시스템의 특징은첫째, 농식품분야의 데이터 이용 : SNS 오피니언마이닝, 소비자패널의 모든 구매내역 정보, 기후데이터, 도매가격 데이터둘째, 식생활 라이프스타일 기반 소비자 세분화방법 사용사용자가 직접 라이프 스타일 선택후 추천상품 조회셋째, 추천 알고리즘(디리슐레-다항분포)을 적용 - 다양한 상황적 요인들의 선호가 반영된 농식품 추천추가적인 부가정보로추천 농식품에 대한 SNS 맛집정보와 버즈량,관련 식재료를 판매하는 주변 소매점 위치 및 가격정보 제공결론 및 향후..

출처 - AI: Shaking Things Up in E-commerce 현재 시점에 AI가 어떻게 e-commerce 분야를 바꾸고 있는지 분석함 트렌드 예측 (Trend Forecasting)AI는 대량의 트렌드와 매출 관련 정보를 실시간으로 수집 분석하며 유용한 정보로 가공급변하는 산업계에서 최신의 트렌드 정보를 e-commerce 의사 결정권자에게 제공 감성 분석 (Sentiment Analysis)구매자의 리뷰를 다차원적(제품 품질, 가격등)으로 분석하여 구매자 감성을 감지감성기반의 정보를 기반으로 판매자에게 판매계획 수립 및 예측 정보 분석 결과 제공 공급망 관리 (Supply Chain Management)예측 정보는 판매자가 제품의 소싱, 재고 확보, 배송, 환불 등의 종합적인 관리를 효율..

출처 : 추천 서비스의 종류와 다양한 적용 및 성과 사례 추천 서비스의 분류통계형 : View/Buy Top100, 구매전환/SNS Top !00 등상품기준 : 대채재(구매전환율 상승함), 보완재(클릭당 가치 증가), 동일/유사 카테고리 상품, 사용자기준 : 개인화 (20대 여성, 주부, 애견인 - 최근 행동 로그 기반) - 클릭률 상승실시간 개인화 추천 (최근 관심사 기반)개인화 추천 한계 : Long/Short 주기 관심, 오늘 처음온 사용자, 극복 : 3개월간 전체로그 --> 최근 로그 실시간 분석 --. 클릭률 6배 증가검색어 기준 : 검색한 키워드 시사점 : 추천을 많이 노출할 수록 매출 증대의 효과가 크다장바니에 담은 삼품의 관련 상품보다 사용자 관심에 기반한 "실시간 개인화 추천 상품"에 더..

개요AI 커머스 사업을 준비하며 관련/유사 사례를 조사함결론 개인화 추천을 위하여 사용이력 기반의 상품을 추천하고 수시로 노출함챗봇 형태의 관심분야 확인후 상품을 추천 커머스 응용사례 (추천상품)2017.04 유통업계에 부는 '4차 산업혁명' 바람 롯데백화점 : AI 기술을 기반으로 한 추천봇인 ‘쇼핑 어드바이저’고객의 질의나 문의에 대해 의도를 정확히 파악하고 응대하는 것은 물론 고객성향 분석 시장 트렌드 분석에 따른 상품 추천 IBM의 클라우드 기반 인지 컴퓨팅 기술인 ‘왓슨 솔루션’을 활용신세계백화점 : 인공지능을 활용한 개인화 마케팅 시스템 ‘S마인드’온·오프라인 구매기록과 성별, 연령, 구매패턴 등 100여개의 변수를 분석 --> 맞춤형 소통 롯데마트몰, 개인화 추천으로 매출 30% 증가 롯데마..

개요 2017.05 - 4차 산업혁명의 미래 - 인공지능스탠퍼드대 교수 방문시 강연 내용 요약본AI가 우리 미래를 긍정적으로 바꿀 것“없어지는 일자리만큼 새로운 일자리들도 많이 생겨날 것”요약본 : http://chsoong.tistory.com/26 머신러닝데이터에서 추세를 파악하거나 데이터가 속한 범주를 인식해서 소프트웨어에 새로운 데이터가 제시될 때적절한 예측을 할 수 있도록 하는 것“코딩에 의한 프로그램이 아니라 ‘입력-출력 예제의 의한 프로그래밍’”데이터를 기반으로 학습을 시켜서 결과를 예측하게 만드는 기법로보틱스 등에 응용가능한 실시간성신경망(neural network) - 여러 머신러닝 기술중 하나뇌의 신경 세포 작용을 느슨하게 본 딴 머신 러닝의 한 유형그러나 “실제 유사성은 극히 미미하다..

“If you do build a great experience, customers tell each other about that. Word of mouth is very powerful.”Jeff Bezos, CEO, Amazon 7 Ecommerce Trends You Should Follow in 2017E-commerce Trends: 7 Predictions on What to Expect in 2017TOP 5 ECOMMERCE TRENDS FOR 2017Data As A Service : DaaS ?온라인 상거래의 가장 큰 문제점 : 소비자가 구매 결정을 내리는 것으로 알려진 각 제품에 대한 데이터(제품리뷰?) 가용성 여부인공지능 기반 챗봇대부분의 질문에 대한 즉각적인 답변모바일 결재와 로..

원본 출처 : The Store Of The Future: 150+ Startups Transforming Brick-And-Mortar Retail In One Infographic: 150+ Startups Transforming Brick-And-Mortar Retail In One Infographic관련 이슈 : KT-GS리테일, 미래형 유통점포 개발 맞손 - 양사 대표, 퓨처스토어 업무협약 체결▲점포 ICT 환경 인프라 혁신 ▲KT-GS리테일 빅데이터 연계 분석을 통한 차별화된 상품과 서비스 제공 ▲신기술을 기반으로 한 해피콜 시스템 고도화를 통한 고객 서비스 혁신 ▲인공지능 헬프데스크 구축개요저자 : 다수의 스타업들이 AR, 비컨, 웨어러블 등을 사용하여 온라인 / 오프라인 쇼핑의 차이를 줄..

개요농식품 추천을 검색하다 걸린 "농정원" 논문에서 농식품 추천시스템(2015.05) 사례를 보고 정리함출처 : 2015.05 빅데이터 기반 소비자 유형별 농식품 추천시스템 구축 사례 논문 개요 2015년 1월부터 공공데이터 포털 서비스 구축빅데이터 기반 농식품 추천 시스템을 이용한 맞춤소비정보를 제공추천시스템의 특징은첫째, SNS오피니언마이닝, 소비자패널의 모든 구매내역 정보, 기후데이터, 도매가격 데이터와 같은 빅데이터의 성격을 가진 농식품분야의 다양한 데이터들을 이용하기 때문에 데이터 양의 관점에서 추천의 정확도를 높일 수 있다.둘째, 사용자 정보 기반 추천이 어려운 한계를 극복할 수 있는 방법으로 식생활 라이프스타일과 메가트렌드 요인을 이용한 소비자 세분화방법을 사용한다.사용자 개인정보가 없는 상..

결론신선식품을 거점 물류센터에서 확보하여 주변에 배달하는 특이사항으로 인스타그램 페이지 운영중주요기사들2017.04 "장보기도 온라인으로"…유통업체들 아이디어 전쟁이마트 + 카카오 : 19일 카카오와 손잡고 '카카오톡 장보기' 서비스를 시작배송 시간 예약 서비스 '쓱배송' - 오전 10시 부터 오후 10시까지카카오톡 이용자를 초대해 원하는 품목을 같은 장바구니 G마켓 - 온라인 전용 프리미엄 식품 브랜드 '지테이블'G마켓에서 직접 확인한 먹거리와 건강한 라이프스타일 제안생산자 실명제, 산지직송, 품질보증G마켓 신선식품 공식 인스타그램! 신선하G오픈마켓이 펼치는 신선식품 전략은 고품질 제품을 내세우는 방향11번가 - 친환경 프리미엄 식품 온라인 판매 기업 헬로네이처를 인수 새벽배송·24시간 내 배송 서비스..

2016.10 - SKP 빅데이터와-자연어처리-기술을-이용한-11번가-상품-추천추천시스템 : 사용자의 행동 이력, 사용자간 관계, 상품 유사도, 사용자 컨텍스트에 기반하여 사용자의 관심 상품을 자동으로 예측하고 제공하는 시스템협업 필터링(CF: Collaborative Filtering) : 고객-고객, 아이템-아이템, 고객-아이템간 유사도에 기반하여 아이템을 추천하는 방식Amazon : Item Similarity DB 구축을 통한 개인화 추천 (Item-to-Item CF)구매 기록을 바탕으로 상품과 상품 사이의 유사도를 구축사용자가 구매한 아이템들을 바탕으로 다른 아이템을 추천Model-based Collaborative Filtering기존 아이템 간 유사성을 단순하게 비교하는 것에서 벗어나 데이..