ContextMore
고객, 상품, 콘텐츠, 공간, 행동 맥락을 연결해 초개인화 AI 경험의 기반을 설계합니다.
초개인화는 추천 알고리즘 하나로 만들어지지 않습니다. 고객의 상황, 상품의 의미, 콘텐츠의 구조, 공간의 특성, 행동의 흐름이 연결될 때 AI는 더 정확한 제안과 경험을 만들 수 있습니다.
구체적인 운영 구성요소를 남깁니다.
고객·상품·콘텐츠·공간·행동 맥락 정리표
Ontology / Semantic Layer와 상품·콘텐츠·공간의 의미 관계 지도
개인화 추천·콘텐츠·응대의 기준
동의, 수정, 삭제가 가능한 개인정보 경계
첫 개인화 파일럿 평가 리포트
고객의 실제 고민에서 출발합니다.
첫 방문, 비교 검토, 구매 직전, 재방문처럼 고객의 단계에 따라 보여줄 콘텐츠와 제안 기준을 다르게 설계합니다.
같은 질문이라도 상품군, 가격대, 사용 목적에 따라 답변의 강조점이 달라지도록 상품 맥락과 응대 기준을 연결합니다.
인테리어, 리빙, 오프라인 공간처럼 취향과 사용 장면이 중요한 영역에서 고객이 원하는 분위기와 제약 조건을 함께 반영합니다.
AI가 기억해도 되는 선호, 고객이 직접 수정할 수 있는 정보, 언제든 삭제되어야 하는 데이터를 구분해 신뢰 가능한 개인화를 만듭니다.
파일럿 이후에도 재사용 가능한 산출물을 만듭니다.
어떤 고객 상황에서 어떤 추천, 콘텐츠, 응대가 달라져야 하는지 첫 개인화 경험의 범위와 판단 기준을 정리합니다.
고객 단계, 관심 상품, 취향, 예산, 공간, 사용 목적처럼 개인화에 필요한 정보를 최소 단위로 정의합니다.
상품, 콘텐츠, 공간, 행동, 고객 의도 사이의 관계를 연결해 AI가 단순 키워드가 아니라 의미를 기준으로 제안할 수 있게 합니다.
수집 가능한 정보, 고객 동의가 필요한 정보, 저장하지 말아야 할 정보, 수정·삭제 요청 처리 기준을 구분합니다.
개인화 제안의 수용률, 고객 피드백, 불편감 신호, 개선해야 할 맥락 필드를 정리해 다음 실험 범위를 판단합니다.
처음부터 크게 시작하지 않습니다.
한 가지 고객 여정, 상품군, 공간 취향 중 하나를 골라 고객이 “나에게 맞는 제안”이라고 느끼는 첫 개인화 경험을 작게 검증합니다.
전체 고객 데이터를 한 번에 연결하지 않고, 반복 구매 상품군·상담 문의·공간 취향 진단처럼 맥락이 분명한 한 장면을 먼저 고릅니다.
고객 단계, 관심사, 상품 속성, 콘텐츠 주제, 공간 조건, 행동 신호 중 실제 제안 품질에 영향을 주는 필드만 선별합니다.
추천 상품, 콘텐츠 안내, 상담 응대, 취향 진단 결과처럼 고객이 바로 차이를 느낄 수 있는 하나의 화면이나 대화 흐름으로 검증합니다.
고객 반응, 선택 이유, 수정 요청, 불편감 신호를 함께 확인해 개인화가 유용한지 과도한지 판단합니다.
성과를 판단할 기준을 먼저 정합니다.
고객이 추천, 콘텐츠, 응대 결과를 실제로 선택하거나 다음 행동으로 이어갔는지 확인합니다.
고객이 “이건 나와 맞지 않는다”고 수정한 내용이 다음 제안에 반영되는지 측정합니다.
개인화에 필요한 정보가 충분한지, 불필요하거나 과도한 정보가 포함되어 있지 않은지 점검합니다.
개인화가 유용함을 넘어 부담스럽게 느껴지는 지점과 삭제·수정 요청을 운영 지표로 관리합니다.
하지 않을 일도 명확히 합니다.
ContextMore는 무분별한 고객 추적이나 데이터 브로커형 개인화를 지향하지 않습니다. 명시적 맥락, 최소 데이터, 수정/삭제 가능성을 기본으로 둡니다.
도입 전에 자주 묻는 질문을 정리합니다.
아닙니다. 더 많은 데이터를 모으는 것보다 고객에게 의미 있는 최소 맥락을 선별하고, 그 정보가 어떤 경험을 개선하는지 명확히 하는 일입니다.
그래서 처음부터 강한 추적형 개인화를 만들지 않습니다. 고객이 이해할 수 있는 이유, 수정 가능한 정보, 삭제 가능한 경계를 함께 설계합니다.
상품 선택 기준이 복잡하거나 취향·공간·사용 목적이 중요한 영역이 적합합니다. 리빙, 커머스, 콘텐츠 추천, 상담 응대가 좋은 시작점입니다.
초기에는 전면 통합보다 작은 범위의 고객 여정이나 상품군을 기준으로 검증합니다. 이후 필요한 데이터 연결 범위를 단계적으로 정합니다.
고객이 제공한 정보, 행동에서 추정한 정보, 저장하지 말아야 할 정보를 구분하고 수정·삭제 요청이 가능한 구조를 기본으로 둡니다.
추천 클릭 수만 보지 않습니다. 수용률, 수정 요청, 고객 만족 신호, 불편감·삭제 요청, 재방문 행동을 함께 봅니다.
Ontology는 초개인화의 의미 기준입니다.
Ontology는 기업과 고객 경험 안의 용어, 상품, 콘텐츠, 공간, 행동의 관계를 AI가 같은 의미로 이해하게 만드는 구조입니다. ContextMore는 이 의미 관계를 고객 여정과 개인화 기준에 연결해, AI가 단순 취향 태그가 아니라 상황과 목적에 맞는 제안을 만들 수 있도록 설계합니다.
AI 적용 가능성을 먼저 진단합니다.
현재 문서, 업무 흐름, 검토 기준을 기준으로 가장 작은 검증 범위를 함께 정합니다.