총 8개
-
넷플릭스의 마케팅 성공 요인, 조건부 확률2025.01.121. 넷플릭스 설립과 특징 넷플릭스는 인터넷(NET)과 영화(flicks)의 합성어이며 1997년 캘리포니아의 스콧밸리에서 리드 해스팅스와 마크 랜돌프에 의해 설립되었다. 처음에는 비디오와 DVD를 우편·택배로 배달하는 DVD 대여 서비스로 사작했으며, 2007년에 인터넷 스트리밍 서비스로 사업을 확장했다. 넷플릭스는 다양한 단말기와 플랫폼을 이용하여 서비스를 제공하고 있으며, 등급별 스트리밍 서비스 품질과 동시접속 가능 기기 수를 제한하는 방식으로 패키지를 구분하여 서비스를 제공하고 있다. 2. 넷플릭스의 마케팅 성공 요인, 조건...2025.01.12
-
인공지능 및 로봇이 서비스하는 현 시대의 소비자행동 변화2025.01.031. 소비자행동이론 소비자 행동이란 개인 및 조직이 제품 및 서비스의 구매와 관련한 일련의 모든 행동 및 심리적 의사결정의 과정으로 정의 내린다. 디지털 시대에도 소비자 관점에서 정보를 탐색하고 의사결정과정을 이해하는 것이 필요하다. 소셜 미디어 특성상 페이스북에서 좋아요를 누르거나 유튜브에서 댓글을 다는 행위도 참가에 해당한다. 2. 사례 인공지능은 고객에 대하여 놀라울 정도로 자세히 볼 수 있게 만들어줄 뿐만 아니라 고객이 실제로 돈을 지불하는 결정을 내리는 데 큰 영향을 미치는 요인도 알려준다. 랑콤에서는 머신러닝 기법을 통하...2025.01.03
-
인공지능 기술을 활용하여 경쟁우위를 보유한 기업의 사례2025.01.201. 아마존(Amazon) 아마존은 AI 기반의 추천 시스템, 물류 및 공급망 관리, 음성 인식 비서 Alexa 등을 통해 경쟁우위를 확보하고 있다. 추천 시스템은 고객의 구매 이력과 검색 패턴을 분석하여 맞춤형 상품을 추천함으로써 매출 증대에 기여하고 있다. 물류 관리 시스템은 창고 운영 최적화, 배송 시간 단축, 재고 관리 효율화를 통해 운영 효율성을 높이고 있다. Alexa는 스마트 홈 기술의 중심에 있으며, 사용자에게 편리한 음성 제어 기능을 제공하여 사용자 경험을 향상시키고 있다. 2. 구글(Google) 구글은 AI 기반...2025.01.20
-
우리 주변 머신러닝의 대표적인 혁신(편리성 등) 사례 연구2025.01.181. 문화공간과 전시관의 머신러닝 활용 문화공간과 전시관에서는 머신러닝을 활용한 관람객 맞춤형 서비스가 도입되고 있습니다. 예를 들어, 런던의 대영박물관은 머신러닝을 통해 방문객의 관심사를 분석하고, 맞춤형 투어 경로를 제공합니다. 이를 통해 관람객은 자신이 선호하는 전시물에 집중할 수 있으며, 보다 풍부한 관람 경험을 얻을 수 있습니다. 2. 매장 디스플레이에서의 머신러닝 활용 소매업체들은 머신러닝을 활용하여 고객의 구매 패턴을 분석하고, 이에 맞춰 매장 디스플레이를 최적화합니다. 예를 들어, 아마존 고(Amazon Go) 매장은...2025.01.18
-
인공지능의 기본 개념과 원리 및 일상생활과 교육 분야에서의 활용 사례2025.01.181. 인공지능의 기본 개념 인공지능(AI)은 인간의 지능적 작업을 수행할 수 있도록 컴퓨터 시스템을 설계하고 개발하는 학문 분야입니다. AI는 기계 학습, 자연어 처리, 로보틱스 등 다양한 하위 분야를 포함하며, 인간의 학습, 추론, 문제 해결 능력을 모방하는 것을 목표로 합니다. 2. 인공지능의 원리 인공지능의 원리는 크게 두 가지로 나뉩니다. 첫째, 기계 학습은 데이터를 이용하여 컴퓨터가 학습하고 예측 모델을 만드는 과정입니다. 둘째, 딥 러닝은 인공 신경망을 사용하여 데이터를 계층적으로 처리하고, 복잡한 패턴과 관계를 학습하는...2025.01.18
-
정보통신망4A 기계학습 Machine Learning에 관하여 조사하여 설명하고 기계학습을 위해 활용될 수 있는 정보통신 기술에 관하여 서술하시오2025.01.251. 기계학습 정의 및 필요성 기계 학습은 컴퓨터 시스템이 데이터를 분석하고 패턴을 학습하여 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖추는 것을 의미한다. 기계 학습은 데이터 마이닝이나 기타 학습 알고리즘을 사용하여 지식을 추출하고 이를 경험기반으로 삼아 비슷한 상황의 미래 사건의 결과를 예측하는 컴퓨터 프로그램이다. 기계 학습은 대량의 데이터 처리, 복잡한 패턴 인식, 자동화된 결정, 개인화된 경험 제공, 의사 결정 지원, 지능적인 시스템 구축 등의 이유로 매우 중요하다. 2. 기계학습 장점과 문제점 기계 학습의 장점으로는 패턴 인식 및 ...2025.01.25
-
인공지능 기술의 기업 활용과 윤리적 쟁점 분석2025.01.261. 넷플릭스의 AI 추천 시스템 넷플릭스는 AI 기반의 맞춤형 추천 시스템을 활용하여 사용자에게 개인화된 콘텐츠를 제공하고 있다. 이 시스템은 사용자의 시청 이력, 평가 기록, 콘텐츠 검색 데이터를 수집하고 분석하여 개별 사용자에게 맞춤형 콘텐츠를 추천한다. 이를 통해 넷플릭스는 사용자 만족도와 시청 시간을 높이고 있으며, 2021년 기준 약 10억 달러의 비용을 절감하는 등 기업의 성장에 기여하고 있다. 2. 넷플릭스 추천 시스템의 윤리적 쟁점 넷플릭스의 AI 추천 시스템은 사용자 데이터 수집과 분석 과정에서 개인정보 보호, 사...2025.01.26
-
[마케팅원론] 자신이 생활하면서 경험한 개인화 또는 초개인화 마케팅 사례를 작성해보세요. 만일 이용해보지 못했다면, 소비자의 needs에 부합할 개인화 또는 초개인화 마케팅을 제시해 보세요.2025.01.231. 마케팅에서의 개인화와 초개인화의 개념 개인화 마케팅은 고객 개개인의 취향, 관심사, 행동 패턴 등을 분석하여 맞춤형 제품이나 서비스를 제공하는 방식이다. 초개인화 마케팅은 인공지능(AI)과 빅데이터를 활용하여 고객이 필요로 하는 것을 사전에 예측하고, 실시간으로 반응하는 방식으로 더욱 세밀한 맞춤형 서비스를 제공한다. 2. 마케팅에서의 개인화와 초개인화의 사례 개인화 마케팅 사례로는 넷플릭스의 콘텐츠 추천 시스템과 아마존의 개인 맞춤형 상품 추천이 있다. 초개인화 마케팅 사례로는 스타벅스의 로열티 프로그램과 나이키의 맞춤형 운...2025.01.23