PBV 아이덴티티 분석 엔진이란?
사용자의 미적 선호 반응을 벡터 데이터(Preferred Beauty Vector)로 구조화하고,
피부 분석 결과와 교차 보정하여 추천 정확도를 구조적으로 향상시킵니다.
피부 분석 데이터를 기반으로
스킨케어 및 관련 솔루션을 적합도 기반으로 매칭하는 엔진
미적 선호 반응 분석
PBV(Preferred Beauty Vector) 분석
엔진을 통해 피부 데이터를 수집합니다.
정서 편향 구조 분석
정서 편향 구조를 분석하여 무드의
방향성과 강도를 정량화합니다.
벡터 아키텍처 설계
분석된 감성 데이터를
고차원 벡터(PBV)로 변환합니다.
“왜 제가 알고 있는 퍼스널컬러와
결과가 다를까요?”
소비자가 인식하는 자신의 피부톤과 상태는
실제 피부 데이터와 일치하지 않는 경우가 많습니다.
이 인식의 차이를 고려하지 않은 채 데이터만으로 추천하거나,
취향에만 의존할 경우 선택 오류가 발생하게 됩니다.
데이터와
소비자 취향의 연결 구조
PBV 분석 엔진은 피부 데이터와 소비자 미적 선호
벡터를 교차 보정하여 두 데이터 간의 편차를
정량 적으로 조정하는 AI 연산 구조입니다.
PBV 아이덴티티 분석 엔진
비즈니스 효과는?
기존 피부 중심 추천 구조를 확장하고,
추천 정확도와 구매 전환 구조 전반에 실질적인
변화를 만듭니다. 이는 단순 체험형 기능을 넘어,
리테일 환경에서 성과로 연결되는 추천 인프라를
구축하는 기반 기술입니다.
기존 피부 중심 추천 구조를 확장하고, 추천 정확도와
구매 전환 구조 전반에 실질적인 변화를 만듭니다.
이는 단순 체험형 기능을 넘어,리테일 환경에서 성과로
연결되는 추천 인프라를구축하는 기반 기술입니다.
구매 전환 최적화
의도 보정 로직을 통해 선택 확률이 높은
추천으로 정밀 필터링하여 구매 전환율을 개선합니다.
선택 오류 감소
피부 분석과 사용자의 미적 지향 간 충돌을
조정하여 제품 선택 실패율을 감소시킵니다.
데이터 자산화
데이터를 축적하여 무드 기반 세그먼트 분석,
제품 데이터 자산화로 확장할 수 있습니다.
명확한 비즈니스 효과가 검증되었습니다
+14%
매출 기여도
매장 전체 매출 중 트위닛 체험 후 구매로 발생한
매출 비중이 평균 14%를 차지했습니다.
×3
워크인 고객 증가
트위닛 AI를 도입한 오프라인 매장의 내방객 수가
기존 대비 평균 200% 수준으로 증가하였습니다
+67%
온라인 유입 연결율
고객사 점포당 트위닛 솔루션 도입 기간
월 평균 67% 매출이 증가하였습니다
