쿠팡 무신사 사례2 데이터 기반 가격 경쟁력 분석: 시장을 지배하는 과학적 가격 전략 과거에는 가격을 얼마나 낮출 수 있느냐가 경쟁력이었다면 이제는 얼마나 정확히 조정하느냐가 중요하다. 데이터 기반 가격 전략은 매출을 늘리는 기술일 뿐만 아니라 시장에서 생존하고 성장하기 위한 전략적 의사결정의 중심축이다. 맥킨지 연구에 따르면 데이터 기반 가격 최적화를 도입한 기업은 평균 2~7%의 수익 증가를 경험했다. 이는 가격 전략이 곧 수익 모델 혁신의 핵심 변수임을 보여준다.데이터 기반 가격 경쟁력의 핵심 구성 요소경쟁사 가격 모니터링: 시장의 맥을 읽는 첫 단계가격 경쟁력을 확보하려면 먼저 시장 전체의 가격 흐름을 실시간으로 파악해야 한다. 이를 위해 웹 크롤링(Web Crawling)과 API 연동을 통해 경쟁사 데이터를 자동 수집한다. 쿠팡이나 11번가는 AI 크롤러를 이용해 주요 브랜드의.. 2025. 11. 17. 제품 추천 알고리즘 개발과 적용: 개인화 쇼핑의 핵심 기술 완전 정복 온라인 쇼핑몰 운영에 성공하기 위해서는 좋은 제품을 보유하는 것만으로는 부족하다. 쇼핑몰 경쟁력이 고객에게 맞는 제품을 언제, 어떻게, 어떤 맥락에서 제안하느냐에 달려 있기 때문이다. 아마존 매출의 35%, 넷플릭스 시청 시간의 80%가 추천 알고리즘을 통해 발생한다. 개인화 추천이 얼마나 막대한 비즈니스 영향력을 갖는지를 보여준다. 이제 추천 알고리즘은 고객 경험을 설계하는 인공지능 도구다. 고객이 직접 찾지 않아도 발견하게 만드는 구조를 만들어야 한다.추천 알고리즘의 기본 구조 이해하기1. 협업 필터링 (Collaborative Filtering)협업 필터링은 비슷한 취향을 가진 사람은 비슷한 제품을 좋아한다는 원리를 바탕으로 한다. 사용자 간 혹은 제품 간의 유사도를 계산해 추천을 생성한다.⊙ 사용.. 2025. 11. 16. 이전 1 다음
