지원 내용

신용 위험 완화

금융 회사들은 신청자에게 신용 한도 제공 시에 수익을 극대화하는 것과 신청자가 지불을 하지 않을 가능성을 최소화하는 것 사이의 균형을 맞추는데 어려움을 겪고 있습니다. 수익 극대화와 위험을 최소화하기 위해 고객 승인 캠페인에 적용하는 제약 간의 충돌로 인해 상당한 수익 기회를 실현하지 못하는 경우가 있습니다.

추가적 신용 한도 상품의 증액 가능성에 대해 수십만 개의 데이터 포인트를 프로파일링할 경우 수학적인 가능성의 수를 볼 때, 스프레드시트와 같은 기존의 도구는 비효율적입니다. 데이터 사이언스 팀은 알테어를 통해 수익이 가장 높은 캠페인에 필요한 예산을 결정하는 모델을 구축할 수 있고, 신청자가 신용 한도 증액 제안을 배포할 경우 응답할 수 있는 소스(예: 이메일, 콜센터, DM)를 예측하며 신용 한도 증액이 승인된 경우 어떤 신청자가 위험으로 간주되는지 파악할 수 있습니다.

마케팅 분석

잘 운영되는 마케팅 캠페인은 복잡하고, 보통 여러 제품군에 걸쳐 있으며, 다양한 유통 채널을 이용합니다. 마케팅 팀은 고객이 캠페인에 응답하는 방식을 예측해야 합니다. 캠페인의 목적이 기존 고객의 충성도를 높이는 것이든 새로운 고객을 유치하는 것이든 상관없이, 일반적으로 이러한 캠페인에는 고객이 이전에 응답한 방식에 대한 이력 데이터, 인구 통계 데이터, 최근 거래 기록 및 신용 점수와 같은 재무 데이터 등 차이가 뚜렷하고 매우 다른 여러 데이터 세트가 사용됩니다.

알테어는 마케팅 팀이 특별 제안을 수락할 고객 세그먼트의 성향을 보다 정확하게 예측하고, 다양한 캠페인 지출 비용 및 채널 기능의 변화에 따라 가장 큰 수익을 창출할 마케팅 전략을 결정하고, 경영진에게 마케팅 ROI를 보여주기 위해 캠페인 결과를 해석할 시계열 그래픽이 포함된 마케팅 대시보드를 만들 수 있도록 도와줍니다.

예측적 유지 보수

계획된 것이든 아니든 상관없이, 제조 환경에서의 다운 타임 비용은 연간 수백만 달러에 이르는 매우 큰 비즈니스 비용이 들 수 있습니다. 예상치 못한 다운 타임은 여러 형태의 운영비에 큰 영향을 줄 수 있습니다. 다운 타임과 관련된 위험을 줄이기 위해 제조 운영부서에서 종종 장비 유지 보수 일정을 정하여 필요 여부에 관계없이 장비를 서비스하므로 필요한 간접 비용 보다 높은 비용이 발생하게 됩니다.

기술의 발전으로 조직은 장비 작동 방식에 대한 실시간 데이터를 수집할 수 있었습니다. 이 데이터에는 향후 장비 고장에 대한 숨겨진 지표가 포함되어 있습니다. 예측적 분석을 사용하면 제조업체는 이러한 숨겨진 인사이트를 추출하여 위험성이 높아질 때 유지 보수 수행을 선택할 수 있습니다. 따라서 비용이 많이 들거나 계획되지 않은 위험한 다운 타임을 피하고 수리 및 유지 보수 인력 및 리소스를 보다 효율적으로 스케줄링 합니다.

Altair Data Analytics의 예측적 유지 보수(PdM) 모델을 통해 제조업체는 계획되지 않은 중단으로 인한 고비용 발생을 피하고, 계획된 유지 보수 일정을 최적화하며 효율적이고 비용 효율적인 수리 주기를 만들 수 있었습니다.

매장 내 유통 분석

오늘날 소비자는 온라인 소매 사이트를 최대한 활용하여 제품 제안, 가격 및 구매 옵션을 비교합니다. 소비자가 실제 매장을 방문하여 상품을 살펴본 후 온라인으로 구매하는 것은 드문 일이 아닙니다. 소비자의 입장에서는 바람직한 쇼핑 활동이지만 소매업체의 경우 재고 초과, 운영 비용 증가 및 고객 충성도 감소의 문제가 발생합니다.

이를 해결하기 위해 소매업체는 웹사이트, POS 시스템, 공급 체인 시스템, 로열티 카드 사용, 매장 내 센서 등에서 매일 생성되는 데이터를 살펴보고 있습니다. Altair Data Analytics는 소매업체가 소비자를 세분화하고 프로파일링하여 다양한 제품 마케팅 제안에 반응하는 소비자의 경향성과 매장 내에서의 행동을 추적하여, 충동 구매로 이어지는 제품 배치, 구매 인센티브 및 경험 등에 대해 소비자가 어떻게 반응할지 더 잘 이해할 수 있도록 합니다.

Altair Knowledge Studio는 소매업체가 소비자 행동 및 시장 동향에 대한 인사이트를 얻도록 하여 시장 점유율을 높이고 고객 충성도를 높이며 제품 및 서비스를 보다 효율적으로 제공할 수 있도록 합니다.