Service전광판 노출도 분석 서비스
전광판이 노출될 수 있는 교차로 등의 도로 교통량을 자동 집계하여 해당 위치의 전광판이 어느정도의 노출량을 가지는지, 평균적인 차량의 정차 시간이 어떤지에 대해 객관적인 지표로 확인할 수 있습니다.
Marketing타겟팅 분석 및 예측
마케팅 과정에서 가장 흔히 발생하는 문제 중 하나는 타겟층에 대해 제대로 인지하고 있다고 생각하는 것입니다. 잘못된 타겟 정보를 기반으로 마켓팅 전략을 세우게 된다면 매출의 향상을 기대할 수 없을 뿐만 아니라 고객의 이탈로 이어집니다. 데이터가 학습된 딥러닝 인공지능으로 타겟팅을 분석한다면, 특정 고객의 미래의 구매 패턴을 더 효율적으로 예측할 수 있습니다.
Marketing평판관리 및 개선 (감정인식 분석)
브랜드 관리의 핵심은 좋은 브랜드 평판을 유지, 포지셔닝, 정의 하는 것입니다. 따라서 고객의 피드백을 반영하지 않은 마켓팅 전략은 기대 효과 만큼의 성과를 낼 수 없습니다. 게다가 서비스가 확장될수록 일일이 리뷰와 피드백을 분석하여 결과를 도출하는 것은 공수가 굉장히 많이 드는 작업입니다. 이 역할을 인공지능이 담당하게 된다면 더욱 객관적인 피드백 분석 결과를 통해 앞으로의 기획 과정에 대한 방향을 제시할 수 있습니다. 데이터를 기반으로 고객 리뷰나 관련 소셜 미디어 게시물을 분석하여 고객 경험 향상, 온라인 평판 보호, 브랜드 평판 모니터링을 통해 브랜드 가치를 높이는데 핵심적인 역할을 할수 있습니다. 고객의 리뷰 사이트, 소셜 미디어 게시물 등을 감정 해석 방법으로 분석함으로써 고객의 만족도 등의 정보를 도출할 수 있습니다. 이를 통하여 브랜드 평판을 모니터링 하고 보호하는 역할을 할 수 있습니다.
Marketing챗봇 알고리즘 개선
챗봇은 고객의 편의성을 더함과 동시에 잠재 고객을 육성하기 위해 구축되어 있습니다. 특히 딥러닝을 이용하여 고도화된 수준에서 작동하는 많은 챗봇들이 많이 등장하고 있습니다. 하지만 이러한 챗봇 조차도 고객이 원하는 바를 올바르게 도출하지 못하는 경우가 발생합니다. 따라서 챗봇 대화와 구매율 간의 상관 관계를 분석하여, 구매율을 높일 수 있는 방향으로 챗봇 알고리즘을 점층적으로 보완해야합니다. 챗봇과의 대화에서 나타나는 고객의 감정 분석을 통해 방문자가 웹사이트에서 무엇을 찾고 있는지, 챗봇과의 대화를 통해 구매로 이어졌는지를 예측하여 구매율을 높일 수 있도록 제안합니다.
Marketing고객 이탈 방지 및 예측
고객을 유지하는 것이 신규 고객을 획득하는 것보다 비용적인 관점에서 평가한다면 중요합니다. 기존 고객들 중 이탈할 가능성이 높은 고객을 미리 알아내 이탈을 방지할 수 있다면 그 효과는 신규 고객을 획득하는 것보다 클 수 있습니다. 고객 속성, 행동,참여 및 외부 요인을 분석하여 이탈 가능성이 가장 높은 고객을 예측할 수 있도록 하고 고객 이탈을 방지를 합니다. 고객 이탈 방지는 기업의 수익을 최적화 시킬 수 있습니다. 고객 이탈을 예측을 통해 금융 서비스 회사는 고객의 만족도를 높일 뿐만 아니라 고객 생애 가치를 높일 수 잇습니다.
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