AUTO SUPERVISED LEARNING
비즈니스에서 미래를 정확히 예측할 수 있다면 얼마나 많은 효과가 있을까요?
보유하고 계신 데이터 속에 그 해답이 있습니다. 예측이 필요한 타겟을 정하기만 하면 자동으로 예측 모형을 개발할 수 있습니다.
AUTO
RULE SYSTEM
"계약율이 높은 고객들은 공통적으로
어떤 특성을 보일까?"
비즈니스 성과를 위해서 타겟 세그먼팅은 매우 중요합니다. 반응률이 높은 집단, 구매 확률이 높은 상품 추천 등 목표하는 특성에 맞는 대상을 군집화하여 맞춤형전략을 실행해보세요.
AUTO TIME SERIES
ANALYSIS
제품 가격, 수요, 재고 관리 등 비즈니스 현장에서는 시간에 따라 엄밀하게 관리하고 예측해야 하는 대상이 존재합니다.
시계열분석을 활용하면 전문가가 아니더라도 자동으로 시간에 따른 타겟의 변화를 예측하여 타이밍에 맞는 전략을 실행할 수 있습니다.
AUTO UNSUPERVISED LEARNING
데이터의 특성이 불분명한 경우에도 자동으로 특별한 성향을 지닌 군집을 분류해주며, 이를 통해 신규데이터의 이상치를 판별하거나 새로운 통찰을 얻을 수 있습니다.
RULE OPTIMIZATION
"현재 타겟 고객들에게 이메일을 몇번 보내야 반응률이 올라갈까?"
AUTO RULE SYSTEM을 통해 생성된 타겟 세그먼트를 전략에 맞게 최적화할 수 있습니다. 세그먼트의 크기나 특성을 변경해가면서 타겟이 어떻게 변하는지 관찰할 수 있습니다.
SIMULATOR
"예측된 상품의 판매량보다 2배를 높이기 위해서는 무엇을 해야 할까?"
AUTO SUPERVISED LEARNING을 통해 예측된 타겟값을 목표에 맞게 변경하기 위해서 어떤 전략을 취해야 하는지 검증해볼 수 있습니다.
