자동 예측·최적화 프로세스
원천 데이터 수집부터 AI 모델 분석—성과 리포트까지 한 번에 자동화되는 실제 흐름입니다.
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데이터 수집 및 인입
광고·웹·CRM 등 다양한 채널과 내부 시스템 데이터 연동·수집 단계입니다.
암호화 방식으로 데이터가 안전하게 자동 취합됩니다.
2
데이터 전처리 및 정제
입력된 데이터 오류, 누락, 이상값 탐지 및 체계적 전처리가 이뤄집니다.
노이즈 제거, 포맷 일원화 등 데이터 품질 확보 중심
3
머신러닝 기반 예측
정제된 데이터를 기초로 예측 알고리즘이 캠페인 수치와 성과 시나리오를
산출합니다.
신뢰도 및 리스크 지표도 함께 제공됩니다.
4
최적화 및 결과 리포트
예측 결과에 따라 예산, 채널 배분이 자동화되고 리포트로 시각화됩니다.
의사결정 참고용 리포트, 커스터마이즈 지원
발전 이정표
2021
도메인 예측엔진 핵심 ML 모델 최초 개발 및 시범 운영
2022
광고 채널 자동화 연결, 실시간 대시보드 기능 출시
2023
국내외 대규모 데이터셋 추가 지원 및 성능 고도화
2025
고객사 맞춤형 리포트 커스터마이제이션 완성
기술·프라이버시 Q&A
머신러닝 모델은 어떤 방식인가요?
- 자체 R&D 기반 ML 알고리즘 적용
- 비지도·지도 학습 혼합 방식
- 예측 근거 및 변수 노출 가능
어떤 데이터가 필요합니까?
- 채널별 퍼포먼스 데이터
- 내부 CRM/ERP 통합 데이터
- 웹/앱 행동 로그
결과 해석에 어려움은 없나요?
- 각 변수별 영향도 시각화 제공
- 해석 가능한 리포트 기반
- 설명 책임 정책 운영
개인정보 보호는 어떻게 관리하나요?
- 암호화 저장 및 전송
- 내·외부 법규 준수
- 접근권한 관리 체계 운영