인공지능을 활용한 자동화, AI Agent(1)
AI 에이전트는 환경을 감지하고, 의사결정을 통해 목표를 달성하는 지능적 시스템으로, 다양한 기술을 활용하여 복잡한 작업을 수행합니다.
솔루션
협업 필터링(Collaborative Filtering)
협업 필터링(Collaborative Filtering)은 사용자들의 행동 데이터를 활용하여 개인의 선호도를 예측하고, 맞춤형 추천을 제공하는 기술입니다. 이 방식은 개별 사용자의 명시적 또는 암시적 피드백을 분석하여, 비슷한 취향을 가진 사용자나 유사한 특성을 가진 아이템을 추천하는 방식으로 추천 시스템에서 가장 널리 사용되는 방법 중 하나로 메모리 기반과 모델 기반 방법을 조합하여 성능을 최적화할 수 있습니다.
데이터 적재에서 활용까지, 데이터 클렌징을 통한 고객 특성 설계와 활용
데이터가 중요하다고 하여, 수집은 열심히 하고 있으나 정작 활용도가 높지 않아 고민이신가요? 회원의 유입을 분석할 수 있는 광고 데이터, GA4를 통해 수집하는 행동 데이터, 고객 관계 관리에 사용하는 CRM 데이터 모두 열심히 적재하고 있지만 분석을 통한 유의미한 인사이트 도출과 전략 수집이 어려우시다면 이 글을 주목해주세요.
Ant Design Tree를 활용한 계층형 데이터 UI 공통 컴포넌트 구현
Ant Design의 Tree 컴포넌트를 활용하여 서로 다른 depth의 계층형 데이터를 하나의 공통 컴포넌트로 관리하는 방법을 설명하며, 동적 트리 데이터 생성, 체크박스 상태 관리, 검색 시 자동 확장 기능 등의 구현 방법을 상세히 다룹니다.
마케팅 예산 최적화 및 서비스 구독율 증대
청소 및 가전구독 서비스는 지속 가능한 성장과 고객 충성도를 확보하는 데 있어 여러 도전 과제에 직면해 있습니다. 한정된 마케팅 예산 속에서 효과적인 예산 배분과 높은 구독 유지율을 달성하는 것이 중요한 사항인데요. 본 사례에서는 비즈스프링이 데이터 기반 접근을 통해 어떻게 마케팅 전략을 최적화하고, 구독 유지율과 고객 충성도를 모두 향상시킬 수 있었는지 소개드리려고 합니다.
이탈 고객을 돌아오게 하는 고객 프로파일링
고객의 프로파일링으로 구매/미구매 고객의 행동 패턴을 파악하고, 차이를 분석하여 미구매 고객을 다시 구매 여정으로 유도할 수 있는 마케팅을 진행할 수 있습니다. 이번 글에서는 미구매 고객이 다시 구매할 수 있도록 하는 마케팅 전략을 위한 고객 프로파일링 분석 사례를 소개하겠습니다.
JPA 동적 쿼리, 어떻게 구현할까?
JPA를 사용한 백엔드 개발에서 검색 조건이 유동적으로 변하는 상황에 대응하기 위한 동적 쿼리 구현 방법으로, Criteria API, Specification, QueryDSL 등 각 방식의 특징과 구현 예시를 설명합니다.
콜드 스타트, 생성형 AI가 답이 될 수 있을까? (2)
생성형 AI, 특히 대규모 언어 모델(LLM)은 콜드 스타트 문제 해결에 새로운 가능성을 제공합니다. 데이터가 부족한 초기에는 사전 학습된 지식을 활용해 추천 품질을 높이고, 이후에는 기존 기법과의 하이브리드 접근을 통해 최적의 성능을 구현할 수 있습니다.
GA4 온·오프라인 데이터의 통합으로 진료 예약 이탈 고객 리타겟팅
많은 병원에서는 예약 및 진료 상담을 온라인으로 진행하고, 예약된 일정에 맞추어 환자가 의료 기관에 실제로 방문하는 시스템을 사용하고 있습니다.
이때, 예약한 고객이 실제로 의료 기관에 방문하지 않는 상황이 종종 발생하고, 이로 인해 온라인 성과와 오프라인 최종 전환 성과 사이에 격차가 생기게 됩니다.
이번 글에서는 병원의 온/오프라인 데이터를 통합하여 성과를 추적하고, 타겟팅을 진행한 사례를 살펴보도록 하겠습니다.
Google·Meta에서 병원/의료업 정교한 리타겟팅 캠페인 집행 사례
의료 서비스를 제공하는 의료나 보험 업종에서도 고객 행동을 분석하기 위해 GA4를 사용합니다.
하지만 구글에서는 의료 기관의 회원 정보를 민감 정보로 분류하여 의료 정보에 대한 리타겟팅 캠페인이 매우 제한됩니다.
이번 콘텐츠에서 병원에서 의료 정보를 활용한 마케팅 성과를 개선하기 위해 데이터를 어떻게 수집하였는지 사례를 살펴보겠습니다.