추천 시스템(RecSys)

코르카가 연구하는 추천 시스템(RecSys)은 고객 맞춤형 서비스의 새로운 기준을 제시합니다.
정교한 데이터 분석으로 더 나은 의사결정을 돕고, 고객 만족도를 높이며,
여러 산업 분야의 가능성을 한층 넓히고 있습니다.

추천 시스템(RecSys)에 대한 우리의 연구

DSP를 위한 입찰 최적화

DSP를 위한 입찰 최적화는 수요 측 플랫폼(DSP)을 위한 빠르고 효율적인 입찰 시스템을 개발하는 데 중점을 둔 프로젝트입니다. 이 시스템은 머신 러닝을 사용하여 KPI를 극대화하고 10ms 지연 시간 내에 광고 구매를 최적화합니다. 주요 성과로는 주요 캠페인에서 ROAS 개선, 초당 수백만 건의 입찰 처리, 비용 최적화가 있습니다. 이 프로젝트는 또한 동적 크리에이티브 최적화(DCO)를 탐구하고 글로벌 SSP로 확장했습니다.

이벤트 최적화 프로젝트

이벤트 최적화 프로젝트는 AI를 사용하여 이벤트 계획 및 운영을 개선하는 데 중점을 둡니다. 판매 예측 모델을 개발하여 이 프로젝트는 이벤트 계획을 자동화하여 수익을 극대화하는 동시에 목표 이익을 초과하도록 합니다. 가장 높은 판매를 달성하기 위한 최적의 제품, 할인율 및 이벤트 전략을 제안합니다. AI 기반 이벤트는 기존 이벤트 방법에 비해 평균 104%의 매출 증가를 지속적으로 유지했습니다.

알파돔 프로젝트

알파돔 프로젝트에서 우리는 Cociety와 협력하여 'Worker Shop' 와인 매장을 위한 최첨단 AI 솔루션을 개발했습니다. 이 프로젝트는 AI로 구동되는 개인화된 와인 추천, 맞춤형 영수증 스케치, 자동 생성된 메시징을 특징으로 하며, 리테일 미디어 기술의 다양성과 혁신을 보여줍니다. 이 프로젝트는 옴니채널 리테일 미디어 테스트베드를 만드는 데 중요한 이정표 역할을 하며, 온라인과 오프라인 경험을 효과적으로 혼합하고 리테일 부문에서 확장할 수 있는 상당한 잠재력을 보여줍니다.