고객 데이터를 예측 인사이트와 실행으로 전환

브랜드는 그 어느 때보다 많은 고객 신호를 보유하고 있지만, 대응이 늦어지는 경우가 많습니다. Adobe 예측형 AI는 통합 고객 데이터에 내장 모델을 적용해 고객의 니즈를 미리 파악하고, 더 빠르게 대응하며, 모든 인터랙션을 더욱 관련성 있게 만들 수 있도록 해줍니다.

  1. 행동 예측
  2. 영향도 측정
  3. 예측 활성화
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Adobe 예측형 AI의 기능

오디언스, 여정, 측정 전반에 걸쳐 예측 인텔리전스를 실질적으로 활용하세요.

고객 행동 예측

행동 가능성이 높은 고객에 집중할 수 있도록 성향 신호를 파악하세요.

더 스마트한 오디언스 구축

예측 점수로 프로필을 보강하여 더 높은 가치의 세그먼트를 형성하세요.

여정 최적화

여정 로직에 예측을 적용하여 더욱 관련성 높은 크로스채널 경험을 제공하세요.

접점 영향 측정

AI 기반 기여도 분석을 적용하여 전환에 실질적으로 영향을 미치는 요인을 파악합니다.

발송 타이밍 최적화

참여와 수신 거부 위험을 미리 파악하여 캠페인 타이밍을 개선합니다.

신뢰할 수 있는 데이터 활용

모든 예측을 통합되고 체계적으로 관리되는 퍼스트파티 데이터를 기반으로 수행하세요.

Adobe 엔터프라이즈 AI 시스템의 핵심 구성 요소, 예측형 AI

Adobe는 예측형, 생성형, 에이전틱 AI를 하나의 연결된 시스템으로 통합합니다. 이러한 AI 기능이 어떻게 작동하는지 살펴보세요.

생성형 AI 살펴보기
에이전틱 AI 살펴보기

예측을 측정 가능한 성과로 전환

예측형 AI는 이탈 및 전환 신호를 실행 가능한 오디언스로 전환하여 타겟팅, 개인화된 여정, 크로스채널 측정을 지원합니다. 마케터는 이를 통해 고객 유지율을 높이고 전환율을 향상시키며, 캠페인과 여정의 ROI를 보다 명확하게 파악할 수 있습니다.

Adobe 예측형 AI 고객 사용 사례 살펴보기

https://main--da-bacom--adobecom.aem.page/fragments/ai/cards/explore-more-predictive-ai-technologies-from-adobe

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활성화에 최적화된 예측형 AI

예측 결과는 대시보드에만 머물지 않습니다. Adobe Experience Platform에서 성향 점수는 세분화, 여정, 캠페인 전반에 걸쳐 즉시 활용할 수 있는 프로필 속성으로 전환됩니다.

https://main--da-bacom--adobecom.aem.page/fragments/products/experience-league-banner

FAQ

예측형 AI란 무엇인가요?
예측형 AI는 과거 데이터와 실시간 고객 데이터를 분석해 전환, 이탈, 참여, 채널 영향력 등 고객의 행동과 결과를 예측합니다. 이러한 선제적 인사이트를 바탕으로 팀은 더 현명한 의사결정을 내리고 대규모로 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다.
예측형 AI와 생성형 AI의 차이점은 무엇인가요?
예측형 AI는 고객이 다음에 어떤 행동을 할지 예측하고, 생성형 AI는 콘텐츠와 응답을 생성합니다. Adobe Experience Platform에서 두 기술은 상호 보완적으로 작동합니다. 예측형 AI는 언제, 누구에게 접근할지 결정하는 데 도움을 주고, 생성형 AI는 브랜드에 맞는 콘텐츠 제작을 지원합니다.
Adobe는 어떻게 예측형 AI를 제공하나요?
Adobe는 AI와 관련 인텔리전트 서비스를 Adobe Experience Platform 및 Adobe 제품에 직접 내장하여 예측형 AI를 제공합니다. 이를 통해 고객 및 경험 데이터를 통합 프로파일로 표준화하고, 머신러닝 모델로 분석하여 이탈, 전환 가능성, 최적 경험, 발송 시간 최적화 등의 예측으로 전환할 수 있습니다. 이렇게 생성된 점수는 Adobe Journey OptimizerAdobe Real-Time CDP 같은 제품의 프로필에 다시 반영되어, 별도의 독립형 AI 레이어 없이도 세분화, 개인화, 실험, 실시간 의사결정을 대규모로 실행할 수 있습니다.
비즈니스에서 예측형 AI를 어떻게 활용할 수 있나요?
팀은 전환 가능성이 높은 고객을 파악하고, 이탈 위험을 조기에 감지하며, 더 높은 가치의 오디언스를 구축하고, 어떤 접점이 전환을 유도하는지 이해할 수 있습니다. 예측 결과가 프로파일 속성으로 전환되므로, 세분화, 여정, 캠페인 활성화에 직접 활용할 수 있습니다.