POOOLING FOREST
Context-Aware Recommendation Engine

사용자의 '취향'을 읽고,
매출을 '설계'하십시오.

뷰티, 푸드, 에듀테크까지. 복잡한 개발 없이 API 연동만으로 구축하는맥락 인지형(Context-Aware) 초개인화 엔진.

Context-Aware Recommendation Engine
Real-time Matching
오늘 추천
12,847
전환율
23.5%
평균 반응 시간
45ms
만족도
94.2%
User Context
피부 타입지성
고민모공 케어
선호 가격대3~5만원
AI 추천 결과
98.2% Match
1모공 수렴 세럼
98.2%
2클레이 마스크팩
95.7%
3BHA 토너
92.1%
무료 데모 체험하기
Problem

고객은 상품이 없어서가 아니라,
고를 수 없어서 떠납니다.

수천 개의 상품 중 "나에게 딱 맞는 것"을 찾지 못해
이탈하는 고객의 78%를 잡으세요.

뷰티
"지성 피부인데 이 크림 써도 되나요?"
답변 못하고 이탈
교육
"우리 아이 성향에 맞는 동화책은?"
검색 실패로 이탈
식품
"오늘 점심 뭐 먹지?"
결정 장애로 앱 종료
아이디어만 있음

로직 구현이 막막함

'피부 타입을 입력하면 로션을 추천한다'는 알지만, 그 사이의 매칭 알고리즘을 짤 기술력이 없습니다.

비정형 데이터

정성적 데이터의 정량화 불가

텍스트나 심리 상태 같은 비정형 데이터를 상품 DB와 연결하는 벡터화 기술이 부재합니다.

시간/비용 압박

MVP 구축의 벽

자체 추천 팀을 꾸리기엔 예산이 부족하고, 빠르게 시장 검증(PoC/MVP)을 하고 싶습니다.

Solution 01
Multi-Modal Input

무엇이든 입력받습니다

피부 사진(Vision), 고민 상담 텍스트(NLP), 설문조사 데이터(Log) 등
어떤 형태의 사용자 데이터도 분석 가능합니다.

Multi-Modal Input Handler
3가지 입력 타입 지원
Vision
피부/구강 사진 분석
예: 피부 상태 자동 진단
NLP
고민 상담 텍스트
예: "모공이 넓어서 고민이에요"
Survey
설문조사 데이터
예: 10문항 진단 결과
Solution 02
Vector Matching Engine

정확하게 연결합니다

고객의 니즈와 상품의 속성을 고차원 벡터 공간에서 매칭합니다.
단순 필터링을 넘어 '숨겨진 의도'까지 파악하여 추천합니다.

User Vector
{
"skin_type": [0.82, 0.15, 0.03],
"concern": [0.91, 0.67, 0.23],
"preference": [0.45, 0.78, 0.89]
}
Product Vector Match
Cosine Similarity: 0.947
모공 케어 세럼 A
0.947
수분 크림 B
0.891
클렌저 C
0.823
Solution 03
Dynamic Curation UI

자동으로 보여줍니다

개발자가 UI를 새로 짤 필요 없이, 추천 결과를 JSON 또는 사전 정의된 위젯 형태로 즉시 송출합니다.
'세트 상품', '번들 추천' 자동 구성 기능 포함.

Dynamic Curation Widget
JSONWidget
3 Lines of Code
const recs = await pooling.recommend(userId);
const widget = pooling.renderWidget(recs);
container.appendChild(widget);
세트 상품 자동 구성
모공 케어 풀 세트
클렌저
토너
세럼
크림
예상 객단가 상승+42%
Social Proof

숫자가 증명합니다

버티컬 플랫폼들의 실제 도입 성과입니다.

구매 전환율(CVR) 상승
2.5
x

도입 전 대비 평균 구매 전환율 2.5배 증가

실시간 매칭 속도
45
ms
지원 버티컬
API 연동 난이도
3 Lines
of Code
콜드 스타트 해결
신규 유저에게도
즉시 추천 가능
Use Cases
EdTech
아이의 심리 검사 결과에 따른 맞춤형 동화책 큐레이션
HealthCare
10문항 문진으로 끝내는 구강 케어 제품 자동 추천
Fashion
신체 치수와 리뷰 데이터를 결합한 사이즈 실패 없는 옷 추천
Final Step

귀사의 데이터가
매출이 되는 순간

진단부터 구매까지, 단 0.1초.
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핵심 키워드
큐레이션콜드 스타트객단가(AOV)구매 전환율(CVR)벡터 유사도

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