Business광고 예산 관리
여러 회사에서 동일한 상품을 판매하고 있더라도, 고객은 여러번 접해본 익숙한 브랜드 회사에 먼저 관심을 갖게 됩니다. 비용은 최소화하고 광고 효과는 최대화 시킬 수 있도록 광고 플랫폼별 예산 편성 비율을 DS2 AI에 맡겨보세요. 기존에 진행해온 광고를 기반으로 수집한 데이터를 통해 최적의 플랫폼별 예산을 할당하고 다수의 캠페인과 광고 그룹을 매일 관리할 수 있습니다. 또한 입찰 가격이나 광고 소재 등 가장 좋은 효율을 내기 위한 조합을 찾아 낼 수 있습니다.
Business판매 예측
수요와 공급 관리에 있어 핵심은 정확한 판매예측입니다. 너무 많은 재고가 남아 손해를 본다거나, 혹은 상품을 충분히 확보하지 못하여 고객을 돌려보내는 일은 없어야 하니까요. 판매 예측은 어느 기간에 어떤 상품을 가장 많이 필요로 하는지 파악하여 대응함으로써 수요, 공급의 유연성은 올리고 재고의 부담은 줄일 수 있습니다. 또한 판매 통찰력은 재정 예산, 수요/공급 관리, 제품 출시 시점, 가격 조정 등과 같이 많은 요소에 영향을 줄 수 있습니다. 인공 지능 (AI)의 판매 예측을 통해 시간, 지역, 제품에 따른 추세를 분석하여 향후 판매의 방향을 제시할 수 있으며, 그에 맞게 사업 방향을 계획할 수 있습니다.
Business가격최적화
고가 정책으로 수요가 발생하지 않는다거나 저가 정책으로 공급 단가를 맞추지 못하는 등의 비합리적인 가격정책은 기업의 수익 위험성과 직결됩니다. 온라인 또는 옴니 채널 경쟁 업체와 경쟁하는 기업은 신중한 가격 관리를 통해 더 나은 포지셔닝을해야합니다. 다양한 AI 모델을 사용하여 재고 수준 및 경쟁 업체에 대한 실시간 입력과 함께 계절성 및 가격 탄력성을 기반으로 다양한 제품의 최적 가격을 결정할 수 있습니다. 이를 통해 소매 업체는 수요를 늘리고 수익을 극대화 할 수 있습니다.
Business직원 인사 관리
채용을 유지하고 지속적인 관리체계를 유지하려면 완전히 다른 수준의 계획이 필요합니다. AI 는 직원 (자신의 사고 방식 및 성격)을 평가하고 직원 교육에 필요한 영역, 동기 부여 방법, 보상시기 및 그렇지 않은 부분에 대한 계획을 구성하고 만들 수 있습니다. 과거부터 축적해온 직원의 이력, 업무평가, 근태 등을 바탕으로 앞으로의 성과를 예측하고 인사 관리에 활용함으로써 보다 적합한 포지션에 인원을 배치할 수 있습니다. 이를 통해 직원의 역량을 최대한 이끌어내고, 동기부여를 할 수 있으며 공정하고 효율적인 관리가 가능합니다.
Business채용 관리
직무에 알맞은 사람을 채용하여 최대의 능력을 발휘 할 수 있도록 관리활동을 하는데에 있어서 이력서와 자기소개서는 매우 중요한 기준이 됩니다. 하지만 수십, 수백장에 다다르는 입사지원서를 일일이 확인하는 것은 비효율 적이며, 천편일률적인 평가기준으로 지원서를 필터링 하면 흑속에 감추어진 인재를 놓치게 될 수도 있습니다. 인공 지능을 활용하여 입사지원자가 작성한 이력서와 자기소개서의 특징을 분석할 수 있습니다. 이러한 특징은 기 입사자의 압사 당시 이력서, 자기소개서와 업무 성과를 매칭하여 대조함으로써 신규 입사자의 업무 성과를 예측하고 서류 적합성 여부 및 적합 포지션 예측 기준으로 활용할 수 있습니다.
Business건물 관리
최근 건물관리에 IoT를 적용하는 사례가 많아졌습니다. IoT 통해 수집된 전기사용량, 조명센서 작동여부, 잠금장치 개폐 여부 등의 수 많은 데이터는 여러분의 공간을 보다 효율적으로 활용할 수 있게 돕고, 활용도가 낮은 공간에 새로운 가치를 부여할 수 있습니다. 건물의 각 공간의 에너지 사용량을 확인하여 불필요하게 사용되고 있는 에너지의 소비를 줄일 수 있습니다. 효율적으로 에너지를 보급함으로써 공간 활용도를 높여보세요.건물 관리에 인공지능을 활용하여 공간이 언제 어디서 어떻게 활용되고 있는지 파악하고 공간 자원 활용에 대한 유용한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
Business고객 구매 상품 예측
고객에게 상품을 추천 함으로써 자신에게 필요한 상품이 어떤건지 모르는 고객에게 맞춤형 마케팅을 취하면서 이탈할 고객을 방지를 할 수 있습니다. 고객이 어떤 상품을 구매해야 할지 고민할 때, 혹은 추가적으로 필요한 상품을 선제적으로 파악하여 제안할 수 있다면 판매자는 수익을 창출할 수 있고, 고객은 합리적이고 효율적으로 쇼핑의 즐거움을 알아가게 될 것입니다. 고객의 리뷰 분석 및 고객 프로필 정보, 인구 통계와 같은 소비자 데이터의 해석을 통해 AI는 구매 행동 패턴을 빠르게 학습시켜 사용자 프로필과 습관에 맞춘 제품을 추천 시킬 수 있습니다. 제품 추천 시스템은 훌륭한 마케팅 도구로 기업의 수익을 늘리는데 유용합니다.
Business이탈 고객 예측
비용적인 관점에서 평가한다면, 기존 고객을 유지하는 것이 신규 고객을 획득하는 것보다 중요합니다. 신규 고객 및 기존 고객이 어떤 시점에 이탈하는 경우가 많은지 분석하고, 이에 따라 구매 프로세스를 수정한다거나 마케팅 전략, 홍보 전략 등을 수립하여 수익성 증대의 효과를 볼 수 있습니다. 고객 속성, 행동,참여 및 외부 요인을 분석하여 이탈 가능성이 가장 높은 고객을 예측할 수 있도록 하고 고객 이탈을 방지를 합니다. 고객 이탈은 기업의 수익을 최적화 시킬 수 있습니다.
Business제품 재고 확인
모든 매장은 날씨, 계절, 경쟁 등에 따라 조금씩 달라지는 재고에 대한 수요와 공급을 적절하게 관리해야 합니다. 예를들어 인기 품목은 재고가 부족하고, 다른 품목은 수요가 없어 가격이 하락하게 될 수 있습니다. 두 경우 모두 힘들게 얻은 수익을 잃게 됩니다. AI 모델은 과거 판매, 매장 디스플레이 수량, 현지 트렌드, 온라인 행동, 날씨 패턴 예측 등 다양한 요소를 파악하여 특정 매장에 어떤 제품이 가장 적합한지를 결정할 수 있습니다.
원하시는 인공지능이 없으신가요?
AutoML + Consultant 를 통해 DS2.ai의 전문 컨설턴트에게 인공지능 개발을 요청할 수 있습니다.