비즈스프링의 AI 기술로 혁신하는 디지털 마케팅
BsKmCluster
고객 세분화 및 상품 추천을 위한 K-Means 군집화 모델
BsKmCluster는 K-Means Clustering 알고리즘을 기반으로 잠재 고객의 행동 특성을 분석하여 고객을 세분화하고, 상품을 추천하는 데 사용됩니다.
고객 세분화
고객의 구매 이력, 웹사이트 활동, 인구 통계학적 정보 등을 활용하여 유사한 특징을 가진 고객들을 그룹화합니다. 이를 통해 마케팅 타겟을 효과적으로 선정하고, 개인 맞춤형 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.
상품 추천
고객의 구매 패턴, 선호도 등을 분석하여 연관 상품, 추천 상품 등을 제시합니다. 이는 교차 판매 및 고객 만족도 향상에 기여합니다.
BsPredict
사용자별 마케팅 성과 예측 알고리즘
BsPredict는 머신러닝 기반 예측 알고리즘을 사용하여 사용자별 마케팅 성과를 예측합니다.
전환/이탈 예측
고객의 구매 이력, 웹사이트 활동, 인구 통계학적 정보 등을 활용하여 유사한 특징을 가진 고객들을 그룹화합니다. 이를 통해 마케팅 타겟을 효과적으로 선정하고, 개인 맞춤형 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.
추천 시스템
고객의 콘텐츠 소비 패턴, 선호도 등을 예측하여 개인 맞춤형 콘텐츠 추천을 제공합니다.
BsKoNLP
딥러닝 기반 도메인 특화 한글 자연어 처리
BsKoNLP는 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 기반의 한글 자연어 처리 엔진입니다.
도메인 특화 언어 모델
사전 학습된 BERT 모델을 기반으로, 특정 도메인에 특화된 코퍼스를 활용하여 추가 학습을 수행합니다. 이를 통해 온라인 마케팅, 고객 경험 개선 등에 최적화된 언어 모델을 구축합니다.
의도 분석
고객의 검색어, 콘텐츠 소비 패턴, 문의 내용 등을 분석하여 고객의 의도, 관심사 등을 파악합니다.
BsRecomm
콘텐츠 유사도 기반 추천 엔진
BsRecomm은 언어 모델 기반 유사도 분석을 통해 콘텐츠를 추천하는 엔진입니다.
자동 레이블링
20GB 이상의 한국어 데이터로 사전 학습된 모델과 BsKoNLP를 통해 분석된 데이터를 활용하여 콘텐츠 유사도를 학습합니다. 이를 통해 레이블링 되지 않은 콘텐츠를 자동으로 분류하고 추천할 수 있습니다.
최신 콘텐츠 반영
실시간 학습을 통해 최신 콘텐츠 트렌드를 빠르게 반영하고, 변화하는 고객 요구에 대응합니다.
BsCFRecomm
개인 맞춤형 추천을 위한 협업 필터링 엔진
BsCFRecomm은 개인별 선호도와 경험을 기반으로 유사한 성향의 사용자에게 맞춤형 추천을 제공하는 엔진입니다.
대상 비즈니스 도메인과 요구사항에 따라 콘텐츠 기반 필터링(Contents Based Filtering), 하이브리드 필터링(Hybrid Filtering) 등 다양한 추천 방법을 병행하여 더욱 정교하고 개인화된 추천 서비스를 제공합니다.
행렬 분해
비즈스프링은 협업 필터링 기술 중 행렬 분해(Matrix Factorization) 기법을 사용하여 추천 성능을 향상시켰습니다. 대상 비즈니스 도메인과 비즈니스 니즈에 맞춰, 보다 높은 추천의 품질을 위해 세부적으로는 연관된 다양한 추천의 방법을 병행할 수 있습니다.
콘텐츠 기반 필터링
사용자 혹은 아이템에 대한 프로필 데이터를 이용하여, 비슷한 유형의 아이템을 추천하거나, 나와 비슷한 유형의 사람이 좋아하는 아이템을 추천합니다.
Collaborative 필터링
프로필 데이터 없이, 사용자의 과거 행동 데이터만 가지고 추천합니다.
하이브리드 필터링
두 가지 알고리즘을 모두 적용하고, 이의 가중 평균을 구하여 평점 데이터와 아이템 프로필을 조합하여 사용자 프로필을 만들어 추천합니다.
