Insight Deep MininG
Insight Korea Big Data Solution Insight Deep MininG Solution System
Insight Korea Big Data Solution System Framework 비정형데이터를정형데이터와결합하여빅데이터인프라를통해사용자요구에맞는서비스결과를제공합니다. Customer Call e-mail Web ARS 전화상담 Virtual Agent ( 가상상담원 ) 대화관리 대화생성 음성합성 녹취서버 Batch Realtime STT ( 음성인식 ) 음성인식 음성학습 TA ( 텍스트분석 ) NLP Text Mining Detection Deep Neural Network 빅데이터분석인프라 Analysis Model STT/TA 결과소셜빅데이터정형데이터 Python R Solr Machine Learning Impala/Spark Hadoop 게시판상담채팅상담이메일상담 분석가 사용자 UI 의사결정자 SNS Legacy 고객 DB 상품 DB 거래 DB 사용자주도분석 Dashboard Crawling ( 정보수집 ) Analysis ( 텍스트분석 ) Insight 도출 ( 데이터가공 ) User-Driven Analysis ( 데이터분석 ) 설정 NLP 목적 / 관점 목적 / 관점 수집 저장 Text Mining Issue/Risk Detect 키워드정제 데이터추출 키워드기준 데이터추출 Client 의사결정활용 시각화
Insight Korea Big Data Analysis Process 01 02 03 04 원천 Data 수집 / 전처리분석활용 내부 Data Pre-Processing Text Mining (Unstructured) Risk 대응 자연어처리 (NLU) Keyword 추출 위기감지 불만요인분석 경영층보고서 이슈분석 Contact Center, A/S Center 메일, 제품정보, 고객리뷰등 외부 Data Taxonomy Speech to Text Web Crawling Classification 감성분석 Data Mining (structured) Marketing 활용 제품개선 마케팅효율화 SCM 운영개선 신제품개발 기업이미지개선 Statistics 제공방법 Association Risk Scoring 트위터, 페이스북블로그, 뉴스, 인스타그램 Text Analysis Dashboard Report
Insight Korea Big Data Solution Insight Deep MininG Service 분야
산업별 Big Data 활용분야? 산업 빅데이터기반광고 소비재산업마케팅 금융기관리스크관리 콜센터효율화빅데이터분석 헬스케어빅데이터 IoT 홈오토메이션 비즈니스활용영역 음성인식자연어처리감성분석이미지분류데이터마이닝빅데이터딥러닝질의응답
Insight Deep MininG Service 의 마케팅활용분야
Insight Deep MininG Services 의 Marketing 활용분야 트랜드변화요인과트랜드방향은? 라이프스타일변화감지 고객의니즈변화및핵심가치분석 새로이부각되는상품 / 서비스탐색 국내 / 해외신상품동향및향후벤치마킹은? 해외 / 국내신상품 / 서비스의동향분석 신상품의핵심경쟁요인분석 새로도입및벤치마킹가능한상품 / 서비스아이디어탐색 신상품의초기반응과대응책은? 자사신상품의수용도및개선점분석 신상품주요고객포지셔닝조사 신상품의핵심성장 / 장애요인분석 커뮤니케이션효과및확대방향분석 기존상품의개선점및 Innovation 방향은? 상품반응및매출증감변화의원인탐지 Renovation 방향분석
Insight Deep MininG Services 의 Marketing 활용분야 경쟁상품의경쟁력및판매전략은? 경쟁상품의강점 / 약점분석 경쟁상품들의온라인채널판매전략조사 온라인유통채널탐색 소재나제품요소들은어떻게소비자효익으로전달해야하는가? Communication 방법분석 PR, Campaign을위한소비자핵심언어조사 광고 / 홍보효과는? 광고 / 홍보효과분석 광고모델의적합성 / 효율성분석 광고로인한상품의포지셔닝변화조사 온라인몰, 홈쇼핑, 소셜커머스등유통에서의성장가능한품목은? Sales 집중품목선정 고객선호품목예상 상담의업무효율화는어떻게할수있는가? 상담사교육방안및역량분석 고객유형별응대방안차별화 상담사성과강화방안모색
Insight Deep MininG Services 의 Marketing 활용분야 TM 의업무효율화와매출증대를위한방법은? 고객유형별대처방안차별화를통한매출증대방안모색 TM의불완전판매원인및개선방안탐색 상담원의시너지기능강화를위한관리시스템탐색 Q/A, TM, A/S 의생산성을높이는방안은? 기록녹취및즉각분류시스템을활용한생산성향상방안모색 상담중주요정보감지및대비시스템구축 수익성증대를위한상담인력감축방안모색 고객들의불만원인을감지하고즉각대처할수있는방안은? 고객이탈가능성감소를위한최적의대처방안모색 고객불만정도예측및원인해결을위한방안모색 고객들의요구와소리를통합해서총괄관리는어떻게해야하나? 다양한고객접점에서접수되는정보통합및일괄관리시스템구축
Deep Learning 기반 Data Minging 을통한활용분야 개별고객맞춤상품 / 서비스추천 이탈 / 유입고객예측및비율추정 상품 / 서비스가입 / 구입율추정 가격시뮬레이션 / Dynamic Pricing Optimal Media Planning Fraud Detection, Customer Retention, Pricing 소비 Trend/ 사용패턴추정 환자초기진단 Early Detection of Impending Physiological Disorder (EDIP) 거시환경변화에따른총수요시장변화추정 Sales Promotion 고객군파악
Insight Deep MininG Service 를 활용한통합 VOC Management 서비스
Integrated VOC Management VOC 관리체계에 Big data 가활용된배경 과거대부분의기업들은수집된 VOC 데이터를제대로활용하지못하고 VOC 해소여부만을모니터링하였으나이제는 Big data 분석, 가공및활용방안을도입하여진정으로고객이원하는것이무엇인지확인할수있게됨 통합 VOC 관리의의미 Ⅰ 콜센터중심 VOC 관리 Social Data 통합 VOC Blog 커뮤니티 SNS 콜센터 VOC Portal 검색 소셜데이터포함, 기업내 외부 VOC 통합관리 SNS Blog 콜센터 VOC 커뮤니티 Portal 검색 홈페이지 Q&A 홈페이지 Q&A 통합 VOC 란 Call Center 등경로로유입된고객의직접적 Voice 뿐만아니라 Social Network 상에서교환되고있는간접적 Voice 까지 통합 관리하는모델을말합니다.
Integrated VOC Management 통합 VOC 관리의성공요소 통합 VOC 관리의성공의열쇠는 Technology 측면의접근만이아닌정보를어디에활용할수있는지명확하게정의하는것 통합 VOC 관리의의미 Insight추출 Ⅱ 신상품개발 마케팅전략 상품 / 서비스개선포인트도출 고객응대개선 조기경보 담당부서로의적극적인피드백및활용프로세스구축 관련부서활용 제품 / 서비스개발 마케팅 고객관리 리스크관리 서비스불만요인및추가필요기능정의 캠페인 ROI 평가체계구축 Customer Experience 체계연계 부정적평판조기대응 통합 관리의두번째측면은 Insight 추출후관련부서로의피드백프로세스까지포함한다는것입니다.
Integrated VOC Management Our Service Category_ 서비스유형 고객사의규모와요구사항, VOC 활용목적에따라통합 VOC 관리체계및데이터분석플랫폼을고객사에직접도입하거나분석서비스형태로제공받는크게두가지방식으로서비스유형을선택하시거나, 두가지방식을결합한하이브리드방식의도입도가능 VOC 분석서비스제공 (Analysis as a Service) + VOC 분석체계도입지원 (Embedding) Deep Mining 이보유하고있는 VOC 분석엔진과 Tool 을활용한분석및인사이트리포트제공서비스 Deep Mining 이보유하고있는 VOC 분석엔진과 Tool 을활용하여콜데이터또는 SNS 상의데이터를분석하여찾아낸인사이트를리포트로제공하는서비스. 월별또는분기별등다양한주기로정기적인분석서비스를제공 고객사의자체적인 VOC 분석체계구축을지원하는서비스 VOC 를수집 / 가공 / 분석 / 활용하는체계를자체적으로구축하고자하는고객사를종합적으로지원하는서비스 진단및마스터플랜, 개별고객사맞춤형통합 VOC 분석체계설계, 분석엔진및툴도입지원, 시스템구축지원
Insight Korea Big Data Solution Insight Deep MininG Service Analysis Tools
Data Mining 분석 Tools
Categorical Continuous Machine Learning Algorithms Machine Learning Algorithms (sample) Unsupervised Supervised Clustering & Dimensionality Reduction - SVD - PCA - K-means Regression - Linear - Polynomial Decision Trees Random Forests Association Analysis - Apriori - FP-Growth Hidden Markov Model Classification - KNN - Trees - Logistic Regression - Naïve-Bayes - SVM
H2O Modeling 과정및 Output
Text Mining Analysis Tools
Data & Text Mining Analysis Contents 언어분석 텍스트마이닝 DATA 마이닝 문장분리 어휘중요도분석 고객분석 형태소분석 연관어분석 Risk 탐지 어절단위구문분석 감성 / 속성분석 상품 / 서비스반응분석 개체명인식 이슈군집분석 마케팅효과분석
실시간결과제공 End User-UI Main 화면내용 Activate 고객이탈방지리스크관리서비스개선잠재고객발굴신규상품개발 Analyse CONTEXT EMOTION AUDIENCE ROOT-CAUSE PREDICTIVE Data Processing 음성인식음성인식학습 감성분석 TextMining 자연어처리 산업별트렌드이벤트 / 리스트키워드 / 연관어분석 지도학습비지도학습 Management 사용자사전키워드 TEXONOMY HMD COLLECT CONNECT Voice ( 음성 ) Social (SNS) Web Crawling Log ( 로그 ) Structured Date ( 정형데이터 ) EXTERNAL DATA INTERNAL DATA
빅데이터분석 > Keyword Category 업무유형 해지처리 보상금신청 계약 고객요구사항없음 RC교체 보험 _ 대출 보험 _ 계약 고객불만사항없음불만 고불만 선택한부분만화면에표시됨 - 업무유형은 Default로 1개이상체크되어야함 Period 2016.03.01 ~ 2016.03.07 화살표를이동하여기간조정가능 업무유형 업무유형별키워드비율 고객요구사항 / 불만사항 2 5 문서리스트 1 3 1 5 해지처리 30% 보험금신청 24% Volume of the Calls for the current selection 업무유형클릭시키워드수표시 12 차트 or Count 수를클릭했을때해당문서리스트를표시 Count Category 업무유형별고객요구사항과불만사항표시 - 업무유형클릭시달라짐 키워드기준업무유형별전체 Count, 업무유형별고객요구사항, 업무유형별고객불만사항표시 Calls Count # PID DID Date File 유형 Sentence 1 hli_data2 20160222 20000 11U^KGIQ07811369_CONV RC 교체 3 3 4 5 3 5 7 8 4 5 고객요구사항 고객불만사항 해지처리 12 7 2 보상금신청 2 1 1 계약 1 1 1 여보세요. 네여보세요. 네고객님여기아까. 방금전에통화했던한화생명김현정인데요. 네도현진님되실까요. 네네고객님다름이아니고고객님아까. 외환은행으로약관대출이자변경해드렸는데네부분고객님이십오일날까. 구월달이십오일부터이자부분출금이되세요. 그러세지금네확인해보니까. 고객님아까. 가상계좌말씀해주셨는데요. 네약관대출은고객님그가상계좌가있습니다. 우리은행요. 네네예알겠습니다. 고객님근데우리은행계좌번호하구요. 금액도같이문자로좀보내드릴까. 알겠습니다. 네김현정었습니다. 늘건강하세요. 2 hli_data2 20160222 20001 10UW$TK$10411368_CONV 자동이체 행복을전하는상담원김은영입니다 3 hli_data2 20160222 20002 1-MQL2KA11311371_CONV 카드수납 행복을전하는상담원아라입니다문서리스트를클릭했을때팝업형태로표시 4 hli_data2 20160222 20003 1-G$HH($09911370_CONV 서비스불만고객과함께하는상담원조희주입니다 3 3 1 3 고객요구사항 1 2 고객불만사항 6 6 7 140104 140105 140106 140107 140108 140109 140110 140111 140112 140113 140114 140115 140116 3 Volume of the Calls for the current selection 고객요구사항 or 고객불만사항 Count 8
QA 효율화 > 이슈 Call 분석 Category 상담그룹 기간별이슈추이 전체 상담원 김상담 1. 김상담 2. 이상담 3. 박상담 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 유상담 11. 12. 5 3 5 3 5 7 140104 140105 140106 140107 140108 140109 140110 140111 140112 140113 140114 상담원이슈 Call 빈도수 10 7 김상담이상담박상담 날짜별 / 누적 Issue Score 이슈건수 : 10 / 녹취수 : 12 선택상담원이슈건수누적 상담원 : 김상담 상담일 : 2016-03-09 Cumulative Sum: 37:00 6 8 4 140101 140102 140103 140104 140105 140106 5 선택상담원이슈건수 상담일 : 2016-03-09 Day Sum: 15:00 3 6 Period 상담원 TOP 목록 이슈 녹취 선택상담원이슈추이 2016.03.01 ~ 2016.03.07 순위상담그룹상담원명이슈건수녹취수 모든상담원이슈평균 선택상담원이슈 1 그룹 1 김상담 10 12 2 그룹 2 이상담 8 10 3 그룹 3 박상담 5 6 140104 140105 140106 140107 140108 140109 140110 140111 140112 140113 140114
Insight Korea Big Data Solution Insight Deep MininG 프로젝트수행실적
1. 진행프로젝트 Category Data Source 분석과제 교육에대한관심변화 교육 Open Source + 카페 과목별학습 Trend 분석 교육디지털디바이스에대한관심변화 FMCG ( 가정편의식 ) Open Source 제품 Needs 발굴 신제품 Trend Needs 및 Trend 를반영한신제품개발방향 FMCG ( 요거트 ) Open Source 면역력에대한 Benefit 인식 장건강을위해섭취하는유산균종류 유산균을통해느끼는장에대한 Benefit FMCG ( 건강기능식품 ) Open Source + 카페 경쟁브랜드 Viral 에따른소비자구매영향분석 경쟁브랜드 Viral 에따른소비자반응분석 경쟁브랜드 Viral 이브랜드이미지에미치는영향분석 FMCG ( 건강기능식품 ) Open Source 특정소재에대한소비자관심변화추이 경쟁소재대비효능인식비교 소재취식 TPO 변화추이 26
2. 자체기획프로젝트 [ 신제품초기반응분석 : 컨투어링화장품 ] 컨투어링에대한관심추이및영향요인분석 27
2. 자체기획프로젝트 [ 신제품초기반응분석 : 컨투어링화장품 ( 계속 )] 컨투어링에관심을보이고있는소비자에게매력적으로어필하고있는브랜드비교, 브랜드별언급내용에대한정성적분석 28
2. 자체기획프로젝트 [ 신제품초기반응분석 : 컨투어링화장품 ( 계속 )] 컨투어링정보획득경로분석, 경로별이용이유분석 29
2. 자체기획프로젝트 [ 신제품초기반응분석 : 컨투어링화장품 ( 계속 )] 컨투어링에대한기대및 Needs 분석 30
2. 자체기획프로젝트 [ 신제품초기반응분석 : 컨투어링화장품 ( 계속 )] 컨투어링제품사용행태분석 31
2. 자체기획프로젝트 [ 신제품초기반응분석 : 컨투어링화장품 ( 계속 )] 컨투어링신제품성공요인분석 32
2. 자체기획프로젝트 [ 이벤트 / 프로모션효과분석 : 나이키좀비런마라톤대회 ] 참여경로분석 33
2. 자체기획프로젝트 [ 이벤트 / 프로모션효과분석 : 나이키좀비런마라톤대회 ( 계속 )] 참여계기분석 34
2. 자체기획프로젝트 [ 이벤트 / 프로모션효과분석 : 나이키좀비런마라톤대회 ( 계속 )] 참여내용분석 35
2. 자체기획프로젝트 [ 이벤트 / 프로모션효과분석 : 나이키좀비런마라톤대회 ( 계속 )] 반응분석 36
2. 자체기획프로젝트 [ 트렌드분석 : 굽네치킨치밥 ] 시기별치밥트렌드추이및요인분석 37
2. 자체기획프로젝트 [ 트렌드분석 : 굽네치킨치밥 ( 계속 )] 치밥트렌드원인분석 38
2. 자체기획프로젝트 [ 트렌드분석 : 굽네치킨치밥 ( 계속 )] 치밥트렌드원인분석 ( 계속 ) 치밥연관어검색 맛있다 (538) 맛없다 (64) 맵다 (257) 전화주문 (332) 달콤짭조름하다 (70) 아쉽다 (24) 어플이용 (80) 방문포장 (82) 불맛 (50) 감칠맛 (48) 양념치킨맛 (37) 39
2. 자체기획프로젝트 [ 트렌드분석 : 굽네치킨치밥 ( 계속 )] 치밥 TPO 분석 40
2. 자체기획프로젝트 [ 트렌드분석 : 굽네치킨치밥 ( 계속 )] 치밥 Unmet Needs 분석 41
2. 자체기획프로젝트 [ 트렌드분석 : 굽네치킨치밥 ( 계속 )] 치밥정보획득및공유경로 42
2. 자체기획프로젝트 [ 트렌드분석 : 굽네치킨치밥 ( 계속 )] 치밥레시피개발방향제언 43
SEE BIG INSIGHT! REVOLUTIONARY, This word pretty much describes data analysis era in which we live. Big data analysis is a do-or-die requirement for today s businesses. You will experience big insights that you have not seen through Deep MininG, which is the big data service of Insight Korea. We are much different from traditional marketing researchers or data scientists who are based on statistics. Our research-based data scientists can turn big data into real big insights! You will get more than you expected from our big data service. www.insightdeepmining.com