Customer Intelligence

Learn how marketing analytics is redefining the customer experience

Analytics | Artificial Intelligence | Customer Intelligence | SAS Events
Jeanne (Hyunjin) Byun 0
Experience 2030: 고객 경험의 미래

앞으로 10년 뒤, 2030년에는 어떤 브랜드가 살아남아 성장을 지속할 수 있을까요? SAS와 글로벌 시장조사기관 퓨처럼 리서치(Futurum Research)는 SAS 애널리틱스 익스피리언스 2019에서 ‘2030년 고객 경험의 미래(Experience 2030: The Future of Customer Experience)’ 설문조사 보고서를 발표했습니다. 다니엘 뉴먼(Daniel Newman) 퓨처럼 리서치 수석분석가 겸 창립 파트너는 더 많은 권한을 갖게 된(empowered) 소비자가 새롭게

Advanced Analytics | Analytics | Customer Intelligence | Data for Good
Carlos Cáceres 0
El auge del análisis de sentimientos, la solución para que las máquinas entiendan mejor a los humanos

Los seres humanos tenemos una característica –entre muchas que nos hacen únicos– que requiere de la comprensión de nuestros interlocutores para causar el efecto deseado: somos capaces de decir una cosa queriendo expresar un sentimiento completamente diferente. Lo llamamos sarcasmo, ironía o mordacidad. Pero, si a veces es difícil para

Analytics | Artificial Intelligence | Customer Intelligence
Mauricio González 0
¿Cuenta con la tecnología analítica adecuada para responder a las necesidades cambiantes de las nuevas generaciones digitales?

Esta nueva era digital ha impactado considerablemente a la industria financiera, sobre todo que las nuevas generaciones con alta actividad digital y que dan valor a la innovación han adoptado nuevas maneras de interactuar con los proveedores para acceder a servicios financieros. Para cubrir las distintas necesidades y objetivos financieros

Customer Intelligence | Students & Educators
Harry Clarke 0
The marketing best practices that drive student and financial value in higher education

In my previous post, “Why personalising the student experience is critical to higher education’s viability," we examined the role customer intelligence can play in driving value for universities and students across the higher education journey. Specifically, analytics has a vital role to play in helping decision makers, particularly marketers, to

Artificial Intelligence | Customer Intelligence
Gerhard Svolba 0
Real-Time Scoring und Customer Behavior Analysis: Das konnte Frau Cerny schon in den 1970er Jahren!

Nicht erst im Zeitalter von künstlicher Intelligenz (KI) und Real-Time Decision Engines werden historische und aktuelle Verhaltensweisen von Kunden analysiert. Die Praxis, anhand dieser Informationen Entscheidungen zu treffen und sie in Echtzeit auf die Kundeninteraktion anzuwenden, gab es bereits in den 1970er-Jahren. Frau Cerny betrieb den Lebensmittelladen im Wohnhaus meiner

Advanced Analytics | Customer Intelligence | Machine Learning
SAS Korea 0
SAS 커스터머 인텔리전스 360(SAS Customer Intelligence 360): 블랙 박스 모델의 해석 기법 알아보기

머신러닝의 블랙 박스 모델을 소개하는 첫 번째 블로그와 두 번째 블로그를 통해서 머신러닝 모델의 복잡성과 머신러닝의 뛰어난 예측 결과를 활용할 수 있는 해석력이 필요한 이유, 적용 분야에 대해서 소개해드렸는데요. 이번에는 기업 실무자 입장에서 SAS 비주얼 데이터 마이닝 앤드 머신러닝(SAS Visual Data Mining and Machine Learning)을 활용한 SAS 커스터머 인텔리전스 360(SAS Customer Intelligence 360)에서 해석 기법과

Advanced Analytics | Customer Intelligence | Machine Learning
SAS Korea 0
SAS 커스터머 인텔리전스 360(SAS Customer Intelligence 360): 블랙 박스 모델의 해석력 이해하기

지난 'SAS 커스터머 인텔리전스 360(SAS Customer Intelligence 360): 머신러닝의 블랙 박스 모델이란’ 블로그에서 머신러닝 모델은 다면적이고 계속 진화하는 주제라고 소개해드린 바 있는데요. 오늘은 머신러닝 모델의 해석력(Interpretability)에 대해 자세히 살펴보고자 합니다. 머신러닝 모델은 놀라운 예측 능력을 제공하지만 매우 복잡하여 이해하기 쉽지 않습니다. 또한 머신러닝 모델은 예측한 결과에 대한 명확한 설명도 제공하지 않기

Advanced Analytics | Customer Intelligence | Machine Learning
SAS Korea 0
SAS 커스터머 인텔리전스 360(SAS Customer Intelligence 360): 머신러닝의 블랙 박스 모델이란?

머신러닝이 마케팅 생태계 내에서 지속적으로 발전함에 따라 현대화된 알고리즘 접근법의 해석력이 중요해지고 있습니다. 지난 번 게시했던 머신러닝 해석력 관련 블로그에서 인공지능(AI)과 머신러닝을 신뢰하기 위한 필수 조건, 데이터 세트를 이해하고 해석하는 방법, 그리고 머신러닝 모델의 작동 원리에 대한 인사이트를 도출하는 변수를 표시하는 방법에 대해 설명한 바 있는데요. “우리는 머신러닝에 의해 구동되는 애플리케이션에 둘러싸여 있으며,

Artificial Intelligence | Customer Intelligence | Machine Learning
Jeanne (Hyunjin) Byun 0
기업 성공 사례에서 인공지능(AI)의 혁신적인 역할을 살펴보다!

인공지능(AI)의 성장은 과연 디스토피아를 초래할까요? 인공지능은 굉장히 빠른 속도로 발전하고 있지만, 동시에 인공지능의 잠재적 위험성을 우려하는 목소리도 커지고 있는데요. 하지만 반대로 생각해보면 인공지능은 인간의 능력을 대체하는 것이 아니라, 인간의 능력을 향상시키기 위해 설계되었습니다. 인공지능은 이미 헬스케어, 보험, 금융, 농업 등 대부분의 산업 분야에서 인간을 돕는 중추적인 역할을 하고 있는데요. 마찬가지로 SAS는 인공지능을

Artificial Intelligence | Customer Intelligence
SAS Korea 0
인공지능(AI) 강화학습, 고객 여정 최적화의 필수 요소로 자리잡다!

기업의 마케팅 전략도 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT)과 같은 혁신적인 기술이 등장하며 함께 발전하고 있습니다. 고객 중심의 IT 환경에서 많은 기업은 높은 고객 충성도를 달성하고자 고객 여정(customer journey) 최적화에 많은 노력을 기울이고 있는데요. 인공지능 역시 고객 여정을 최적화하기 위한 기술로 많은 비즈니스에 도입되고 있습니다. 인공지능 강화학습(Reinforcement learning) 모델을 적용한 대표적인 예로는 미국 게임 개발사 아타리(Atari)가 선보인

Analytics | Artificial Intelligence | Customer Intelligence
Gustavo Gutman 0
¿Cómo enfrentar la recesión a partir de los datos?

En situaciones donde la reducción de costos es un imperativo y las empresas carecen de presupuestos óptimos, los datos se vuelven aún más importantes de lo que eran antes de una recesión de datos. Priorizar libera resultados reales, y analizar la información de manera correcta se convierte en un punto clave. Determinar y definir qué clientes tienen mayor probabilidad

Analytics | Artificial Intelligence | Customer Intelligence
Ivan Fernando Herrera 0
Ciudades conectadas, el camino hacia ciudades inteligentes

En los últimos 25 años las ciudades colombianas han venido expandiendo su territorio y han aumentado su demanda de recursos naturales y servicios vitales. Esto lo sustentan las cifras del DANE que muestran que en 2017, 76% de la población colombiana se concentró en ciudades frente a un 24% que

Analytics | Customer Intelligence
Greg Heidrick 0
Retailers: is your customer experience strategy working?

Smart retailers know that omnichannel customer experience isn't just about marketing anymore.  It’s about bridging all your digital and physical channels to recognize customers wherever they are, collecting data and understanding the retail customer’s purchasing journey. By taking customer data, product data, and supply chain data - and applying predictive and prescriptive

Artificial Intelligence | Customer Intelligence
SAS Korea 0
인공지능(AI), 새로운 마케팅 파트너로 떠오르다!

인공지능(AI)은 금융 사기 탐지, 보험 비즈니스 모델 다각화, 의료 진단 개선, 스포츠 경기 성과 향상 등 다양한 분야에서 상상을 현실화하고 성과를 도출하고 있습니다. 최근 마케팅 분야도 예측 분석, 추천 엔진 등 다양한 형태의 인공지능 알고리즘을 적극 활용하면서 혁신을 체감하고 있는데요. 대기업은 물론 중소기업에 적합한 여러 인공지능 활용 마케팅 툴이 등장하면서 변화의 속도는 더욱 빨라지고 있습니다.

Analytics | Artificial Intelligence | Customer Intelligence
SAS Korea 0
인공지능(AI) 챗봇은 고객 서비스를 어떻게 변화시킬까요?

고객 인텔리전스(CI)를 위한 챗봇 이미 많은 기업들이 인공지능(AI)으로 비즈니스를 자동화하고, 더 나은 고객 경험을 제공하며, 매출을 높이고 있습니다. 이미 수년 전부터 은행은 인공지능을 활용해 잠재적인 금융 사기를 탐지하고, 통신사는 고객 이탈을 예측해왔는데요. 챗봇은 한 단계 더 나아가 인공지능을 일상 가까이로 가져왔습니다. 챗봇은 머신러닝, 딥러닝, 음성 인식(voice-to-text), 자연어처리(NLP), 추천 엔진 등 여러

Analytics | Customer Intelligence
Jeanne (Hyunjin) Byun 0
디지털 시대 핵심 전략 ‘실시간 마케팅’ 구현하기

인공지능(AI), 사물인터넷(IoT) 등 다양한 디지털 기술이 융합되면서 기업의 마케팅 전략도 혁신을 거듭하고 있습니다. 특히 고객이 특정 순간과 장소에서 기대하는 바를 충족시키는 ‘개인화된 경험’이 핵심 마케팅 역량으로 떠올랐는데요. 이를 위해서는 고객 데이터를 실시간으로 분석해 개별 고객의 특성과 원하는 바를 보다 잘 이해하고, 언제 어디서나 고객의 소비 여정과 함께하는 실시간 마케팅(Real-time marketing) 전략을 구현해야

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