
대형 레퍼런스를 통해 검증된 이용행위 기준 관심콘텐트/선호분야 분석 알고리즘 제공

넷플릭스, 아마존, 유투브 등이 사용하는 다양한 추천 알고리즘 기본 제공

개인 Device별 또는 공용 Device의 시간대별 관심콘텐트 선호분야 분석 제공

개발자의 도움 없이 마케팅 담당자 스스로 신규 추천룰을 생성 > 실행 > 결과모니터링 > 추천룰 수정 > 재실행 할 수 있는 편리한 웹 화면 기반 관리자 기능 제공

추천효과를 비교 시험하여, 추천룰의 정확도를 지속적으로 향상시킬 수 있는 A/B 테스트 기능 제공

넷플릭스, 아마존닷컴, 유투브 등에서 사용되고 있는 다양한 기계학습(Machine Learning)과 개인화 알고리즘 기반의 추천 Feature 제공

기본 탑재/제공되는 다양한 기계학습 및 개인화 알고리즘을 활용하여 마케팅 담당자가 손쉽게 신규 추천 Feature를 생성 > 실행 > 평가 > 수정 > 재실행하는 편리한 GUI 관리자 기능 제공

다양한 추천 필터링 조건 적용으로 특정 콘텐츠를 제외 또는 범주를 한정하여 정확하고 섬세한 최종 추천 콘텐츠를 생성하는 기능 제공

고객의 선호 정보를 수집하기 위해서 고객에게 좋아하는 컨텐츠를 선택하게 하거나 별점을 입력하게 하여 고객의 취향을 계속해서 업데이트하고 추천에 반영하는 기능 제공

“고객님이 좋아할만한 ‘애정’ 소재의 ‘카메론 디아즈’ 배우의 ‘멜로’ 장르 영화입니다.” 와 같이 다양한 마이크로 장르 생성 기능 및 개인별 추천된 콘텐트에 대한 추천 근거 안내글 자동 생성 기능 제공

일별, 추천위치별, 추천룰별 등 다양한 측면에서 추천 노출에 대한 클릭, 클릭 후 상세화면에서 바로시청/다운로드 여부를 측정하여 심층/객관적인 추천효과 분석 통계 제공

마케팅 담당자가 조건에 맞게 대조군, 실험군을 지정하여 원하는 기간에 간편하게 수행하기 위한 A/B 테스트 생성/수행/평가 기능 제공

추천 영역을 관리자 편성 콘텐트와 개인화 추천 콘텐트로 복합 구성하는 등 편리한 추천 영역 구성 기능 제공

IPTV 세톱박스, 휴대용 기기, PC 등 다양한 Device와 손쉽게 추천 정보를 연동하도록 추천화면 구성을 위한 각종 정보를 실시간으로 제공해주는 편리한 데이터 인터페이스 기능 제공



