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직선에서 루프로, 마케팅의 변화를 바라보며 예전엔 마케팅이 참 단순해 보였습니다.검색을 하고, 글을 읽고, 이메일을 남기고, 영업을 만나고, 계약으로 이어지는 길.마치 시골길 하나를 따라 걸으면 자연스레 마을 어귀에 도착하듯, 정해진 순서가 있었습니다.허브스팟이 한때 제시했던 ‘인바운드 마케팅’은 그 길을 안내하는 지도와 같았죠.그런데 요즘은 다릅니다.사람들은 글을 처음부터 끝까지 읽지 않습니다.궁금한 걸 AI에게 묻고, 필요한 답만 가져갑니다.마치 책을 다 읽지 않고, 필요한 문장만 형광펜으로 긋고 덮어버리는 것처럼요.이런 세상에서는 직선의 지도는 더 이상 통하지 않습니다. 루프라는 새로운 풍경허브스팟이 다시 제안한 건 루프 마케팅입니다.직선 도로가 아니라, 원형의 광장을 거니는 방식입니다.한 번 마주쳤던 사람이 다른 길로 들어섰다가도, 다시 .. 2025. 9. 8.
🚀 디지털 트랜스포메이션 사례 연구 – 기업은 어떻게 변화하고 있을까? 📌 목차디지털 트랜스포메이션이란?기업이 디지털 전환을 해야 하는 이유성공적인 디지털 트랜스포메이션 사례✅ 제조업 – GE의 산업 IoT & 스마트 팩토리✅ 유통 – 아마존의 AI & 빅데이터 활용✅ 금융 – JP모건의 AI 기반 금융 자동화✅ 헬스케어 – 존슨앤드존슨의 데이터 중심 의료 혁신✅ 자동차 – 테슬라의 소프트웨어 중심 차량 개발디지털 트랜스포메이션을 위한 핵심 기술기업이 디지털 전환을 성공적으로 수행하는 방법마무리💡 디지털 트랜스포메이션이란?✅ 디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation, DX)이란?"디지털 기술을 활용해 비즈니스 모델, 운영 방식, 고객 경험을 혁신하는 과정" 📌 DX의 주요 특징AI, 클라우드, 빅데이터, IoT 등을 활용한 혁신비즈니스 자동화 & .. 2025. 2. 22.
🚀 AI 안 쓰는 기업은 망한다?! 이미 바뀌고 있는 비즈니스 AI 혁명 ⚡ 📌 목차AI가 비즈니스 판도를 바꾸는 이유이미 AI를 적극 활용하고 있는 기업 사례✅ 고객 서비스 – AI 챗봇 & 콜센터 자동화✅ 마케팅 – AI 기반 광고 최적화 & 개인화 추천✅ 생산성 – 문서 자동화 & 회의 요약 AI✅ 제조업 – 스마트 팩토리 & 로봇 자동화✅ 금융 – 사기 탐지 & 초개인화 금융 서비스✅ 헬스케어 – AI 기반 질병 진단 & 신약 개발AI 도입이 늦으면 도태된다 – 기업이 지금 해야 할 것AI 활용법, 우리 회사도 바로 적용할 수 있을까?마무리⚠️ AI가 비즈니스 판도를 바꾸는 이유✅ AI는 "비용 절감 + 업무 속도 향상 + 더 나은 의사결정"을 가능하게 함✅ 자동화 & 데이터 분석을 활용한 초개인화 서비스 제공 가능✅ AI를 도입한 기업과 그렇지 않은 기업 간 경쟁력 격.. 2025. 2. 22.
🧠 머신러닝 vs 딥러닝 – 차이점과 실생활 활용 사례 🚀 📌 목차머신러닝과 딥러닝이란?머신러닝 vs 딥러닝 – 핵심 차이점 비교실생활에서 머신러닝과 딥러닝이 활용되는 사례머신러닝과 딥러닝, 어떤 기술을 배워야 할까?마무리🤖 머신러닝과 딥러닝이란?머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)은 모두 인공지능(AI) 기술의 일부입니다.하지만 이 둘은 작동 방식과 활용 방법에서 중요한 차이점이 있습니다. ✅ 머신러닝 → 데이터를 기반으로 패턴을 학습하여 예측하는 알고리즘✅ 딥러닝 → 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)을 활용한 고급 학습 기술 즉, 딥러닝은 머신러닝의 한 분야이며, 보다 복잡한 패턴을 인식하고 처리할 수 있습니다.🔍 머신러닝 vs 딥러닝 – 핵심 차이점 비교구분머신러닝 (Machin.. 2025. 2. 17.
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