추천 설문 답과 후기, 반품률을 묶어 추천 방식의 고칠 점을 낸다
이럴 때 시작합니다
고객 상품 추천 설문 답이 쌓이면
AI 가 하는 일
- 1AI
AI가 설문 답을 후기와 반품률과 함께 본다
- 2AI
어떤 답이 잘 맞는 상품으로 이어졌는지, 칭찬이 반복되는 상품이 무엇인지 찾는다
- 3AI
추천 방식에서 고칠 점을 보고서로 정리한다
- 4사람
상품 담당자가 보고서를 보고 바꿀지 정한다.
같은 업무의 다른 시나리오
- 마케팅 광고 영상과 배너를 AI가 특징별로 표시해 성과와 묶는다 광고 영상과 배너 소재가 쌓이면
- 마케팅 방문자가 앱 아이디어를 적으면 요구사항 문서를 만들어 보낸다 홈페이지 방문자가 만들고 싶은 앱 아이디어를 내면
- 마케팅 새로 올린 짧은 영상을 우리 말투의 카톡 채널 글로 바꾼다 새 유튜브 쇼츠 정보를 가져올 때
- 마케팅 가게 홈페이지 주소를 주면 AI가 검색 광고 캠페인을 짠다 사장이 홈페이지 주소를 주고 광고 캠페인을 만들어 달라고 하면
- 마케팅 매주 홈페이지 방문 통계를 비교해 해설을 붙여 메일로 보낸다 매주 월요일 아침 8시에
- 마케팅 경쟁 계정의 새 짧은 영상 대본을 뽑아 AI가 분석해 표에 쌓는다 추적할 경쟁 계정 목록을 정기적으로 확인할 때
상담 신청
채용 공고를 내기 전에,
한 번 비교해 보십시오
30분 상담에서 맡길 업무와 지금 쓰는 시스템을 확인하고, 첫 달 개발량을 함께 정합니다.