옴니어스를 통해 상품을 체계적으로 관리하고 유사 상품 추천에 따른 온라인 쇼핑 경험을 강화할 수 있었습니다.
- 더현대닷컴, 실무관계자 -
해결하고자 했던 고민
- 상품 데이터를 수작업으로 관리해 정확도가 낮아 고객 만족이 낮은 문제를 해결하고 싶었어요.
- 데이터 전문 인력 부재로 업무 효율이 저하되는 문제를 해결하고 싶었어요.
‘상품 속성 자동 태깅’ 도입 이후 결과
- 상품 속성 값의 오류를 해결했어요.
- 상품 필터가 다양해졌어요.
- AI가 태깅한 정확한 속성 값으로 프로모션도 성공했어요.
더현대닷컴은 명품을 포함한 1천여개 브랜드로 총 50만개의 백화점 상품을 판매합니다. 고객이 오프라인 매장을 둘러보는 듯한 느낌을 받을 수 있도록 상품 진열을 매장 그대로 구현한 '온라인 백화점'이기도 한데요. 고객의 구매 이력 및 장바구니에 담은 상품군을 분석해 오프라인 할인 행사를 진행 할 때 알려주는 고객 맞춤형 서비스 등 다양한 개인화 서비스를 제공중입니다.
Point 1. 상품 속성 값 오류 해결
부정확한 상품 정보로 고객의 만족도를 떨어뜨린 경험이 누구나 있을 것 같습니다. 더현대 또한 오프라인 쇼핑 경험을 온라인으로 이어가는 디지털 전환 추진 과정에서 상품 속성 값 오류로 고객 경험이 저하되는 어려움을 겪었는데요. 이 문제를 해결하기 위한 AI 솔루션으로 ‘상품 속성 자동 태깅’을 도입했습니다.
- AI로 높인 데이터 기술
전문 데이터 입력 기술이 부재로 부정확하고 불충분했던 상품 정보를 AI로 관리했어요. AI를 통해 상품 이미지 내에서 1,000여가지의 속성을 찾아내 자동 태깅할 수 있었습니다.
- 다국어 상품 태깅
다국어 상품 속성도 자동으로 태깅해 등록했어요. 이후 더현대 직원들은 상품 태깅 작업의 효율을 높이고 상품을 쉽게 업로드할 수 있었습니다.
Point 2. 다양한 상품 필터 제공
경험이 부족한 실무자들이 상품 정보를 등록하면서 더현대의 상품은 설명과 태그가 충분하지 않은 경우가 많았습니다. 이에 따라 상품 분류에도 오류가 발생하고 검색 정확도도 낮았습니다. 상품 속성 자동 태깅은 이러한 기존의 상품 속성 분류 구조를 개선하고 추천 오류도 해결했어요.
- 검색 필터 세분화 및 검색 정확도 향상
상품 속성 자동 태깅으로 추출한 풍부한 상품 정보를 검색 필터에 적용해 검색 정확도를 높였어요. 특히 검색 필터를 ‘소재’, ‘패턴’, ‘스타일’, ‘디테일’ 등으로 세분화하여, 고객들이 더 정확한 기준에 맞춰 원하는 상품을 찾을 수 있도록 개선했습니다.
Point 3. 성공적인 프로모션 기획
상품 속성 자동 태깅을 도입하기 전, MD들은 프로모션 행사를 기획할 때 행사 상품을 수동으로 선정해야 했습니다. 게다가 상품 리스트에 메타데이터가 없거나 정확하지 않아 준비 과정이 복잡했고 많은 시간이 소요 되었는데요. 상품 태깅 및 등록 절차를 자동화한 후, MD들은 일관된 기준으로 구분된 상품 메타데이터를 기반으로 적합한 상품을 쉽게 선정할 수 있게 됐어요. 프로모션 기획 과정에 소요되는 리소스와 시간이 대폭 절감됐어요.
