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오늘 톡한 상담원이 '챗봇'이었다고? 2019년, 가트너는 2021년까지 기업의 60% 이상이 어떤 형태의 챗봇이라도 보유하게 될 것으로 전망했습니다. 하지만 주목할 얘기는 아니었죠. 챗봇 도입이 본격화된 시점에 기술은 과장된 면이 있었습니다. 인공지능(AI)에 대한 기대가 커진 와중에 챗봇은 널리 쓰이는 메신저 중심으로 빠르게 확산해 AI의 도래를 직접 경험하게 했기 때문입니다. 모든 챗봇이 지능적이지 않았음에도 말이죠. 기업의 도입은 늘었으나 실제 챗봇과 얘기하면서 고도화한 AI를 경험한 소비자 사례는 거의 찾을 수 없었습니다. 크게 두 가지가 원인이었습니다. l 마스터카드 챗봇 (출처: 마스터카드 뉴스룸) 첫 번째는 '사용자 경험 최적화의 실패'입니다.편의성과 접근성이 뛰어난 챗봇의 장점은 브랜드에 따른 사용자 경험 최적화만 이뤄지면 .. 더보기
고객의 감춰진 마음을 읽는 SNS 분석 기업 간의 경쟁이 심화되면서 기업들이 소비자들의 다양한 욕구를 파악하고 이를 충족할 수 있는 제품이나 서비스를 지속적으로 개발할 필요성이 증가되고 있습니다. 2000년대 들어 여러 기업들이 전개한 고객관계관리(CRM: Customer Relationship Management)도 이러한 소비자 욕구 변화에 대응하기 위한 마케팅 패러다임이라고 할 수 있을 것입니다. 이를 위한 첫 번째 단추는 당연히 소비자의 욕구를 파악하는 일이 될 것입니다. 그러나 소비자의 욕구를 파악하는 일은 그리 쉬운 일이 아니라는 문제점이 있습니다. SNS의 발달, 솔직한 고객의 이야기에 귀를 기울이다. 인터넷의 발달과 소셜 미디어의 등장으로, 사람들은 SNS에 그들의 일상적인 사건이나 감정들은 물론 선호하는 브랜드나 제품에 대한 .. 더보기
금융 정보계에 HIA 도입의 필요성, Why? 금융 정보계는 전사에서 발생하는 모든 업무 데이터를 통합하여 통합 분석 View를 제공하고, 이를 기반으로 다양한 사용자 계층별로 분석 목적에 맞는 데이터를 제공하는 역할을 수행하고 있는데요. 빅데이터(Bigdata) 환경이 도래함에 따라 데이터의 양이 폭발적으로 증가하고, 데이터의 유형도 RDBMS(Relational Data Base Management System) 중심의 정형 데이터뿐만 아니라 각종 로그 데이터, 음성 데이터 등 비정형 데이터까지 분석할 필요가 생겼습니다. l 금융 정보계의 발전 방향 기술적으로는 오픈 소스 기반의 Hadoop 기술들이 성숙되어감에 따라 오픈 소스라는 불안감을 불식시키고 전사에서 활용 가능한 수준으로 발전하고 있어, 기존 정보계가 가지고 있는 한계(고가의 시스템, .. 더보기
빅데이터 분석으로 가능하다, 좋은 것 나쁜 것 이상한 것 찾기! 요즘 빅데이터라는 단어가 각종 뉴스와 미디어에서 자주 등장하고 있습니다. 빅데이터가 학계나 업계에서 그 중요도가 높아지고 있는 것은 틀림없는 사실인데요. 이처럼 최근 화두로 부상하고 있는 빅데이터는 과연 무엇이고, 빅데이터 분석을 통해 무엇을 할 수 있기에 모두들 빅데이터를 언급하는 것일까요? 오늘은 이 빅데이터의 이모저모에 대해서 여러분께 소개드리겠습니다. 빅데이터는 그동안 사람들마다 각기 다른 방식으로 정의해 왔는데요. 그 중 가장 많이 언급되는 것이 3V(Volume, Variety, Velocity) 모델입니다. 이 모델에서는 통상적인 소프트웨어의 한계를 넘어서는 크기(Volume)의 데이터와 수치화 된 정형 데이터가 아닌 문자와 같은 비정형 데이터를 포함하는 다양성(Variety)을 가진 데이터.. 더보기