데이터연구소
온오프라인에서 보유하고 새롭게 발생한 데이터의 수집, 전처리, 분석, 시각화를 통해
각 기업에 맞는 의미있는 인사이트를 제공합니다.
현업에서 쉽게 이해하고 적용할 수 있는 데이터분석을 통해 고객과 협력합니다.
또한 세일즈와 마케팅에 최적화된 타겟군과 지역 등을 설정 후 실행하여 최적화된 결과를 제공합니다.
Technology
-
기술/서비스/플랫폼
- ‘빅데이터기반의 고객그룹 클러스터링 장치 소프트웨어’ 특허출원
- ‘전기차 충전소 찾기 AI엔진’ 정부데이터 사업 진행 중
- AWS Cloud, AWS RedShift, AWS EC2
- ‘브랜드 평판, 고객불만 모니터링’ SNS 및 웹크롤링 분석
-
데이터 분석 및 가공
- 데이터 거버넌스
- 데이터 처리 및 분석
- BI 및 시각화
- 세일즈 마케팅 연관분석
- 고객 분석
- 경쟁모델 비교
- 전략수립
- 인사이트 제공
-
프로세스
- 고객니즈 확인
- 비즈니스의 목적 정의
- 데이터 확인과 분류
- 데이터 플랫폼 정의
- 알고리즘 구현을 통한 결과 도출
- 유의미한 인사이트 제공
- 의사결정 보조 및 세일즈 마케팅 활용
Services
-
데이터분석과 비쥬얼라이제이션
보유 데이터(정형)와 포털, 커뮤니티, SNS 실시간 크롤링 데이터(비정형)를 분석 후 전략을 수립하여 인터랙티브한 대시보드를 제공합니다. 또한 지리기반 정보를 시각화하여 빠른 의사결정을 지원합니다.
-
스마트서비스
기존의 비즈니스에 초개인화, 효율화 그리고 미래예측을 통한 혁신을 제공합니다. 새로운 패러다임을 통해 오프라인의 정보를 디지털트랜스포메이션(Digital Transformation)하여 데이터플랫폼을 구축하며 에코시스템으로 확장합니다.
-
추천알고리즘 구현
최근 사용자의 구매정보 탐색 방식은 PC에서 모바일로 급격히 전환하면서 구매방식도 변화하고 있으며 어플리케이션의 사용량이 증가하고 있습니다. 이러한 추세에 맞추어 고객구매 경로와 서비스 이용 히스토리에 대한 분석은 재구매를 유도하는 좋은 툴이 되고 있으며 초개인화 추천알고리즘은 고객과의 새로운 접점으로 기업에게 최적의 비즈니스 기회를 제공합니다.
5 Points
-
옴니채널에 대한 다양한 분석
오프라인과 온라인 고객에 대한 특징과
의미 있는 인사이트를 제공합니다. -
신규 고객 확보 및 재구매고객 예측
웹크롤링을 통한 예비 고객 채널을 설정, 확보하며
보유고객 분석을 통해 구매시기를 예측합니다. -
오프라인 매장별 고객행동 분석
지역별, 시간별, 특성별 비교분석을 통해
최적화 된 마케팅 세일즈 인사이트를 제공합니다. -
신규 매장 진입 예측지표
상가, 아파트, 빌라의 부동산 시세와 인구통계,
차량등록, 네트워크 형성 현황 등을 활용하여
GIS기반의 시각화 레포트 지표를 제공합니다. -
통합적 의사결정 보조
파편화된 정형, 비정형 데이터를 통일된 항목과 툴로
재구성하여 기업운영의 의사결정 보조수단으로 활용합니다.