NEXTOBE
SOLUTIONS

옴니 - 채널 추천 시스템

도전 과제

관련성 높은 시기 적절한 제품 권장 사항은 고객 충성도를 높이고 판매를 늘리는 데 중요한 요소입니다. 그러나 고객은 웹사이트, 전자 메일, 모바일 앱 및 고객 센터의 마케팅 메시지에 점점 더 많은 압박을 받고 있습니다. 문제는 노이즈를 줄이고 구매할 가능성이 가장 큰 고객을 예측하여 효과적인 맞춤형 제안을 통해 고객을 차별화하는 것입니다. 판매 기록, 서비스, 앱 및 웹사이트 사용량에 대한 기존 데이터뿐만 아니라 새로운 통신에 대해서도 각 고객에 대해 개인화를 제공하는 머신러닝 모델을 구축합니다. 이러한 프로모션에는 광고 및 쇼핑 제안에서부터 쿠폰 및 할인에 이르기까지 모든 것을 포함 할 수 있으므로 제품 또는 서비스를 ‘하나의 세그먼트’로 마케팅 할 수 있습니다. ​

NEXTOBE 솔루션 :

  • 고객 지정 KPI (평균 청구 금액, 구매 빈도, 수익성 등)를 기반으로 주문을 조정합니다.
  • 기존 마케팅 실행 또는 자동화 시스템과 손쉽게 통합
  • 제안 및 커뮤니케이션 채널 모두를 개인화합니다.
  • 실시간 또는 일괄 처리 모드로 작동하여 전자 메일, SMS, 웹사이트 또는 앱을 통해 제공합니다.
  • 매출 증가로 측정 가능한 ROI 제공

관련 분야

은행 및 금융 / FMCG / 게임 / 보험 / 소매, 전자 상거래 / 통신

수요 예측 및 공급

도전 과제

많은 산업에서 수요 및 부하 예측은 자원 배분 계획, 유지 보수 작업 계획, 물류 최적화, 정보에 입각 한 공급 및 가격 결정의 필수 구성 요소입니다. 불필요한 비용과 서비스 중단을 피하기 위해서는 매우 정확한 예측이 중요합니다. 공급망 계획 외에도 고급 수요 예측은 통신, 유틸리티 수요, 소매점의 트래픽 또는 소매 체인의 판매량에 대한 네트워크로드를 예측하는 것과 같은 상황에 유용 할 수 있습니다. 영업 또는 서비스 사용에 대한 과거 데이터를 사용하여 날씨, 판촉 행사, 스마트 미터 및 원격 측정 데이터가 포함된 추가 정보를 보완하여 단기 및 장기적으로 미래의 고객 수요를 예측하는 머신러닝 모델을 구축합니다. ​

NEXTOBE 솔루션 :

  • 다양한 소스의 데이터로 부터 작동하며 기존 시스템에 쉽게 통합됩니다.
  • 계절별 패턴 및 예상 피크치를 고려하여 과거 데이터에서 자동으로 학습합니다.
  • 세부적인 수준의 예측 제공 (예 : 특정 콘센트)
  • 매장 내 판촉 활동의 효율성 예측과 같은 특정 고객 요구 사항에 맞게 맞춤 설정할 수 있습니다.
  • 자동화된 의사 결정이 가능합니다 (예 : 재고 주문 또는 인프라 개발)
  • 매출 증가 또는 서비스 가용성은 물론 인벤토리 및 인건비 절감을 통해 측정 가능한 ROI를 제공합니다.

관련 분야

은행 및 금융 / 물류 및 운송 / 제조 / 소매 / 통신 / 유틸리티

고객 이탈 예측 및 예방

도전 과제

기존 고객을 유지하는 것보다는 새로운 고객을 찾아내는 것이 더 저렴합니다. 그러나 이탈하기 전에 이탈 위험에 처한 고객을 파악하고 고객을 지키기 위해 적절한 예방 조치를 정의하는 것은 어렵습니다. 고급 머신러닝 알고리즘을 사용하면 거의 모든 사용자 기반 서비스 또는 소비자 중심 산업에 대한 이탈을 예측하고 방지 할 수 있습니다. 머신러닝 알고리즘은 고객이 떠날 확률을 결정하고이를 유지하는 데 성공할 가능성이 가장 높은 단계를 제안합니다.

NEXTOBE 솔루션 :

  • 기존 데이터베이스 및 CRM 마케팅 시스템에서 작동합니다.
  • 구조화 된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 모두 분석합니다.
  • 고객 이탈 가능성을 최대 3 개월 전까지 예측
  • 보유 고객의 예상 평생 가치 측면에서 측정 가능한 ROI 제공

관련 분야

은행 및 금융 / 게임 / 보험 / 소매 / 통신

감성 분석

도전 과제

소비자가 창출한 온라인 컨텐츠에는 브랜드, 제품 및 이벤트에 대한 소비자 의견에 대한 소중한 통찰력이 있습니다. 그러나 이렇게 많은 비정형 데이터를 수동으로 수집하고 분석하는 것은 시간 소모적이고 비용이 많이 소요되며 심지어 불가능합니다. 또한 이러한 피드백에 신속하고 적절하게 대처하는 것이 고객 관계를 유지하는 데 필수적입니다. NEXTOBE는 검색 기능을 첨단 머신러닝 및 자연어 처리와 함께 묶어 추세 및 고객 태도 모니터링을 자동화하는 솔루션을 개발합니다. 소셜 네트워크, 공개 출판물, 블로그 등을 통해 브랜드 및 기타 주제별 멘션과 의견을 파악하고 표현 된 감정과 태도에 대한 정보를 추출합니다. ​

NEXTOBE 솔루션 :

  • 감성 분석 기술과 Elasticsearch의 글로벌 검색 색인을 결합하여 맞춤 솔루션을 개발하고 새로운 언급을 쉽게 추적 할 수 있습니다.
  • 고객 행동 및 태도의 변화를 감지합니다.
  • 응답 시간 및 피드백 중재 비용 감소
  • 실용적인 정보로 고객의 인식과 의견에 관한 비정형 데이터를 변환합니다.

관련 분야

은행 및 금융 / FMCG / 게임 / 보험 / 미디어 / 소매 / 통신

동적 라우팅

도전 과제

한 곳에서 다른 곳으로 상품을 이동시키는 데 의존하는 기업은 A 지점에서 B 지점으로 갈 수있는 가장 좋은 방법, 사용 가능한 주차장을 할당하는 방법 및 서비스 구역을 정의하는 방법을 알아야합니다. 최적의 경로와 필요한 자원은 고객의 주문, 위치, 교통, 건설 등에 따라 하루마다 다를 수 있습니다. 고급 분석 기능을 사용하면 상황 변화 및 이벤트 발생시 실시간으로 라우팅 결정을 자동으로 수행 할 수 있습니다. 수요, 경로, 교통, 지연, 차량 원격 측정 및 로드맵에 대한 사용 가능한 과거 데이터에 머신러닝을 적용하여 전체 차량에 대한 경로를 최적화하는 지리 공간 솔루션을 구축합니다.

NEXTOBE 솔루션 :

  • 실시간으로 작동합니다.
  • 현재 트래픽 정보 및 트래픽 예측 모두에 대한 비용
  • 배송 시간이 향상되고 운송 비용이 절감되고 분실되거나 손상된 제품 등을 통해 측정 가능한 ROI를 제공합니다.

관련 분야

긴급 서비스 / 물류 및 운송 / 스마트시티

고급 HR 분석

도전 과제

모든 산업 분야의 비즈니스는 적절한 인재를 확보하고 유지하면서 취약한 부문에서 최고의 성과를 내고 인적 오류를 줄이는 데 어려움을 겪습니다. 동시에 HR 업무 및 의사 결정의 대부분은 데이터가 아니라 인간의 경험과 판단에 크게 의존하며 자동화하기가 어렵습니다. HR 시스템에 이미있는 데이터 (예 : 직원 프로필, 내부 로그, 활동 추적, 교육 기록, 출석 패턴, 실적 검토 등)에 머신러닝 기술을 적용하여 인사 관리 개선을 위한 고급 분석 솔루션 세트를 개발합니다 . 이러한 솔루션은 소매점, 은행 또는 패스트푸드 레스토랑과 같은 인력이 많은 광대한 지사 네트워크를 운영하는 회사와 고도로 훈련되고 자격을 갖춘 직원이 많은 회사에 필요합니다.

NEXTOBE 솔루션 :

  • 대규모 채용을 통해 최고의 후보자를 뽑을 수 있습니다.
  • 비정상적인 직원 행동을 감지하고 최우수 및 최악의 실적을 파악하여 성과 및 안전성 검토
  • 퇴사 위험이 가장 높은 직원을 표적으로하는 퇴사 방지 노력 시도
  • 사람의 실수를 줄이고 검토 과정을 간소화하며 채용 비용을 줄임으로써 측정 가능한 ROI를 제공합니다.

관련 분야

은행 및 금융 / IT / 제조 / 소매 및 전자 상거래 / 통신

이미지 분류 및 비주얼 서치

도전 과제

많은 기업들이 제품 사진 및 사용자 생성 이미지와 같은 방대한 양의 이미지를 정기적으로 분류합니다. 종종 수동으로 태그를 지정하고 개체를 식별하고, 신뢰성을 확인하고, 관련없는 업로드를 검토하거나 범주별로 이미지를 분류하는 작업이 필요합니다. 이러한 작업은 시간과 비용이 많이 듭니다. 고급 컴퓨터 비전 및 이미지 인식 기술은 이미지 분석 및 분류와 관련된 일상적인 작업을 자동화 할 수 있습니다. NEXTOBE는 이미지 내의 컨텐츠를 인식하고 특정 카테고리에 이미지를 할당하고 기존 비즈니스 프로세스에 쉽게 임베드되는 서비스를 제공합니다.

서비스는 다음과 같습니다.

  • 사전 정의 된 카테고리별로 이미지 분류 (예 : 전자 상거래 또는 컨텐츠 중재를 위한 항목 태깅)
  • 이미지 내의 얼굴 감지 및 인식
  • 이미지 내의 대상을 인식하고 필요한 정보를 추출 (예 : 자동차 번호판 번호, 인원수, 글자체 텍스트)
  • 온라인에서 중복 및 유사한 이미지 식별

서비스는 다음과 같습니다.

  • 특정 클라이언트 데이터 세트 및 비즈니스 요구 사항을 고려하여 사용자 정의됩니다.
  • 실시간으로 작동합니다.
  • 간단한 REST API를 통해 사용할 수 있습니다.
  • 민감한 이미지를 서버로 전송할 필요가 없습니다 (이미지 서명을 사용하고 솔루션 일부를 고객 특정 그룹내에 배포 할 수 있음)
  • 이미지를 수동으로 분류 할 때 발생하는 비용을 줄임으로써 측정 가능한 ROI 제공

관련 분야

온라인 서비스 / 소매 및 전자 상거래

사진 및 비디오 스트림 분석

도전 과제

사진 및 비디오 스트림의 연속 이미지는 중요한 정보를 제공 할 수 있습니다. 예를 들어, 소매 판매 위치를 통과하는 차량 및/또는 사람들의 수를 알면 직원 스케줄링부터 마케팅 캠페인의 효과 분석까지 모든 업무를 지원할 수 있습니다. 체크 포인트 비디오는 허가받지 않은 차량의 진입을 식별 할 수 있습니다. 그러나 수작업 분석은 많은 비용과 시간을 필요로합니다. NEXTOBE는 컴퓨터 비전 및 이미지 인식 기술을 사용하여 비디오 및 사진 스트림을 자동으로 처리하고 분석하며 특정 개체를 식별하고 관련 정보를 추출합니다.

서비스는 다음과 같습니다.

  • 지정된 위치를 통과 한 사람과 차량 수를 계산
  • 차량 등록 번호, 브랜드 및 모델 인식
  • 실시간 및 과거 이벤트 분석
  • 특정 개체 또는 이벤트에 대한 자동 경고를 사용
  • 수작업 비용을 절약하고 검색이 불가능한 중요한 데이터를 제공함으로써 측정 가능한 ROI를 제공합니다.

관련 분야

소매

사기 탐지 및 예방

도전 과제

고객 기반이 과도하게 크면 사기 및 비정상적인 서비스 사용이 불가피하여 과도한 비용과 다양한 위험을 초래할 수 있습니다. 동시에, 가해자는 사기 저지를 회피하기 위한 새로운 방법을 찾기 위해 끊임없이 노력하고 있습니다. 금융이나 금융 및 전자 상거래 관련 기업은 거래 사기 탐지 및 예방과 같은 신기술의 도움이 필요합니다. 사기 탐지 및 예방을위한 NEXTOBE의 자동화된 시스템은 범죄자보다 앞서 문제를 해결할 수있는 시간을 제공합니다. 서비스 사용, 거래 내역, 고객 프로필, 사용 로그 및 알려진 사기 행위 사례에 대한 이력 데이터를 사용하여 오용 및 사기의 잠재적인 사례를 발견하기 위해 이상을 감지하는 머신러닝 모델을 구축합니다.

NEXTOBE 솔루션 :

  • 실시간으로 작동합니다.
  • 잠재적인 사기 및 비정상적인 사용을 경고하기 위해 알려진 이상 및 새로운 이상을 감지합니다.
  • 기존 프로세스에 쉽게 통합하여 고객의 비즈니스 규칙을 따르는 표준화된 응답을 발생합니다.
  • 손실 감소를 통해 측정 가능한 ROI 제공

관련 분야

은행 및 금융 / 보험 / 공공 부문 / 소매 및 전자 상거래 / 통신 / 유틸리티

제조 원가 최적화

도전 과제

경쟁력을 유지하려면 제조업체는 효율성을 높이고 비용을 줄이기 위해 지속적으로 프로세스를 개선해야합니다. 동시에 전체적인 생산 원가와 상품의 품질은 고려해야 할 많은 요소에 달려 있습니다. 회사는 숙련된 직원의 전문 지식과 함께 요구 사항과 사양을 조합하여 의사 결정을 내리는 경우가 많지만 이러한 프로세스의 복잡성으로 인해 정밀하게 관리하기가 어렵습니다. 생산 프로세스의 히스토리컬 데이터, 원료의 화학적 구성, 장비 원격 측정, 생산 파라메터, 운영 로그 및 제품 특성에 대한 고급 분석을 사용하여 제조 프로세스를 자동화하고 향상시키기 위해 파라메터 최적화에 대한 지능적으로 권장값을 만드는 솔루션을 만듭니다.

NEXTOBE 솔루션 :

  • 과거 및 실시간 데이터를 사용하여 파라메터 변경 자동화
  • 오류, 낭비 및 결함의 발생률 감
  • 신규 인력 교육을 간소화하고 가속화합니다.
  • 기존 제조 프로세스 및 시스템과 손쉽게 통합
  • 생산 비용 절감을 통해 측정 가능한 ROI 제공

관련 분야

자동차 / 에너지 / 제조