고객행동 AI 에이전트 자료정리
agent modeling, Agent BehaviorPrediction
Agentic AI의 작동 원리
1. 인식(Perceive): 환경으로부터 데이터를 수집합니다.
2. 계획(Plan) 또는 추론(Reason): 수집된 데이터를 바탕으로 목표 달성을 위한 전략을 수립합니다.
3. 실행(Execute) 또는 행동(Act): API를 통해 외부 도구와 소프트웨어를 활용하여 계획을 실행합니다.
4. 학습(Learn): 피드백을 통해 지속적으로 모델을 개선합니다.
AI Agent는 스스로 문제를 해결하고, 사람의 개입 없이도 최적의 해결책을 찾을 수 있는 완전히 자율적인 존재로 발전할 것입니다. 우리는 이러한 변화의 흐름을 지켜보며, AI가 우리의 일상과 업무에 어떻게 영향을 미칠지 기대할 수 있습니다.
AI Agent들이 점점 더 발전하게 되면 어떻게 될까요? AI Agent가 발전하게 되면 더욱 효율적이고 똑똑한 시스템을 원하게 되겠죠? 그렇게 때문에 단순 작업을 하는 AI Agent를 중앙에서 관리할 수 있는 다중 에이전트 시스템은 복잡한 문제를 해결하고 다양한 작업을 동시에 처리할 수 있는 중요한 기술로 주목받고 있습니다.
많은 글로벌 기업들이 다중 에이전트 시스템을 준비하고 있는데요, 대표적인 기업이 바로 Microsoft 에요. Microsoft가 개발한 AutoGen과 그 기반 위에 만들어진 Magnetic-One은 이러한 시스템의 중요한 발전을 보여줍니다.
Agent Behavior Prediction and Its Generalization Analysis (2014)
(에이전트 행동 예측과 일반화 분석)
인터넷 시대에는 대화형 시스템에서 자기 이해관계가 있는 에이전트들이 생성하는 데이터가 점점 더 많아지고 있습니다. 예를 들어 스폰서 검색에서 광고주는 검색 사용자의 광고 클릭을 유도하기 위해 매일 서로 경쟁하면서 대량의 입찰 로그 데이터를 생성하고, 크라우드소싱에서 작업자는 고용주로부터 작업을 수주하기 위해 다른 작업자와 경쟁하고 할당된 작업을 완료할 때 많은 행동 데이터를 생성합니다. 앞서 언급한 사례를 포함한 많은 실제 사례에서 시스템에는 플랫폼, 사용자, 이기적인 에이전트 등 세 가지 유형의 플레이어가 존재합니다. 플랫폼은 시스템의 소유자로, 시스템의 메커니즘을 설계하고 실행을 관리합니다. 사용자는 특정 요구 사항을 충족하기 위해 무작위로 플랫폼에 도착합니다. 에이전트는 사용자의 관심을 끌기 위해 전략적으로 행동하여 자신의 유틸리티를 실현합니다. 플랫폼은 사용자의 요구와 상담원의 행동을 모두 고려하여 사용자와 상담원을 매칭하고, 이 과정에서 수익을 창출하며, 에이전트의 성과에 대한 피드백(에이전트의 행동과 사용자의 무작위성 모두에 따라 달라짐)을 제공합니다. 피드백을 받은 에이전트는 앞으로 더 나은 성과를 내기 위해 자신의 행동을 조정합니다. 좋은 메커니즘을 설계하려면 플랫폼이 에이전트의 행동을 이해하고 예측하는 것이 매우 중요합니다. 에이전트 행동을 정확하게 예측하면 플랫폼은 에이전트가 성과를 최적화할 수 있는 도구를 제공하여 더 많은 에이전트들을 시스템으로 끌어들일 수 있습니다. 따라서 에이전트 행동 예측은 플랫폼의 중요한 작업입니다. 참고로 대화형 시스템에서 상담원 행동을 예측하는 문제를 '에이전트 행동 예측(ABP)'이라고 부릅니다.
1.1 ABP의 예
여기서는 스폰서 검색 시스템을 예로 들어 설명합니다. 더 많은 예시는 논문 전문(Tian et al. 2014)에서 확인할 수 있습니다. 스폰서 검색 시스템에서 플랫폼, 사용자, 에이전트는 각각 검색 엔진, 검색 사용자, 광고주에 해당합니다. 광고주의 행동은 광고에 대한 입찰 가격입니다. 검색 사용자가 검색어를 입력하면 검색 엔진은 해당 검색어에 입찰한 모든 광고주를 대상으로 GSP 경매(Edelman, Ostrovsky, Schwarz 2005)를 실행하고 입찰 가격과 예상 클릭률의 곱에 따라 광고 순위를 매긴 다음 사용자가 광고를 클릭할 경우 낙찰된 광고주에게 비용을 청구합니다.
일정 시간이 지나면 검색 엔진은 광고주에게 실적에 대한 피드백(일반적으로 핵심 성과 지표 또는 줄여서 KPI라고 함)을 제공합니다. KPI에는 일반적으로 광고의 노출 수와 클릭 수, 평균 순위 순위, 클릭당 비용 등이 포함됩니다.
많은 광고주는 자체적으로 또는 타사 검색 엔진 마케팅 회사의 도움을 받아 받은 피드백에 따라 입찰가를 조정합니다. 충분한 기간 동안 입찰가를 기록함으로써 검색 엔진은 광고주의 행동을 예측할 수 있으며, 결과적으로 클릭 예측 알고리즘과 경매 메커니즘을 개선할 수 있습니다.
1.2 ABP에 대한 일반화 분석
ABP는 그 중요성 때문에 다음과 같은 많은 연구에서 연구되어 왔습니다(Cary et al. 2007; Pin and Key. 2011; Zhou and Lukose. 2007; Xu et al. 2013; He et al. 2013). 그 중 일부(Xu 외. 2013, He 외. 2013)는 머신러닝 기법을 도입하여 행동 로그에 대한 경험적 위험 최소화(ERM)를 통해 상담원 행동 모델을 학습하려고 시도했습니다.
경험적 결과에 따르면 이러한 머신 러닝 기법은 이전의 비학습 접근 방식보다 훨씬 뛰어난 성능을 발휘하는 것으로 나타났습니다. 그러나 이러한 실험적 성공에도 불구하고 행동 예측에 ERM 알고리즘을 사용하는 것이 이론적으로 타당한지, 그리고 이러한 알고리즘의 특정 일반화 능력을 보장할 수 있는지는 여전히 미해결 과제로 남아 있습니다. 우리가 아는 한, 위의 질문에 대한 답은 아직 불분명합니다.
이는 주로 해당 이론적 분석이 복잡하기 때문입니다. 앞서 언급했듯이 행동 데이터는 이기적인 에이전트에 의해 생성되며, 이전 행동과 시스템의 무작위 사용자 요인에 따라 달라집니다. 결과적으로 행동 데이터는 매우 복잡한 통계적 특성을 가지며, 이러한 환경에서 일반화 분석은 통계 학습 이론의 최첨단 수준을 뛰어넘습니다(Vapnik 1998; Devroye 1996; Yu 1994). ABP의 일반화 분석을 위한 관련 연구에 대한 보다 자세한 소개는 논문 전문(Tian et al. 2014)에서 확인할 수 있습니다.
1.3 연구 결과
에이전트 행동 예측에 대한 ERM 알고리즘을 분석하기 위해 본 논문에서는 일련의 새로운 기법을 제안합니다. 먼저, 무작위 환경에 따라 전이 행렬이 시간 가변적인 이른바 '무작위 환경에서의 마르코프 체인(MCRE)'을 사용하여 행동 데이터의 생성 과정을 모델링합니다. 스폰서 검색을 예로 들어보겠습니다. 현재 라운드 경매가 끝난 후, 광고주는 모든 광고주의 입찰가와 사용자의 무작위 클릭에 따라 달라지는 자신의 KPI를 관찰합니다. 광고주는 KPI를 기반으로 다음 라운드 경매에서 자신의 입찰가를 어떻게 설정할지 결정하며, KPI 값이 다를 경우 다음 라운드에서 입찰가의 조건부 분포가 달라집니다. 이러한 의미에서 광고주의 입찰 순서는 MCRE로 볼 수 있습니다. 둘째, MCRE에 대한 일반화 분석이 어렵다는 점을 고려하여 기존 MCRE를 고차원의 시간 동질성 마르코프 체인으로 매핑하는 변환을 제안합니다. 새로운 마르코프 체인은 더 많은 변수를 포함하지만, 더 규칙적이므로 일반화 분석의 관점에서 다루기 쉽습니다. 우리는 새로운 마르코프 체인이 시간이 무한대에 가까워지면 수렴하고 이와 관련된 경험적 과정에 대해 호프딩 스타일의 부등식이 성립한다는 것을 증명합니다. 셋째, 커버링 수 기법을 활용하여 새로운 마르코프 체인에 의해 생성된 데이터(그리고 동등성 변환으로 인해 원래의 MCRE에 의해 생성된 데이터)에 대한 ERM 알고리즘의 균일한 수렴 바인드를 도출합니다. 결과적으로, 저희는 MCRE에 의해 생성된 데이터에 대한 ERM 알고리즘이 이론적으로 보장된다는 것을 증명하며, 이는 이전 연구에서 보고된 우수한 경험적 성능을 설명합니다. 우리가 아는 한, 에이전트 행동 예측 문제에 대해 공식적인 일반화 분석을 수행한 연구는 이 논문이 처음입니다.
Data-driven agent-based exploration of customer behavior(2017)
keywords : agent-based modeling, decision trees, customer behavior
모바일 서비스 부문에서의 경쟁이 치열 해짐에 따라 변화하는 고객 행동을 더 잘 이해하기위한 수단으로 데이터를 활용하게되었습니다. 고객 유지를 더 잘 이해하기 위해 클러스터링 및 분류와 같은 데이터 마이닝 기술이 모바일 서비스 부문에서 널리 채택되었습니다. 그러나 이러한 기술의 효과는 지속적인 변화와 모바일 시장 자체의 복잡성으로 인해 논쟁의 여지가 있습니다.
이 설계 연구는 데이터에서 나오는 시장과 사회적 요소의 조합을 통해 고객 행동을 이해하기위한 새로운 접근 방식으로 에이전트 기반 모델링 및 시뮬레이션 (ABMS)의 적용을 제안합니다.그런 다음 외부 활동 및 가능한 회사 개입이 데이터 파생 모델에 추가 될 수 있습니다.
모바일 네트워크 운영자가 제공하는 데이터 세트는 의사 결정 트리 분석 및 후속 에이전트 기반 모델 구축을 자동화하는 데 사용됩니다. 의사 결정 트리에서 모델 개발을 자동화하고 가능한 고객 이탈 시나리오를 탐색하기 위해 인기있는 이탈 모델링 기술이 채택하였습니다. ABMS는 고객의 행동을 이해하고 고객이 해당 모바일 네트워크 사업자와 이탈하거나 체류 한 이유를 감지하는 데 사용됩니다.
에이전트를 식별하고 중요한 속성을 선택하며 고객 행동을 발견하여 이탈 또는 체류 결정의 결정 요인으로 모바일 장치의 임기, 위치와 선택을 쉽게 식별하는 CART(classifiction and regression tree)의사 결정 방법을 제시합니다. 고객 간의 입소문도 가능한 영향 요인으로 탐구됩니다. 중요한 것은 데이터 중심 에이전트 기반 시뮬레이션 모델 생성을 자동화하는 방법이 더 넓은 시장이나 사회적 맥락에서 결정 요인을 포함하여 더 빠른 탐색과 실험을 지원할 것입니다.
1. 소개
도메인 별 에이전트를 설명하는 시뮬레이션 모델은 현상을 이해하기 위해 널리 사용되고 널리 사용되는 도구입니다. 이 모델은 산업 전반에 걸쳐 사용되었으며 다양한 복잡한 문제에 대한 통찰력을 제공합니다. 에이전트 기반 모델 (ABM)을 통해 연구원과 실무자는 개인의 적응 적 행동에서 시스템 수준의 속성이 어떻게 나타나는지, 반대로 시스템이 해당 개인에게 어떤 영향을 미치는지 연구 할 수 있습니다. 로그 또는 트랜잭션 파일과 같은 도메인 별 데이터 소스는 일반적으로 에이전트 및 해당 운영 환경을 구성하는 데 사용됩니다.
ABM은 개별 행동 규칙을 가진 여러 엔티티로 구성됩니다. 이러한 모델의 엔티티는 서로 및 주변 환경과 상호 작용합니다. 이러한 상호 작용은 에이전트의 행동에 영향을 줄 수 있습니다. 이 정보를 활용하고 에이전트 다른 에이전트와의 상호 작용 및 환경과의 에이전트 상호 작용의 영향을 이해하면 비즈니스 문제에 대한 유용한 통찰력을 제공 할 수 있습니다.
ABM을 개발하는 다양한 방법이 있습니다. 디자인 과학 패러다임을 채택한이 백서는 의사 결정 트리 분석을 사용하여 관심 결정 요인에서 에이전트가 파생되는 에이전트 기반 모델링에 대한 새로운 데이터 중심 접근 방식을 제시합니다. CADET (Customer Agent DEcision Tree) 접근 방식은 휴대 전화 시장에서 개별 에이전트의 의사 결정을 종합적으로 발견하는 주요 동인을 제공하는 데이터 중심 접근 방식입니다. 설계 방법 인 CADET 접근 방식은 산업별로 다르지 않지만 관심 영역에 대한 고객 및 결정자 특정 데이터 세트가 필요합니다. 데이터에서 에이전트, 속성 및 동작을보다 효과적으로 추출하는 것을 목표로하는 ABM 개발을위한 데이터 중심 개발입니다. 후속 검증은 에이전트 기반 시뮬레이션 (ABS)에서 인스턴스를 통해 수행됩니다.
다음 섹션에서는 에이전트 및 소셜 네트워크 분석을 다루기 전에 MSI의 고객 유지에 대한 배경을 제시합니다. 설계 과학 방법론은 CADET 설명 – 설계 방법 –과 ABS 도구 – 설계 인스턴스화에서 구현되었지만 평가 전에 제시됩니다.
2. 고객 유지 배경
고객을 잃으면 판매 감소로 인해 기회 비용이 발생할 수 있습니다.9,10 이러한 대규모 시장에서 고객 유지가 약간 개선되어 수익이 크게 증가 할 수 있다는 것은 놀라운 일이 아닙니다.11 고객 유지 영역에 대한 많은 연구에 따르면 고객 만족도는 고객 유지를 강력하게 예측하는 것으로 나타났습니다.12 이것은 두 개념 요소 사이의 관계의 결과입니다.13 서비스 품질과 같은 고객 만족도를 높이는 요소도 고객 유지를 촉진 할 수 있습니다. 만족 한 고객은 모바일 서비스 제공 업체에 남아있는 것처럼 보이지만 만족 한 고객은 결함을 가질 수 있고 불만족스러운 고객은 유지 될 수 있기 때문에 항상 그런 것은 아닙니다.15
고객이탈은 고객유지 영역에서 다른 모바일 서비스 제공 업체로 전환하거나 시장을 완전히 떠나는 고객을 설명하는 데 널리 사용되는 용어입니다. 고객이탈을 해결하는 데 사용할 수있는 두 가지 기본 접근 방식, 즉 타겟팅되지 않은 타겟팅 된 접근 방식이 있습니다.16 타겟팅되지 않은 접근 방식은 뛰어난 제품과 대량 광고에 의존하여 브랜드 충성도를 높이고 고객을 유지하는 반면, 타겟팅 된 접근 방식은 이탈 할 가능성이있는 고객을 식별하고 직접 인센티브 또는 맞춤형 계획을 제공하는 데 의존합니다.16사회 인구 통계 학적 데이터 (예 : 성별, 연령 또는 우편 번호) 및 통화 행동 통계 (예 : 국제 전화 수, 청구)와 같은 다양한 유형의 정보를 사용하여 고객 이탈을 예측할 수도 있습니다.
모바일 서비스 시장에서 고객 이탈에 영향을 미치는 주요 요인은 (1) 고객 만족도, (2) 전환 비용, (3) 관계 품질 및 (4) 가격입니다.17–19 가격은 고객 이탈에 가장 중요한 요소이며 고객 서비스, 서비스 품질 및 적용 범위 품질이 뒤 따릅니다.20 그러나 사회적 영향은 MSI에서 고객 이탈의 또 다른 주요 동인입니다.21,22 ABM은 고객 이탈 행동에 대한 사회적 영향을 탐구하는 수단을 제공합니다. 다음 섹션에서는 고객 유지와 관련하여 고객 행동을 모델링하는 방법을 제시합니다.
3. 고객 모델링 행동
고객은 종종 구매하는 제품 및 서비스에 대해 다른 고객과 상호 작용합니다. 모바일 네트워크 사업자 (MNO)가 수행하는 광고 캠페인 외에도 고객 간의 상호 작용은 고객 구매 및 재구매 결정에 영향을 미칩니다. 사회 과학 및 마케팅에는 고객 행동을 이해하고 모델링하는 것과 관련된 다양한 이론이 있습니다.23 소비자가 제품이나 서비스에 대한 선호도를 변경 한 결과 고객 행동이 변경 될 수 있습니다.24 소비자의 선호도를 바꾸는 개념을 이해하기 위해 많은 접근법이 적용되었습니다.24
회사가 고객의 행동 패턴과 그러한 행동에 대한 가능성을 이해할 수 있다면 고객 유지를 달성 할 수 있습니다.25 고객을 이해하고 고객과의 상호 작용 및 관계를 관리하는 것은 고객 관계 관리 (CRM)의 중요한 부분입니다. CRM이 좋은 회사는 고객 행동의 가능한 변화를 예측할 수 있어야합니다.25 고객 행동 모델링을 통해 고객 행동 예측을 달성 할 수 있습니다.26고객 행동 패턴에 대한 더 나은 통찰력을 얻고 미래의 행동을 예측하기 위해 도구와 기술을 적용합니다.27 네슬린과 동료28 CRM 모델을 분석 또는 행동 모델로 특성화했습니다. 분석 모델은 일반적으로 데이터웨어 하우스에 저장된 큰 데이터 세트를 사용합니다. 이러한 데이터 세트에는 데이터 세트를 쉽게 확장하고 결과를 제공하여 회사 수익을 높일 수있는 모델이 필요합니다.28 행동 모델은 종종 제공된 서비스에 대한 인지 반응을 분석하기 위해 설문 조사를 사용합니다.28 용광로29 분류 된 고객 행동 모델링은 (1) 설명 모델링, (2) 예측 모델링 및 (3) 설명 및 예측 모델링의 조합으로 분류됩니다. 설명적인 모델링 시도 왜 클러스터링과 같은 기술을 사용한 질문. 고객 클러스터링 실습을 수행 할 때 고객은 전체적으로 유사한 속성이나 동작을 가지고 있기 때문에 특정 클러스터에 속합니다. 예측 모델링은 WHO 질문. 예를 들어 누가 제품이나 서비스를 구매합니까? 고객 이탈과 관련하여 예측 모델은 누가 이탈 할 가능성이 있는지에 대한 통찰력을 제공 할 수 있습니다.30 예측 모델은 일반적으로 과거의 행동을 기반으로 미래의 고객 행동을 예측합니다.30 마지막으로, 설명 및 예측 모델링의 조합은 설명 및 예측 모델을 통합하여보다 간결한 답변을 제공함으로써 문제를 해결합니다. WHO 과 왜 동시에 질문.삼 설명 및 예측 모델은 일반적으로 데이터 마이닝 접근 방식을 사용하여 수행됩니다. 데이터 마이닝 접근 방식은 고객 이탈을 조사하고 ABS의 요소를 발견 할 수있는 기회를 제공합니다.
3.1. 이탈 모델링을위한 데이터 마이닝 기술 적용
데이터 마이닝 기술은 일반적으로 이탈 예측 모델을 구축하는 데 사용됩니다.31,32 데이터 마이닝은 단순히 데이터에서 숨겨진 지식을 추출하는 것을 의미하며 원시 데이터에서 고객 행동을 이해하는 데 널리 사용되는 기술입니다. 데이터 마이닝 방법은 더 나은 예측 결과를 보여 주므로 고객 이탈을 분석하고 조사하기 위해 문헌에서 널리 사용됩니다.33 큰 데이터 세트를 분석하는 데 더 적합합니다.34
수많은 연구에서 고객 이탈을 연구하기 위해 다양한 데이터 마이닝 기술을 적용했습니다.35–37 이탈을 예측하기위한 가장 인기있는 데이터 마이닝 기술에는 의사 결정 트리, 로지스틱 회귀 및 지원 벡터 머신 (SVM)이 포함됩니다.35 회사는 고객 이탈을 연구하기 위해 데이터 마이닝 기술을 적용하려고 시도했습니다.
4. 소셜 네트워크 분석
소셜 네트워크 분석 (SNA)은 끊임없이 변화하는 소셜 네트워킹 플랫폼의 기능 세트로 인해 진화하는 과학 연구 분야입니다. SNA는 네트워크 요소 간의 사회적 구조와 상호 작용을 설명하는 기본 기술로 개발되었습니다.44 소셜 네트워크는 종종 다양한 링크를 사용하여 노드 간의 상호 연결로 표시됩니다.24 이 연구의 목적 상 노드는 고객을 나타내고 링크는 고객 간의 관계를 나타냅니다.
SNA는 일반적으로 과거 스냅 샷을 사용하여 정적 네트워크에 중점을 둡니다. 정적 네트워크는 개별 엔티티 간의 관계를 매핑하는 것입니다.45 이러한 네트워크는 시간이 지남에 따라 구조를 변경하지 않습니다. 최근 연구원들은 정보와 영향력의 지속적인 전송을 대표 할 수있는 동적 네트워크에 중점을 두었습니다.46 동적 네트워크는 에이전트 기반 모델링 및 시뮬레이션 (ABMS)의 중요한 측면입니다. 동적 네트워크 분석을 사용하려면 네트워크 구조 및 성장을 관리하는 에이전트 규칙과 네트워크 및 임베디드 관계가 정보를 전달하는 방법을 이해해야합니다.47 SNA는 서로 다른 사람이나 그룹이 서로 연결되어있는 사회를 예측하고 모델링하는 방법입니다.24 SNA는 피험자 간의 관계에 중점을 둔 문의 방법입니다. 이 접근법은 다른 출처에서 정보를 수집하고 정보를 분석하며 결과를 시각화하여 주제를 이해하려고합니다. SNA는 질병 확산 조사, 인터넷 이해, 정보 확산에 대한 작은 세계 영향 설명과 같은 중요한 현상을 설명하는 데 유익한 것으로 입증되었습니다.48 사회 학자와 시장 연구자들은 개인의 삶이 개인이 사회적 연결 웹에 어떻게 참여하는지에 달려 있다고 생각합니다.45 “소셜 네트워크 ” 용어는 Facebook, LinkedIn 및 Twitter를 포함하지만 이에 국한되지 않는 소셜 및 전문 네트워킹 사이트를 지칭하는 데 느슨하게 사용되며 각 네트워킹 사이트는 온라인 커뮤니티를 나타냅니다. 온라인 커뮤니티는 사회 구조의 예입니다. 이러한 온라인 커뮤니티에 가입 한 사람들 (노드라고도 함)은 그들 사이의 관계와 함께 소셜 네트워크를 나타냅니다. SNA에 대한 관심이 높아짐에 따라 연구원들은 네트워크 접근법의 원리를 조사했습니다. 이러한 원칙에는 다음이 포함됩니다.24:
1.배우와 그들의 행동은 상호 의존적 인 단위가 아닌 자율적이고 독립적 인 단위로 간주되어야합니다.
2.행위자 간의 연결은 재료 및 비 재료 자원의 전송을위한 채널로 간주되어야합니다.
3.개인에 중점을 둔 소셜 네트워크 모델은 구조적 환경을 개별 행동에 특정 제약을 가하는 네트워크로 간주합니다.
4.소셜 네트워크 모델은 행위자 간의 오래 지속되는 관계 패턴으로 구조 (사회적, 경제적, 정치적 등)를 개념화합니다.
5. 에이전트 기반 모델링 및 시뮬레이션
수년에 걸쳐 연구원과 업계 실무자들은 시장에서 고객 행동을 이해하기 위해 다른 기술을 적용하려고 시도했습니다. ABMS 접근 방식은 이러한 기술 중 하나의 전형적인 예입니다.56 ABMS는 특정 조건에서 시스템이 작동하는 방식을 이해하여 실제 조건을 모방하는 시나리오를 만듭니다. 예를 들어, 소매 공간에 들어가는 고객과 ABMS 운동을 수행하십시오. 이러한 맥락에서 ABMS를 사용하여 소매점 내에서 고객 행동에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.57이 프로세스는 고객, 제품 및 구축 된 환경을 포함한 복잡한 시스템의 요소 간의 관계에 대한 설명을 제공합니다.
ABMS는 모델링과 시뮬레이션의 두 가지 주요 활동으로 구성됩니다. 모델링은 실제 이벤트를 모델로 표현하는 프로세스이며, 시뮬레이션은 제안 된 시스템을 모방하도록 표현 된 모델을 실행하는 프로세스입니다. ABM은 에이전트와 에이전트 기반 상호 작용을위한 구조로 구성됩니다.
상담원은 병원의 여러 환자부터 제품 또는 서비스 소비자에게 모든 것을 대표 할 수 있습니다. ABM은 종종 규칙으로 특징 지어지며 이러한 규칙은 시스템에서 에이전트의 동작을 정의합니다.47 이러한 동작은 종종 시스템의 다른 에이전트와의 에이전트 상호 작용에 의해 영향을 받아 결과를 예측하기가 어렵습니다. 그러한 경우, 균형에 도달하기 어려울 수 있으며, 기본 시스템과 행동의 역학을 연구하는 능력이 필수적입니다. ABM은 특성이 종종 집계되고 조작되는 전통적인 모델링 방식과 다릅니다.49 일반화는 중요한 통찰력을 잃을 수 있습니다. 전통적인 모델링 기술은 종종 자신의 목적에 적합하지만 에이전트의 독립적 인 행동을 고려할 때 적절한 수준의 세부 사항을 제공하지 못할 수 있습니다. 소비자 시장을 모델링하기 위해 일반적으로 사용되는 데이터 마이닝 기술은 그 목적과 관련하여 강력하지만, 일반적으로 복잡한 시장에서 소비자의 상호 의존적 행동의 모델링과 관련하여 충분한 수준의 세부 사항을 제공 할 수 없습니다.55
또한 ABM은 대규모로도 상호 의존적 시스템을 충분히 표현할 수 있습니다 (즉, 필요한 세부 수준 및 선택한 요인의 행동 복잡성을 포함하여 많은 수의 요인을 통합).57 ABM은 상호 작용하는 독립적 인 요소로 구성된 복잡한 시스템을 모델링하기위한 비교적 새로운 접근 방식입니다.47 ABM 기술은 현상의 모든 측면에 적용될 수 있습니다47경제학을 포함한 다양한 분야에서 –58 건강 관리,59 경영 과학,47 인공 생활,60 그리고 지리.61 비즈니스에서 ABM은 의사 결정자가 기본 시장 구조를 이해하고 시장의 역학을 예상 할 수 있도록 적용되었습니다.47 ABM은 또한 인공 생명 연구에 활용되어 실제 생활 방식이 아닌 삶의 방식을 밝히기 위해 삶을 탐구했습니다.60 ABM은 소비자 행동 프로세스를 이해하고 예측하기 위해 소비자 모델링에도 사용됩니다.62 소비자는 개별 특성과 독립적인 의사 결정 프로세스를 가진 독립 에이전트로 대표됩니다.63 판매자는 시장에 다른 특성을 가진 제품을 제시하는 에이전트로 대표됩니다.64 행동 및 사회적 시뮬레이션에 대한 데이터 중심의 접근 방식이 문헌에보고되어 있습니다.65,66 뚜렷한 행동 (예 : 규칙 마이닝)을 발견하는 데 자연스럽게 중점을 둡니다. 이러한 유망한 접근법은 일반적으로 에이전트를 선불로 식별하는 반면, 여기서 우리는 관심 결정 요인과 관련하여 데이터 분석 자체에서 에이전트를 발견합니다.
도메인 복잡성은 새롭거나 변화하는 데이터 컨텐츠 및 구조에 적응하기 위해 더 느슨한 고객 입력을 보증합니다. 사회적 행동과 상호 작용에 대한 연구에서 ABM은 현실 세계에서 파생 된 일련의 가정 (공제)으로 시작하여 분석 (유도) 할 수있는 시뮬레이션 기반 데이터를 생성합니다.67 중요하게도, ABM은 각 에이전트가 마치 사회적 현실에서 일어나는 것처럼 개인과 관련된 작업을 수행 할 수 있도록 실제로 일어나는 일을 명확하게 표현해야합니다.64 ABM은 이질성과 상호 작용 / 피드백을 통합하면서 개별 의사 결정을 모델링하는 기능과 같은 많은 이점을 가지고 있습니다.다음 섹션에서는 디자인 과학 연구 (DSR) 방법론에 대한 배경을 제공합니다.
6. 과학 연구 방법론 설계
DSR은 주로 디자인을 연구 방법이나 기술로 사용하여 문제를 해결하고 해당 문제를 해결하는 과정에서 배우는 다 분야 접근 방식입니다.70 문제에 대응하여 다양한 아티팩트를 합성하는 기능으로 DSR은 탐색중인 문제에 직접 적용 할 수 있습니다. 정보 시스템에서 널리 채택되는 것 외에도 교육, 공학 컴퓨터 과학 및 건강 관리와 같은 분야에서 널리 사용됩니다.71 행진과 스미스72 DSR을 2 차원 프레임 워크에서 자연 과학 및 디자인 과학의 연구 결과 (제품)와 연구 처리 (활동)를 전략적으로 결합하여 연구가 관련성이 있고 개선 된 효과를 생성 할 수있는 연구 방법론으로 설명합니다.
7. 결정 트리
의사 결정 트리는 결정에 도달하기 위해 가능한 결과와 함께 트리와 같은 그래프를 사용하는 분석 결정 도구입니다. 나무와 같은 구조는 이벤트 간의 관계를 나타냅니다. 의사 결정 트리 분석은 데이터 마이닝에 일반적으로 사용되는 방법입니다.78 의사 결정 트리의 목표는 입력 변수를 기반으로 대상 변수를 예측하는 모델을 만드는 것입니다. 의사 결정 트리의 각 잎은 대상 변수에 대한 연결을 보여줍니다.
의사 결정 트리는 일련의 간단한 테스트를 논리적으로 결합하는 순차적 모델입니다. 각 개별 테스트는 숫자 속성을 임계 값과 비교하거나 공칭 속성을 가능한 값 세트와 비교합니다.79 의사 결정 트리는 여러 단계와 다양한 조건의 노드와 분기로 구성됩니다.80 의사 결정 트리 분석은 MSI의 고객 이탈 분석에 널리 사용됩니다.35단순성을 이탈 또는 노턴으로 분류합니다. 의사 결정 트리 모델은 일반적으로 하향식으로 표시됩니다. 의사 결정 트리의 주요 목표는 특정 비즈니스 문제를 해결하고 상대적으로 이해하기 쉬운 트리를 도출하는 것입니다. 이를 달성하기 위해 의사 결정 트리는 두 단계 – 트리 빌딩과 트리 가지 치기를 거칩니다. 나무 건물은 하향식 전략 (분할 및 정복 전략이라고도 함)을 사용하여 수행됩니다. 나무 건설 과정은 다음과 같습니다.
루트 노드의 속성을 선택하는 단계;
인스턴스를 서브 세트로 분할;
각 가지에 대해 재귀 적으로 반복하십시오.
모든 인스턴스가 동일한 클래스를 달성 한 경우 중지하십시오.
루트 노드는 가능한 루트 노드에 대한 비트 수 (정보 게인을 기반으로 분할)를 비교하고 정보 비트가 가장 많은 노드를 선택하여 선택됩니다. 루트 노드를 선택한 후 다음 단계는 루트 노드에서 나오는 분기를 보는 것입니다. 정보가 가장 많은 노드를 선택하는 프로세스가 반복됩니다. 이 프로세스는 모든 인스턴스가 동일한 비트 수를 가질 때까지, 즉 더 이상 분할 할 클래스가 없을 때 (정확도는 100 %) 계속됩니다. 트리 가지 치기 과정에는 오류가 발생하기 쉬운 가지를 제거하는 과정이 포함됩니다. 가지 치기 나무는 분류기의 성능을 향상시키고 지식 습득을 위해 모델을 추가로 분석 할 수 있습니다. 가지 치기 과정은 분류기의 예측 부분을 제거해서는 안됩니다. 의사 결정 트리의 작동 방식을 더 잘 이해하려면다음과 관련하여 아래 예를 고려하십시오. 그림 2:
의사 결정 트리를 작성하기 위해 여러 알고리즘을 사용할 수 있습니다. 이러한 알고리즘에는 CART (분류 및 회귀 트리), 카이 제곱 자동 상호 작용 검출기 (CHAID), 반복 이분법 (ID3) 및 ID3의 후속 인 C4.5가 포함됩니다. CART 알고리즘은 ABM에 대한 CADET 접근법의 일부로 사용됩니다. 의사 결정 트리는 이진 분류 컨텍스트에서 많은 장점을 가지고 있으며 상대적으로 해석하고 이해하기 쉽기 때문에 인기가 있습니다.81 그들은 다른 측정 수준에서 측정되는 공변량을 처리 할 수 있습니다36 숫자 및 범주 형 데이터를 모두 처리 할 수 있습니다. 그러나 의사 결정 트리에는 약간의 제한이 있습니다. 불안정성이 높습니다.82 데이터가 약간 변경되면 일련의 분할이 달라져 훈련 된 모델을 검증 할 때 예측 품질에 영향을주는 경우가 많습니다.36 카트의 장점83비모수 적 특성, 특이 치 기능, 관심있는 변수를 선택하는 기능 및 중요한 변수 재사용 기능도 포함됩니다. 이러한 이점은 에이전트 및 규칙 도출 –에 대한 효과적인 접근 방식을 제공합니다. 경쟁사 방법에 대한 CART 평가도 그 효과를 입증했습니다. 적용 범위 품질에 대한 고객 이탈을 예측하는 정확도는 CART 모델의 경우 52.64 %, 랜덤 포리스트 모델의 경우 50.00 %입니다. 마지막으로, 랜덤 포리스트 모델은 가격 공정성에 따라 이탈을 예측하기 위해 더 높은 정확도를 산출했습니다. 랜덤 포리스트 모델의 정확도는 73.53 % 였고 CART 모델의 정확도는 70.58 %였습니다. 접근 방식의 상대적인 효과와 기본 강점의 조합으로 인해 CART가 설계에 포함되었습니다.
Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior(2017, pdf)
(인간 행동의 상호작용을 모의실험하는 생성형 에이전트)
presentation : https://kmudmlab.github.io/assets/pdf/0117_js.pdf
perceive : agent의 주변 환경 인식 (e.g., 다른 agent와의대화, 주변환경 등)
memory steam --> Retrieve --> retrieved memories : agent의 모드느 기억들이 시간순으로 자연어 형태로 저장되어 있는 memory stream을 사용하여 GPT에게 agent의 다음 행동을 예측해 달라는 프롬프트를 전송
Act : GPT가 도출한 결과를 행동에 옮김
단계를 통해 Retrieve --> retrieved memories : 관련성 높은 중요한 기억을 추려내기
Plan : 미래에 대한 계획을 memory stream에 반영하는 단계
Reflect : 보다 높은 수준의 추상적인 생각을 생성하는 단계
해당 논문의 리뷰 블로그도 읽어볼만 하다!!!
Customer Behavior Analysis AI Agents
https://relevanceai.com/agent-templates-tasks/customer-behavior-analysis-ai-agents
고객 행동 분석 AI 에이전트
고객 행동 분석 AI 에이전트는 기업이 고객을 이해하고 대응하는 방식을 혁신하고 있습니다. 이러한 디지털 팀원은 방대한 양의 데이터를 실시간으로 처리하고, 복잡한 패턴을 식별하며, 다양한 산업에 걸쳐 실행 가능한 통찰력을 제공합니다. 리테일에서 금융에 이르기까지, 그들은 고객 분석을 회고적 프로세스에서 사전 예방적 전략적 자산으로 전환하고 있습니다.
고객 행동 분석의 주요 특징
1. 데이터 수집: 웹사이트 상호작용, 구매 내역, 고객 서비스 로그 등 다양한 소스에서 정보를 수집합니다.
2. 패턴 인식: 고객 데이터에서 반복되는 행동과 추세를 식별합니다.
3. 예측 분석: 과거 데이터와 현재 추세를 기반으로 미래의 고객 행동을 예측합니다.
4. 세분화: 공통적인 특성이나 행동을 기준으로 고객을 그룹화합니다. --> profiling!!!
5. 실시간 분석: 생성된 데이터를 처리하고 분석하여 즉각적인 통찰력을 얻습니다.
6. 개인화: 개별 고객 프로필에 따라 맞춤형 경험과 추천을 제공합니다.
7. 실행 가능한 통찰력: 비즈니스 전략에 대한 명확하고 데이터 기반의 권장 사항 제공합니다.
AI 에이전트가 등장하기 전에는 무엇이 사용되었을까?
AI 에이전트가 등장하기 전에는 고객 행동 분석이 힘든 과정이었습니다. 기업들은 전통적인 데이터 분석 도구, 수동 데이터 마이닝, 인간이 주도하는 시장 조사에 의존했습니다. 이러한 방법은 시간이 많이 걸렸고, 의사 결정권자에게 도달할 때까지 이미 오래되어버린 통찰력을 제공하는 경우가 많았습니다.
기업은 데이터 과학자와 분석가 팀을 고용하여 엄청난 양의 고객 데이터를 걸러내어 의미 있는 패턴을 추출하려고 했습니다. 그들은 기본적인 통계 모델과 인간의 지속적인 감독과 해석이 필요한 초보적인 머신 러닝 알고리즘을 사용했습니다. 그 결과 종종 미묘한 추세를 놓치고 소비자 행동의 빠른 변화에 따라가지 못하는 느리고 비싼 프로세스였습니다.
AI 에이전트의 이점은 무엇인가요?
AI 에이전트는 고객 행동 분석에 있어 게임 체인저입니다. 24시간 내내 쉬지 않고 일하는 뛰어난 데이터 과학자 팀을 둔 것과 같지만, 비용은 훨씬 적고 처리 능력은 기하급수적으로 더 뛰어납니다.
첫째, AI 에이전트는 방대한 양의 데이터를 실시간으로 처리하고 분석할 수 있습니다. 그들은 단순히 과거 데이터를 보는 것이 아니라 소셜 미디어, 웹사이트 상호작용, 구매 내역, 고객 서비스 로그 등 다양한 출처에서 끊임없이 새로운 정보를 수집합니다. 이러한 실시간 분석을 통해 기업은 몇 달 후가 아니라 발생하는 대로 트렌드를 파악할 수 있습니다. 하지만 속도만이 전부는 아닙니다.
둘째, AI 에이전트는 인간 분석가가 놓칠 수 있는 복잡한 패턴과 상관관계를 식별하는 데 능숙합니다. 그들은 고객 선호도의 미묘한 변화를 감지하고, 미래의 행동을 놀라울 정도로 정확하게 예측하고, 심지어 개별 고객에게 개인화된 전략을 제안할 수도 있습니다.
셋째, 게다가 AI 에이전트는 학습 기계입니다. 그들은 새로운 데이터와 결과에 따라 지속적으로 모델을 개선하여 시간이 지남에 따라 더욱 정확하고 통찰력 있게 됩니다. 이러한 적응 능력은 오늘날 빠르게 변화하는 시장 환경에서 매우 중요합니다.
넷째, 또 다른 주요 이점은 의사 결정 프로세스를 자동화하는 기능입니다. AI 에이전트는 인간의 개입 없이 개인화된 마케팅 캠페인을 트리거하고, 가격 책정 전략을 조정하거나, 잠재적인 이탈 위험을 표시할 수 있습니다. 이 수준의 자동화는 인적 자원을 확보하여 고수준 전략과 창의적인 문제 해결에 집중할 수 있도록 합니다.
다섯째, 마지막으로 AI 에이전트는 데이터 통찰력을 민주화합니다. 그들은 복잡한 분석을 쉽게 소화할 수 있는 형식으로 제시하여 조직 전체의 비기술 팀원도 데이터 기반 의사 결정에 접근할 수 있게 합니다. 통찰력에 대한 이러한 광범위한 접근은 보다 민첩하고 대응력 있는 비즈니스 문화를 육성할 수 있습니다.
본질적으로 AI 에이전트는 고객 행동 분석을 회고적이고 노동 집약적인 프로세스에서 사전 예방적이고 실시간 전략적 자산으로 전환하고 있습니다. 그들은 단순한 도구가 아니라 기업이 고객을 이해하고 대응하는 방식을 재편하는 디지털 팀원입니다.
고객 행동 분석을 위한 AI 에이전트의 잠재적 사용 사례
프로세스
고객 행동 분석은 기업에 금광이지만, 종종 엄청난 양의 데이터 아래에 묻혀 있습니다. AI 에이전트는 이 보물 창고를 파헤치는 데 완벽한 발굴자입니다. 그들은 방대한 양의 고객 데이터를 걸러내어 인간 분석가가 놓칠 수 있는 패턴과 통찰력을 식별할 수 있습니다.
이러한 디지털 팀원은 웹사이트 방문, 소셜 미디어 참여, 구매 내역, 지원 티켓 등 여러 터치포인트에서 고객 상호작용을 지속적으로 모니터링할 수 있습니다. 그들은 단순히 데이터를 수집하는 것이 아니라 실시간으로 점들을 연결하여 각 상호작용과 함께 진화하는 고객 행동에 대한 전체적인 관점을 제공합니다.
AI 에이전트는 과거 데이터와 현재 추세를 기반으로 미래 행동을 예측할 수도 있습니다. 이는 단순히 판매를 예측하는 것이 아니라 고객의 요구가 발생하기도 전에 이를 예상하는 것입니다. 고객이 무엇을 원하는지 미리 안다고 상상해보세요. 이것이 바로 이러한 AI 에이전트가 제공할 수 있는 선견지명입니다.
작업
보다 세부적인 수준에서 AI 에이전트는 고객 행동 분석을 추진하는 특정 작업을 처리할 수 있습니다.
: AI 에이전트는 고객 리뷰, 소셜 미디어 게시물, 지원 상호작용을 분석하여 전반적인 감정을 측정할 수 있습니다. 이는 긍정적이거나 부정적인 것에 대한 것이 아니라 고객 감정의 뉘앙스와 특정 제품 또는 서비스와의 상관 관계를 이해하는 것입니다.
: 고객 행동의 패턴을 분석하여 AI 에이전트는 이탈 위험이 있는 계정을 표시할 수 있습니다. 이는 로그인 빈도와 같은 간단한 지표를 넘어 이탈을 나타내는 복잡한 행동 패턴을 이해하는 것을 포함합니다.
: AI 에이전트는 각 고객의 행동에 따라 개인화된 경험을 만들어낼 수 있습니다. 여기에는 제품 추천을 맞춤화하거나, 이메일 콘텐츠를 사용자 지정하거나, 심지어 실시간으로 웹사이트 레이아웃을 조정하는 것이 포함될 수 있습니다.
이상 탐지: 이러한 디지털 팀원은 사기, 기술적 문제 또는 새로운 추세를 나타낼 수 있는 비정상적인 행동 패턴을 발견할 수 있습니다. 그들은 고객 경험이나 사업 운영에 영향을 줄 수 있는 비정상적인 것을 끊임없이 살피고 있습니다.
: AI 에이전트는 인구 통계뿐만 아니라 행동에 따라 고객을 동적으로 세분화할 수 있습니다. 이러한 세그먼트는 정적이지 않으며 고객 행동이 변화함에 따라 진화하여 고객 기반에 대한 항상 최신 뷰를 제공합니다.
고객 행동 분석에서 AI 에이전트의 장점은 대규모로 실시간으로 운영할 수 있는 능력입니다. 그들은 인간의 통찰력을 대체하지 않고 증강하여 이전에는 달성할 수 없었던 수준의 깊이와 폭을 분석에 제공합니다. 이러한 AI 에이전트가 계속해서 학습하고 진화함에 따라 고객 행동을 이해하고 예측하는 데 없어서는 안 될 파트너가 될 것입니다.
산업 사용 사례: 고객 행동 분석 AI 에이전트
고객 행동 분석에서 AI 에이전트의 다재다능함은 다양한 산업에서 가치를 제공합니다. AI가 워크플로와 프로세스를 어떻게 변화시킬 수 있는지 보여주는 육즙이 가득한 산업별 사용 사례를 살펴보겠습니다.
이 디지털 팀원들은 그저 화려한 데이터 분석가가 아닙니다. 그들은 24시간 내내 일하는 전문가 분석가 팀을 둔 것과 같습니다. 인간이 몇 주 또는 몇 달이 걸려야 발견할 수 있는 패턴과 통찰력을 발견합니다. 그리고 가장 좋은 점은? 그들은 끊임없이 배우고 개선하며 실시간으로 새로운 트렌드와 소비자 행동에 적응합니다.
소매에서 금융, 의료에서 엔터테인먼트에 이르기까지 AI 에이전트는 기업이 고객을 이해하고 대응하는 방식을 바꾸고 있습니다. 그들은 단순히 데이터를 제공하는 것이 아니라 전략을 추진하고, 제품을 개선하고, 궁극적으로 수익을 늘릴 수 있는 실행 가능한 정보를 제공합니다.
하지만 중요한 점은 이 AI 에이전트의 진정한 힘은 대규모로 개인화하는 능력에 있습니다. 수백만 개의 데이터 포인트를 분석하여 개별 고객 프로필을 만들고, 믿을 수 없을 정도로 정확하게 행동과 선호도를 예측할 수 있습니다. 이 수준의 세분성은 이전에는 불가능했으며, 기업이 고객과 연결할 수 있는 완전히 새로운 가능성을 열어주고 있습니다.
그렇다면 소매를 걷어붙이고 다양한 산업이 이러한 AI 강자들을 활용하여 경쟁 우위를 확보하고 고객에게 가치를 제공하는 방법을 살펴보겠습니다.
소매: 디지털 쇼핑객의 여정을 디코딩하다
소매업 환경은 엄청난 변화를 겪고 있으며, 고객 행동 분석 AI 에이전트는 이러한 변화의 최전선에 있습니다. 이러한 디지털 팀원들은 소매업체가 전자상거래 분야에서 고객을 이해하고 고객과 교류하는 방식을 새롭게 정의하고 있습니다.
대형 온라인 패션 리테일러의 사례를 살펴보겠습니다. 그들은 플랫폼에서 사용자 상호작용의 복잡한 웹을 분석하기 위해 고객 행동 분석 AI 에이전트를 배치했습니다. 이 AI는 단순히 숫자를 분석하는 것이 아니라 각 클릭, 호버, 구매의 배후에 있는 스토리를 풀어냅니다.
AI 에이전트는 데이터 바다에 깊이 잠수하여 인간 분석가가 놓칠 수 있는 통찰력을 표면화합니다. 검색 패턴, 구매 내역, 심지어 제품 페이지에서 소비한 시간을 기준으로 고객의 마이크로 세그먼트를 식별합니다. 예를 들어, 자정 이후에 고급 품목을 검색하지만 점심 시간에만 구매하는 올빼미 집단을 발견할 수 있습니다.
하지만 흥미로운 점은 이겁니다. AI는 식별에 그치지 않고 미래의 행동을 예측합니다. 특정 카테고리에서 5개 이상의 품목을 본 고객은 다음 48시간 내에 구매할 가능성이 70% 더 높다는 것을 알아차릴 수도 있습니다. 이러한 통찰력을 통해 리테일러는 마케팅 노력의 타이밍을 외과적 정밀도로 맞출 수 있습니다.
AI 에이전트는 실시간 스타일 컨설턴트 역할도 합니다. 고객의 과거 구매 내역, 현재 탐색 행동, 유사 고객 간의 트렌드를 분석하여 개인화된 의상이나 액세서리를 제안할 수 있습니다. 이 수준의 맞춤화는 알고리즘에 의해 구동됨에도 불구하고 맞춤화되고 친밀감을 주는 쇼핑 경험을 만들어냅니다.
게다가 AI의 분석은 재고 관리까지 확장됩니다. 고객 행동에 따라 수요를 예측함으로써 소매업체가 재고 수준을 최적화하고 과잉 재고와 재고 부족을 줄이는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 운영 효율성이 향상될 뿐만 아니라 제품 가용성을 보장하여 고객 만족도도 향상됩니다.
영향? 전환율, 고객 충성도, 평균 주문 가치가 극적으로 증가했습니다. 이 소매업체는 배포 후 6개월 이내에 반복 구매가 35% 증가하고 고객 생애 가치가 28% 증가했습니다.
이는 단순히 더 많은 물건을 판매하는 것이 아닙니다. 각 고객에게 개인적인 차원에서 공감을 얻는 쇼핑 경험을 만드는 것입니다. 디지털 리테일 시대에 이처럼 세부적인 수준에서 고객 행동을 이해하는 것은 단순한 이점이 아니라 생존과 성장에 필요한 것입니다.
금융 서비스: 디지털 시대의 투자자 행동 해독
금융 서비스 산업은 엄청난 변화를 겪고 있으며, 고객 행동 분석 AI 에이전트가 선두를 달리고 있습니다. 이러한 디지털 팀원들은 투자 회사가 디지털 자산 관리 분야에서 고객을 이해하고 대하는 방식을 재정의하고 있습니다.
최첨단 로보 어드바이저 플랫폼을 확대해 보겠습니다. 그들은 숫자를 분석하는 데 그치지 않고 투자자 심리와 행동의 복잡한 패턴을 풀어내는 고객 행동 분석 AI 에이전트를 배치했습니다.
이 AI는 데이터 골드마인에 깊이 파고들어 노련한 재무 고문조차 간과할 수 있는 통찰력을 발굴합니다. 투자자를 위험 감수성, 투자 패턴, 심지어 시장 변동성에 대한 반응에 따라 세분화합니다. 예를 들어, 시장 하락 시 투자를 꾸준히 늘리는 밀레니얼 세대를 식별하여 반대 투자 전략을 보여줄 수 있습니다.
하지만 여기서 흥미로운 점이 있습니다. AI는 단순히 분류하는 것이 아니라 미래의 행동을 예측합니다. 시장 침체기에 하루에 세 번 이상 포트폴리오를 확인하는 투자자는 충동적인 매도 결정을 내릴 가능성이 60% 더 높다는 것을 알아차릴 수 있습니다. 이러한 통찰력을 통해 플랫폼은 차분한 시장 분석이나 교육적 콘텐츠를 통해 적극적으로 다가가 공황 매도를 방지할 수 있습니다.
AI 에이전트는 또한 개인화된 투자 코치 역할을 합니다. 투자자의 과거 행동, 현재 포트폴리오, 유사한 투자자 간의 추세를 분석하여 맞춤형 투자 전략이나 탐색할 새로운 자산 클래스를 제안할 수 있습니다. 이러한 수준의 사용자 정의는 알고리즘에 의해 구동됨에도 불구하고 맞춤형이고 정보에 입각한 투자 경험을 만들어냅니다.
게다가 AI의 분석은 제품 개발로 확장됩니다. 투자자 행동과 시장 동향에 따라 수요를 예측함으로써 플랫폼이 새로운 투자 상품을 개발하거나 기존 상품을 조정하는 데 도움이 됩니다. 이는 플랫폼의 제공 사항을 개선할 뿐만 아니라 투자자의 요구를 진정으로 충족하는 상품을 제공함으로써 투자자 만족도를 높입니다.
결과는 투자자 유지율이 크게 향상되고, 운용 자산이 증가했으며, 투자자 성과가 개선되었습니다. 이 플랫폼은 시장 변동성 동안 이탈률이 40% 감소했고, 배포 후 1년 이내에 평균 계좌 규모가 25% 증가했습니다.
이는 단순히 더 많은 돈을 관리하는 것이 아닙니다. 각 고객에게 개인적인 차원에서 공감을 얻는 투자 경험을 만드는 것입니다. 디지털 자산 관리 시대에 투자자 행동을 이렇게 세부적인 수준에서 이해하는 것은 단순히 있으면 좋은 것이 아니라 신뢰를 구축하고 성장을 촉진하며 궁극적으로 투자자가 재정적 목표를 달성하도록 돕는 데 중요한 열쇠입니다.
고려 사항
기술적 과제
고객 행동 분석 AI 에이전트를 구현하는 것은 공원에서 산책하는 것과 같지 않습니다. 일륜차를 타고 눈가리개를 한 채 루빅큐브를 풀려고 하는 것과 비슷합니다. 첫 번째 장애물은 데이터 품질과 통합입니다. AI는 공급하는 데이터만큼만 좋으며, 대부분 회사는 La Croix의 풍미보다 더 많은 시스템에 데이터를 분산시킵니다.
그리고 머신 러닝 모델이 있습니다. 고객 행동의 미묘한 패턴을 감지할 만큼 정교해야 하지만, 제작자도 이해할 수 없는 블랙박스가 될 정도로 복잡해서는 안 됩니다. 마치 조부모에게 틱톡을 설명하면서 그들이 늙었다고 느끼지 않게 하려는 것과 같은 섬세한 균형입니다.
그리고 확장성을 잊지 마세요. AI는 땀 한 방울 흘리지 않고도 수백만 개의 데이터 포인트를 실시간으로 처리해야 합니다. 햄스터가 마라톤을 달리기를 기대하는 것과 같습니다. 가능하지만, 심각한 엔지니어링이 필요합니다.
운영상의 과제
운영 측면에서는 상황이 더욱 까다로워집니다. 우선 인간적 요소입니다. 여러분의 팀은 AI의 통찰력을 신뢰해야 하는데, 이는 고양이에게 목욕을 하라고 설득하는 것만큼 쉬운 일입니다. 훈련과 변화 관리에 투자해야 하며, 그렇지 않으면 여러분의 멋진 새 AI는 초콜릿 찻주전자만큼 유용하지 않을 것입니다.
그리고 고객 프라이버시의 윤리적 지뢰밭이 있습니다. AI가 고객의 다음 움직임을 그들보다 더 잘 예측할 수 있을지도 모르지만, 그렇다고 해서 당신이 그래야 한다는 것은 아닙니다. 친절한 이웃과 스토커의 차이처럼 도움이 되는 것과 소름 끼치는 것의 경계가 뾰족합니다.
마지막으로, 실행 가능성의 과제가 있습니다. AI는 고객 X가 앞으로 30일 안에 이탈할 가능성이 있다고 말할 수 있습니다. 하지만 이에 대해 어떻게 할 것인가요? 이러한 통찰력에 따라 행동할 확실한 전략이 없다면, AI는 값비싼 점쟁이일 뿐입니다. 이러한 예측을 구체적인 행동으로 전환할 수 있는 워크플로와 프로세스를 구축해야 하며, 그렇지 않으면 디지털 먼지만 쌓이게 될 뿐입니다. --> 데이터 자산만 쌓이며 창고 이용료만 지불하는 샘!!!
고객 행동 분석 AI 에이전트를 구현하는 일은 기술, 전략, 인간 심리학의 복잡한 춤입니다. 하지만 올바르게 하면 고객 관계를 변화시킬 수 있는 디지털 팀원을 갖게 될 것입니다. 좋은 관계와 마찬가지로 노력, 인내심, 그리고 적당한 겸손함이 필요하다는 것을 기억하세요.
고객 참여의 미래: AI 기반 통찰력
고객 행동 분석 AI 에이전트는 단순한 기술적 진보가 아니라 기업이 고객을 이해하고 고객과 교류하는 방식에 패러다임 전환을 가져왔습니다. 이러한 디지털 팀원은 전례 없는 통찰력을 제공하여 기업이 반응적 전략에서 선제적 전략으로 전환할 수 있도록 합니다. 그러나 이러한 AI 에이전트를 구현하려면 기업이 신중하게 탐색해야 하는 기술적 및 운영적 과제가 따릅니다.
고객 분석의 미래는 인간의 창의성과 AI 기반 통찰력의 공생에 있습니다. 이러한 AI 에이전트가 계속 진화함에 따라 비즈니스 전략, 고객 경험 및 혁신에 점점 더 필수적이 될 것입니다. 이 기술을 성공적으로 활용하는 회사는 상당한 경쟁 우위를 확보하고 전례 없는 정밀성과 속도로 고객 요구를 예측하고 충족할 수 있게 될 것입니다.
핵심 요점은 고객 행동 분석 AI 에이전트는 단순한 도구가 아닙니다. 그들은 비즈니스 환경을 재편하는 변혁적 힘입니다. 우리가 앞으로 나아갈 때, 문제는 이 기술을 채택할지 여부가 아니라 비즈니스와 고객 모두에게 가치를 창출하기 위해 가장 효과적으로 활용하는 방법입니다.
