Markopolo

Athena는 Markopolo가 직접 만든 모델로, 회사 설명에 따르면 40억 파라미터 규모의 Large Event Model이다. 사이즈 표를 여러 번 보거나 가격 페이지로 되돌아오는 식의 구매 이벤트 열을 읽고, 다음 행동과 그 이유를 예측한다. 실무에서 나오는 값은 구매 확률 점수이고, 메시지를 지금 보낼지 기다릴지 이 점수가 정한다. 회사는 이 모델이 OPeRA 벤치마크에서 1위를 했다고 주장하지만, 제3자 검증은 없다.

탐색 이탈과 장바구니 이탈, 결제 이탈 세 가지 플로우가 기본으로 들어 있다. 모두 손으로 짠 워크플로나 A/B 테스트 대기열 없이 돈다. 구매자가 멈추면 에이전트가 채널과 문구를 고르고, 첫 시도에 반응이 없으면 한 번 더 밀어붙인다. 이 단계적 상향이 바로 대부분의 스토어가 사람으로는 감당하지 못하는 부분이다. 시간을 지켜볼 인력이 필요하기 때문이다.

이메일과 SMS, WhatsApp 마케팅, 푸시 알림, AI 음성 통화가 같은 대시보드에서 나간다. 채널 선택은 모델 판단의 일부이고, 마케터가 미리 고정하는 설정이 아니다. 음성 분은 플랜별로 제한된다. Standard 10분, Pro 60분이다. 이메일을 무시한 사람이 WhatsApp을 받고, 그래도 반응이 없으면 전화를 받는 식이다. 영업 담당자가 리드를 다루는 방식과 비슷하다.

MarkTag는 제품에 포함된 조합형 CDP다. 익명 세션을 알려진 프로필에 붙이고, 고객이 채널을 옮겨도 맥락을 유지한다. 이미 CDP가 있는 스토어는 연결하면 되고, 작은 팀은 추가 구매를 건너뛸 수 있다. 프로필 통합은 1대1 개인화의 전제라서 이 계층은 들리는 것보다 중요하다.

어차피 살 사람에게 할인을 주면 비용만 늘어난다. 예측 엔진은 가격 민감도와 혜택 반응을 점수로 매기고, 밀어줄 사람에게만 인센티브를 남긴다. 화면에는 구매자별 예상 상승폭이 표시된다. 마진이 얇은 스토어라면 이 기능 하나로 구독료를 뽑는다.

대시보드는 전환율과 평균 주문 금액, 참여도, 이메일과 SMS 클릭률, 기여 매출을 추적한다. 기여 매출은 재무팀이 가장 먼저 묻는 숫자이고, 캠페인 성과 옆에 있으면 내보내서 맞춰 보는 단계가 줄어든다. 리포트 깊이는 전용 분석 도구보다 얕아서, 분석이 본업인 사람은 다른 곳에서 데이터를 더 당긴다.

Shopify 앱은 앱스토어에서 설치하고 카탈로그와 주문을 동기화한다. CRM을 붙이면 고객 이력이 모델로 들어가서 새 캠페인이 빈 프로필이 아니라 맥락에서 시작한다. 다른 플랫폼에서 옮기는 팀을 위해 고객 데이터와 오디언스, 자동화, 캠페인 무료 이전도 제공한다.