Cotera
Cotera는 자동화된 통찰력과 실행 가능한 권장 사항을 통해 비즈니스가 고객 행동을 이해하고 예측하여 성장과 유지를 촉진하는 데 도움이 되는 AI 기반 처방적 분석 플랫폼입니다.
https://cotera.co/news/launch?ref=producthunt&utm_source=aipure
제품 정보
업데이트됨:Nov 13, 2025
Cotera이란?
2021년에 설립되어 뉴욕시에 본사를 둔 Cotera는 인공 지능과 데이터 과학을 결합하여 기업이 고객을 더 잘 이해하도록 돕는 세계 최초의 처방적 분석 플랫폼을 구축하고 있습니다. 이 플랫폼은 Y Combinator 및 Avenir Growth Capital을 포함한 유명 투자자로부터 지원을 받았으며 50만 달러의 자금을 조달했습니다. SOC2 규정 준수 솔루션인 Cotera는 고객 데이터를 비즈니스 성장 및 고객 유지를 촉진하는 실행 가능한 통찰력으로 전환하는 데 중점을 둡니다.
Cotera의 주요 기능
Cotera는 기업이 고객 행동을 이해하고 성장 및 유지를 예측하기 위해 고객 행동에 따라 조치를 취할 수 있도록 지원하는 AI 기반 처방적 분석 플랫폼입니다. 고객 데이터 분석, 감정 분석 및 자동화된 통찰력을 결합하여 기업이 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 이 플랫폼은 가장 흥미로운 통찰력을 자동으로 보여주고 이에 대한 조치를 가능하게 하여 분석 시간을 절약하는 동시에 다양한 소스의 고객 데이터에 대한 포괄적인 보기를 제공합니다.
AI 기반 분석: 인공 지능을 사용하여 고객 행동을 분석하고 데이터 과학을 기반으로 실시간 통찰력을 제공합니다.
통합 데이터 통합: 여러 소스의 고객 피드백 및 데이터를 하나의 중앙 집중식 플랫폼으로 통합합니다.
자동 통찰력 생성: 복잡한 분석 없이 관련 통찰력과 추세를 자동으로 보여줍니다.
맞춤형 에이전트 구축: 사용자가 복잡한 엔지니어링 요구 사항 없이 간단한 지침을 통해 AI 에이전트를 구축할 수 있습니다.
Cotera의 사용 사례
고객 경험 관리: CX 팀이 고객 피드백을 모니터링하고, 추세를 파악하고, 잠재적인 문제를 사전에 해결하도록 돕습니다.
마케팅 캠페인 최적화: 고객 세분화 및 행동 분석을 기반으로 타겟 마케팅 캠페인을 활성화합니다.
제품 개발: 기능 요청 및 사용자 피드백을 추적하여 제품 개선 및 개발 우선 순위를 안내합니다.
고객 지원 개선: 지원 티켓 및 고객 상호 작용을 분석하여 응답 품질을 개선하고 지식 격차를 식별합니다.
장점
복잡한 엔지니어링 없이 사용하기 쉬움
여러 데이터 소스의 포괄적인 통합
SOC2 준수, 보안 및 안정성 보장
단점
상대적으로 새로운 플랫폼(2022년 설립)
가격 및 확장성에 대한 제한된 정보
Cotera 사용 방법
가입/로그인: Cotera.co를 방문하여 계정을 만들거나 app.cotera.co/login 페이지를 통해 기존 계정에 로그인하십시오.
템플릿 선택 또는 새로 시작: 다양한 사용 사례(CX, 영업, 마케팅 등)에 대한 미리 만들어진 템플릿에서 선택하거나 처음부터 자신만의 에이전트를 구축하십시오.
에이전트 구축: 복잡한 엔지니어링 없이 일반 영어로 지침을 입력하여 AI 에이전트를 만드십시오. 에이전트가 수행해야 할 작업을 설명하십시오.
데이터 소스 연결: 에이전트가 액세스해야 하는 관련 데이터 소스 및 도구(예: 고객 지원 티켓, 설문 조사, 소셜 미디어)를 연결하십시오.
설정 구성: 에이전트 작동에 대한 예산 및 매개변수를 설정하고 수행할 수 있는 작업 범위를 정의하십시오.
에이전트 테스트: 초기 테스트를 실행하여 에이전트가 의도한 작업을 올바르게 수행하고 적절한 결정을 내리는지 확인하십시오.
배포 및 모니터링: 에이전트를 시작하고 Cotera의 대시보드를 통해 성능을 모니터링하십시오. 에이전트는 자동으로 통찰력을 제공하고 지침에 따라 조치를 취합니다.
검토 및 최적화: 에이전트의 성능을 검토하고 결과를 개선하기 위해 필요에 따라 지침 또는 설정을 조정하십시오.
Cotera 자주 묻는 질문
Cotera는 자율 에이전트, 강력한 통합 및 원활한 워크플로를 통해 지능형 애플리케이션을 구축하도록 돕는 AI 에이전트 플랫폼입니다. 사용자는 복잡한 엔지니어링 없이 간단한 지침을 통해 AI 에이전트를 구축할 수 있습니다.
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