Askflow

앱의 중심은 상품 질문에 답하고 카탈로그에서 물건을 권하는 채팅이다. 현재 페이지와 장바구니를 읽기 때문에 첫마디에서 보고 있는 상품을 짚을 수 있다. 답은 일반 지식이 아니라 상품 데이터에 붙어 있어 사양을 지어내기 어렵다. 일반적인 Shopify AI 챗봇과 달리, 고객이 원하는 것을 말로 못 짚으면 퀴즈로 넘길 수 있다.

원하는 퀴즈를 글로 설명하면 질문과 선택지, 매칭 규칙을 1분 남짓에 만든다. 실행은 AI 생성으로 집계되고 플랜마다 상한이 있다. 결과는 편집할 수 있다. 생성된 질문은 브랜드 말투에 맞게 다듬어야 하는 경우가 많기 때문이다.

질문은 앞선 답에 따라 다른 길로 간다. "민감성 피부"라고 답한 사람에게 강한 각질 케어 질문은 나오지 않는다. 분기는 비주얼 편집기에서 만들고 코드는 필요 없다. 상품 추천 퀴즈가 쓸모 있는지 없는지가 여기서 갈린다.

Askflow는 대화 안에서 추가 상품과 세트, 상위 모델을 권한다. 제안은 장바구니 내용과 루틴에서 빠진 것에 따라 정해진다. 클렌저를 권하면서 잘 맞는 보습제를 함께 끌고 오는 식이다. 고객은 채팅을 벗어나지 않고 담을 수 있어 결제까지의 거리가 줄어든다.

이탈 의도와 장바구니 방치, 재방문 방문자를 지켜보다가 알림이나 기간 한정 혜택으로 대화를 연다. 메시지는 이메일이 아니라 매장 화면에서 나가므로 주소를 남기지 않은 사람에게도 닿는다. 어떤 트리거를 켜고 얼마나 자주 띄울지는 매장이 정한다.

양식이 붙은 팝업 대신 대화 흐름에서 이메일이나 전화번호를 묻는다. 보통 할인이 대가다. 도움이 되는 답이 몇 번 오간 뒤에 요청이 오므로 응하는 비율이 높다. 연동을 켜면 수집한 연락처가 Klaviyo로 넘어간다.

관리 화면은 퀴즈 시작과 완료, 노출된 추천, 어시스턴트에 귀속된 매출을 추적한다. 이벤트를 Google Analytics와 Meta Pixel로 보내 리타기팅에 쓸 수도 있다. 보고서는 분석가가 아니라 매장 운영자에 맞춰져 있어 완전한 기여 모델보다 요약 수치가 중심이다. 그래도 세션을 이커머스 전환율과 연결하므로, 특정 퀴즈 경로가 실제로 팔리는지 클릭만 모으는지 판단할 수 있다.