Patented Context
Gen AI

Product Contents마인드 나우 AI
Product Contents

World’s First
Break-thru Visual
Language and
Grammar

킬러 아이템의 생성은 상품속성의
컨텐츠 분석으로부터 시작됩니다.

상품 특징 생성 AI
상품의 속성을 비주얼 스키마와 비주얼 내러티브라는 마인드나우의 특허받은 상품 언어와 문법구조로 전환시켜 시장에서 성공가능한 상품 작법의 패턴을 학습시켜 시장의 킬러 아이템을 생성할 수 있게 합니다.
핵심특징/장점
상품 속성의 특징을 기계로 하여금 관계적으로 학습시켜 최적의 상품을 생성하는 AI 머신러닝 기법
특허번호 제 10-2502575
발명의 명칭: 상품 트렌드 예측 서비스 제공 장치, 방법 및 프로그램
특허번호 제 10-2412461
발명의 명칭: 상품의 비주얼 스키마를 이용한 수요 예측 방법 및 그 시스템
미국 특허
Patent No.: US 11,922,433 B2
Method for predicting demand using visual schema of product, device,
therefor and computer program therefor
AI-Optimized
Decision-Making System

트렌드와 소비자 요구를 신속하게 반영하는 제품 개발입니다.
적시에 빠른 시장 출시와 제품의 확장이 가능합니다.
AI를 이용하여 계산을 최적화하여 각 제품의 개발에 최적인 지점을 결정하고 분배합니다.

  • Ingredient Neural
    Network-graph model     구성요소 신경망-그래프 모델
    전체 시장의 제품 속성에 대한 신경망을 구축합니다.
  • TrendMark Item Platform TrendMark 아이템 플랫폼
    카테고리 및 품목별로 신속하게 상품화할 수 있는 제품 모델입니다.
  • Item Funnel 아이템 깔때기
    트렌드와 타깃 고객에 맞게 제품 모델 맞춤화 펀넬링을 통한 적합성을 계측합니다.
  • Adaptive Experiential UI 적응형 체험 UI
    각 소매 기능(검색/발견/탐색)에 따라
    각 상품화 가능한 제품 프로토타입을 최적화하여 배포합니다.
Data Feedback Loop

재료 속성에서 적응형 체험 UI로의 심리스 파이프라인

  • 01

    Ingredient Neural Network 구성요소 신경망-그래프 모델

  • 02

    TrendMark Item Platform TrendMark 아이템 플랫폼

  • 03

    Item Funnel 아이템 깔때기

  • 04

    Adaptative Experiential UI 적응형 체험 UI

트렌디한 재료로 구성된 아이템 검증부터
적응형 체험형 리테일까지
  • 이 데이터 피드백 루프를 통해 제품 구색 및 배포 전략을 특정 지역 및 타깃 고객에 맞게 조정할 수 있습니다.
  • 이는 타깃 오디언스 및 지역과의 관련성을 고려하여 아이템 성분에서 시작하여 제품의 시장성과 트렌드성을 평가하기 때문에 가능합니다.
  • 소비자 행동은 특정 이벤트에 대한 트렌드를 유도하고 검색 필터에 의해 큐레이션되며 특정 속성과 거시적 수준의 고려 사항 간의 연관성을 탐색하는
    동시에 큐레이션 및 검색 태그가 되어 제품에서 소매 전략에 이르기까지 원활한 퍼널 접근 방식을 가능하게 합니다.
Data Feedback Loop
  • Ingredient Neural
    Network-graph
    model     구성요소 신경망-
    그래프 모델
  • TrendMark
    Item Platform     TrendMark
    아이템 플랫폼
  • 1 Item Validation항목 유효성 검사
    • 각 상품화 가능한 상품 모델(성분 및 성분 조합 패턴)을 카테고리 및 상품에 맞춘 아이템 모델로 직접 변환할 수 있도록 데이터 수집(상품 수집 및 소셜 키워드 수집), 가공(상품 콘텐츠/소셜 컨텍스트), 생성 AI를 통한 상품 모델로의 변환 등을 수행합니다.
    • 이들 상품 모델은 선진 브랜드와의 키워드 분석 및 벤치마크 분석을 통해 파악된 고객 여정에서 전환율이 높은 키워드와 가장 가까운 상품 속성의 조합으로 구성되어 있습니다.
    추세 키워드/고전환율 키워드-성분 근접도 점수
    각 그래프를 제품 화면과 일치시키고, 일치시킬 때 본드마크 벤치마크 키워드에 가장 가까운 속성을 가진 아이템 플랫폼
    (제품 모델)을 구성합니다.
  • TrendMark
    Item Platform     TrendMark
    아이템 플랫폼
  • Item Funnel 아이템 퍼널
  • 2 Market Feasibility Assessment시장 타당성 평가
    • 상품화 과정에서 시장 성숙도 계산을 통해 카테고리 및 품목별 제품 모델을 아이템 퍼널로 포지셔닝합니다.
    • 시장 성숙도 계산은 제품 모델의 타겟 오디언스 시장 내에서 SNS 및 행동 데이터와의 키워드 분석 통합을 통해 확산율을 평가하는 방식으로 진행됩니다.
    항목 유효성 검사 점수-시스템
    • 시장관련성 점수
    • 추세 관련성 점수
    • 항목-성분 호환성 점수
    • ESG 관련성 점수
    각 아이템 플랫폼과 결합하면 트렌디한 제품이나 킬러
    아이템이 되는 속성을 추출하고 각 제품을 미래의 아이템
    퍼널에 배치합니다.
  • Item Funnel 아이템 퍼널
  • Adaptive
    Experiential UI     적응형 체험 UI
  • 3 Adaptive Experiential
    Retail Rendering적응형 체험형 소매 렌더링
    • 각 아이템 퍼널의 화이트 라벨 제품은 소매 네트워크의 기능에 따라 할당됩니다.
    • 매칭은 화이트 라벨 제품의 속성 및 사회적 맥락과 소매 기능 간의 키워드 근접성을 기반으로 수행됩니다.
    • 리테일 기능 내에서 타겟 시장의 성숙도와 선호도에 따라 각각 할당된 상품이 맞춤형으로 제공되며 기능별 공간 구성 (MD 및 VMD 구성)이 자동으로 조정됩니다.
    항목 유효성 검사 점수-시스템
    • 만기산정(제품주기)
    • 추세 트리거 / 확산 속도 계산
  • Adaptive Experiential UI 적응형 체험 UI
Social Contents리뷰 맥락 생성 AI
Social Contents

Bird’s eye view
context learning AI

킬러 아이템의 생성은 상품속성의
컨텐츠 분석으로부터 시작됩니다.

상품 특징 생성 AI
리뷰의 맥락과 상품의 속성을 신경망 구조로 그래프 모델링하여 실시간 쏟아지는 소셜 데이터의 관계와 맥락을 각 뉴런과 시냅스의 링크 수치와 연결 구조로 이해시켜 시장의 맥락과 매칭되는 유통 및 커뮤니케이션 전략을 전개할 수 있게 합니다.
핵심특징/장점
Context Tree Graph Modeling
리뷰의 맥락의 특징을 기계로 하여금 구조적 모델로 학습시켜 소셜의 컨텍스트에 맞춰 커뮤니케이션 및 유통 전략을 생성하는 AI
HOW Social Context ACCELERATESthe achievement of your
business’ growth objectives
  • Increases Speed업무의 가속화
  • Systematic Customization시스템에 기반한 브랜드 커스터마이징
  • Improves Accuracy개선된 정확함
  • Direct to Intelligence지적 정보와 직접적인 소통
  • Real Time Data실시간 데이터
  • Scalable Model측정가능한 모델
  • Globally Relevant글로벌 트렌드
  • Revenue Generating이익 증대화
Optimized Segmentation of
Market and Target Audience

데이터 소스에 가중치를 부여함으로써 트렌드 및 시장 성숙도 수준에 대한 정확한 이해가 가능합니다.
경험적 데이터(행동 데이터)와 분석적 데이터(키워드 분석)의 통합 분석을 통해 다양한 세분화 가능성이 있습니다.

Market & Consumer
Demo/Geo/Psychographic
Segmentation 시장 및 소비자 데모/Geo/Psychographic 세분화
  • 각 소비자 영역을 속성, 트렌드, 소비자와 시장에 대한 적합성에 따라 다각적으로 세분화하면 속성부터 소비자 및 시장 수준에 이르기까지 각 소비자 세그먼트에 맞는 맞춤형 제품 개발이 가능합니다. 이를 통해 시장의 화이트 스페이스를 즉시 발견할 수 있고 전체 시장 규모의 확대에 대비할 수 있습니다.
  • 각 지역시장을 시장 성숙도, 발굴도 등의 매개변수와 소매심리의 발달 수준에 따라 세분화하면 각 지역의 시장에 맞는 소매혁신과 공간구성이 가능합니다.
    이를 통해 지역별 시장특성에 맞는 맞춤형 시장전략이 가능합니다.
Item Validation System 품목검증시스템
  • 추세 관련성 점수
  • 시장관련성 점수
  • 성분-항목 호환성 점수
  • ESG 관련성 점수