LMM API · UMM ADK

단 한 번의 ADK 연동으로 AI 마케팅 엔진이 됩니다. 지금의 구매 상태를 추론합니다.

01 / MODELS

LMM과 UMM은 같은 고객 상태 기준으로 움직입니다.

LMM · CLOUD

LMM

Cloud · Deep · Multimodal

Large Mind-mining Model

LMM은 클라우드에서 행동을 깊게 분석하는 상태 추론 모델입니다. 고정된 프로필이 아닌, 지금 무엇을 고민하는지·구매 가능성이 높은지·어떤 메시지로 설득할지를 읽습니다.

보는 것

상품 조회·검색 키워드
상세 체류·스크롤
장바구니·구매·반품
쿠폰·할인 반응
배너·광고 클릭
유입 채널·재방문 주기

판단하는 것

관심 상품군
구매 의향 / 탐색 단계
추천·광고 피로도
혜택 반응 가능성
가격 민감도
채널 적합도
다음 액션

실행 위치

Addeep Cloud 실행
API로 사이트·앱 연동
테넌트 단위 데이터 분리
대량 이벤트 분석에 적합
전용 구성 협의 가능

적합한 경우

행동 데이터로 추천·CRM·광고·ACT를 고도화하려는 커머스 기업에 적합합니다.

02 / 상태 신호

LMM은 고객을 고정 그룹이 아니라, 계속 변하는 상태로 읽습니다.

일반 CRM은 고객을 성별·나이·등급으로 나눕니다. 하지만 같은 고객도 시간과 상황에 따라 완전히 다른 상태가 됩니다.

Interest Score

관심도

Fatigue Score

피로도

Purchase Intent

구매 의향

Ad Receptivity

광고 수용성

Reward Sensitivity

혜택 반응도

Price Sensitivity

가격 민감도

Channel Preference

채널 선호

Next Best Action

다음 추천 액션

03 / UMM STRUCTURE

고객 행동은 세 가지 기억 구조로 정리됩니다.

단순히 클릭·조회·구매 기록만으로는 지금 어떤 상태인지 알기 어렵습니다.

UMM은 행동을 세 가지로 정리합니다 — 현재 세션 신호, 최근 며칠 변화, 장기 취향. 이렇게 분리돼야 LMM이 변화 흐름까지 읽을 수 있습니다.

Session UMM

현재 세션

지금 고객이 무엇을 보고 있고, 어디에서 망설이고 있는지 읽습니다.

포함되는 데이터

현재 보는 상품
체류·스크롤
클릭·장바구니 신호
이탈 신호

사용 목적

실시간 추천
현재 페이지 개인화
장바구니 리마인드
메시지 타이밍 결정

Short-term UMM

최근 1~7일 패턴

최근 며칠 동안 고객의 관심이 어떻게 바뀌었는지 읽습니다.

포함되는 데이터

최근 조회 상품군
반복 카테고리
가격 비교·재방문 패턴
쿠폰 반응
이탈 위험 신호

사용 목적

재방문 추천
관심 카테고리 반영
가격 비교 탐지
CRM 타이밍 최적화

Long-term UMM

장기 선호

고객의 장기 취향과 반복 구매 성향을 읽습니다.

포함되는 데이터

선호 카테고리·브랜드
반복 구매 패턴
평균 구매가·가격대 선호
채널 반응
LTV 관련 신호

사용 목적

장기 취향 개인화
재구매 예측
고객 가치 분석
브랜드 충성도 분석

사용 목적

LMM API는 분석, 추천, CRM, 광고에 모두 사용할 수 있습니다.

LMM 상태값은 추천·리마인드·광고 조절·CRM 타이밍·ACT 생성까지 하나의 기준으로 연결됩니다.

01 · RECOMMENDATION

LMM + UMM

지금 이 고객에게 보여줄 상품을 더 정확하게 고릅니다.

지금 볼 가능성이 높은 상품·가격대·카테고리를 예측합니다. 유사 상품이 아니라 현재 관심도와 구매 의향을 함께 반영합니다.

예시

방금 본 상품과 어울리는 상품 추천
관심 카테고리의 인기 상품 추천
가격 민감 고객에게 할인 상품 추천
구매 직전 고객에게 묶음 상품 추천

live

02 · CART RECOVERY

ACT

장바구니 이탈을 줄일 수 있는 타이밍을 찾습니다.

의향은 높지만 결제를 망설이는 고객을 구분. 적절한 타이밍에 리마인드·쿠폰·무료배송·묶음 추천으로 전환을 돕습니다.

예시

장바구니에 담고 이탈한 고객 리마인드
가격 민감 고객에게 쿠폰 노출
재방문 고객에게 이전 장바구니 상품 안내
구매 직전 고객에게 혜택 메시지 노출

live

03 · AD FATIGUE

PiMS

광고를 더 보여줄 고객과 줄여야 할 고객을 구분합니다.

모두에게 광고를 많이 보여주는 것은 좋은 전략이 아닙니다. 피로도와 구매 의향을 함께 보고, 수용성 낮은 고객엔 줄이고 의향 높은 고객엔 전환형 메시지를 보여줍니다.

예시

광고 피로 고객에게 광고 노출 축소
구매 의향 높은 고객에게 전환형 배너 노출
관심 상품 기반 리타겟팅
PiMS 상품과 연결한 맞춤형 상품 추천

live

06 / CRM · RETENTION

이탈 위기 고객을 충성 고객으로 되돌리는 24시간 CRM 매니저.

고객은 고정 세그먼트로 움직이지 않습니다. 실시간 행동을 읽어 추천·CRM·광고·ACT가 같은 기준 위에서 움직이게 합니다.

이탈 위기 → 충성 고객

이탈 직전 행동을 실시간으로 읽고, 리마인드·쿠폰·콘텐츠를 적절한 타이밍에 자동 실행해 이탈을 충성으로 바꿉니다.

단 하나의 메시지가 전환율을 바꿉니다

모두에게 똑같은 푸시를 보내지 마세요. LMM은 누구에게·언제·어떤 채널에서 무엇을 보여줄지 판단합니다.

첫 방문자를 단골로, 휴면을 활성으로

신규·재방문·휴면 고객의 상태를 분리해 읽고, 단계별 시나리오를 자동 실행하는 24시간 CRM 매니저.

사용량과 도입 범위에 맞춰 상담 후 안내드립니다.

트래픽·이벤트·상태 조회량·연동 범위·테넌트 수에 따라 구성됩니다. 작은 파일럿으로 시작해 성과 확인 후 확장하는 방식을 권장합니다.

TRIAL

초기 검증용

문의 후 안내

작은 범위에서 LMM API를 먼저 검증. 독립몰 1개·핵심 이벤트·기본 상태 분석에 적합.

포함 항목

핵심 이벤트 수집
기본 LMM 상태 조회
1 tenant 검토
상태 대시보드
ADK 설치 가이드
이메일 지원

파일럿 문의하기

PRODUCTION

실서비스 적용용

문의 후 안내

운영 중인 브랜드몰·독립몰·D2C에서 LMM을 추천·CRM·광고·ACT에 연결.

포함 항목

실서비스 이벤트 수집
LMM 상태 조회
상태 기반 그룹 분석
추천 API 연동
ACT API 연동
인사이트 대시보드
월간 운영 리포트

도입 상담하기

ENTERPRISE

대규모·보안 검토용

별도 문의

대형 브랜드몰·플랫폼·보안 검토 필요 기업. VPC·전용 인스턴스·커스텀 정책·SLA 협의.

포함 항목

전용 tenant 구성
VPC·전용 배포
UMM edge runtime
커스텀 데이터 보관
보안 검토 대응
SLA 협의
전담 기술 미팅

엔터프라이즈 문의하기

09 / CONTACT

고객 상태 추론 API를 시작하세요.

트래픽·이벤트 종류·상품 수·추천 적용 위치를 알려주시면 LMM API 연동 범위와 견적을 제안드립니다.

contact@addeep.co.kr

단 한 번의 ADK 연동으로 AI 마케팅 엔진이 됩니다. 지금의 구매 상태를 추론합니다.

LMM과 UMM은 같은 고객 상태 기준으로 움직입니다.

LMM

Large Mind-mining Model

LMM은 고객을 고정 그룹이 아니라, 계속 변하는 상태로 읽습니다.

관심도

피로도

구매 의향

광고 수용성

혜택 반응도

가격 민감도

채널 선호

다음 추천 액션

고객 행동은 세 가지 기억 구조로 정리됩니다.

Session UMM

Short-term UMM

Long-term UMM

추천 · CRM · ACT 연결

LMM API는 분석, 추천, CRM, 광고에 모두 사용할 수 있습니다.

LMM + UMM

ACT

PiMS

이탈 위기 고객을 충성 고객으로 되돌리는 24시간 CRM 매니저.

이탈 위기 → 충성 고객

단 하나의 메시지가 전환율을 바꿉니다

첫 방문자를 단골로, 휴면을 활성으로

추천 · 광고 · ACT가 같은 상태 위에서

사용량과 도입 범위에 맞춰 상담 후 안내드립니다.

TRIAL

PRODUCTION

ENTERPRISE

고객 상태 추론 API를 시작하세요.