예측 분석
예측 분석을 통해 머신 러닝을 기반으로 대용량 데이터를 비교 및 대조하고, 고객을 식별하고 전환 기회를 예측할 수 있습니다.
고객 행동 예측을 저하시키는 요인
예측 기반의 대응 역량을 높이는 것은 조직 및 기술 측면에서 매우 중요합니다.
신규 고객 식별 불가능
불충분한 데이터 모델링
분산된 데이터
정확성이 낮은 예측
예측 분석을 통해 새로운 목표 달성
머신 러닝과 인공 지능(AI)의 예측 기반 대응을 통해 실시간 고객 행동을 바탕으로 고객과 연관성 높고 수익성 있는 경험을 만들 수 있습니다.
더욱 스마트한 고객 인사이트 확보
예측 분석은 데이터 클러스터링과 머신 러닝을 기반으로 가장 중요한 고객 세그먼트를 식별함으로써, 깊은 통찰력을 얻고 , 더욱 효과적이고 개인화된 경험을 제작하는 데 도움을 줍니다.
통합 고객 프로파일을 통해 비전 개선
통합 고객 프로파일을 기반으로 한 예측 모델을 통해 채널 전반에서 고객 경험을 보다 효과적으로 최적화할 수 있는 가장 중요한 인사이트를 도출해낼 수 있습니다.
효과적인 예측이 가능한 고객 성향 모델링
예측 인텔리전스 툴에는 고객이 전환하거나 이탈할 가능성을 예측할 수 있는 고객 성향 모델링이 포함되어 있습니다. 이는 데이터의 이상 현상을 감지하고 이에 대응하는 방법을 파악하는 데 도움이 됩니다.
행동 예측을 통한 전환율 향상
고급 기여도 모델, 모바일 앱 분석, 그리고 의사 결정을 위한 실시간 데이터 피드를 사용하여 고객의 다음 행동을 예측하고 정확한 타이밍에 적합한 메시지와 콘텐츠 및 제안을 제공할 수 있습니다.
Adobe가 도와드리겠습니다.
Adobe Analytics는 고객 인텔리전스를 향상시키고 가치가 높은 고객을 식별하며, 향후 행동을 예측하고 마케팅 투자를 개선하는 데 필요한 예측 분석 툴을 제공합니다.
다음 단계를 분석하여 성공적인 마케팅 달성
고객 여정을 예측하고 고객 접점을 식별하여 비즈니스를 가속화하는 방법을 살펴보십시오.
"고객 행동 변화의 요인을 파악하고자 했습니다. Adobe 덕분에 이제 특정 변화에 따른 고객의 반응을 면밀히 살펴볼 수 있게 되었습니다."
— Ellen Lee,
Hyatt 글로벌 디지털 부문 수석 부사장
"메시지를 타겟팅하여 보다 동적이고 효율적으로 마케팅을 수행하고 있습니다. 이로써 신규 고객이나 유사 고객을 통해 비용을 절감하는 기회를 발견했습니다."
— Shelley Wise,
Princess Cruises 브랜드 마케팅 책임자
예측 분석 관련 FAQ
예측 분석을 통해 고객을 식별하려면 어떻게 해야 합니까?
분석 엔진을 통해 다양한 변수를 동시에 분석하여 방문자를 분류하고 심도 있는 분석, 타겟팅 및 개인화를 위한 고객 세그먼트를 파악할 수 있습니다.
차원을 표시하려면 예측 분석을 위한 규칙을 설정해야 합니까?
Adobe Analytics를 사용하면 사전 정의된 대기 시간표를 사용하거나 데이터 시각화를 사용자 정의하기 위한 고급 기여도 모델을 만들 수 있습니다.
이벤트나 전환에 기여하는 경험과 콘텐츠를 식별할 수 있습니까?
예. 적합한 솔루션이 있습니다. Adobe Analytics의 예측 분석 기능에는 “이상치”를 식별하는 기여도 분석 엔진이 포함되어 있습니다.”
예측 분석이 예측 모델보다 뛰어난 점은 무엇입니까?
예측 분석은 구매 데이터 전체를 사용하는 것이 아니라 각 고객 상호 작용에 대한 성향 점수를 제공하므로, 예측 모델의 정확성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
Adobe의 예측 분석 엔진을 제3자 데이터 소스와 동기화할 수 있습니까?
예. 실험 데이터와 고객 데이터 소스를 통합하여 채널 전반에서 고객 상호 작용을 정밀하게 파악하고 통합할 수 있습니다.
데이터 마이닝과 머신 러닝은 다릅니까?
예. 데이터 마이닝은 데이터 세트에서 인사이트를 추출하는 과정인 반면, 머신 러닝은 프로그래머의 개입 없이 컴퓨터가 자체적으로 학습하는 기능을 말합니다.