생성형 AI를 이용하여 브랜드에 맞는 이미지 만들기
이미지 생성 기술은 리테일 및 소비재 기업에게 상당한 이점을 제공합니다. 마케팅 전문가, 디자이너, 제품 개발팀은 사용자 프롬프트에서 양식화된 이미지와 사실적인 이미지를 모두 만들어...
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대규모의 세분화된 시계열 예측을 위한 Facebook Prophet과 Apache Spark: Spark 3 업데이트
Translated by HaUn Kim - Original Blog Post 시계열 예측의 발전 덕분에 리테일러들은 더욱 신뢰할 수 있는 수요 예측을 만들어낼 수 있게 되었습니다...
생성형 AI를 이용하여 제품 카피 제작을 확장하기
(번역: Youngkyong Ko) Original Post 이커머스 플랫폼에서 좋은 제품 설명은 상품을 돋보이게 하고 판매를 촉진할 수 있습니다. 좋은 제품 설명은 정확하고 읽기 쉬우며...
대규모 언어 모델을 사용하여 상식을 이해하는 제품 추천 시스템 만들기
리테일용 LLM 솔루션 액셀러레이터 에서 자세한 내용을 확인하고 노트북을 다운로드할 수 있습니다. (번역: Youngkyong Ko) Original Post 제품 추천은 최신 고객 경험의 핵심...
성향 평가(Propensity Scoring)를 통한 개인화 시작하기
(번역：HaUn Kim - Original Blog Link ) 소비자는 점점 더 개인화된 방식으로 참여를 기대합니다. 최근 구매한 상품보다 나은 제품을 홍보하는 이메일, 자주 검색하는...
데이터브릭스로 복잡한 성향 평가 (Propensity Scoring) 시나리오 관리하기
(번역: HaUn Kim - Original Blog Post ) 노트북 다운로드 및 자세한 내용은 성향 평가에 대한 솔루션 액셀러레이터 페이지에서 확인하세요. 소비자들은 점점 더...
데이터 레이크하우스를 통한 컴퓨터 비전 애플리케이션 활성 화
번역：HaUn Kim - Original Blog Link Rise of the Data Lakehouse 를 통해 데이터 웨어하우스의 창시자인 빌 인몬과 함께 레이크하우스가 미래의 데이터 아키텍처인...
대규모 언어 모델(LLM)을 사용한 자동화된 제품 리뷰 분석
(번역: Dongwook Kim) Original Blog Post 자세한 내용을 확인하고 노트북을 다운로드하려면 리테일용 LLM 솔루션 액셀러레이터 를 확인하세요. 대화형 AI는 최근 몇 달 동안...
Zingg으로 이미지 및 메타데이터를 사용하여 제품 퍼지 매칭하기
상품 매칭은 많은 소매 및 소비재 조직에서 필수적인 기능입니다. 공급업체는 온라인 마켓플레이스에서 새로운 상품을 판매할 때 새로 들어오는 상품은 기존 상품 카탈로그의 상품과...
분산형 XGBoost 및 LightGBM 모델의 경량 배포를 위한 패턴
데이터 과학자가 머신 러닝 솔루션을 개발할 때 직면하는 일반적인 문제는 서버의 메모리에 담기에는 너무 큰 데이터 집합에 대한 모델 학습입니다. 고객 이탈이나 성향을...
RFM 세분화 및 컴포저블 CDP를 통한 리테일 개인화
RFM Segmentation 솔루션 액셀러레이터 에서 상세한 정보와 함께 코드 노트북을 다운로드 할 수 있습니다 리테일 브랜드의 효과적인 고객 인게이지먼트는 오디언스를 정확하게 세분화하고 자사...
데이터브릭스 ETL 을 이용한 Customer Data Platform 활성화
고객 데이터 플랫폼(CDP)은 기업 마케팅 환경에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. 다양한 내부 및 외부 소스의 데이터를 통합하여 고객 정체성에 대한 공유된...