<aside> 💡 How? KPI를 최적화하는 패턴 찾기 마이크로 세그먼트 기능을 통해 임의의 KPI를 최적화할 수 있는 실행 가능한 규칙을 발견할 수 있습니다.
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( ⚠️ 여기서 말하는 KPI는, 분석의 목표가 되는 변수를 뜻합니다. 즉, 꼭 KPI로 등록되어 있지 않아도 모든 변수를 마이크로세그먼트의 목표 변수로 설정할 수 있습니다. )
사람들은 항상 업무 최적화를 위해 고민합니다.
만약 어느 기업의 마케팅 담당자가 마케팅 캠페인을 전개할 때, 이 캠페인에 적극적으로 반응할 그룹/반응하지 않을 그룹을 구분하는 규칙을 찾아냈다고 생각해볼까요? 그렇다면, 그 기업은 앞으로 반응할 가능성이 높은 집단만 골라 효율적으로 타겟팅을 할 수 있게 됩니다.
이렇게 내가 원하는 목표를 최적화할 수 있는 방법을 자동으로 알아낼 수 있다면 어떨까요?
HEARTCOUNT는 KPI를 최적화할 수 있는 규칙을 자동으로 발견하여, 어떤 조건으로 실행하는 것이 가장 적합한지 추천해주는 마이크로 세그먼트 기능을 제공하고 있습니다. 마이크로 세그먼트 기능은 의사결정나무(decision tree) 즉, 서로 다른 두 집단을 분류하는(classify) 규칙을 만들어내는 대표적인 기계학습 알고리즘을 사용합니다.