이 사용 사례에서 참조한 데이터 소스를 한데 모아 팀에서는 미리 계산된 인사이트를 사용하거나, 직접 인사이트를 구축하거나, 예측 모델( Data Cloud )을 실행하여 더 현명한 의사 결정을 내리거나 새로운 자동화를 강화할 수 있습니다.
| 동적 고객 세분화 인사이트 | Data Cloud 는 거래, 온라인 상호작용, 신용 점수 변화 등 최근 행동에 따라 고객을 즉시 분류합니다. 예를 들어, 고객의 지출이 성장하는 비즈니스를 나타내는 경우 시스템은 해당 고객을 중소기업 세그먼트로 이동하여 비즈니스 대출 및 은행 상품에 대한 관련 제안을 트리거할 수 있습니다. |
| 개인화된 오퍼 인사이트 | Data Cloud 고객 프로필, 최근 금융 행동 및 생활 이벤트를 분석하여 맞춤형 제안을 제공합니다. 예를 들어, 고객이 투자 상품에 관심을 보였고 계좌 개설 기념일이 다가오는 경우 시스템은 개인화된 투자 자문 제안을 제시하여 참여와 전환 가능성을 높일 수 있습니다. |
| 자동화된 마일스톤 캠페인 인사이트 | 이 플랫폼은 고객이 저축 목표를 초과 달성하거나 1년 동안 계좌를 유지하는 등 주요 마일스톤에 도달하면 자동으로 캠페인을 트리거합니다. 고객이 상당한 저축 목표에 도달하면 시스템은 맞춤형 투자 플랜 또는 프리미엄 계좌 업그레이드를 제안하여 고객의 재무 여정에 맞는 적절한 옵션을 적시에 제공할 수 있습니다. |
