아이템 추천 분석

아이템 추천 분석과 Braze에서 이를 보는 방법에 대해 알아보세요.

분석 보기

추천에 대한 분석을 확인하여 사용자에게 추천된 항목과 추천 모델이 얼마나 정확한지 확인할 수 있습니다.

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사용 가능한 측정기준

오디언스

이는 정밀도, 범위, 추천 유형 등 추천 오디언스와 관련된 측정기준입니다.

정확도(25.3%), 범위(54.3%), 추천 유형을 개인화된 항목과 가장 인기 있는 항목으로 구분하여 보여주는 추천 오디언스 측정기준.](/docs/ko/assets/img/item_recs_analytics_1.png?14580151701d9efe40707cbe33ccebec)

자세한 내용은 다음 표를 참조하세요:

측정기준	설명
정밀도	모델이 사용자가 구매한 다음 항목을 정확히 맞춘 시간의 백분율입니다. 정확도는 특정 카탈로그 크기와 믹스에 따라 크게 달라지며, 모델이 얼마나 자주 정확한지 파악하기 위한 가이드로 사용해야 합니다. 과거 테스트에서 6~20% 범위의 정밀도 수치로 모델이 우수한 성능/성과를 보이는 것을 확인했습니다. 이 측정기준은 모델이 다음에 재학습할 때 업데이트됩니다.
적용 범위	카탈로그에서 사용 가능한 품목 중 최소 한 명의 사용자에게 추천되는 비율입니다. 가장 인기 있는 아이템보다 개인화된 아이템 추천을 통해 더 높은 아이템 커버리지를 기대할 수 있습니다.
추천 유형	개인화되거나 가장 최근의 추천을 받게 될 사용자의 비율과 가장 인기 있는 항목의 대체 비율입니다. 개인화되거나 가장 최근의 추천을 생성하기에 충분한 데이터가 없는 사용자에게 대체 데이터가 전송됩니다.

항목

이 표에는 카탈로그에서 개인화된 가장 최근의 가장 인기 있는 항목에 대한 측정기준이 포함되어 있습니다.

사용자에게 할당된 항목을 개인화된 추천 항목과 가장 인기 있는 추천 항목으로 구분하여 나란히 나열한 표입니다.](/docs/ko/assets/img/item_recs_analytics_2.png?bdfcaf709791bc10e3f53a41bf86b3e2)

자세한 내용은 다음 표를 참조하세요:

측정기준	설명
개인화된 아이템 가장 최근 항목	이 열에는 카탈로그의 각 항목이 사용자에게 가장 자주 추천되는 순서대로 내림차순으로 나열됩니다. 이 열에는 모델에 의해 각 항목에 할당된 사용자 수도 표시됩니다. 추천 유형에 따라 개인화된 항목 또는 가장 최근 항목이 나열됩니다.
가장 인기 있는 아이템	이 열에는 카탈로그의 각 항목이 인기도에 따라 내림차순으로 나열됩니다. 여기서 인기도는 전체 작업 공간에서 사용자가 가장 자주 상호 작용하는 카탈로그의 항목을 의미합니다. 가장 인기 있는 항목은 개별 사용자에 대해 개인화되거나 가장 최근 항목을 계산할 수 없는 경우 대체 항목으로 사용됩니다.

개요

선택한 권장 사항 구성의 개요이며, 여기에는 권장 사항이 마지막으로 업데이트된 시점이 포함됩니다.

유형, 카탈로그, 이벤트 유형, 커스텀 이벤트 이름, 속성 이름, 마지막 업데이트 날짜가 표시된 추천 개요 표입니다.](/docs/ko/assets/img/item_recs_analytics_3.png?537a064d3201b6391c93eb85832ead73){: style=”max-width:50%” }