마케팅 과정에서 가장 흔히 발생하는 문제 중 하나는 타겟층에 대해 제대로 인지하고 있다고 생각하는 것입니다. 잘못된 타겟 정보를 기반으로 마케팅 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.
AI는 지역, 성별, 나이와 같은 인구통계학적 프로파일링뿐만 아니라, 성향, 관심사도 고려하여 분석을 수행한 후 구매 패턴을 예측합니다. AI를 통한 예측 타겟팅은 유사 상품 및 관련 상품을 파악하여 구매할 가능성이 높은 고객들을 타겟팅합니다. 관심사가 반영된 타겟팅을 통해 브랜드 인지도 향상 뿐 아니라 잠재 고객을 확보할 수 있습니다.
데이터 | 데이터의 종류 | 내용 | 사용방식 |
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입력데이터 | CSV | 고객 데이터: 나이, 성별, 지역, 성향, 관심사 등 | API |
출력데이터 | CSV | 제품 구매 여부 예측 | API |
결제 방법 | 가입 방법 | 신청 시 첨부 파일 |
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선불요금 | 온라인 | 모델 생성에 필요한 고객 데이터 |
신청절차 |
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