고객에게 보다 관련성 높은 혜택을 제공하고 여러 카테고리에서 카드 지출을 촉진하기 위해 이 발행사는 복잡한 통합이나 개인화 프로그램 관리를 위한 추가 리소스를 고용할 필요 없이 카드 소지자의 참여를 빠르게 향상시킬 수 있는 솔루션을 찾기 시작했습니다. 즉, 고객의 지출을 평가하고 활용할 수 있는 솔루션을 찾고, 고객의 정확한 선호도와 니즈에 맞는 서비스와 혜택을 안내하는 데 도움이 될 수 있는 예측 인사이트를 확보해야 했습니다.

발행사는 개인화 브리즈에서 이상적인 솔루션을 찾았습니다. 지속적인 유지 관리가 필요 없는 핸즈프리 작동으로 발행사는 즉각적인 가치 실현 시간을 단축하여 카드 지출과 참여를 최적화했습니다. 마스터카드의 성향 모델은 1,120억 건이 넘는 거래를 활용하여 카드 소지자가 다음에 소비할 가능성이 가장 높은 곳을 예측하고, 각 카드 소지자에게 적합한 제안을 원활하게 매칭하여 Dynamic Yield의 개인화 엔진에 탁월한 예측 정확도를 제공했습니다.

여행 지출을 최적화하기 위해 마스터카드의 AI 모델은 여행에 지출하는 경향이 높은 카드 소지자를 식별했습니다. 마스터카드의 동적 수익률은 이러한 인사이트를 활용하여 여행이 예상되는 각 카드 소지자에게 가장 관련성이 높은 예약 인센티브를 제공하는 맞춤형 이메일을 보냈습니다.

3개월 후, 여행 지출을 위한 이 캠페인은 3개월 만에 여행 카테고리에서 여행 거래가 60%(% ) 증가하고 카드 소유자당 평균 151달러가 상승하는 결과를 가져왔습니다.

이 발행사의 주요 목표 중 하나는 프리미엄 포트폴리오를 위해 더 많은 카드 소지자를 확보하는 것이었습니다. 이를 위해 마스터카드의 독자적인 AI 모델은 프리미엄 카드로 업그레이드할 가능성이 가장 높은 고액 지출 럭셔리 고객을 식별했습니다.

이러한 인사이트를 바탕으로 마스터카드의 Dynamic Yield는 발급사를 대신하여 고객에게 업그레이드의 이점을 알리는 이메일을 트리거하는 자동화 프로그램을 만들었습니다. 이 캠페인을 통해 3개월 만에 프리미엄 포트폴리오의 성장률이 30%(% ) 증가했습니다.

마스터카드의 모델은 또한 일상적인 카테고리에서 지출이 적은 카드 소지자를 식별했습니다. 발급사가 이러한 저소비자에게 동기를 부여하기 위해 Dynamic Yield by Mastercard는 연료 및 식료품과 같은 카테고리에서 맞춤형 인센티브를 제공하는 개별화된 이메일 캠페인을 개발하여 일일 거래가 15% 증가하고 카드 소유자당 연간 2,388달러의 추가 지출이 증가하도록 유도했습니다.