실시간 추천으로 사용자 혁신과 만족도를 5배 높이는 방법

추천 시스템과 같은 예측 시스템은 정말 중요한 존재가 되었어요. 새로운 수익 성장을 이끌고 사용자 충성도를 높이는 데 효과적이라는 게 증명되었거든요.

기업 데이터 활용을 통해 매출에 직접적인 영향을 줄 수 있기 때문에, 추천 시스템은 우리가 기대했던 것 이상으로 다양한 산업에서 흥미로운 사용 사례로 점점 더 많이 활용되고 있어요.

Neo4j의 지능형 추천 프레임워크

Neo4j의 지능형 추천 프레임워크는 조직이 그래프 기반 추천 시스템을 설계하고 관리하는 데 도움을 주도록 설계된 데이터 모델에 구애받지 않는 도구에요.

이 도구는 사용자가 추천 파이프라인을 구축할 수 있는 관리 콘솔과 추천에 액세스할 수 있는 GraphQL API를 포함하고 있어요. 사용자가 그래프의 가치를 극대화하면서 개발 노력을 최소화하는 것을 목표로 하죠.

사용자가 비즈니스에서 Neo4j의 지능형 추천 프레임워크를 활용하는 5가지 방법을 한번 살펴볼까요?

1. 자재 관리 효율성 창출

한 화학 회사는 Machine Learning(ML)을 활용해서 재료 부족을 예측하고, Neo4j의 추천 프레임워크를 사용해서 원래 재료와 연결되지 않은 여러 홉(hop)을 거친 대체 재료를 제안하고 있다고 해요.

그들은 또한 추천 기술을 사용해서 자료 생성 및 기여자의 계보를 도출하고 있죠. 이 계보 그래프는 점진적인 실험과 그 과정에서 생성된 중간 자료를 탐색하는 여러 10~100개의 홉(hop)으로 확장될 수 있어요.

Neo4j의 지능형 추천 프레임워크는 또한 재료를 더 빠르고 저렴한 가격으로 개발하는 데 사용할 수 있는 대체 공급업체와 공장을 찾는데도 활용될 수 있어요.

더욱 흥미로운 점은, 이 추천 프레임워크와 기본 그래프가 12주 안에 동남아시아 시장에 출시될 수 있도록 10톤의 화학 물질을 생산하는 데 가장 적합한 공장, 가격대, 공급업체를 제안하도록 요청된다는 점이에요.

2. 비행 위험 예측

CPG 회사와 대형 시스템 통합업체는 Neo4j의 지능형 추천 프레임워크를 사용해서 비행 위험을 예측하고 HR 데이터를 사용해서 승계 계획을 수립하는 실험을 하고 있어요. Neo4j Graph Database를 활용해서요.

SAP HANA 및 SuccessFactors에 HR 데이터가 있고 Tableau를 사용해서 이 데이터를 시각화하고 있는데, 비즈니스 관리자가 1초 미만의 성능과 더 복잡한 분석 능력을 필요로 했거든요.

이를 위해 그들은 Neo4j Graph Database와 지능형 추천 프레임워크를 선택했어요. Neo4j는 13개의 서로 다른 차원과 19개의 필터 기준을 사용해서 사용자 선택을 기반으로 쿼리(Query)를 동적으로 구축하고 실시간 집계 결과로 응답하는 단일 창 대시보드를 구축했죠.

또한, 실시간 추천 엔진(Real-time Recommendation Engine)을 구축해서 그래프 기반 분석의 위력을 보여주었어요. 이를 통해 조직 내에서 도주 위험이 높은 사람이 누구인지, 실제로 떠날 경우 시스템에서 후계자로 추천할 사람이 누구인지를 보여주었답니다.

3. 기업 계층 구조 구축 및 개선

Daimler Chrysler는 Neo4j를 사용하고 있어요. 교차 기능 프로젝트에서 기업 계층 구조와 직원 간의 업무 관계를 구축하고, 시스템이 향후 프로젝트를 위해 기술 세트와 직원을 매칭하도록 돕고 있죠.

고전적인 계층 구조 대신 회사는 "군집" 또는 벌집 형태로 작업하면서 구조 위에 구조를 만들고 있어요. Daimler의 HR IT 관리자인 Jochen Linkohr는 이렇게 말했어요. “이러한 다중 구조 데이터를 다룰 때 Graph Database를 사용하면 좋은 시작점이 될 수 있죠.”

그는 계속해서 이렇게 설명했어요. "다른 구조 위에 이 모든 구조를 일치시키려면 결국 자신의 Node를 가진 사람들인 모든 Node를 일치시키게 되고, 이러한 모든 구조와 다른 구조에 대해 n차원 매칭을 수행해야 해요."

Neo4j를 사용하면 데이터 관계에 따라 다양한 조직도를 만들 수 있답니다.

4. 제작자가 청중의 요구를 충족할 수 있도록 역량 강화

한 대형 미디어 회사는 여러 음악 스트리밍 네트워크에서 청취자의 인구 통계 및 관심 분야에 대한 정보를 아티스트에게 제공하기 위해 Neo4j의 추천 프레임워크를 시험하고 있어요.

이를 통해 아티스트는 자신의 음악을 미세하게 조정하고 자신이 제작하는 음악의 결과를 예측할 수 있게 되죠.

5. 소비자 행동 분석

일류 평가 및 데이터 분석 회사는 Neo4j의 추천 프레임워크를 사용하여 다른 소매업체와의 구매 습관과 관련하여 대형 매장 내 소비자의 쇼핑 행동을 분석하고 있어요.

또한 그들은 슈퍼마켓의 브랜드, 크기, 재료, 모양과 느낌, 가격 등의 복잡한 시나리오를 통해 개인화된 대체 제품 추천을 찾고 있답니다.

이 목록이 끝이 아니라는 점!

다른 Neo4j 고객은 판매 이탈, 평생 고객 가치를 분석하고 고객 만족도 점수(CSAT)를 계산하고 제품 번들 및 가격을 추천하고 있어요.

추천의 힘은 대규모 데이터 세트를 처리할 때, 특히 신속하게 결정을 내려야 할 때 정말 중요하죠.

이것이 지능형 추천 프레임워크(for Neo4j 엔터프라이즈 에디션만 해당)가 사용자의 요구 사항(사용자의 관심 사항)과 비즈니스 전략(홍보해야 할 항목)을 모두 고려하여 작동하므로 탁월한 이유에요.

협업 필터링, 콘텐츠 필터링, 비즈니스 규칙 및 지식 기반 필터링과 같은 여러 기술을 활용하여 가장 적합한 추천을 구축하기 위해 점수 기반 접근 방식을 사용하는 하이브리드 추천 엔진이랍니다.

추천은 어디에서나 필요해요. 이러한 판도를 바꾸는 추천을 밀리초 단위로 수행하려면 Neo4j의 그래프 플랫폼과 사용자 정의 가능한 지능형 추천 프레임워크가 필요하죠.

아래 인포그래픽을 확인하고 데모를 요청하여 그래프 기술이 어떻게 모든 데이터를 연결하고 추천의 힘을 활용하여 수익을 늘리고 마진을 최적화하며 고객을 만족시킬 수 있는지 알아보세요.

Neo4j의 지능형 추천 프레임워크에 대한 추가 정보는 이 인포그래픽을 확인해 보세요. 그리고 solutions@neo4j.com으로 연락하여 데모를 요청하세요!

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