예측하고 싶은 타겟을 선정하면 풍부한 알고리즘을 통해 데이터의 패턴을 학습하여 예측 모델을 생성해줍니다.

활용 분야

업세일링 / 타깃팅 마케팅 / 전환율 예측 / 대출신용평가 / 보험인수심사 / 카드발급심사 / 매출채권회수 등

의사결정에 기준이 되는 변수를 지정하면 유의미한 경향성을 보이는 군집들을 자동으로 분류하고 군집별 특성을 Rule로 제시해줍니다.

활용 분야

마케팅 세그먼팅 / 업세일링 타깃 세그먼팅 / 대출심사 필터링 룰 / 사기 고위험 그룹 탐색 등

데이터의 특성이 시간에 따라 변화하는 경우 시간 변수에 따라 경향성을 분석하여 미래 특정 시점의 타겟값을 예측할 수 있습니다.

활용 분야

상품 수요예측 / 물류 운임예측 / 제조 공정관리 / 주가 예측 / 부동산 가격예측 / 거래점 매출예측 등

데이터의 특성이 불분명한 경우에도 자동으로 특별한 성향을 지닌 군집을 분류해주며, 이를 통해 신규데이터의 이상치를 판별하거나 새로운 통찰을 얻을 수 있습니다.

활용 분야

고객 사기적발(FDS) / 부정감사 시스템(Digital Forensic) / 디지털 마케팅(CRM) / 신규 상품개발(PD) 등