지표없이 트렌드 시장을 식별하는 방법

지표없이 트렌드 시장을 식별하는 방법

버프 펠츠 도르마이어(Buff Pelz Dormeier)는 CMT(Chartered Market Technician)로 개인 자산가, 기관, 트러스트, 기부금의 민영 투자 포트폴리오를 운용하고 있다. 버프는 불확실한 시황에서도 고객의 특수한 투자 목적을 달성하고 지표없이 트렌드 시장을 식별하는 방법 또 능가하도록 고안된 고객 맞춤형 전략을 구축한다. 버프는 이를 위해 리스크를 의식하면서 부를 보존하고 늘릴 수 있도록 고안된 자신만의 최신 포트폴리오 . 버프 펠츠 도르마이어(Buff Pelz Dormeier)는 CMT(Chartered Market Technician)로 개인 자산가, 기관, 트러스트, 기부금의 민영 투자 포트폴리오를 운용하고 있다. 버프는 불확실한 시황에서도 고객의 특수한 투자 목적을 달성하고 또 능가하도록 고안된 고객 맞춤형 전략을 구축한다. 버프는 이를 위해 리스크를 의식하면서 부를 보존하고 늘릴 수 있도록 고안된 자신만의 최신 포트폴리오 운용 전략들을 활용한다.
증권업계에서 15년 넘게 종사해온 버프는 금융 자문, 애널리스트, 포트폴리오 매니저로 일했다. 수상 경력이 있는 업계의 혁신가인 버프는 거래량 가중 이동평균(VWMA, Volume-Weighted Moving Average), VW-MACD(Volume-Weighted MACD), 거래량 주가확인지표(VPCI, Volume Price Confirmation Indicator), VPCI 스토캐스틱, 반거래량 손실제한(AVSL, Anti-Volume Stop Loss), 추세추력지표(TTI, Trend Thrust Indicator), 시가총액 가중 거래량 지수(Capital Weighted Volume Indexes) 그리고 수많은 시가총액 가중 지표들과 거래량 토대 강도 지표들을 개발했다.
버프의 작업은 많은 사람들이 투자 관련 지식의 전거로 삼고 있다. 시장 지표들과 트레이딩 시스템을 개발한 버프의 작업은 , , , 등 잡지와 에 출간되었다. CMT로서 버프는 기술적 분석 분야에서 신기원을 이룩한 연구 논문들 그리고 기존 기법들을 혁신적으로 활용한 연구 논문들을 인정받아 2006년 찰스 다우 상을 수상했다. 찰스 다우 상은 기술적 분석에서 가장 의미 깊은 상으로 손꼽힌다. 덧붙여 버프는 브라질 트레이더 엑스포, 트레이드스테이션(TradeStation) 세계 총회, 머니쇼 국제 트레이더 엑스포에서 특별 연사로 강연했다.
버프는 복수 전공으로 인디애나 주립 대학교를 졸업하였으며 재학 시절 육상 트랙과 크로스컨트리 대학 대표팀으로 참가했다. 지금도 육상을 즐겨하는 버프는 인디애나 주 마라톤 챔피언이었다. 현재 버프는 마켓 테크니션 협회 회원, 엠마누엘 커뮤니티 처치 신도이며 인터페이스 호스피텔리티 네트워크 오브 그레이터 포트 웨인의 이사로 재직하고 있다.

서울대학교 영어영문학과를 졸업하고 서울대학교 인문대학원 영문학 석사과정을 수료하였다. 현재 외국계기업 한국 지사에 근무 중이며, 경제경영 분야의 국제적 감각으로 번역 프리랜서로도 활동하고 있다. 역서로는 알렉산더 엘더 박사의 『심리투자 법칙』, 토마스 K. 카 지표없이 트렌드 시장을 식별하는 방법 박사의 『추세매매 기법: 추세와 친구가 되라』, 존 볼린저의 『볼린저 밴드 투자기법』, 토마스 K. 카 박사의 『추세와 친구가 되라』, 반 K. 타프의 『. 서울대학교 영어영문학과를 졸업하고 서울대학교 인문대학원 영문학 석사과정을 수료하였다. 현재 외국계기업 한국 지사에 근무 중이며, 경제경영 분야의 국제적 감각으로 번역 프리랜서로도 활동하고 있다. 역서로는 알렉산더 엘더 박사의 『심리투자 법칙』, 토마스 K. 카 박사의 『추세매매 기법: 추세와 친구가 되라』, 존 볼린저의 『볼린저 밴드 투자기법』, 토마스 K. 카 박사의 『추세와 친구가 되라』, 반 K. 타프의 『슈퍼 트레이더』 등이 있다.

책 속으로

출판사 리뷰

주가가 시장에 대한 증거라면,
거래량은 시장의 진위를 탐색하는 거짓말 탐지기다!

“거래량은 투자자들이 현재의 주가를 어느 정도 확신하고 있는지, 그 확신의 강도와 범위를 알려준다. 이러한 거래량의 효용은 다른 어떤 지표들보다 뛰어나다. 시장의 거래량을 이용한 ‘거짓말 탐지기 테스트’를 시행하면 추세를 더욱 빨리, 더욱 정확하게 식별할 수 있다. 따라서 추세들이 제공하는 수익을 낚아챌 수 있는 유리한 위치를 선점하게 된다.”

『거래량으로 투자하라』를 통해 수요와 공급의 힘을 진단하는 방법, 거래량 데이터를 통해 시장의 이야기를 식별하는 방법, 그리고 거래량 분석과 포트폴리오 자산배분 방법을 배우게 될 것이다. 찰스 다우상을 수상한 버프 도르마이어는 자신이 연구한 거래량 분석의 모든 것을 이 책에서 설명하고 있다. 그는 증권업계에서 15년 넘게 종사하며 금융자문, 애널리스트, 포트폴리오 매니저로 일하고 있다. 거래량 가중 이동평균, 거래량 주가확인지표, VPCI 스토캐스틱, 반거래량 손실제한, 추세추력지표, 시가총액 가중 거래량지수 등 거래량을 토대로 한 많은 지표도 개발했다. 또한, 불확실한 시황에서 고객의 목적을 달성하고 능가할 수 있도록 고안된 고객맞춤형 전략을 구축했다.

거래량 분석을 제대로 이해한다면 시장의 작동 원리를 깊이 있게 들여다볼 수 있는 힘을 거머쥐게 된다. 거래량은 주가의 허실을 진단하는 시금석인 유동성의 원천이며 정보의 허실을 가늠하는 증거이다. 거래량은 주가의 타당성을 입증해주고, 주식을 분석하는 데 결정적인 역할을 한다. 이 거래량으로 기술적 투자자들은 주가의 질을 좌우하는 지표로 삼을 수 있다.

주가가 상승하는 이유는 단 한 가지. 수요가 가용 공급을 초과하기 때문이다. 반대로 가용 공급이 수요를 초과하면 주가는 다시 하락한다. 이처럼 거래량은 가격을 형성하는 수요 세력과 공급 세력의 힘을 저울질하며, 시장에 돈이 유입되는 흐름과 빠져나가는 흐름을 반영한다. 거래량 분석은 시장의 내부 구조를 보여주는 탁월한 관점으로, 다른 분석 형태로는 얻을 수 없는 많은 것들을 보여준다. 이 책 『거래량으로 투자하라』는 많은 이가 간과하고 있는 거래량 분석으로 투자자가 시장을 판단하는 능력을 배가시킬 수 있는 도구와 개념을 제공하고 있다.

특정 종목의 지수와 거래량은 손쉽게 추적할 수 있다. 그러나 그 정보를 제대로 이해하고 활용하는 기술을 보유한 투자자는 드물다. 『거래량으로 투자하라』에서는 거래량 분석을 구성하는 기본적인 개념들을 상세히 설명하고 있다. 또한 오늘날 기술적 분석에서 이용되는 수많은 지표들과 거래량을 결합하여 거래량 이동평균, 거래량 오실레이터, 일중 거래량 매집 지표, 주가 범위와 거래량 지표, 틱 기반 거래량 지표, 거래량 주가확인지표 등 거래량을 분석하는 데 필요한 유용한 지표들을 제공해 보다 효과적인 트레이딩을 하도록 도울 것이다.

거래량으로 미래의 주가를 예측한다!

거래량 없이는 주가를 제대로 평가할 수 없듯이, 주가 없이는 거래량을 제대로 이해할 수 없다. 주가와 거래량을 함께 살펴보아야 한쪽만으로는 알아낼 수 없는 수요와 공급에 대한 제대로 된 정보를 얻을 수 있다. 소위 시장의 전문가들은 ‘매수자가 매도자보다 많아서’ 시장이 상승했다거나, ‘매도자가 매수자보다 많아서’ 시장이 지표없이 트렌드 시장을 식별하는 방법 하락했다고 말한다. 하지만 이들은 시장의 움직임에 대해 심각한 오해를 하고 있는 것이다. 주식의 수는 언제나 매도된 주식의 수와 일치하며, 이 수는 거래된 주식의 총량과 일치한다. 따라서 거래량은 매수자와 매도자 간에 거래된 주식의 수를 의미하는 것이다.지표없이 트렌드 시장을 식별하는 방법

버나도와 주드는 “주가만으로는 비밀스러운 신호와 그 신호들의 정확성을 충분히 판단할 수 없다. 거래량 데이터는 이런 환경에서 무척 유용하다”라고 말했다. 따라서 주가와 거래량을 함께 분석하면 주가-거래량의 관계가 주가를 지지하는지, 아니면 주가를 반박하는지 판단할 수 있으며, 결과적으로 미래의 주가 움직임을 엿볼 수 있다.

『거래량으로 투자하라』는 저자의 획기적인 개념들, 일대 변혁을 일으킨 거래량 분석 개념을 통해 소중한 지혜를 전달한다. 또한 어디에서도 볼 수 없었던 새로운 발상과 도구로 트레이딩 실력을 향상시키도록 도와준다.

『거래량으로 투자하라』는 변하는 거래량 패턴이 주가 움직임을 예측하는 데 결정적인 역할을 한다고 설파한다. 매수자와 매도자가 주가를 장악하려고 다투는 주식시장에서 거래량 분석은 마치 수맥 탐지기처럼 진지한 투자자들이 수익이 나는 곳과 리스크를 피할 수 있는 곳을 짚어내는 데 유용하다.”
- 월터 A. 로 3세(Walter A. Row, Ⅲ), 이튼 반스 매니지먼트 회장, 포트폴리오 매니저

『거래량으로 투자하라』에서 버프 도르마이어는 거래량에 더욱 주목해야 한다고 강력하게 주장한다. 이 책은 거래량으로 진단한 척도들을 폭넓게 살피면서 거래량 분석을 뒷받침하는 학계의 연구 결과들을 인용한다. 가장 중요한 것은 이동평균이 주가 추세를 드러낼 때 투자자들의 참여를 더욱 정확히 측정하기 위해 버프가 개발한 지표인 거래량 주가 확인 지표(VPCI)를 심도 있게 설파했다는 점이다. 독자들은 기존 추세의 건전성을 판단하기 위해 VPCI 연산법과 활용법을 배울 수 있을 것이다.”
- 존 지틀로 박사(Dr. John Zietlow), 말론 대학교(오하이오주 캔톤) 재정학 교수, CTP, D. B. A

『거래량으로 투자하라』에서 버프는 새로운 시가총액 가중 거래량, 추세추력지표, 반거래 손실제한 방식 등 독자들에게 그 어느 곳에서도 볼 수 없는 새로운 발상과 도구를 제시한다.
- 제리 E. 브라이스(Jerry E. Blythe)의 서문에서 발췌, 시장 애널리스트, 윈스롭협회 회장, 블라이스 인테브스트먼트 카운슬 창립자

수년에 걸쳐 컴퓨터 사양과 분석 툴은 계속해서 발전했지만 가장 중요한 분석 툴 중 하나인 거래량은 아쉽게도 간과되었다. 물론 모든 분석 프로그램에 거래량이 포함되기는 하지만 과학이자 ‘감’인 거래량 분석은 빛이 바랬다. 버프는 이 책에서 거래량이 그 가치에 맞는 자리를 되찾게끔 했다. 사람들은 말한다. 맹인들의 땅에서는 외눈박이가 왕이라고. 이 책은 기술적 분석가들에게 두 눈을 선사할 것이다. 명확하고 유창하며 모든 단계를 꼼꼼히 밟아가는 이 책으로 독자들은 거래량 분석을 역사적인 맥락에서 이해할 수 있는 도구를 얻게 될 것이다. 강력히 추천한다.
- 리처드 모기(Ricahrd Mogey), CMF 인베스트먼트 자문

이 책으로 나는 새로운 투자 방향을 모색하고 나의 과거 전략들을 재평가하게 되었다. 나는 이 책을 통해 눈을 뜨게 되었는데, 이는 매우 획기적인 경험이었다.
- 데니스 헨슬리 박사(Dr. Dennis Hensley) 테일러 대학교

『거래량으로 투자하라』는 흥미진진하다. 거래량과 기술적 분석에서 거래량의 중요성에 관한 새로운 연구가 있다면 즉시 주목해야 한다. 기술적 분석에서 거래량의 역사와 중요성에 한 획을 그은 버프의 새로운 개념들과 발견 들을 만나게 되어 다행이다. 그의 위대한 작업과 공헌에 심심한 감사를 전한다.”
- 조셉 E. 그랜빌(Joseph E. Granville), 그랜빌 마켓 레터

저자는 주식시장의 거래량에 관한 주요한 방법론과 이론 들을 이 한 권의 책에 모아두었다. 또한 시장의 움직임과 주가 움직임과 관련, 거래량을 주가의 파트너로서 동등한 위치에 올려놓았다. 버프는 절묘한 비유와 적절한 유머를 활용해 이 모든 것을 쉽게 이해하고 활용할 수 있도록 독자들을 인도한다.
- 리처드 W. 암스 주니어(Richard W. Arms, Jr.), 암스 투자자문

버프는 본인이 직접 개발한 거래량과 거래량을 토대로 한 시장 지표들의 효용을 전통적인 의미에서뿐만 아니라 실질적으로 철저히 파헤쳤다. 동료 애널리스트들은 이 작업이 반가울 것이며, 또한 버프의 VPCI가 강력한 상승 추세에 있다는 사실이 반가울 것이다.”
- 로버트 프레처(Robert Prechter), CMT, 데이브 앨먼(Dave Allman), 엘리어트 웨이브 인터내셔널

오늘날 이용되는 수많은 기본적인 지표들과 거래량을 결합한 저자의 능력에 감탄하지 않을 수 없다.
- 랄프 J. 아캄포라(Ralph J. Acampora), CMT, 알테라 인베스트먼트 솔루션스 상무이사

나는 트레이딩으로 생계를 이어가는 사람이라 헛소리를 하거나 다른 사람을 추켜세울 시간이 없다. 버프는 마치 늑대인간에게 은으로 만든 십자가를 들이대듯 사실들과 수치들을 제시한다. 여러분도 알게 되겠지만 버프는 이 책에서 쉴 새 없이 말하고 있다. 이 책은 한입거리가 아니다. 아홉 가지 코스 요리이니 마음껏 드시라.
- 래리 윌리엄스(Larry Williams), 개인 투자자, 트레이딩 월드컵 우승자

주식이 거래될 때마다 세 가지 핵심 정보가 기록된다. 바로 주가, 시간, 규모다. 이 세 가지 데이터에서 우리는 기술적 애널리스트가 주가 움직임을 살피는데 이용하는 모든 핵심 정보를 끌어낼 수 있다. 거래량만 들여다본다면 핵심 정보를 모두 버리는 것이나 다름없다. 버프의 책은 거래 규모에 관한 정보를 어떻게 취해야 하며, 이 정보들을 어떻게 7가지 거래량 지표로 변환시킬지 가르쳐준다. 더 좋은 것은 버프가 이 도구들을 활용해 트레이딩을 향상시키는 방법을 가르쳐준다는 점이다.
- 톰 매클레런, 《더 매클레런 마켓 리포트》 편집자

2020년 트렌드 전망

2019년에 주목받은 키워드들에 더하여 2020년에 주목받을 키워드들에 대한 간단한 전망과 함께 글을 마칩니다.

Privacy

Privacy 강화 움직임은 당분간 계속될 것으로 보이며, 당분간 Mar-tech와 Ad-tech 생태계를 뒤흔들 큰 규제들이 지속적으로 나오게 될 것으로 예상합니다. 또한 이미 개인정보를 강화하고 있는 Safari, Firefox에 이어서 다른 브라우저들이 개인정보 강화의 흐름에 동참할지도 큰 관건입니다.

우리나라의 경우에도 현재 국회에 계류 중인 개인정보보호법 개정안의 경우에 기존 개인정보보호법에서 '가명정보'와 '익명정보' 라는 항목을 신설하였는데, 큰 관건은 가명정보와 익명정보의 사이에 있는 Advertising ID(ADID)의 수집과 활용에 대한 부분, 그리고 GDPR의 데이터 프로세서(Data Processor)과 같은 개념이 어떻게 법에 반영되느냐일 것 같습니다.

People-based

People-based는 파편화된 사용자의 데이터를 진짜 1명의 사람 중심으로 최대한 통합하여서 분석하려는 움직임입니다. 2017년 9월 14일 Facebook에서는 이미 이러한 People-based 마케팅을 "The Future of Marketing"이라고 정의한 바 있습니다. (출처 : Facebook)

사용자들의 파편화된 ID들을 통합하고, 이 지표없이 트렌드 시장을 식별하는 방법 ID들을 가진 사용자들의 행동과 프로필 데이터를 한 곳으로 모으려는 기업들의 수요 또한 증가할 것으로 예상됩니다. 이러한 용어들은 주로 아래의 니즈를 가진 기업들에게서 발견됩니다.

데이터 수집 측면

1. 로그인하지 않은 사용자들의 데이터까지도 최대한 통합
2. 웹과 앱, 그리고 오프라인의 사용자 행동을 통합 분석
3. 여러 계열사에서 여러 서비스를 만드는 기업으로서 한 곳으로 사용자 프로필과 행동 데이터를 통합

데이터 활용 측면

1. 다양한 채널의 사용자 행동을 통합하여 옴니채널 Segment 구축 (모바일 앱 데이터로만 만든 Segment의 경우 타겟팅 정확도가 점점 낮아짐)
2. 보유하고 있는 여러 채널들간 사용자들의 원활한 이동 촉진 (e.g. 오프라인만 활용하는 고객들에게 앱을 설치하게 하거나, 웹만 사용하는 고객들에게 앱 설치를 유도)
3. 새로운 고객과의 소통 채널 구축 및 강화 (e.g. 새로운 맴버십 앱 런칭 등)

이러한 트렌드의 가장 큰 동력은 옴니채널 전략의 증가입니다. 또한 GDPR, ITP, CCPA와 같은 프라이버시 강화가 데이터의 정합성(Data Integrity)를 많이 떨어뜨리게 되면서, 어떻게든 파편화된 사용자들의 행동 경로와 ID, 그리고 데이터를 통합하려는 수요도 증가하게 되었습니다.

Mar-tech로 굳이 가지 않더라도 최근에 많은 그룹사들이 시행하고 있는 통합 맴버십 움직임들이나 Kakao의 Sync와 같은 서비스들의 출현은 데이터를 통합하는 것뿐만 아니라 나아가서, 고객과 소통하려는 자체 채널을 확보하려는 기업들의 수요를 대변하는 지표없이 트렌드 시장을 식별하는 방법 것입니다. (출처 : Kakao Sync)

Incrementality, Lift, Uplift

Lask-Click 방식으로 대표되는 기존 기여도분석 방법의 한계는 발생한 전환에 대한 기여의 100%를 마지막 광고 터치포인트에 배분한다는 점입니다. 하지만 미리 제품을 정기적으로 구매하고 있던 고객이나 제품을 구매할 의향이 확실한 고객까지 모두 광고 덕분이라고 판단하기는 어렵습니다.

이러한 기여도분석의 기존 한계를 극복하기 위하여 Incrementality, Lift, Uplift와 같은 개념들이 등장하였습니다. Incrementality는 광고나 마케팅으로 인해 발생한 특정 지표의 순수 증가분을 뜻하며, 그것은 전환율의 증가분이나 순수한 전환 수의 증가분 등이 될 수 있습니다. (e.g. 이 광고 캠페인으로 인하여 원래 500만 원 매출이 늘어날 것이 20% 더 증가하여 600만 원으로 늘었다의 20%가 Incrementality)

마케팅 성과 측정 방법론을 Incrementality로 전환하자는 의견은 과거부터 항상 있어왔습니다. 이미 Facebook은 2015년 초부터 Conversion Lift라는 개념을 소개해왔고, 지금도 Conversion Lift Tests를 기능으로서 제공하고 있습니다. (출처 : Facebook) 또한 Google의 경우에도 2018년부터 Brand Lift라는 상품을 통하여 Lift에 대한 측정을 지원하고 있습니다. 다만 Google의 방식은 Survey를 이용한 것으로 현재 Account Manager를 통해서 접근할 수 있는 것으로 보여 아직 대중적으로 공개되지는 않은 상태입니다. (출처 : Google)

이렇게 과거부터 있어왔던 개념이지만, 최근 Incrementality 개념이 실리콘밸리에서 서서히 주목받기 시작하고 있습니다. 직설적으로 말하면 광고를 '집행하지 않았을 때'의 매출 감소폭이 생각했던 것보다 적었기 때문이기도 하며, 브랜드 자산을 오랜 시간 동안 구축해온 기업들이 늘어나면서 정말 광고가 가져올 수 있는 순수한 효과에 대한 의구심이 늘어났기 때문이기도 합니다. 또한 고도화된 리타겟팅 기법들이 사실상 '어차피 구매했을' 사람들을 타겟팅하는 경우가 늘어나면서 광고에 대한 통제권을 회복하려는 움직임이기도 합니다.

Incrementality, Lift, Uplift의 개념들이 어떻게 2020년에 실리콘밸리 기업들에 의하여 트렌디한 키워드로 변해갈지 그 귀추가 주목됩니다.

클라우드 게임, 스트리밍 앱

생각보다 조용히 다가오고 있는 미래이지만, 어쩌면 기존의 디지털 사업체들의 사업 방식과 서비스 제공방식을 완전히 바꿔놓을 엄청난 변화가 될지도 모릅니다. 어쩌면 더이상 모바일 앱을 다운로드 받지 않아도 되거나, 심지어는 프로세서가 없는 모니터만 있는 컴퓨터를 가지게 될지도 모르죠. 심지어 Google은 이미 2016년 5월 설치가 필요없는 앱인 Instant Apps를 발표한 바 있습니다. (출처 : AB180)

클라우드 게임과 스트리밍 앱은 통신 인프라의 미비나 기존 개발 생태계의 고착화 등으로 사실상의 상용 서비스 원년인 2020년에는 생각보다 임팩트가 크지 않을 것으로 예상됩니다. 그러나 2021년에는 생각보다 재미있는 시장 변화를 일으킬 것으로 예상됩니다.

Data Anonymization

이제 개인정보보호가 강화되는 추세는 데이터를 활용하는 모든 기업들에게 피할 수 없는 하나의 숙명과도 같습니다. 그렇기에 최근에는 개인을 식별하지 않고서도, 혹은 재식별의 위험없이 개인들의 데이터를 AI & Machine Learning에 활용할 수 있는 다양한 방법들이 나오고 있습니다.

예를 들어 이미지나 동영상 인식에는 사용자 얼굴을 실제로 알아보지는 못하나 AI가 그 물체가 무엇인지를 학습할 수는 있도록 하는 다양한 기법들이 발전해나가고 있습니다.

그러나 Mar-tech 솔루션들, 그리고 무엇보다 많은 Ad-tech 기업들이 의존하고 있는 많은 AI와 머신러닝 기법들은 데이터의 세분성(granularity), 즉 데이터가 한 명 한 명 단위로 완벽하게 존재할 것을 요구합니다. 그럼에도 불구하고 최근에 개인들의 재식별 가능성을 현저히 줄이거나 거의 0으로 만드면서도, 초개인화된 메시지나 광고를 내보낼 수 있는 많은 기법들이 연구되고 있습니다.

고객의 개인정보 침해를 염려하지 않고, 마음껏 초개인화를 할 수 있는 시점은 언제일까요? 2020년에 관련 주제가 서서히 수면 위로 떠오를 것으로 예상됩니다.

2019년을 마무리하며

AB180은 Airbridge, Braze, Amplitude, Apptimize, Snowflake, Segment와 함께하는 Mar-tech 컨설턴시 서비스로서 국내의 100여 개 이상의 기업들에게 Mar-tech 솔루션을 공급하고, 컨설팅해오고 있습니다. 또한 매년 Modern Growth Stack 행사로 300명 이상의 국내 마케터들과 PM, 그리고 그로스해커들과 함께하고 있습니다.

모든 Mar-tech 솔루션의 목적은 결국 디지털 제품의 성장입니다. AB180은 최신 지표없이 트렌드 시장을 식별하는 방법 지표없이 트렌드 시장을 식별하는 방법 Mar-tech 동향과 트렌드를 파악하여 가장 최고의 Mar-tech 솔루션을 고객에게 적시에 공급하고, 이를 통해서 디지털 제품의 성장을 이룰 수 있도록 최선을 다하겠습니다.

전자 상거래와 인공 지능은 어떤 관련이 있습니까?

인공 지능의 영향 전자 상거래에서는 매일 발생하는 수백만 건의 온라인 거래뿐만 아니라 쇼핑객의 행동을 변화시킬 수 있습니다.

아마도 가장 중요한 제한은 전자 상거래는 소비자 사용자의 부담입니다. 구매하려는 제품을 식별하거나 설명하는 키워드를 선택하고 개발합니다. 올바른 키워드를 선택하면 검색 엔진이 관련 결과를 표시합니다.지표없이 트렌드 시장을 식별하는 방법

그렇지 않은 경우 원하는 것을 찾을 때까지 여러 번 시도해야합니다. 이 모든 것을 개선하기 위해 핵심은 기능과 결합 된 인공 지능 자연어 처리의. 즉, 인간적 요소를 디지털 경험으로 되 돌리는 것입니다.

이렇게하면 전자 상거래 상점은 엄청난 양을 변환 할 수 있습니다 실패한 경험에서 성공적인 전환으로. 또한 검색 기술의 미래는 브랜드가 고객의 요구와 요구를 모두 이해할 수 있도록 지능적으로 구축되어 있으며, 모든 고객을 지원하기 위해 물리적 공급 업체를 배치 할 필요없이 모두를 이해할 수 있습니다.

거래 증가, 고객 만족도, 유지율 증가 및 전환 증가는 전자 상거래에서 인공 지능에 긍정적 인 영향을 미치는 지표입니다.

제공함으로써 전자 상거래는 더 나은 이해와 더 인간적인 터치, 전자 상거래, 자동화 및 지표없이 트렌드 시장을 식별하는 방법 소비자 지식 산업의 효과를 보여줍니다.

기사의 내용은 우리의 원칙을 준수합니다. 편집 윤리. 오류를보고하려면 여기에.

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“지난 1년 동안 사용했던 경쟁사의 API에 비해 상당한 개선이 이루어졌습니다. 무엇보다도 Web of Science API는 저자 이름, 소속, 주소 및 자금 출처를 포함한 모든 메타데이터를 반환합니다. Web of 지표없이 트렌드 시장을 식별하는 방법 Science의 우수한 결과는 시간 절약과 오류 없이 지리적 및 소셜 네트워크 연구를 수행하는 데 도움이 됩니다.”

• Rick Shang
• 철학, 신경과학 및 심리학 박사
• Washington University in St Louis

“Web of Science에는 1900년부터 현재까지 전 세계적인 규모의 과학 콘텐츠, 영향력 및 협업에 관한 놀라운 데이터가 포함되어 있습니다. 본 솔루션의 포괄적인 데이터는 과학, 기술 및 지식의 연구를 위한 필수 불가결한 자원으로 이것이 없었다면 해결할 수 없을 여러가지 문제를 풀 수 있는 실마리를 지표없이 트렌드 시장을 식별하는 방법 지표없이 트렌드 시장을 식별하는 방법 찾을 수 있도록 지원했습니다. 본 데이터는 물리적, 사회적 세계에 대한 새로운 통찰력 뿐 아니라 위대한 과학의 실행이 어떻게 발전할 수 있는지를 설명합니다.”

• Brian Uzzi박사
• 켈로그 경영대학원
• Northwestern University

“우리가 클래리베이트를 선택한 이유 중 하나는 서지 분석에 대한 오랜 전문성입니다. 우리는 연구결과 분석이 독립적일 뿐 아니라 그 결과가 매우 우수해야 했고, 그 수치 또한 신뢰할 수 있다는 확신을 줄 수 있는 평판을 가진 파트너가 필요했습니다.”

• Magda Gunn
• 과학 프로젝트 매니저
• Strategic Area Diabetes & Metabolic Disorders Innovative Medicines Initiative

지원방법

증거 기반 계획 및 예측

• 조직의 돌파구를 만들어낼 수 있는 좋은 위치에 있는 새로운 연구 분야를 식별
• 경쟁자 보다 먼저 새로운 기술을 감지하기 위해 기술 검색
• 동료 조직과 비교하여 연구 성과를 벤치마크
• 기관 연구 포트폴리오에 숨겨진 기회 발견
• 정확하고 객관적인 데이터를 기반으로 목표를 향한 진행 상황을 측정할 수 있는 프레임워크 구현

보조금 자금 전략

• 펀딩 포트폴리오를 분석하여 결과가 미션 및 목표에 부합하는지 확인
• 성공과 상관관계가 있는 과거 자금 지원 요인 파악
• 자금 지원을 리뷰할 수 있는 외부 전문가 영입
• 기관의 연구역량 및 역량에 맞는 자금 제공자 식별
• 제한된 제출 보조금에 대해 연구자 우선순위 지정

협업 평가

• 제한된 제출 보조금에 대해 연구자 우선순위 지정
• 결과가 미션과 일치하는지 확인하기 위해 국제 협력을 모니터링하고 평가
• 학제 간 협업을 촉진하고 학제 간 연구 이니셔티브와 관련된 조직의 목표를 향한 진행 상황을 측정
• 조직이 새로운 전략적 파트너십을 형성할 수 있는 위치에 있는 기회들을 발견
• 현재 진행중인 협업 중 어느 것이 기관의 평판을 높이는 데 핵심적인지 확인

인재 개발

• 중요한 주제 및 기준에 따라 주제별, 분야별로 떠오르는 인재들과 주요 오피니언 리더를 식별
• 잠재적인 고용이 부서의 현재 연구 성과에 지표없이 트렌드 시장을 식별하는 방법 어떤 영향을 미칠지 평가
• 클러스터 고용 프로젝트를 알리기 위해 연구원 협업 네트워크를 평가
• 규모에 맞는 정확한 보고를 통해 부서 및 연구원 수준에 이르기까지 기관 전체에서 발생하는 연구 활동에 대한 가시성을 확보
• 개인 및 부서에 대한 여러 정량적 연구 성과 지표를 쉽게 컴파일하여 정성적 평가를 보완

연구성과 평가

• 연구의 광범위한 영향을 내부 및 외부 이해 관계자에게 입증
• 연구원 이동 및 성별 다양성 트렌드 분석
• 귀하의 연구가 UN의 지속 가능한 개발 목표에 어떻게 기여하는지 이해
• 귀하의 연구가 어떻게 특허 혁신에 영향을 미치거나 이끌어냈는지 확인

연구 관리

• 규모에 맞는 정확한 보고를 통해 부서 및 연구원 수준까지 조직 전체에서 발생하는 연구 활동에 대한 가시성을 확보
• 조직의 공개 액세스 출력을 추적하고 공개 연구 목표를 향한 진행 상황을 평가
• 직원의 관리 부담을 줄이면서 보고서를 위한 깨끗하고 완전한 데이터를 얻기 위해 내부 시스템을 통합하여 보다 효율적으로 운영

연구 포털 서비스

• 조직의 국제적 인지도를 높이기 위해 직원의 전문성을 입증
• 포괄적인 최신 연구원 프로필로 투자자와 협력자를 유치
• 조직 전반에 걸쳐 학제 간 협업 증대

평판 지원

• 동료 기관과 비교하여 기관의 연구 성과를 벤치마킹
• 조직의 국제적 위상을 강화하기 위해 취할 수 있는 조치 이해
• 내부 평가 및 공공 연구 포털에서 사용하기 위해 연구원과 일치하는 깨끗하고 완전한 출판물 데이터를 획득

솔루션

연구 발전을 위한 전체 스펙트럼의 인텔리전스 솔루션

Journal Citation Reports

Web of Science APIs and custom data

Essential Science Indicators

InCites Benchmarking and Analytics

Converis

Research Portal Service

Author Match Service

리소스

온디맨드 웨비나 사이트런칭

Institute for Scientific Information 출판물

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