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IT/기술

직접 IoT 지원 솔루션이 보안을 개선하는 방법

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업계의 저명한 리더인 Guy는 똑똑한 감각, 기업을 위한 IoT 솔루션.

최근 FBI에서 발행한 보고서 활성 의료 기기의 사이버 보안 취약성 해결 및 9.4% 증가 의료 데이터 침해의 평균 비용으로 의료 조직 내 IT 및 기술 리더의 보안 우려는 사상 최고입니다.

병원 네트워크와 서버를 보호해야 하는 무거운 부담을 감안할 때 CIO와 CISO는 기존 병원 IT 인프라에 의존하지 않는 IoT 솔루션을 사용하여 보안 위험을 줄이는 옵션을 고려해야 합니다. 의료 기관의 사이버 보안 역사적으로 재정이 매우 열악했습니다. 보안 책임을 늘리기보다는 줄이는 기술 스택을 구축하는 것은 보안 경영진과 이사회가 새로운 혁신을 계속 수용하면서 보안 강화에 투자하는 효율적인 방법입니다.

가장 약한 링크

큰 병원이나 슈퍼마켓의 보안은 가장 약한 고리만큼만 중요합니다. 사용 가능한 가장 강력한 보안 조치에 모든 노력, 에너지 및 돈을 투자했지만 임시 직원이 네트워크의 장치를 사용하여 악성 앱을 다운로드하면 모든 노력이 헛된 것입니다. 당신의 전체 네트워크는 사소한 인간의 행동이나 오류에 노출될 수 있습니다. 그만큼 2013년 목표 미준수 타사 HVAC 제공업체의 오류로 인해 발생했습니다. 에서 2014 홈디포 기본값해커는 공급업체의 사용자 이름과 암호를 사용하여 소매업체의 네트워크에 침투했습니다.

IoT, 펌웨어 및 엔터프라이즈 애플리케이션을 개발할 때 보안을 중심에 두어야 합니다. 이를 위해서는 AI를 사용하여 악의적인 활동을 확인하는 장치 코드의 보안 구성 요소를 활용하여 비정상적인 패턴을 인식하고 보안 경고에 플래그를 지정하여 악의적인 사용자가 네트워크에 액세스하지 못하도록 해야 합니다. 사용자 활동의 이상 징후는 약한 링크로부터 보호하기 위해 플래그를 지정해야 합니다. 유니티 코드를 기반으로 유니티 보안 커널에서 개발이 이루어져야 합니다.

즉각적인 해결책

매우 민감한 개인 데이터가 있는 의료 기관의 사이버 보안에 대한 모범 사례 중 하나는 병원의 IT 인프라에 통합할 필요가 없는 “직접” 솔루션을 사용하는 것입니다. 또한 효율성의 관점에서 볼 때 IT 직원의 개입 없이 시스템을 가동하고 실행할 수 있고 조직의 인프라에 과부하가 걸리지 않는 것이 가장 좋습니다. 특히 병원은 모니터링하기 어려운 수많은 위치에 대한 연결 요구 사항의 규모가 커서 메시 네트워킹, 셀룰러 지원 및 높은 적용 범위를 포함하는 솔루션이 필요합니다. 솔루션 네트워크를 조직의 네트워크에서 분리함으로써 보안 리더는 악의적인 행위자가 추가 솔루션을 통해 비즈니스 시스템을 손상시키는 능력을 제거할 수 있습니다.

제로 트러스트

개인 식별 정보(PII)와 같은 중요한 비정형 데이터 자산을 보호하기 위한 사이버 보안에 대한 다양한 접근 방식이 있습니다. CyberArk 및 Cybereason과 같은 보안 회사는 제로 트러스트 인프라 경계가 명확하지 않은 현대 디지털 비즈니스의 데이터를 보호합니다. 제로 트러스트는 비준수를 가정하고 각 요청을 확인합니다. 전체 인증, 권한 부여 및 암호화가 필요합니다.

코드로서의 보안

코드로서의 보안 코드 자체에 보안을 통합하는 개념입니다. 보안을 나중에 생각하는 대신 코드로서의 보안 접근 방식은 필요한 보안 작업을 미리 수행하여 개발 프로세스의 속도를 높이고 개발 팀의 애프터마켓 세금을 제거합니다. 클라우드가 보안 요구를 증가시키는 속도로 증가함에 따라 이 적시 접근 방식은 처음부터 적절한 보안 조치를 취하는 데 도움이 됩니다.

위험을 줄이다

환자의 개인 데이터를 보호해야 하는 의료 조직의 상당한 책임이 있기 때문에 의료 리더는 IT 장비와 네트워크 인프라를 오프로드하면서 운영 내에서 새로운 데이터 기술을 활성화하는 방법을 고려해야 합니다. 제로 트러스트 접근 방식으로 운영하고 코드 수준에서 보안 조치를 구축하는 것은 훌륭한 시작입니다. 환경에 새로운 위험을 초래하지 않는 혁신을 적용하는 방법을 조사하는 것은 환자와 환자의 데이터를 안전하게 보호하는 보안 조치를 개선하는 또 다른 방법입니다.


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고객과 연결하고 디지털 마케팅 과제를 극복

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대화형 마케팅 자동화 플랫폼의 CEO 겸 공동 설립자 스펙트럼.

마케팅 환경은 시끄럽습니다. 전통적인 소셜, 이메일 및 디스플레이 마케팅 채널은 쇠퇴하고 있어 눈에 띄기 어렵습니다. 참여에 대한 고객의 선호도 변화에 한발 앞서 있기는 어렵습니다. 그리고 고객의 관심을 끌 수 있다면 그들이 당신과 상호 작용하고 당신에게서 구매하고 싶게 만드는 뭔가 다른 것을 어떻게 그들에게 제공할 수 있을까요?

Spectrm에서 우리는 3천만 건 이상의 대화를 보았습니다. 그러나 우리가 이미 알고 있는 사실에도 불구하고 우리는 오늘날 마케팅 담당자의 현재 성공과 어려움에 대해 더 많이 알고 싶었습니다. 400명의 B2C 공급업체를 대상으로 한 설문조사에서 B2C 대화형 마케팅 현황 보고서에서 우리는 마케터들이 인구 과잉, 개인 정보 보호 제한 및 고객 행동 변화로 인해 기존 채널이 쇠퇴하고 있음을 인식하고 있지만 새로운 채널을 통해 성공을 거두고 있음을 알게 되었습니다.

감소하는 채널과 개인 정보 보호 문제는 새로운 접근 방식을 요구합니다.

많은 사람들이 더 이상 예전처럼 성공하지 못하고 있습니다. 바쁜 뉴스 채널과 붐비는 받은 편지함에서 눈에 띄는 것이 점점 더 어려워지고 있으며 마케터들은 어려움을 느끼고 있습니다. 사람들이 당신을 지켜보고 있습니다. 디지털 마케팅 채널 하락, 소셜 네트워크에서 가장 큰 감소. 감소하는 다른 주요 채널로는 인플루언서 마케팅, 이메일 마케팅 및 SMS 마케팅이 있습니다.

도전적인 것은 여러 채널에서 청중의 관심을 끄는 것 뿐만이 아닙니다. 데이터 수집 및 개인 정보 보호에 대한 고객의 우려가 높아지면서 최근 GDPR 및 CCPA와 같은 규정, iOS 14와 같은 운영 체제 개인 정보 업데이트 및 타사 쿠키 차단 브라우저가 증가했습니다. 이 모든 것이 고객에 대해 수집할 수 있는 정보의 양과 유형을 제한합니다. 가맹점 10명 중 6명은 이러한 규정이 마케팅 전술의 효과 감소 고객에 대해 배울 수 있는 새로운 방법을 찾도록 강요합니다.

일반적으로 오늘날의 마케팅 담당자는 이러한 감소하는 채널과 데이터 수집 제한으로 인해 신규 고객을 유치하고 전환하는 것이 더 어렵다는 것을 알게 되었습니다. 귀인 문제는 또한 노력이 효과가 있는지 알기 어렵게 만듭니다. 마케터들은 기존 고객을 유지하고 그들로부터 더 많은 판매를 창출하는 것 또한 점점 더 어려워지고 있다고 말합니다.

바쁜 뉴스 피드와 간행물을 스크롤하는 고객의 관심을 끄는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다. 마케팅 담당자가 이러한 채널을 사용해서는 안 된다는 의미는 아닙니다. 그들은 단지 그것들로부터 최대한의 가치를 얻을 수 있는 새로운 방법을 찾기만 하면 됩니다.

평소처럼 사업을 계속하십시오.

고객 참여를 높이는 한 가지 방법은 평소처럼 비즈니스를 계속하고 현재 접근 방식을 조정하고 업데이트하는 것입니다. 여기에는 소셜 미디어, 검색, 이메일 및 디스플레이 전반에 걸쳐 진행 중인 웹사이트 트래픽 캠페인이 포함됩니다. 그러나 엔지니어링 리소스를 투자하여 고객이 필요한 것을 더 쉽게 찾을 수 있도록 더 나은 모바일 웹 사이트 경험을 만드십시오. 또한 자사 쿠키를 설정하고 서버측 태깅 솔루션을 설계하여 데이터 제한이 추적 및 속성에 미치는 영향을 완화하십시오.

새로운 접근법을 고려하십시오.

사람들이 매일 휴대기기를 사용하는 시간 중 44%는 메시징 애플리케이션 또는 소셜 네트워크에 소비됩니다.. 고객이 매일 전화로 새로운 브랜드를 검색하고 친구 및 가족과 대화를 나눈다면 그들과도 대화를 나누지 않겠습니까? 대화형 마케팅을 사용하는 것은 마케팅 담당자가 고객과 소통하는 새로운 방법을 찾을 때 고려할 수 있는 또 다른 접근 방식입니다.

매일 사용하는 앱의 메시징 기능을 통해 고객을 교환에 초대하고 원하는 제품이나 서비스를 안내하는 질문을 합니다. 이 접근 방식은 고객으로부터 직접 정보를 수집하므로 증가하는 데이터 규정 및 개인 정보 보호 문제에 대한 솔루션을 제공합니다. 그들이 제공하는 정보를 수집하면 그에 대해 더 많이 알 수 있을 뿐만 아니라 향후 제안을 개인화하고 보다 직관적인 상호 작용을 위해 AI를 더 잘 훈련시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

이와 같은 접근 방식으로의 전환을 시작하려면 먼저 상거래 또는 리드 생성과 같은 사용 사례를 식별하십시오. 그런 다음 사용 사례 및 대상에 적합한 메시징 채널을 선택하고 각각에 대한 올바른 진입점을 식별합니다. 그런 다음 개성이 있고 대화형 AI를 사용하는 챗봇을 구축하여 청중과 소통하면서 계속 학습하도록 합니다. 마지막으로, 새로운 채널과 시장으로 확장하면서 대화 퍼널과 AI를 계속 반복하고 최적화하십시오.

맞춤화에 투자하십시오.

마지막으로, 오늘날 고객은 브랜드에 대한 개인화된 경험을 찾고 있기 때문에 또 다른 접근 방식은 웹 사이트 개인화 도구 및 대체 데이터 소스에 투자하여 사용자를 더 잘 식별하고 개인화된 경험을 제공하는 것입니다. 마케터는 구매 후 설문조사를 활용하여 사람들이 귀하의 브랜드에 대해 어떻게 배우고 있는지 알아볼 수 있으며 귀하는 이러한 유형의 직접적인 피드백을 통해 귀속 보고서를 작성할 수 있습니다.

함께 모아서

오늘날의 마케팅 담당자에게는 채널 감소, 데이터 규정 증가, 고객 선호도 변화 등 많은 문제가 있습니다. 그러나 이러한 어려움을 극복할 수 있는 기회도 있습니다.

고객 참여를 위한 새로운 접근 방식을 찾고 있는 마케터는 고객이 있는 곳과 메시징 앱과 같이 매일 사용하는 플랫폼으로 이동해야 합니다. 또한 마케팅 담당자는 개인 광고로 인터넷을 뒤덮는 것이 아니라 고객을 위해 제안을 개인화하는 방법을 생각해야 합니다. 또한 고객과 소통하는 데 사용할 채널을 고려할 때 개인 정보 보호 우선 방법을 고려하십시오. 일반적으로 이전 방식이 더 이상 효과적이지 않으면 고객과 연결하는 새로운 방식에 대해 창의적이고 전략적으로 생각하십시오.


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2023년 싱가포르에서 열리는 첫 번째 올림픽 e스포츠 위크

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국제올림픽위원회(IOC)는 2023년 6월 22일부터 25일까지 싱가포르에서 첫 번째 e스포츠 올림픽 위크를 개최한다고 오늘 발표하면서 최고 수준의 글로벌 대회에서 e스포츠를 지원하기 위한 또 다른 조치를 취했습니다.

싱가포르 국가 올림픽 위원회(SNOC), 싱가포르 시 정부 문화, 커뮤니티 및 청소년 및 스포츠부와 협력하여 올림픽 e스포츠 위크는 주로 이러한 하이브리드 물리적 및 시뮬레이션 스포츠를 탐구하는 데 중점을 둘 것입니다. 토론 및 교육 세션, 전시 경기 개최.

4일간의 이 행사는 또한 작년 대회를 기반으로 국제 연맹(IF)과 함께 만든 “가상 및 시뮬레이션 글로벌 스포츠 대회”인 올림픽 e스포츠 시리즈의 첫 번째 생중계 결승전에서 절정에 달할 것입니다. 올림픽 가상 시리즈– 100개국에서 250,000명 이상의 참가자가 참가한 야구, 모터스포츠, 사이클, 조정 및 세일링 시리즈.

IOC는 토마스 바흐 IOC 위원장이 공개적으로 “e스포츠가 언젠가 올림픽의 일부가 될 수 있을까요?“벌써 2018년.

펜싱의 전 서독 금메달리스트인 Bach는 최신 개발에 대해 말하면서 이번 올림픽 e스포츠 개막 주간이 올림픽 운동 내에서 가상 스포츠의 성장을 지원하는 데 중요한 이정표를 세웠다고 말했습니다.

그는 이어 “처음으로 진행되는 실시간 결승전과 함께 가상 스포츠 경기의 흥미진진한 새로운 형식이 e스포츠 선수들과 더 많이 소통하고 선수와 팬 모두에게 새로운 기회를 창출할 수 있는 기회라고 믿는다.

“2010년 제1회 유스 올림픽을 개최함으로써 올림픽 운동의 혁신을 지원한 역사를 가진 싱가포르와 협력할 수 있는 완벽한 기회이며 긴밀히 협력하기를 기대합니다.”

SNOC 이사회 멤버이자 IOC 부회장인 Ng Ser Miang은 다음과 같이 말했습니다. 싱가포르는 가상 스포츠 및 e스포츠 일정에서 가장 큰 이벤트를 성공적으로 개최한 역사가 있습니다. 우리는 이 공유된 비전을 실현하기 위해 IOC와 협력하게 된 것을 영광으로 생각합니다.”

가상 올림픽 선수가 될 자질이 있다고 생각한다면 올림픽 e스포츠 주간 및 올림픽 e스포츠 시리즈에 참여하는 방법에 대한 자세한 내용은 2023년 초에 공개될 예정입니다.

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IT/기술

멀티터치 어트리뷰션이 새로운 마지막 클릭 어트리뷰션인 이유와 해결 방법

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의 설립자 겸 CEO 세그먼트 스트림쿠키 없는 세상에서 마케팅 분석을 해결하는 전환 모델링 플랫폼입니다.

적절한 속성은 마케터에게 어려운 과제입니다. 웹사이트를 처음 방문하여 구매하는 고객은 드문 유형이며 마케터는 고객 여정의 얽힌 문제를 해결하는 데 대부분의 시간을 보냅니다.

사용자 여정의 복잡성으로 인해 마케터는 새로운 기여 모델을 발명하고 단일 터치 모델에서 다중 터치 모델로 전환하도록 동기를 부여했습니다. 하지만 멀티터치 모델이 많은 마케터들이 싫어하는 단순한 마지막 클릭 모델보다 낫지 않다면 어떨까요?

기여 소개

일반적인 고객 여정을 상상하고 기여도 모델이 이를 어떻게 처리하는지 살펴보겠습니다. 한 사람이 인스타그램에서 흥미로운 여행 제안 광고를 봅니다. 나중에 조사하기 위해 광고를 클릭하고 링크를 저장합니다. 그들은 Safari를 통해 개인 노트북에서 이 링크를 열고 다음 급여일에 이 여행을 예약하기로 결정합니다. 10일 후, 그들은 월급을 받고 최종 예약을 위해 웹사이트의 URL을 입력하여 동일한 노트북에서 다시 웹사이트를 방문합니다.

• 원터치 속성. 이러한 모델은 여정의 단일 터치포인트(전환 전 마지막 방문)에 기여도를 부여합니다. 그러나 마지막 접촉 속성은 여정의 모든 접촉 지점의 영향을 평가하는 데 공정하지 않습니다. 오픈 채널은 일부 전환에 필수적이지만 크레딧을 받지 못합니다.

• 멀티 터치 속성. 멀티 터치 모델은 미리 설정된 규칙에 따라 사용자 여정의 각 터치 포인트에 가치를 할당합니다. 복잡한 알고리즘을 사용하여 여러 터치 포인트에 전환 가치를 분배하는 고급 모델이 있습니다. 가장 정교한 멀티터치 모델 중 하나는 데이터 기반 기여입니다. 여기에서 기계 학습(ML)은 성능을 기반으로 여러 접점에 가치를 할당합니다. ML 모델은 전환으로 이어지지 않은 여정에 대해 성공적인 여정을 분석하고 전환 가능성에 영향을 미치는 측면에서 가장 가치 있는 터치포인트를 감지합니다.

멀티터치 기여가 마지막 클릭 기여보다 나은 이유

알려진 모든 멀티터치 기여 모델은 동일한 방식으로 작동합니다. 즉, 웹사이트 쿠키를 사용하여 사용자 전환 경로를 일치시킨 다음 소급하여 고객 여정의 각 접점에 전환 가치를 할당합니다.

현재 제한 사항으로 인해 이제 사용자의 전체 전환 경로를 추적하는 것이 불가능하며 멀티탭 어트리뷰션은 가치를 올바르게 분배할 수 없습니다. 마케터에게 “마지막 클릭” 보고서에서 얻은 것과 매우 유사한 데이터를 제공합니다.

기여를 제한하는 것은 무엇입니까?

제한 사항 중 하나는 오늘날의 고객이 정기적으로 사용하는 장치(스마트폰, 개인 및 업무용 노트북 등)가 두 개 이상이라는 것입니다. 모든 분석 도구는 여러 웹 사이트 세션을 단일 여정으로 연결하는 데 어려움을 겪을 것이며 여러 개별 고객 여정처럼 보일 것입니다. 이런 식으로 채널을 여는 것은 공정한 신용을 얻지 못합니다.

또 다른 문제는 쿠키 제한 및 개인 정보 보호 규정입니다. 예를 들어, 애플은 향상 타사 쿠키를 차단하고 자신의 수명을 제한하는 Safari 기능인 Smart Tracking Prevention입니다. 대부분의 경우 1-7일 안에 만료됩니다.

여행 제안에 대한 예에서 사용자는 이전 웹 사이트 방문 후 10일 후에 예약하기로 결정했습니다. 사용자가 Safari를 사용하고 있었기 때문에 사용자가 웹 사이트를 다시 방문하면 첫 번째 방문 쿠키가 만료되었습니다. 이것은 두 개의 서로 다른 쿠키 세트가 관련되어 있음을 의미합니다.

여기에서 모든 멀티터치 모델은 마지막 클릭 모델과 마찬가지로 전환 전 단일 세션만 보고 전체 전환 가치를 여기에 부여합니다.

기여 문제를 극복하기 위한 전환 모델의 역할

멀티 터치 어트리뷰션을 둘러싼 한계로 인해 대체 마케팅 측정 접근 방식이 생겨났습니다.

이러한 접근 방식 중 하나는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 실제 전환을 관찰할 수 없을 때 마케팅 노력의 영향을 평가하는 전환 모델링입니다. 원래 예에서 전환 모델은 기여 모델이 다른 기기의 방문을 전환에 연결할 수 없을 때 도움이 될 수 있습니다.

전환 모델링은 고객 여정의 구멍을 막고 마케터가 전환 경로를 더 잘 이해할 수 있도록 도와줍니다. 알고리즘은 중요한 정보로 마케팅 측정을 검증하고 지원하기 위해 관찰 가능한 사용자 데이터 및 과거 추세를 제공합니다.

대체 측정 방식으로의 전환 준비

일부 마케터들은 얼마 전에 싱글탭 어트리뷰션을 멀티탭 어트리뷰션으로 교체했고 이제 다시 한 번 새로운 변화를 겪어야 합니다. 일부 마케터와 비즈니스의 경우 이는 프로세스와 사고 방식에 큰 변화가 되지만 경쟁력을 유지하는 데 중요합니다.

예를 들어, 성공적인 마케팅 측정은 주로 쿠키에 의존했기 때문에 미래는 블랙박스인 것 같습니다. 매년 새로운 추적 제한 및 개인 정보 보호 규정이 있어 전환을 관찰할 수 없는 상황이 점점 더 많이 발생합니다. 이러한 추세는 쿠키 이후의 세계로 우리를 데려가는 미래에도 계속될 것으로 예상됩니다.

마케터들은 각 채널의 진정한 광고 투자수익률(ROAS)을 측정하려고 노력하고 있으며 이는 종종 비즈니스 수준에서 목표로 설정됩니다. 안타깝게도 앞서 언급한 쿠키 제한 및 개인정보 보호 규정으로 인해 현재 채널 또는 캠페인 수준에서 정확한 ROAS 또는 전환당 비용을 표시할 수 있는 기여 모델이 없습니다. 마케터가 이 목표를 계속 추구한다면 마케팅 믹스의 부적절한 최적화와 비용 낭비로 이어질 것입니다. 전체 마케팅 믹스의 ROAS를 계산하는 것만 가능하며 마케터는 이 접근 방식을 고수해야 합니다. 이것은 프로세스와 업무 사고 방식/태도 모두에서 중요한 변화이며 모든 회사가 이를 장려할 것을 제안합니다.

기술적인 관점에서 기업과 마테크 기업은 이 블랙박스 미래를 모델화된 미래로 바꿀 수 있는 머신러닝에 더 많은 관심을 기울여야 합니다.

동의 종속성, 브라우저 개인 정보 보호 기능 및 추적 제한으로 인해 데이터 수집이 심하게 제한되는 경우 기계 학습은 사용 가능한 데이터의 작은 덩어리를 명확하고 실행 가능한 통찰력(우리의 경우 모델링된 전환)으로 전환할 수 있습니다. .

마케팅 측정의 미래 형성

정교한 모델도 전체 고객 여정을 추적할 수 없으므로 최신 기술로 전환하는 것이 마케터에게 매우 중요합니다. 기계 학습은 새로운 측정 도구의 원동력 중 하나이며 귀인에 대한 대안의 중요한 세부 사항입니다. 그 중 하나는 전환 모델링으로, 쿠키 이후의 세계에서 실제로 차이를 만드는 접근 방식입니다.


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