좌측에는 스타일링 팁 텍스트, 우측에는 퍼 재킷·가방·부츠 등 상품 그리드가 배치된 대화형 추천 예시
좌측에는 스타일링 팁 텍스트, 우측에는 퍼 재킷·가방·부츠 등 상품 그리드가 배치된 대화형 추천 예시
즉각적인
리파인(Refinement) 반영
“좀 더 밝은 색으로 보여줘”, 고객의 요구를 즉시 반영하여 결과를 재구성합니다.
관심 상품으로 시작되는
발견의 집중과 선택
고객의 취향을 깊이 있게 파고들어 최적의 선택을 돕습니다.
개발 리소스 ZERO, CNAME 기반 간편 도입
01 CNAME 화이트라벨링
DNS 설정만으로 고객사 서브도메인에서 독립적으로 서비스됩니다.
02 오버레이/웹뷰 지원
iframe 방식의 모달이나 웹뷰로 기존 앱/웹 레이아웃 충돌 없이 적용 가능합니다.
압도적인 속도, 2주면 충분합니다
FAQ
기존의 '키워드 검색'과 genser Discovery는 무엇이 다른가요?
키워드 검색은 고객이 정확한 상품명을 알아야 결과가 나오지만, genser Discovery는 고객의 모호한 문장 속 '의도'와 '맥락'을 파악합니다. "격식 있는 자리에서 입기 좋은 옷"처럼 추상적인 요청도 이해하여 가장 적합한 상품군을 제안하고, 대화를 통해 취향을 좁혀나가는 입체적인 탐색 경험을 제공합니다.
우리 쇼핑몰의 UI/UX를 크게 변경해야 도입할 수 있나요?
기존 UI를 그대로 유지하면서 도입이 가능합니다. genser Discovery는 CNAME 방식을 통해 자사몰 도메인을 그대로 활용하며, iframe 기반의 모달(Modal)이나 웹뷰 형태로 기존 레이아웃 위에 가볍게 얹는 방식으로 구현됩니다. 따라서 대규모 개편 없이도 1~2주 내에 대화형 탐색 환경을 구축할 수 있습니다.
추천 이유/근거 설명은 어떻게 하는 건가요?
genser Discovery는 상품의 속성, 리뷰, 이미지 등 모든 정보를 분석하여 객관적인 추천 근거를 문장으로 생성합니다. 단순히 상품을 나열하는 것이 아니라 "이 상품은 소재가 가볍고 따뜻해 겨울철 야외 활동에 적합하여 추천합니다"와 같이 설명해주므로 고객의 구매 확신을 높여줍니다.
고객이 중도에 이탈하지 않게 하는 특별한 기능이 있나요?
네, '관심 상품 기반의 무한 확장 탐색' 기능이 있습니다. 고객이 마음에 드는 상품을 하나 발견하면, 클릭 한 번으로 해당 상품과 유사한 스타일, 다른 가격대, 특정 색상 등으로 탐색 범위를 즉시 넓힐 수 있습니다. 복잡한 필터를 다시 설정할 필요가 없어 고객이 쇼핑의 흐름을 놓치지 않고 구매까지 몰입하게 만듭니다.
대화 데이터는 어떻게 비즈니스에 활용되나요?
고객이 AI와 나눈 모든 대화는 '인텐트(Intent) 데이터'로 자산화됩니다. 고객이 어떤 단어를 사용해 상품을 찾는지, 어떤 조건(가격, 소재 등)을 중요하게 여기는지 실시간으로 분석하여 리포트로 제공합니다. 이는 단순한 클릭 로그보다 훨씬 정교한 마케팅 인사이트와 상품 기획의 근거가 됩니다.
상품 수가 수만 개 이상인 대형 쇼핑몰도 적용이 가능한가요?
실시간 데이터 동기화를 지원합니다. 고객사의 상품 DB와 연동되어 가격 변동, 품절 상태, 신상품 등록 등의 정보가 실시간으로 Discovery 엔진에 반영됩니다. 별도의 추가 학습 과정 없이도 언제나 가장 최신의 정보를 바탕으로 고객과 대화하고 추천할 수 있습니다.
