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# AI 상품 추천 메시지

> 유저 맞춤형 상품을 추천하는 메시지를 작성해보세요

<Info>
  AI 기반 상품 추천 기능을 통해 유저에게 딱 맞는 상품을 메시지에 자동으로 넣을 수 있습니다.

  예를 들어, 유저가 최근에 헤어 에센스를 장바구니에 담았다면, "최근 장바구니에 담은 헤어 에센스, 마음에 드셨다면 이런 상품은 어떠세요?"와 같은 **유사 상품 추천 메시지**를 보낼 수 있어요!

  또는, TV 카테고리에 관심이 많던 유저라면, "요즘 세일 중인 인기 TV 상품을 추천드립니다" 처럼 **관심 카테고리 기반 추천**도 가능합니다.
</Info>

***

## 상품 추천 메시지 작성하기

상품 추천 메시지를 작성하기 위해서는 상품 추천을 설정하고 메시지에 변수를 추가해야 합니다.

아래 단계를 순서대로 따라가며 상품 추천 메시지를 작성해보세요!

### 1️⃣ 상품 추천 설정 시작하기

<Frame caption="상품 추천 설정 버튼">
  <img src="https://mintcdn.com/blux/y9pZclyJ7aVCZnFu/5.personal/imgs/rec_button.png?fit=max&auto=format&n=y9pZclyJ7aVCZnFu&q=85&s=4d8b8d017249feee33c8dc1bb28e36b8" alt="" width="1275" height="1069" data-path="5.personal/imgs/rec_button.png" />
</Frame>

캠페인 세팅 화면 우측 하단의 **상품 추천 설정** 버튼을 눌러보세요.

여기서 추천 알고리즘과 상품 조건을 직접 설정할 수 있습니다!

### 2️⃣ 상품 추천 유형 설정하기

<Frame>
  <img src="https://mintcdn.com/blux/y9pZclyJ7aVCZnFu/5.personal/imgs/rec_setting.png?fit=max&auto=format&n=y9pZclyJ7aVCZnFu&q=85&s=4e067c86f082e918597689547c9e210a" alt="" width="916" height="681" data-path="5.personal/imgs/rec_setting.png" />
</Frame>

적용하고자 하는 상품 추천 유형을 선택해주세요.

캠페인에서 사용할 수 있는 상품 추천 유형은 총 6가지이며, 각 유형별로 추천 방식과 잘 어울리는 캠페인 예시를 참고하세요!

| 상품 추천 유형              | 추천 설명                                                 | 캠페인 예시                                                                |
| :-------------------- | :---------------------------------------------------- | :-------------------------------------------------------------------- |
| **유저 취향 추천**          | 유저의 전체 행동(클릭, 장바구니, 구매 등)을 기반으로 구매 가능성이 높은 상품을 추천합니다. | **앱 방문 후, 리마인드 개인화 추천 메시지**<br />- "회원님이 좋아하실 만한 상품을 모아봤어요!"          |
| **관심 카테고리 상품 추천**     | 유저가 관심 있는 카테고리의 상품을 추천합니다.                            | **카테고리별 프로모션 안내**<br />- "요즘 TV에 관심 많으셨죠? 인기 상품 세일 중이에요!"             |
| **관심 브랜드 상품 추천**      | 유저가 관심 있는 브랜드의 상품을 추천합니다.                             | **브랜드별 신상품 안내**<br />- "최근 관심있게 본 OO 브랜드 신상품이 출시됐어요!"                 |
| **마지막 장바구니 연관 상품 추천** | 마지막으로 장바구니에 담은 상품과 유사한 상품으로 추천합니다.                    | **장바구니 리마인드 및 유사한 상품 제안 메시지**<br />- "지난 번에 담아두신 제품, 비슷한 이런 상품은 어때요?" |
| **마지막 클릭 연관 상품 추천**   | 마지막으로 클릭한 상품과 유사한 상품을 추천합니다.                          | **상품 탐색 유저 대상 후속 메시지**<br />- "이 상품도 함께 많이 봐요 👀"                     |
| **마지막 구매 연관 상품 추천**   | 마지막으로 구매한 상품과 유사한 상품을 추천합니다.                          | **재구매 주기 기반 상품 추천 메시지**<br />- "구매하신 클렌징폼과 잘 어울리는 토너 추천드려요!"          |

### 3️⃣ 상품 추천 조건 설정하기

상품 추천으로 포함되거나 제외될 조건을 추가할 수 있습니다.

* **커스텀 상품 속성**
* **상품 속성**

<Warning>
  상품 유형과 조건을 설정한 뒤, 상품 수 확인을 눌러보세요!

  계산된 상품 수를 기반으로 설정한 조건이 적절히 설정되었는지 확인할 수 있습니다.

  <Frame>
    <img src="https://mintcdn.com/blux/y9pZclyJ7aVCZnFu/5.personal/imgs/rec_count.png?fit=max&auto=format&n=y9pZclyJ7aVCZnFu&q=85&s=3895bf688288a4c56994a0a650989249" className="mx-auto" style={{ width:"69%" }} width="869" height="261" data-path="5.personal/imgs/rec_count.png" />
  </Frame>
</Warning>

상품 수를 확인한 뒤에는 특정 유저 대상으로 **추천 결과를 미리 볼 수 있습니다**.
특정 유저의 **전화번호, 이메일 또는 유저 ID**를 입력하면 결과를 확인할 수 있습니다.

<Frame>
  <img src="https://mintcdn.com/blux/y9pZclyJ7aVCZnFu/5.personal/imgs/rec_show.png?fit=max&auto=format&n=y9pZclyJ7aVCZnFu&q=85&s=24b5ef6cb71ac6d791e7b547b2fe1e9b" alt="" width="1159" height="731" data-path="5.personal/imgs/rec_show.png" />
</Frame>

### 4️⃣ 메시지 내용에 개인화 변수 추가하기

<Frame>
  <img src="https://mintcdn.com/blux/y9pZclyJ7aVCZnFu/5.personal/imgs/rec_message.png?fit=max&auto=format&n=y9pZclyJ7aVCZnFu&q=85&s=90dc596f4d28d7836d6f83eb34563558" alt="" width="726" height="865" data-path="5.personal/imgs/rec_message.png" />
</Frame>

마지막으로, 메시지 본문에 추천된 상품의 정보를 넣으면 AI 기반 상품 추천 메시지 작성이 마무리 됩니다.

위의 예시에서는 마지막 클릭 연관 상품을 추천 받아 해당 상품의 item\_id를 메시지에 삽입하였습니다.

추천 상품 관련하여 추가할 수 있는 변수는 다음과 같습니다.

| 변수명                                             | 설명                 |
| :---------------------------------------------- | :----------------- |
| **item\_recommendations.\$.name**               | 추천 상품명             |
| **item\_recommendations.\$.category\_1\_id**    | 추천 상품의 대분류 카테고리 ID |
| **item\_recommendations.\$.category\_1\_name**  | 추천 상품의 대분류 카테고리명   |
| **item\_recommendations.\$.category\_2\_id**    | 추천 상품의 중분류 카테고리 ID |
| **item\_recommendations.\$.category\_2\_name**  | 추천 상품의 중분류 카테고리명   |
| **item\_recommendations.\$.category\_3\_id**    | 추천 상품의 소분류 카테고리 ID |
| **item\_recommendations.\$.category\_3\_name**  | 추천 상품의 소분류 카테고리명   |
| **item\_recommendations.\$.brand\_id**          | 추천 상품의 브랜드 ID      |
| **item\_recommendations.\$.brand\_name**        | 추천 상품의 브랜드명        |
| **item\_recommendations.\$.price**              | 추천 상품의 가격          |
| **item\_recommendations.\$.retail\_price**      | 추천 상품의 판매 가격       |
| **item\_recommendations.\$.item\_id**           | 추천 상품의 상품 ID       |
| **item\_recommendations.\$.image\_url**         | 추천 상품의 이미지 URL     |
| **item\_recommendations.\$.item\_url\_desktop** | 추천 상품의 PC 이미지 URL  |
| **item\_recommendations.\$.item\_url\_mobile**  | 추천 상품의 모바일 이미지 URL |

<Tip>
  기호 "\$" 자리에는 숫자를 입력해야 합니다.

  0을 입력하면, 첫 번째 추천 상품을 출력합니다.
  두 번째, 세 번째 추천 상품을 적용하고 싶다면, 1, 2로 변경하면 됩니다.
</Tip>

***

## 시나리오 전용 상품 추천 기능 활용하기

시나리오에서 상품 추천 메시지를 작성하는 방법은 캠페인과 동일합니다.

다만, 한 가지 차이점은 시나리오에서는 **시작 조건 이벤트**가 **장바구니 담기, 구매, 클릭**일 때 해당 상품과 유사한 상품을 추천하는 메시지를 작성할 수 있습니다.

<Tip>
  **예를 들어,** 장바구니 담기(cartadd)를 시작 조건으로 선택하면, 추천 종류에 장바구니 구매 유도 추천을 선택할 수 있습니다.

  <Frame>
    <img src="https://mintcdn.com/blux/y9pZclyJ7aVCZnFu/5.personal/imgs/rec_scenario.png?fit=max&auto=format&n=y9pZclyJ7aVCZnFu&q=85&s=e359579327dabcc410aa92ea7c4c9441" className="mx-auto" style={{ width:"67%" }} width="616" height="99" data-path="5.personal/imgs/rec_scenario.png" />
  </Frame>
</Tip>

시작 조건 이벤트별로 각각 다음과 같은 추천 유형을 적용할 수 있습니다.

| 시작 이벤트                    | 추천 유형                 | 설명                                 |
| :------------------------ | :-------------------- | :--------------------------------- |
| 장바구니 담기(cartadd)          | **장바구니 구매 유도 추천**     | 장바구니에 담긴 상품과 유사한 상품을 추천합니다.        |
| 구매(purchase)              | **재구매 유도 추천**         | 이전 구매 상품과 유사한 상품을 추천합니다.           |
| 클릭(product\_detail\_view) | **클릭 상품 탐색 유도 상품 추천** | 클릭 이력을 기반으로 유사한 상품을 추천해 탐색을 유도합니다. |