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FESPA 기술자료 마크 코드레이
고객 데이터의 숨겨진 패턴 식별
특수 그래픽에 AI를 사용하는 가장 중요한 이점 중 하나는 고객 데이터를 분석하여 즉시 눈에 띄지
않는 추세와 패턴을 식별하는 능력이다. 예를 들어, 수년간의 고객 판매 활동은 처음에는 무작위
변동으로 나타날 수 있다. 그러나 AI 알고리즘을 적용하면 기업은 고객 유지율, 이탈 또는 감소율, 성장
지표를 나타내는 패턴을 발견할 수 있다.
또한 고객 판매가 전년 대비 감소하고 증가하는 방식을 예측하는 데 높은 정확도를 보인다. 시간이
지남에 따라 많은 고객의 패턴을 비교하지 않으면 이를 인식하기가 매우 어렵다.
✓ 고객 유지 및 이탈
AI는 과거 판매 데이터를 분석하여 충성도를 유지할 고객과 이탈 위험이 있는 고객을 식별할 수 있다.
이러한 패턴을 이해함으로써 기업은 이탈을 줄이고 고객 충성도를 향상시키기 위한 목표 유지 전략을
구현할 수 있다.
✓ 전년 대비 고객 성장
AI는 기업이 전년 대비 고객 성장 추세를 추적하여 어느 부문이 성장하고 어느 부문이 감소하는지
파악하는 데 도움을 줄 수 있다. 이 정보는 고성장 분야에 초점을 맞춘 마케팅 및 영업 전략을 세우는
지표가 될 수 있다. 이는 수익성과 CAC(고객 확보 비용)에 극적인 영향을 미친다.
✓ 생애 소비자 가치(LCV)
AI는 시간이 지남에 따라 생애 소비자 가치를 계산하여 다양한 고객 부문의 장기적인 수익성에 대한
통찰력을 제공한다. 이 정보는 LCV를 극대화하기 위한 마케팅과 제품 제안을 맞춤화하는 데 사용될
수 있다.
이 분석을 통해 얻은 정보는 생애 소비자 가치의 연도별 증가율을 파악하는 데 매우 유용하다. 이는
균일하게 증가하지 않고 특정 연도에는 유지되기도 또는 감소하기도 한다.
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