자습식 예측 분석—실시간으로 예측 모델을 자동으로 업데이트하여 각각의 상호 작용을 통해 자동으로 학습합니다
다중 채널 지원—공통의 의사 결정 로직 및 메타데이터 세트를 사용해 다중 채널 의사 결정 애플리케이션을 지원할 수 있는 분할형 학습 모델을 제공합니다
시간 인식 방식의 학습—최근 행동을 보다 중요시하는 이동 시간 창(sliding time window)를 유지하기 때문에 이전의 영향 요소들을 삭제하고 처음부터 다시 학습하도록 모델을 정리할 필요가 없습니다
비즈니스 목표 조정—비용을 절감하면서 매출을 증대시키는 것과 같은 상충하는 비즈니스 목표를 관리합니다
역할 기반 및 모델 기반 의사 결정 간의 균형 유지—사용자 정의 비즈니스 로직과 경험적 데이터에 기초한 예측 모델 간의 균형을 유지합니다
Service-Oriented J2EE Architecture—서비스 지향 아키텍처 (SOA)에 기반을 두고 업계 표준 J2EE 애플리케이션 서버 (Oracle Application Server, BEA WebLogic 및 IBM WebSphere 등)를 사용해 개발되었습니다
