씽킹AI

<colbgcolor=#034DFF><colcolor=#FFFFFF,#dddddd> 씽킹AI ThinkingAI

창립일	2015년 06월 (본사) 2023년 03월 (한국 지사)
서비스	행동데이터 분석 솔루션
제품	Agentic Engine (AE)
창업자	LYU CHENGTONG
핵심 인물	서광덕 (이사)
직원수	100-499명
소재지	서울특별시 강남구 테헤란로 123 여삼빌딩 7층
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링크	\|

1. 개요2. 소개3. 연혁

3.1. 2023년 ~ 현재3.2. 2015년 ~ 2022년

4. 수상 내역5. 제품 기능6. 기타

1. 개요

From Data to AI, Build your real AI team

씽킹AI(영어: ThinkingAI)는 유저 행동데이터 분석 서비스 제공 업체이다.

2. 소개

씽킹AI는 데이터 수집, 저장, 모델링, 데이터 분석 및 시각화까지 실시간 통합 분석이 가능한 프로덕트 분석 툴 Thinking Engine을 제공한다.
시스템은 SaaS와 프라이빗을 지원하며, 13가지 분석 모듈과 운영 모듈 기능이 있다.

씽킹AI는 "From Data to AI, Build your real AI team" 이란 미션을 가지고, 데이터 인식, 데이터 분석 방법, 데이터 분석 능력의 세 가지 측면에서 데이터 서비스를 제공한다.

3. 연혁

3.1. 2023년 ~ 현재

[2026/04] ThinkingAI 출범 및 AI Agent, Agentic Engine 출시

[2025/07] 씽킹데이터 도입 고객사 1500+ 돌파

[2024/11] <게임 데이터 분석: 방법론에서 실무까지> 한국어 버전 책 출간

[2024/08] ThinkingEngine 4.4 버전 업데이트

[2024/06] 씽킹데이터 도입 고객사 1200+ 돌파

[2024/04] ThinkingEngine 4.3 버전 업데이트

[2023/07] 씽킹데이터 도입 고객사 1000+ 돌파

[2023/04] <게임 데이터 분석: 방법론에서 실무까지> 중국어 버전 책 출간

[2023/03] ThinkingEngine 4.0 버전 업데이트

[2023/02] ThinkingEngine 네이티브 클라우드 모듈 출시

3.2. 2015년 ~ 2022년

[2022/09] 빅데이터 분석 엔진 ThinkingEngine 출시

[2022/08] GGV 1억 위안 규모의 C+ 라운드 투자

[2022/06] ThinkingData 산하 서비스의 게임 업체 700+ 돌파

[2022/03] Thinking Analytics 3.6이 출시, 전 세계 데이터 활용을 위한 데이터 인프라 제공

[2021/11] 3.76억 위안 규모의 시리즈 C 라운드 투자

[2021/03] 1억 위안 규모의 시리즈 B 라운드 투자

[2020/12] Thinking Analytics 3.0 출시

[2019/12] 2500만 위안 규모의 시리즈 A+ 라운드 투자

[2018/05] 게임 대규모 데이터 분석 플랫폼 Thinking Analytics 1.0 출시

[2016/05] 게임 플레이어 여론 데이터 분석 플랫폼인 ThinkingGame 출시

[2015/06] 씽킹데이터(상하이) 정식 설립

4. 수상 내역

- 2020년 1월: '게임 포도 2019년도 우수 기업 서비스 제공자' 타이틀 획득 링크

- 2019년 12월: 씽킹데이터는 '게임 차이관 2019 최고의 게임 기업 서비스 상' 수상 링크

5. 제품 기능

[다양한 데이터 통합]
고객단(클라이언트), 서버, 히스토리 로그 데이터를 수집하고, 다양한 플랫폼의 데이터를 통합하여 전체 사용자 데이터 경로를 연결할 수 있습니다.

[다양한 데이터 분석 모델]
11가지 데이터 분석 모델을 제공하여 사용자의 핵심 행동을 정확히 파악하고, 이를 기반으로 운영 팀이 다양한 문제를 해결할 수 있도록 지원합니다. 이 모델들은 사용자 행동의 거시적인 지표를 해석하여 실질적인 운영 통찰력을 제공합니다.

[사용자 태그, 코호트 기능]
사용자 태그 및 코호트 기능을 통해 유사한 행동 선호를 가진 사용자 그룹을 신속하게 정의하고, 세밀한 운영을 위한 명확한 사용자 세그먼트를 제공합니다. 이를 통해 더 효과적인 타게팅과 개인화된 사용자 경험이 가능해집니다.

[세밀한 운영 능력]
사용자 선정, 활동 생성, 접근 방식, 효과 평가 및 위험 관리를 포함한 일체화된 세밀한 운영 솔루션을 제공합니다. 이 기능은 운영 효율을 높이고 각 사용자에게 맞춤화된 경험을 제공하여 데이터의 비즈니스 영향을 최대화합니다.

[빅데이터 플랫폼 구축]
유연하고 개방된 시스템 아키텍처를 통해 데이터의 독립적인 2차 개발을 지원합니다. 이를 통해 기업은 다운스트림 기계 학습, 시스템 조회, 및 데이터 시각화 요구를 충족시키며 자체적으로 효과적인 데이터 관리와 분석 환경을 구축할 수 있습니다.