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Chaos: Doing the work AI won't

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설명

AI tech may get all the attention, but there isn't an AI solution for the critical workflows that architects need to tell the stories of their projects. Designers want visualizations that simultaneously capture a building's aesthetic complexity and the hard data points of energy efficiency, occupant movement, and traffic flow. AI isn't delivering, and Chaos is stepping up. Come see the latest tools for Revit users to conduct energy analysis, with results that can be generated and understood by everyone contributing to your Revit project. Then see how to easily assemble visualizations from across teams and creation tools into real-time explorations, with animations features that go far beyond what design tools are made to support. Learn how quickly you can bring design options to life with stunning ray-traced rendering, dynamic crowds of digital humans, and realistic vehicles traffic. Chaos will show how all of this is possible today for the casual users while meeting the demands of specialists.

주요 학습

  • Create Enscape visualizations that combine traditional architectural visualization with building performance analysis data.
  • Be able to directly integrate energy modeling into your design visualization workflow
  • Rapidly generate crowd and vehicle animations based on Revit model geometry

발표자

  • Roderick Bates 님의 아바타
    Roderick Bates
    Roderick Bates has made a career out of seeking and developing solutions to complex design challenges. As the Director of Corporate Development at Chaos, he is responsible for tracking the industry and market trends shaping the way Chaos customers work, both today and in the future. He collaborates with technology partners, customers, and Chaos product and R&D leaders to assess new product opportunities that will shape the future design. Previously, as a Principal at KieranTimberlake, he led the efforts to develop and commercialize software and hardware tools used by the greater AEC community to improve the environmental and operational performance of buildings.
  • Ana Lyubenova 님의 아바타
    Ana Lyubenova
    Ana joined Chaos' V-Ray for Revit team in 2016, where she took various roles. Currently, she is responsible for the product management. Ana is also an architect with over 15 years experience in Autodesk Revit and BIM.
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Stream Type LIVE
Remaining Time 38:02
 
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Transcript

RODERICK BATES: Hello, and welcome to Doing the Work AI Won't. We're very happy to have you join us. And my name is Roderick Bates, and I'm the director of Corporate Development here at Chaos. And I'm joined by my colleague Ana.

ANA LYUBENOVA: Hey, everyone. My name is Ana. I'm a product manager at Chaos, and we're excited to host this AI class today.

RODERICK BATES: Absolutely, we are excited. And we're really talking about something that we think is incredibly exciting because AI technology does get all the attention, but at the end of the day, it's not necessarily delivering everything that people need when they want to communicate their design.

So here's the abstract. Probably some of you have read it, found it exciting. And we're going to dive into the details that make all of this possible by addressing these key learning objectives. We want to show you how you can create incredible visualizations from your architectural design project that combine both the hard data of building performance with the beauty of the actual design intent.

We also want to show how something like energy modeling, that's not normally associated with things that maybe are on the aesthetic side of design communication, can actually be folded directly into your design visualization workflow. And then we also want to show how someone that maybe doesn't have a high level of expertise can rapidly generate crowd and vehicle animations based off of Revit model geometry.

These are all things that we see as being incredibly important, this combination of data and visualization, to create really a narrative or a story with your project that right now AI isn't quite ready to be able to do.

But that isn't to say that AI can't do a lot. There's a ton of things that it can do and a ton of things it can do incredibly well. Like let's say perhaps I wanted to ask, what was the best render engine out there. Maybe it would tell me it's Enscape, and that's a really nice way of just getting right down to the data. So for sort of a streamlined search, it really does incredibly well.

And chatbots are something where maybe at one point it was just an interface for, say, customer service you might find on a website. But more and more people are starting to find ways of integrating it directly into software, maybe even generate prompts, really start to use it in a way where it's like asking a very smart person in the room complex questions, and they're going to give you an answer far more quickly, really, than any other methodology.

And of course, complex analysis, the ability for AI to take a massive, very nasty looking data set, and be able to through it incredibly quickly to derive insights. I'd say in many ways, it's almost intimidating how quickly and capable AI is, and whether those are visual data sets or numerical data sets. I think we've all seen examples of a lot of the complex analysis that AI can do.

And one of the things that we find particularly interesting in the world of architecture is that people are using it as a very rapid mechanism for assessing code and building code. Questions like, well, I have all these parking spaces, but how many of them need to be, say, van accessible for, say, ADA compliance, something along those lines?

That's something where AI maybe shouldn't be your final point of interrogation, but it's an incredibly effective way of having that question answered quickly as opposed to, say, flipping through a large book of codes or trying to search for PDFs. And then oftentimes, you'll see here on the left, it'll link you right to the source document.

And of course, image generation. I don't think there's too many design firms out there that aren't at least using AI for the creation of mood boards and other sort of preliminary information. So maybe you wanted to create something that's more button-down. It's perfectly good for that.

Or maybe something that's absolutely outlandish, the most wacky thing you can think of, like a cat on a unicorn juggling cupcakes, and maybe that cat's an astronaut. No problem. AI has your back, and it'll create exactly that image, but there's a lot that AI can't communicate.

And one of those things that it really isn't there for is about emotional resonance. It doesn't create that emotional connection. It can't give you a hug, if you will. It doesn't have empathy. It doesn't understand you as a human or the people you're trying to communicate with as humans, and part of that is about context. It doesn't always understand the nuance of a particular situation.

And I think one of the other things that is incredibly challenging with AI is that it doesn't know when it's wrong. And you can see here, this example. It's like, you ask how many letters are in the word "nineteen," and you get back "nine letters."

It's one of those things where I think it makes it difficult to really trust it at a certain level, and it also shows that there's still a place for humans to have an involvement in the process when it comes to using or leveraging AI.

And the other thing that's interesting about artificial intelligence is that when it comes to visualization and creating visualizations, it's really not doing that with accurate data. It's doing it based off of a pure pixel-based approach.

It's not thinking of it from the perception of, well, will this perform well from an energy code perspective? Or can people easily move in and out or around this particular building? It's just saying, here you go. It's neither the right or wrong. Here's a strong visual that we think meets your prompt. And of course, along with that too, is it doesn't have that human emotion, that creator's artistic touch that is so integral to the design process.

And why is that a problem, at least from our perspective, and we think from the perspective of the industry as a whole? And maybe we can go back, go back a long ways, to Aristotle's triumvirate of really what makes for powerful rhetoric. And that's the idea that you need to balance multiple elements here.

You need to have emotion, and you need to appeal to your audience with emotion, but you also need to appeal with logic and reason, these hard numbers and data and things like that, and really combine the two of those from a stance of credibility and ethics, one in which people really trust you and they know that you're unlikely to be wrong, or if you are wrong, you're going to want to correct it.

And so that's the idea of this balance here between having an argument with emotion that appeals to the audience's emotion or to the receiver's emotions, and feelings substantiated by logic and reason, and then coming together from a very credible source. And that's really, from our perspective, one of the challenges that AI has. It's not necessarily combining all of these elements that are really required for a powerful and compelling argument.

And why is some of these components, particularly the emotional component, so important from the perspective of an argument? It's because you have the power to change, really, when you start to combine emotion and data. And from our perspective, that's really what makes for storytelling, when you put those two pieces together. And you can start to really influence how people think, because oftentimes people are not making decisions based purely off of data, but oftentimes it's really that combination of emotion and data.

And so when we look at these examples, these are our books that are well known or movies that are well known, and they really did implement change. And while they were substantiated in data-- if you think of say, The Jungle, it was actually going out into the field doing investigative journalism, understanding what's actually happening on the ground in those meatpacking facilities around the turn of the century-- it's a combination also of the really compelling story that galvanized a nation and implemented change.

Or if you think of An Inconvenient Truth, it raised awareness around global warming. And sure, there was a lot of data and graphs in the context of that movie, but it was really about a narrative and a compelling story that was put together that caused it to be so successful.

Silent Spring was one in which people really understood the implications, the environmental implications, of DDT in a way that was emotional. And combining that with the scientific data that was emerging is what really frightened people and caused them to see that the implications, particularly with birds and the implications there, to see declining species counts.

And then with Bambi, I don't think there's anyone that didn't see Bambi and felt their heartstrings pulled. And that's something that generated quite a bit of anti-hunting sentiment that honestly, it's probably still felt today.

So architects, in many ways, are storytellers. They're ones that do need to appeal to an audience and communicate to them in a way that's compelling and actually really is driving their stakeholders, or project stakeholders, towards a particular decision-making process and outcome. And they are visual storytellers that use data, but the problem is, unfortunately, that sometimes the data they use isn't particularly compelling.

As you can see, these examples, we look at, say, a drawing set. Given what type of stakeholders are out there on a given project, say like a client group, this type of information maybe isn't always the best to provide the emotional aspect, if you will, and the communication capabilities that are required for those that maybe aren't trained in the field of architectural design.

And so oftentimes they communicate using illustrations and visualizations. And that maybe fits in more on an emotional level, but unfortunately, you also have to have a good visualization in order to do that. And as some of these examples we pull show, the visualizations aren't always the best. And when you do that, you're not necessarily communicating on the type of emotional level that you want, and you're losing out on the power of storytelling here by having data that people don't understand, as you saw in the previous slide, and here perhaps with an emotional message that just doesn't resonate with the audience.

So as visual storytellers, I think designers really have an obligation to think about how they combine data and the compelling design visual of their project to tell a compelling story. And fortunately, we're not the first industry that's been confronted with this challenge.

What's fascinating, at least from my perspective, is that in the world of science, they've recognized the need to visualize data in a way that is exciting for audiences that go beyond just the scientific community. For the scientific community, maybe looking at a scatter plot or a raw image right out of a simulation engine is exciting, but they know that that's not the only consumer of scientific data.

They actually have to communicate with those maybe that are responsible for funding or maybe need to make large-scale decisions based off of the data they're generating. And so they're realizing that they need to look at other ways of communicating the same data that are accurate, substantiated by that data, but at the same time also begin to bring in the visual and emotional component of storytelling.

So here's an example that I think is pretty effective, but perhaps one of the entities that's been most effective at this is actually NASA here in the United States. And they are very comfortable using video images for a variety of different topics, where they are showing all sorts of complex data-- weather systems, satellite movements, things like that-- and bringing all of this into interactive visualizations that can be understood really by anyone, whether you have a background in science and regularly report to work at NASA, or you're someone like me that perhaps has an interest in these topics, but certainly not the type of scientific background that would typically be required to understand the raw data that is underpinning these types of visualizations.

So when we think about this type of visualization process, those types of projects that are happening on a scientific level are happening at the level of the architectural design process. There are architects and designers and visual artists out there that do understand the importance of that type of visual communication, but the challenge is how do you combine something like you're seeing here with data?

And that's something that we're very keen to do, is to show you ways in which you can do exactly that. You can perform an analysis or maybe you're trying to communicate complex information, say, like energy analysis or occupant movement throughout a building or around a building or traffic flows.

How do you combine that type of information you may be wanting to communicate, and maybe move beyond just pure diagrams or graphs and charts and things like that to actually make them part of the visualization process? And for us, that is exactly what we want to show you. Essentially, how you can have storytelling workflows that combine data and visualization using Chaos products.

So maybe we'll start with one that isn't normally associated with a story, or at least a compelling story, and that's energy analysis. Energy analysis, obviously, is incredibly important. This is something that is both a hyper local problem-- it matters when it comes down to how much you pay in an energy bill on a monthly basis-- but of course, it's also a global problem, when we think about climate change and global warming.

So our response to that has been Impact, an integration with our Enscape modeling platform that works across any type of design platform you might be using, including Autodesk Revit. It's something where we wanted to combine the ease of use of Enscape that our customers know-- and of course, it's one of the key reasons why they use the software-- but to retain that ease of use in the context of an entirely new workflow for energy analysis, so they can really understand how their building is performing from an energy use perspective as they design.

And we wanted to make sure that the analysis that we generated was something that our customers could trust, something that they could look at and say, is this something that is getting me on the pathway towards compliance? And we want them to feel confident that the answer is yes.

And so to do that, we partnered with IES out of Scotland. And IES is one of the world leaders when it comes to sophisticated building performance simulation software that's used by the top engineering firms globally.

So what do we mean by ease of use? How easy is it? Well, let's just say you happen to be in San Diego. And if you can answer that question, you've answered one of the first of the three questions that are required to perform an impact analysis.

Second question is, well, what type of project are you working on? Well, in this case, let's say we're working on a school or university here in San Diego. In what year was it built? Well, let's go with 2012. I would hope you know the year that your building was built, and of course, along with that, when it was last renovated. Or maybe it's new construction, but you should know the date for that.

And if you have all those components, amazingly enough, you can actually run an impact analysis. So you can see here a user going through the process there of inputting the information relative to those three primary questions. With those three questions and along with the data that's already found with the Revit geometry that you've created that Enscape is able to pull, we're able to generate an initial analysis that understands energy use intensity, peak loads, and energy use allocation.

And the great thing that all of our users love about Enscape is that you can make changes to your design in real time, and you can see the updates in the visualization interface of Enscape to see exactly how your project's going to look as you change the design. And now in the same time, you can see the updates in the building performance of your-- or the performance, rather-- of your building.

And to improve the communication of the data and move beyond the charts and the diagrams, we've integrated the building performance results directly into the render view, allowing you to navigate that analysis and see those results and find out which rooms are performing well and which rooms might not be.

And with that information, you can create a compelling visualizations-- if it'll allow me to move forward-- compelling visualizations that are able to combine both building performance and traditional architectural visualization, creating a story of your building that has these two elements brought together, allowing for all stakeholders-- whether they be architects or engineers or client groups-- to understand these two facets of your building simultaneously, within the same interface, crafting a narrative that combines both the data of building performance with the analysis brought to you by Impact.

And a platform like this is really only as effective as the workflow that it supports. And in a context like this, this is something where we wanted to allow for our users of Enscape, regardless of where they may be starting their design process, to be able to seamlessly transition into Impact.

And from our perspective, we've created a workflow for storytelling, storytelling around energy analysis. But as my colleague will show, that's not the only story that designers need to tell.

ANA LYUBENOVA: So our next topic will be about storytelling through creating crowds, occupant movement, traffic flow, et cetera. And for this, apparently, if you're working in a CAD system, you are very limited, and basically you cannot create any of these.

So we know that many of our users have been requesting this type of functionalities for quite a while now. And looking into how to address those functionalities, we actually end up creating a new product.

So I'm very excited to share with you the newest product on our portfolio, Chaos Envision. This is basically the first time that we are presenting it in public. And it's been in a private alpha for the past few months and will soon enter in a public beta.

So Chaos Envision is an independent, real-time 3D assembly and animation tool for architectural visualizers wanting to either explore design options or produce compelling animations that tell the story of their design in the best possible way.

And I know that you guys are probably curious about how does it look like. It basically looks like this, and we're going to explore the main workflows and the key capabilities that this new Chaos tool provides to you.

And we'll start with key capability number one. Chaos Envision allows you to assemble scenes coming from different 3D tools. And in doing that, it is also able to handle ultra large scenes, which sometimes is not the case with other real-time tools.

So for example, if you have your Revit model, like your design being built in Revit, but you have the terrain in 3ds Max, or you have the building envelope being built in Rhino, you can combine everything using Chaos Envision. And let's see how it works.

So we have this Revit model that was rendered initially with Enscape. It's actually the same model that we already saw with the building performance functionality. So what we need to do is to export a V-Ray scene file, which we then import into Chaos Envision.

And then we have the terrain coming from 3ds Max. We assembled both scenes together. And then, as this is a visualization app, you can create cameras, you can modify the camera parameters, and configure various settings.

As you can see here on top, we have the cameras and variations that we're going to review later on. And here, I have access to all the scenes that I imported. And I can manipulate each and every object that is coming from those scenes.

I have a list of all materials. So basically, my Enscape materials are read and rendered by Chaos Envision. And in addition, I also have access to the Chaos Cosmos library of 3D assets. And here is the timeline, which we're going to use in order to create our first animations.

So let's explore a very basic workflow of assigning materials. But as I said, your Enscape materials are actually supported and rendered, so Chaos Envision would aim to simply enhance their look by adding some additions to them.

So you can simply pick a material, and then you can either add enhancements to it or modify its parameters. Like in this example, we modified the reflections of that material.

All right. And then, in case the Enscape design contains Entourage, it will also get rendered. In that particular example, we decided to demonstrate how you can also add Entourage from within Chaos Envision, because as I said, it is directly plugged to the Chaos Cosmos library of 3D assets.

And with the advanced scattering tool, you can scatter as many assets as you want to. In that example, we scattered this grass asset. And if you can see, the performance will not drop by any means.

And then you can also play with the lighting. There are a couple of options for environment lighting. Number one, of course, is the sun, but there is also a possibility for image-based lighting.

Yeah so, the main purpose of Chaos Envision is to let you create advanced animation, from objects being animated on paths, through crowds, phasing, or design transitions. And Chaos Envision combines 100% ray traced environment as well as the most realistic Archviz entourage delivered by Chaos Anima These are 3D and 4D animated assets.

And let's see an example of how this works. So in this first example, we are going to generate a crowd. You simply need to place the crowd and then draw the path where the crowd characters will be walking, and then select the characters from within the Anima asset browser.

And the cool thing is that you can generate a crowd even out of two or three characters because you can increase their count, but at the same time you can vary the color of their clothing, so that it looks as if these are different characters. But in our example we, of course, use more characters, and you can adjust the parameters of each individual character. And then by pressing generate, the crowd just gets generated. And here on the timeline, we can check the results.

The next example focuses on traffic. So as you can see here, we have already drawn the path, the blue line. And we simply import a car, and we link it to the path. And then we can adjust the car speed, and now the car is linked to the path. And basically, it controls its direction of movement. And we can add more cars, or even a train in that example.

Yeah, and Chaos Envision allows you to generate an unlimited number of design variations. And they can be used for various purposes, from design explorations to creating animations with the help of the variations.

So there are two types of variations that you can create with Chaos Envision, one that are only related to the lighting, and another one that are related to the objects in the scene. And both of them can be combined together, as we're going to see in this example.

So in this example, we first have a camera that is being animated, as if it's moving. And we have the timeline. This is where we actually create the animations. And here, we created another variation of the environment lighting. So we changed the sun position.

And we're going to animate through both the environment variations. And the final result will look as if the sun is moving. We simply need to place them on the timeline, and adjust their duration, and then check the result, and adjust the timeline blocks, if necessary.

And it works similarly with scene geometries, as I said. So in this example, we decided to simply change the position of some trees. But of course, those objects can be-- well, it could be any object. It could be either moved or rotated or hidden, and this will only be saved in the currently selected scene variation.

And with that, again, you can create as many variations as you want to. Like in this example, we created quite a few of them.

And Chaos Envision is compatible with the rest of the Chaos products. So it basically allows for seamless data transfer from all Chaos products that support the V-Ray scene format, meaning that as long as you're able to export a V-Ray scene, you can import it in Envision, and you can start creating your animations.

And the cool thing is that Chaos Envision actually combines all the Chaos products that you see on the current slide. It utilizes the accurate, real-time render engine of Chaos Vantage. So basically, chaos Envision and Chaos Vantage are sharing the same render technology, the same render engine.

Chaos Envision allows for visualization or scene data created with either Enscape or V-Ray to be imported and continued for the purposes of creating animations. It also provides direct access to the Chaos Cosmos library of 3D Assets, as well as direct access to the Anima library of animated people for crowd generation.

And in addition to that, it has integration with the Chaos Scatter, which exists as an addition to some of our V-Ray plugin integrations, for scattering vegetation and any type of organic creations.

And now, again, all the key capabilities at the glance. And let's see how our final video looks like.

And as I mentioned at the beginning, Chaos Envision has been in a private alpha for the last few months, and we are now getting ready to launch its public beta. So whoever of you is interested to give it a try and explore its functionalities, you can simply scan this QR code and apply for the beta.

And with Chaos Envision and with our building performance feature slash extension available in Enscape, we are getting one step closer to our company mission to democratize visualization and to provide easy-to-use visualization workflows tailored to the needs of our customers.

And with that, our presentation has come to an end. And we would like to thank everyone for joining our class, and see you again.

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Salesforce Live Agent
오토데스크 사이트에서 고객의 행동에 관한 데이터를 수집하기 위해 Salesforce Live Agent를 이용합니다. 여기에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역, IP 주소 또는 장치 ID 및 오토데스크 ID가 포함될 수 있습니다. 오토데스크는 사이트 성과를 측정하고 고객의 온라인 경험의 편리함을 평가하여 기능을 개선하기 위해 이러한 데이터를 이용합니다. 또한, 이메일, 고객 지원 및 판매와 관련된 고객 경험을 최적화하기 위해 고급 분석 방법도 사용하고 있습니다. Salesforce Live Agent 개인정보취급방침
Wistia
오토데스크 사이트에서 고객의 행동에 관한 데이터를 수집하기 위해 Wistia를 이용합니다. 여기에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역, IP 주소 또는 장치 ID 및 오토데스크 ID가 포함될 수 있습니다. 오토데스크는 사이트 성과를 측정하고 고객의 온라인 경험의 편리함을 평가하여 기능을 개선하기 위해 이러한 데이터를 이용합니다. 또한, 이메일, 고객 지원 및 판매와 관련된 고객 경험을 최적화하기 위해 고급 분석 방법도 사용하고 있습니다. Wistia 개인정보취급방침
Tealium
오토데스크 사이트에서 고객의 행동에 관한 데이터를 수집하기 위해 Tealium를 이용합니다. 여기에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 오토데스크는 사이트 성과를 측정하고 고객의 온라인 경험의 편리함을 평가하여 기능을 개선하기 위해 이러한 데이터를 이용합니다. 또한, 이메일, 고객 지원 및 판매와 관련된 고객 경험을 최적화하기 위해 고급 분석 방법도 사용하고 있습니다. Upsellit
오토데스크 사이트에서 고객의 행동에 관한 데이터를 수집하기 위해 Upsellit를 이용합니다. 여기에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 오토데스크는 사이트 성과를 측정하고 고객의 온라인 경험의 편리함을 평가하여 기능을 개선하기 위해 이러한 데이터를 이용합니다. 또한, 이메일, 고객 지원 및 판매와 관련된 고객 경험을 최적화하기 위해 고급 분석 방법도 사용하고 있습니다. CJ Affiliates
오토데스크 사이트에서 고객의 행동에 관한 데이터를 수집하기 위해 CJ Affiliates를 이용합니다. 여기에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 오토데스크는 사이트 성과를 측정하고 고객의 온라인 경험의 편리함을 평가하여 기능을 개선하기 위해 이러한 데이터를 이용합니다. 또한, 이메일, 고객 지원 및 판매와 관련된 고객 경험을 최적화하기 위해 고급 분석 방법도 사용하고 있습니다. Commission Factory
Typepad Stats
오토데스크 사이트에서 고객의 행동에 관한 데이터를 수집하기 위해 Typepad Stats를 이용합니다. 여기에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역, IP 주소 또는 장치 ID 및 오토데스크 ID가 포함될 수 있습니다. 오토데스크는 사이트 성과를 측정하고 고객의 온라인 경험의 편리함을 평가하여 기능을 개선하기 위해 이러한 데이터를 이용합니다. 또한, 이메일, 고객 지원 및 판매와 관련된 고객 경험을 최적화하기 위해 고급 분석 방법도 사용하고 있습니다. Typepad Stats 개인정보취급방침
Geo Targetly
Autodesk는 Geo Targetly를 사용하여 웹 사이트 방문자를 가장 적합한 웹 페이지로 안내하거나 위치를 기반으로 맞춤형 콘텐츠를 제공합니다. Geo Targetly는 웹 사이트 방문자의 IP 주소를 사용하여 방문자 장치의 대략적인 위치를 파악합니다. 이렇게 하면 방문자가 (대부분의 경우) 현지 언어로 된 콘텐츠를 볼 수 있습니다.Geo Targetly 개인정보취급방침
SpeedCurve
Autodesk에서는 SpeedCurve를 사용하여 웹 페이지 로드 시간과 이미지, 스크립트, 텍스트 등의 후속 요소 응답성을 측정하여 웹 사이트 환경의 성능을 모니터링하고 측정합니다. SpeedCurve 개인정보취급방침
Qualified
Qualified is the Autodesk Live Chat agent platform. This platform provides services to allow our customers to communicate in real-time with Autodesk support. We may collect unique ID for specific browser sessions during a chat. Qualified Privacy Policy

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사용자 경험 향상 – 사용자와 관련된 항목을 표시할 수 있게 해 줌

Google Optimize
오토데스크는 사이트의 새 기능을 테스트하고 이러한 기능의 고객 경험을 사용자화하기 위해 Google Optimize을 이용합니다. 이를 위해, 고객이 사이트를 방문해 있는 동안 행동 데이터를 수집합니다. 이 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역, IP 주소 또는 장치 ID, 오토데스크 ID 등이 포함될 수 있습니다. 고객은 기능 테스트를 바탕으로 여러 버전의 오토데스크 사이트를 경험하거나 방문자 특성을 바탕으로 개인화된 컨텐츠를 보게 될 수 있습니다. Google Optimize 개인정보취급방침
ClickTale
오토데스크는 고객이 사이트에서 겪을 수 있는 어려움을 더 잘 파악하기 위해 ClickTale을 이용합니다. 페이지의 모든 요소를 포함해 고객이 오토데스크 사이트와 상호 작용하는 방식을 이해하기 위해 세션 녹화를 사용합니다. 개인적으로 식별 가능한 정보는 가려지며 수집되지 않습니다. ClickTale 개인정보취급방침
OneSignal
오토데스크는 OneSignal가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 OneSignal를 이용합니다. 광고는 OneSignal 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 OneSignal에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 OneSignal에 제공하는 데이터를 사용합니다. OneSignal 개인정보취급방침
Optimizely
오토데스크는 사이트의 새 기능을 테스트하고 이러한 기능의 고객 경험을 사용자화하기 위해 Optimizely을 이용합니다. 이를 위해, 고객이 사이트를 방문해 있는 동안 행동 데이터를 수집합니다. 이 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역, IP 주소 또는 장치 ID, 오토데스크 ID 등이 포함될 수 있습니다. 고객은 기능 테스트를 바탕으로 여러 버전의 오토데스크 사이트를 경험하거나 방문자 특성을 바탕으로 개인화된 컨텐츠를 보게 될 수 있습니다. Optimizely 개인정보취급방침
Amplitude
오토데스크는 사이트의 새 기능을 테스트하고 이러한 기능의 고객 경험을 사용자화하기 위해 Amplitude을 이용합니다. 이를 위해, 고객이 사이트를 방문해 있는 동안 행동 데이터를 수집합니다. 이 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역, IP 주소 또는 장치 ID, 오토데스크 ID 등이 포함될 수 있습니다. 고객은 기능 테스트를 바탕으로 여러 버전의 오토데스크 사이트를 경험하거나 방문자 특성을 바탕으로 개인화된 컨텐츠를 보게 될 수 있습니다. Amplitude 개인정보취급방침
Snowplow
오토데스크 사이트에서 고객의 행동에 관한 데이터를 수집하기 위해 Snowplow를 이용합니다. 여기에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역, IP 주소 또는 장치 ID 및 오토데스크 ID가 포함될 수 있습니다. 오토데스크는 사이트 성과를 측정하고 고객의 온라인 경험의 편리함을 평가하여 기능을 개선하기 위해 이러한 데이터를 이용합니다. 또한, 이메일, 고객 지원 및 판매와 관련된 고객 경험을 최적화하기 위해 고급 분석 방법도 사용하고 있습니다. Snowplow 개인정보취급방침
UserVoice
오토데스크 사이트에서 고객의 행동에 관한 데이터를 수집하기 위해 UserVoice를 이용합니다. 여기에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역, IP 주소 또는 장치 ID 및 오토데스크 ID가 포함될 수 있습니다. 오토데스크는 사이트 성과를 측정하고 고객의 온라인 경험의 편리함을 평가하여 기능을 개선하기 위해 이러한 데이터를 이용합니다. 또한, 이메일, 고객 지원 및 판매와 관련된 고객 경험을 최적화하기 위해 고급 분석 방법도 사용하고 있습니다. UserVoice 개인정보취급방침
Clearbit
Clearbit를 사용하면 실시간 데이터 보강 기능을 통해 고객에게 개인화되고 관련 있는 환경을 제공할 수 있습니다. Autodesk가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. Clearbit 개인정보취급방침
YouTube
YouTube는 사용자가 웹 사이트에 포함된 비디오를 보고 공유할 수 있도록 해주는 비디오 공유 플랫폼입니다. YouTube는 비디오 성능에 대한 시청 지표를 제공합니다. YouTube 개인정보보호 정책

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광고 수신 설정 – 사용자에게 타겟팅된 광고를 제공할 수 있게 해 줌

Adobe Analytics
오토데스크 사이트에서 고객의 행동에 관한 데이터를 수집하기 위해 Adobe Analytics를 이용합니다. 여기에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역, IP 주소 또는 장치 ID 및 오토데스크 ID가 포함될 수 있습니다. 오토데스크는 사이트 성과를 측정하고 고객의 온라인 경험의 편리함을 평가하여 기능을 개선하기 위해 이러한 데이터를 이용합니다. 또한, 이메일, 고객 지원 및 판매와 관련된 고객 경험을 최적화하기 위해 고급 분석 방법도 사용하고 있습니다. Adobe Analytics 개인정보취급방침
Google Analytics (Web Analytics)
오토데스크 사이트에서 고객의 행동에 관한 데이터를 수집하기 위해 Google Analytics (Web Analytics)를 이용합니다. 여기에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 오토데스크는 사이트 성과를 측정하고 고객의 온라인 경험의 편리함을 평가하여 기능을 개선하기 위해 이러한 데이터를 이용합니다. 또한, 이메일, 고객 지원 및 판매와 관련된 고객 경험을 최적화하기 위해 고급 분석 방법도 사용하고 있습니다. AdWords
Marketo
오토데스크는 고객에게 더욱 시의적절하며 관련 있는 이메일 컨텐츠를 제공하기 위해 Marketo를 이용합니다. 이를 위해, 고객의 온라인 행동 및 오토데스크에서 전송하는 이메일과의 상호 작용에 관한 데이터를 수집합니다. 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역, IP 주소 또는 장치 ID, 이메일 확인율, 클릭한 링크 등이 포함될 수 있습니다. 오토데스크는 이 데이터를 다른 소스에서 수집된 데이터와 결합하여 고객의 판매 또는 고객 서비스 경험을 개선하며, 고급 분석 처리에 기초하여 보다 관련 있는 컨텐츠를 제공합니다. Marketo 개인정보취급방침
Doubleclick
오토데스크는 Doubleclick가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 Doubleclick를 이용합니다. 광고는 Doubleclick 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 Doubleclick에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 Doubleclick에 제공하는 데이터를 사용합니다. Doubleclick 개인정보취급방침
HubSpot
오토데스크는 고객에게 더욱 시의적절하며 관련 있는 이메일 컨텐츠를 제공하기 위해 HubSpot을 이용합니다. 이를 위해, 고객의 온라인 행동 및 오토데스크에서 전송하는 이메일과의 상호 작용에 관한 데이터를 수집합니다. 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역, IP 주소 또는 장치 ID, 이메일 확인율, 클릭한 링크 등이 포함될 수 있습니다. HubSpot 개인정보취급방침
Twitter
오토데스크는 Twitter가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 Twitter를 이용합니다. 광고는 Twitter 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 Twitter에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 Twitter에 제공하는 데이터를 사용합니다. Twitter 개인정보취급방침
Facebook
오토데스크는 Facebook가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 Facebook를 이용합니다. 광고는 Facebook 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 Facebook에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 Facebook에 제공하는 데이터를 사용합니다. Facebook 개인정보취급방침
LinkedIn
오토데스크는 LinkedIn가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 LinkedIn를 이용합니다. 광고는 LinkedIn 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 LinkedIn에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 LinkedIn에 제공하는 데이터를 사용합니다. LinkedIn 개인정보취급방침
Yahoo! Japan
오토데스크는 Yahoo! Japan가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 Yahoo! Japan를 이용합니다. 광고는 Yahoo! Japan 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 Yahoo! Japan에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 Yahoo! Japan에 제공하는 데이터를 사용합니다. Yahoo! Japan 개인정보취급방침
Naver
오토데스크는 Naver가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 Naver를 이용합니다. 광고는 Naver 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 Naver에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 Naver에 제공하는 데이터를 사용합니다. Naver 개인정보취급방침
Quantcast
오토데스크는 Quantcast가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 Quantcast를 이용합니다. 광고는 Quantcast 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 Quantcast에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 Quantcast에 제공하는 데이터를 사용합니다. Quantcast 개인정보취급방침
Call Tracking
오토데스크는 캠페인을 위해 사용자화된 전화번호를 제공하기 위하여 Call Tracking을 이용합니다. 그렇게 하면 고객이 오토데스크 담당자에게 더욱 빠르게 액세스할 수 있으며, 오토데스크의 성과를 더욱 정확하게 평가하는 데 도움이 됩니다. 제공된 전화번호를 기준으로 사이트에서 고객 행동에 관한 데이터를 수집할 수도 있습니다. Call Tracking 개인정보취급방침
Wunderkind
오토데스크는 Wunderkind가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 Wunderkind를 이용합니다. 광고는 Wunderkind 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 Wunderkind에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 Wunderkind에 제공하는 데이터를 사용합니다. Wunderkind 개인정보취급방침
ADC Media
오토데스크는 ADC Media가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 ADC Media를 이용합니다. 광고는 ADC Media 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 ADC Media에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 ADC Media에 제공하는 데이터를 사용합니다. ADC Media 개인정보취급방침
AgrantSEM
오토데스크는 AgrantSEM가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 AgrantSEM를 이용합니다. 광고는 AgrantSEM 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 AgrantSEM에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 AgrantSEM에 제공하는 데이터를 사용합니다. AgrantSEM 개인정보취급방침
Bidtellect
오토데스크는 Bidtellect가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 Bidtellect를 이용합니다. 광고는 Bidtellect 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 Bidtellect에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 Bidtellect에 제공하는 데이터를 사용합니다. Bidtellect 개인정보취급방침
Bing
오토데스크는 Bing가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 Bing를 이용합니다. 광고는 Bing 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 Bing에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 Bing에 제공하는 데이터를 사용합니다. Bing 개인정보취급방침
G2Crowd
오토데스크는 G2Crowd가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 G2Crowd를 이용합니다. 광고는 G2Crowd 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 G2Crowd에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 G2Crowd에 제공하는 데이터를 사용합니다. G2Crowd 개인정보취급방침
NMPI Display
오토데스크는 NMPI Display가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 NMPI Display를 이용합니다. 광고는 NMPI Display 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 NMPI Display에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 NMPI Display에 제공하는 데이터를 사용합니다. NMPI Display 개인정보취급방침
VK
오토데스크는 VK가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 VK를 이용합니다. 광고는 VK 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 VK에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 VK에 제공하는 데이터를 사용합니다. VK 개인정보취급방침
Adobe Target
오토데스크는 사이트의 새 기능을 테스트하고 이러한 기능의 고객 경험을 사용자화하기 위해 Adobe Target을 이용합니다. 이를 위해, 고객이 사이트를 방문해 있는 동안 행동 데이터를 수집합니다. 이 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역, IP 주소 또는 장치 ID, 오토데스크 ID 등이 포함될 수 있습니다. 고객은 기능 테스트를 바탕으로 여러 버전의 오토데스크 사이트를 경험하거나 방문자 특성을 바탕으로 개인화된 컨텐츠를 보게 될 수 있습니다. Adobe Target 개인정보취급방침
Google Analytics (Advertising)
오토데스크는 Google Analytics (Advertising)가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 Google Analytics (Advertising)를 이용합니다. 광고는 Google Analytics (Advertising) 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 Google Analytics (Advertising)에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 Google Analytics (Advertising)에 제공하는 데이터를 사용합니다. Google Analytics (Advertising) 개인정보취급방침
Trendkite
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Hotjar
오토데스크는 Hotjar가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 Hotjar를 이용합니다. 광고는 Hotjar 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 Hotjar에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 Hotjar에 제공하는 데이터를 사용합니다. Hotjar 개인정보취급방침
6 Sense
오토데스크는 6 Sense가 지원하는 사이트에 디지털 광고를 배포하기 위해 6 Sense를 이용합니다. 광고는 6 Sense 데이터와 고객이 사이트를 방문하는 동안 오토데스크가 수집하는 행동 데이터 모두에 기초하여 제공됩니다. 오토데스크가 수집하는 데이터에는 고객이 방문한 페이지, 시작한 체험판, 재생한 동영상, 구매 내역 및 IP 주소 또는 장치 ID가 포함될 수 있습니다. 이 정보는 6 Sense에서 고객으로부터 수집한 데이터와 결합될 수 있습니다. 오토데스크는 디지털 광고 경험에 대한 사용자화를 개선하고 고객에게 더욱 관련 있는 광고를 제시하기 위해 6 Sense에 제공하는 데이터를 사용합니다. 6 Sense 개인정보취급방침
Terminus
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