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Connecting the Digital Dots: Achieving 10% Year-on-Year Growth

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설명

We'll explore the challenges and strategic solutions associated with our company's shift from SolidWorks software to Inventor software, as well as our simultaneous implementation of Vault software. This transition involved overcoming substantial technical and operational hurdles. We'll provide insights into the specific issues we faced during the integration process, such as legacy data compatibility, custom property migration, and user adoption. And then we'll share how we addressed these issues in order to achieve the company's goal of 10% year-on-year growth.

주요 학습

  • Learn how to effectively transition data to Inventor and Vault from competing software.
  • Learn how to implement Inventor and Vault effectively, enhancing workflows and data management.
  • Learn about best practices for data integration in Autodesk tools.

발표자

  • Oliver Harbidge
    I am a Digital Development Engineer at Playdale Playgrounds in the UK, where I leads large-scale software implementation and automation projects across the company. With a focus on improving efficiency and streamlining processes, my expertise lies in transforming business operations through digital solutions. My work ensures that Playdale stay ahead in the industry through the use of technology to drive innovation and optimize workflows.
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Transcript

OLIVER HARBIDGE: Hi, welcome to Connecting The Digital Dots, Achieving 10% Year on Year Growth. My name is Oliver Harbidge. I'm a digital development engineer at Playdale Playgrounds.

Just a quick note about us, about me, I've been a digital development engineer here now for maybe two years, I would say, maybe focusing on kind of large scale digital change in my company, as well as smaller scale digital change, automating little roles in people's jobs that maybe get in the way of them doing the fun roles that they really enjoy doing. Playdale makes designs, manufactures playground equipment, which we export all over the world from the UK to the US, UAE, China, Hong Kong, everywhere, and we have a real commitment to innovation and quality.

So what I'll be doing throughout this talk is kind of giving a case study on us, what we've done with the Autodesk products, what we're planning to do, and the challenges and things that we've had to overcome in order to really streamline our digital process and really kind of enhance how we work using Autodesk products. So in section one, I'll be identifying the challenges that we face as a company using more traditional methods of CAD software solutions and kind of going over what we've done to overcome those challenges. Then I'll be talking about the top level business incentives that have caused us to have to make a change.

We've thought, you know, maybe we're not working to the best of our ability. Maybe we could be using more with our software. So I'll be talking about those reasons that have forced us to adopt this change and why that change has been good in the long run. Then I'll be giving a more technical implementation, a more kind of talking about the actual products we've implemented, why we've implemented those particular products, and having a look at the future of what we'll be implementing.

Then in section four, I'll be taking a product from concept to launch. Firstly, I'll be going over what we used to do, the challenges involved in taking a product from concept to launch in the old style. Then I'll be going over how we've improved things using the new streamlined Autodesk pipeline that we've implemented over the last few years. Then in section five, I'll be looking over the future improvements we want to make using new Autodesk products and just recapping what we've been over so far.

So section one, identifying the challenges. I think to a lot of people watching, it'll probably be very, very apparent that one of the major, major problems people often have and one of the first things people like to address is version control, and that is something that we really struggled with at first. Now, we would often find that our CAD models would have much different issue numbers to our work drawings. It's because we relied really heavily on word of mouth and email to inform our shop floor operatives that a change has been made to a part or a component, or maybe we would make a last minute change to something before it was to be manufactured. That change wouldn't then make its way all the way through, and we would end up with an old version of something being manufactured when, really, the tech guys have been to all the trouble of designing something new to fix a problem. It's not actually ended up on site, and that's cost us time, and money, and reputation.

We also had huge problems in the past with data migration. So we've tried to implement digital changes in the past, where we've had really old legacy data problems. We've been using different CAD packages, different non-Autodesk packages for over 20 years now. That comes with a lot of baggage from previous iterations of different softwares that we've tried and used over that time. Getting these bits of data, bits of models, anything into new packages is always a real challenge. So we need to do that, ensuring minimal data integrity loss. We struggled with this for a long time, and it's something that we've had to overcome, whilst implementing new Autodesk products.

Something we also have a lot of problems with was, as I previously said, reliance on emails and personal accountability. So not only would this have a risk of errors. It was also just very, very inefficient. We would often have someone would make a change to a component of some kind. They would print out a document. They would walk down to the shop floor. They would hand that document to someone whose job it was then to get to the correct operative, so that they made the component correctly.

Oftentimes, this wouldn't happen, or it would take a while. Someone would maybe wait for a stack of papers to build up on their desk before they decided to bring it down to the operative. It's not an efficient way of working, and it definitely led to some problems for us.

Finally, BOM management was a real problem for us, Bill Of Materials management. We had huge difficulties maintaining accurate BOMs, because we had to manually update them every time in our ERP software. I know for a lot of people, they're probably thinking the same thing, because manually updating bill of materials for very complex parts takes a very, very, very long amount of time, and it really ties up your engineers. You don't want your engineers to have to be constantly, instead of doing the thing they love, which is designing, going through ERP software, manually clicking buttons, manually changing ones to twos, manually changing twos to threes, getting rid of components we don't need anymore, coding up new components. It's a mess.

This can have a real impact on production and costs, and also, it can lead to a lot of mistakes. Personally, when I was working as a design engineer, I made a huge mistake with a bill of materials, where I thought that there was a big tower system that was going all the way across the world. I think it was going to the UAE, something like that from England, and it was, like, a two tower system with a big slide. And it just needed a simple bridge going between two towers, and for some reason, I decided to make that an incline bridge. That was just the difference of one number in the bill of materials that changed the product code from a linear bridge to a curved bridge, and it created a huge amount of hassle for me.

I had to build this thing. I had to drive it over to our distribution center. I had to help them pack it up, and I had to do that in one night. It's terrible system. So anything we can do to alleviate manual BOM entry, the better.

Having a single source of truth was also a major thing for us. There's a lot to be said for single source of truth, and I think there'll be a lot of people talking about this. But it's such a huge thing, and not having a single source of truth can really lead to some challenges in the workplace.

We would often have the master data for some part, or component, or product on some spreadsheet, somewhere on some drive. There would be four or five of these spreadsheets, all on different drives, all everywhere. Some of the single source of truth for something would be in the model. Sometimes, it would be in the RP. Sometimes, it would be on one of these spreadsheets. Again, it's just not a good way of working.

We also had huge internal skill gaps, which really hindered us in implementing digital change within our workplace, and it's just not something that traditionally a lot of stock was put into when hiring new people, and it led to a lot of complacency within the workplace, where if someone was happy with the way of working and thought it worked OK, that's what we would do. We would do it forever, because no one knew what to do to implement this new digital change that we needed in order to innovate and keep up with the rest of the industry. So I'm going to talk about an importance of skill development and making sure that people have the right skills in order to do this kind of thing.

And, finally, obviously, a problem that everyone will have in any industry is a huge resistance to change. I think a lot of people get very, very stuck in their own ways. As I was just saying, my previous CAD manager, he'd used the previous CAD package for over 20 years.

He was brilliant. He was the best CAD engineer I've ever seen in his specific software that he knew how to use, and he found it very scary to move to something new. So overcoming that human change, I think, a lot of people think it's only the old guard, it's only the new guys, and they're not going to want to change. They're not going to have that drive.

But I think people need to remember a lot of the time, a lot of the resistance to change can come from very, very respected members of the industry who maybe just know what they're doing, and know what they like, and don't want to change. So a lot of what I'm going to talk about is overcoming those barriers, as well, talking about relevant training close to the time of implementation. I think a lot of people overlook how necessary it is to get training and relevant training close to the time of implementation for a piece of software rather than just throwing some training at people, saying this is what you're going to be doing in a year or six months.

By the time that software comes into being, they've forgotten everything. They go back to their old habits. They start using the old software, again, because they're not ready to change.

So in section two, I'm going to talk about the specific technologies that we've implemented to help overcome some of those challenges and the specific challenges that have come for us in implementing those softwares. So the first thing we implemented was Autodesk Inventor. Autodesk Inventor, first of all, had a huge benefit for us in that we were already using a lot of Autodesk products, our 2D layout guys.

So we have two main sections of design when it comes to the playground industry. We have the guys who design the products and design all the new components, the bits and bobs that go onto a playground, and then we have the guys that will help our customers find the correct layout for them. They will drop those into a 2D plan, make sure that everything lines up, make sure all the safety surfacing, all the safety areas, make sure that the playgrounds are safe as possible for the children. And what we find is that before, there was a very, very big break in our systems, where before we were using a streamlined software pipeline through Autodesk, we would create a 3D model of a piece of equipment.

We would then have to export that, do a lot of work, top down, DXF, export. Then we would have to draw on layers to make this model work in 2D. Then we would ship that over to the guys at 2D, so they could use that. But there is a break in the connection between those two departments, because then, if something is updated at the 3D level, nothing changes.

There's no flag to anyone that anything has changed in 2D. So it's a very, very manual process. The same would also happen with our 3D visualization team. They were using 3DS Max to create beautiful visualizations for our customers, and for our catalogs, and stuff like that.

Again, we would create-- the technical guys would create a very, very competent working piece of playground equipment that they would then have to sever, export, send to the guys in the 3D visualization department, and again, there was absolutely no note to them that anything had changed. This would all be a very manual process, more exports, more time wasted, less time. The guys get to do designing great products, which is what they love doing, and we also got the enhancement in design capabilities that come with a world class package, like Inventor.

The second piece of software that we've implemented is Autodesk Vault. Now, obviously, that manages hugely what I was talking about with version control. It also creates a very secure and centralized data management system for us.

What we were previously doing to manage our data was just having files in Windows Explorer. There's no version control. If someone starts to work on a component, change a component for whatever reason, there's nothing there to tell anyone else that this component has already been worked on. So introducing Vault was huge for us, because it allowed us to take control of these components that we previously were just hoping and relying on human communication to make sure that no one would do any duplication of work. And we've taken that, and we've really streamlined that process in line with our CAD package and all the other packages that we currently use within the Autodesk suite.

So there were some specific challenges that we had to undertake and overcome to implement these pieces of software, and one of the first ones comes down to what I was talking about before, which is legacy models and converted data from previous CAD packages. Now, I won't lie. This is an incredibly long process. The conversion of models to correct invented part files was quite difficult to figure out for us, but what we wanted to do going into this, going into replacing our entire CAD package with one streamlined package solution in Autodesk was start fresh and have all clean models, everything connected, everything in the same version, everything cleanly implemented together.

So what we had to do was lean on our CAD package reseller, which was CAD Line, now, Arkance, and they helped us write a script along with the help of a common popular AI website. We used ChatGPT to help us write scripts that would take previous models. It would load them into Inventor. We would then pull data from, as I said before, each where and everywhere, our ERP system, and spreadsheets all around the drives, and we would collate that into one big spreadsheet, which we then use via scripting to inject all of these new parts with custom properties.

What this then allows us to do is catalog those paths when we automatically load them into Vault, so that, now, every part is searchable via custom properties. You could search for any part that was made of wood, or any part that was within a certain range, or any part that was classified as a bracket, et cetera. The list goes on. This was a huge deal for us, and it was something that we really wanted to get right first time, which is why this was such a long process for us. But it's been a process that was really, really worth it in the long run. Because if we hadn't done that, then there, basically, would have been no point in doing this from what I believe, and think we've really done this correctly, even though it has taken a bit of time.

Again, another challenge we face in doing this is the user adoption from company stakeholders. Top level company stakeholders are looking at are spending all this time and saying, well, we're wanting to bring in all of this new technology. Why is it taking so much time? I think, when we get later into the presentation, you'll see the results that we've managed to achieve with these processes, and you'll see that what we needed was some faith and backing from our stakeholders. And, fortunately, that's what we got, and it seems to have paid dividends.

So one thing we had to do, as well, during the implementation of these is training, training, training, training for everyone involved. Now, I have said this before, but I need to stress it again. Training programs for staff are absolutely vital. We reached out to our CAD resellers, our accounts, and they talked us through what training we would need, when we would need to do it. They made this so easy for us, and what that meant was, when we implemented the software, people were ready to use it immediately.

We have tried and failed in the past to implement new software, because as I said, what we've done is brought in new software. It's been brilliant, and we've been promised the world. But, unfortunately, our goals haven't been realized, because training has been done too early. People have forgotten everything by the time the software is implemented, and they go back to using old, inferior methods.

So this was absolutely crucial for me in promoting the system usage of these new bits of software for us, and of course, what you then need to do is to support ongoing initiatives that really cement these new processes in place. One thing that we found really useful when doing this was running mandatory, monthly, very, very informal meetings with anyone who was using new softwares, where we would just ask anyone who was using software over a month to note down any little tips and tricks, and we would get everyone into a meeting. And we would say, right, what little tips and tricks has everyone got to share today?

And what this really does and what we've seen this does for us is kind of creates a sense of competitiveness within people, because they want to find the best tips, and they want to find the best tricks, and maybe they'll start doing things with this new software that you didn't even know we could do, because they'll want to find out the best single one and impress everyone when they get to that meeting. And it really turned into quite a nice, warm spirited kind of competitive meeting, where we would really, really, really try and support people using our new softwares in innovative ways that maybe we hadn't thought of before. So I really can't stress-- and I think, if you take away one thing from this seminar, It's maybe just try that, and maybe it doesn't have to be software integration.

But just try that, because, honestly, it worked for us very, very well. Also, I'll just say previously, I mentioned the scripting that we did using our CAD provider and AI. And if anyone would like to talk to me about that privately, I'd be more than open to talk about that. You can reach out to me at oliver.harbidge@playdale.co.uk. Drop me a line. I'd love to talk to you about that, because it's been a very, very interesting journey for us.

OK, so in section three, I'm going to briefly outline the top level business incentives that showed us that we really needed to make a change and change how we were working, because at the end of the day, this is what we're doing this for. We need to move our business forward. Otherwise, what's the point of doing any of this?

So the first thing we really, really needed to do at Playdale was increase our scalability, improve our scalability, because as I previously talked about, we had a huge reliance on emails and personal accountability to do things, like inform other people that models had changed or inform other peoples that drawings had been up issued. One of the huge things for us was finding out that a drawing that had been up issued a month ago was still sat in the drawing office, in the production office, sorry, at issue one. It could be at issue three, and the guys have no idea.

So not only is this really inefficient. It's also not scalable at all. Because if you want to grow your business, you can't have inefficient systems already in place, because they get more efficient, the more people you add it. It doesn't scale linearly. It scales exponentially.

You add more people, more mistakes get made, more people rush to fix those mistakes, which leads to more mistakes. It doesn't work. So what we really needed to implement and what we did implement in Vault was a complete reduction in those errors by making accountability digital and automated. So that was such a huge thing for us.

What we also wanted to do with Vault is leverage data for decision making. So I've given an example on the slide there. It's a small example, but it really shows the power of what you can do with a centralized data system, like Vault, a single source of truth, like Vault, for all of your data, which is now that we had all this data, we could look and extrapolate which parts maybe weren't being used to their full potential.

Say, it would be more efficient, or it would be the same amount of effort to make a bracket. We can make 30 of them, but we're only making five at the minute, because we don't use them. We use 10 a year. And if we made too many of them, they would just start stacking, stacking, stacking up in a warehouse.

What we can now do is look, see which parts are being underutilized from previous ranges in our catalog and decide, you know what? We're going to try and use this in the next project. We can increase efficiency that way and really start to make a difference to our bottom line the same way.

What we also need is a competitive edge, and being forward thinking and implementing new software solutions can really give you a competitive edge, because we know that we're not the biggest playground manufacturers in the market. It's just a fact. However, what we would like to try and do and what we're working towards is being the most efficient and being the most innovative. And if you can show that to your customers, you can really show that you're a differentiator in the market. You can get products to them faster, you can them to them cheaper, and at the end of the day, that's what matters to the customer.

So that's what we're really trying to do. We're trying to be ahead, hopefully, one day the largest, but until we are the largest, we want to be the most innovative. And then all of this, obviously, everything I've just talked about leads to cost savings, leads to less material wastage from fewer mistakes. It leads to more efficient working practices, not just amongst production staff who can now get drawings digitally on a tablet, instead of from a piece of paper, but it also means that your technical teams, your design teams are working harder. They're working more collaboratively together, and all this efficiency builds up and leads to some real world cost reductions, which we've started to realize now after having Vault and Inventor implemented for a few months.

So in section four, I'm going very briefly run us through a system. I'm going to take an imaginary product from concept to launch. I'm going to do it in the old style of how we used to do things and highlight the mistakes that we may have made or the inefficiencies that we had been doing. Then I'm going to take the same imaginary product from concept to launch in the new style, and we'll see how those efficiencies have stacked on top of each other to create a much more efficient and less bulk down approach to product design.

So first thing is concept development. Concept development doesn't change. It's always for us-- it's always pen on paper, sketching things out. It's a thing that's worked all this time, and I don't see that changing any time soon. What I would say, and it's not directly related to this seminar, is that what we have started to do-- and I would urge anyone who's in a design sector, where scale and color aesthetic really matters to you, is to start utilizing VR, because we've been utilizing VR.

What we now do is create our concept work in 3D, part that into VR, and then what we do is show our stakeholders how big something may look. They can see that maybe from the perspective of a child's view, so they can see what it would look like as a playground to them. They can spot colors that they may not like. They can say, we think that bit should be bigger, et cetera.

This has saved us thousands of pounds, thousands of dollars in terms of man hours, not creating prototypes that then get built, installed, put up in our warehouse only for a major stakeholder in the business to say, no, that's not what we envisaged, go back to the drawing board. So not really related to this, but I just had to get that in there, because it's been fantastic for us. Right, so we go through from concept with concept and some piece of play equipment. We would go through to design and prototyping.

What we would see before is little to no automation collaboration within the internal design team. So what that means is, as I said before, we have people. They vaguely know what each other's working on, and they're not going to try and consciously work on the same thing that anyone else is working on. But, inevitably, when you have a large design team, that's going to happen at some point.

So two people are going to end up working on the same part by accident. It's going to be a huge duplication of effort. It's going to be a huge duplication of work, and it's just not efficient for anyone.

Similarly, when you move over, when you've got something ready to be manufactured, we would then find, as I've previously talked about, drawing issue numbers. They would often be wrong. Parts were getting made to old versions, and obviously, this wasn't happening all the time. We wouldn't make any money if we were constantly getting things wrong. But it did happen, and it happened more frequently than we would like to.

So we knew that something needed to change there. We couldn't keep going on and on with drawings constantly showing people to make the wrong part. Then you'd get to production launch. You find you've got through design. You've made the thing. You've prototyped it. Everyone's happy.

You get to manufacturing. You iron out all the kinks. You make sure everyone's working to the right issues. You get to production, and I don't know what's happened.

Your 3D visualization team have got the wrong model from two months ago when you've made some changes to that. They don't know. No one's told them. An image of the old piece of equipment goes in the catalog, and now, you've got to recall a load of catalogs or printing loads of new catalogs and send them out. It's nightmare.

Same thing with our 2D guys who are dropping bits of play equipment onto 2D environments, they're rearranging them. They're making sure that safety areas match. I don't know what's happened. That slide's actually on the other side of this piece of equipment, and now, none of that makes sense.

We've just sold one of these to someone, and it's not going to look anything like what they thought it was going to look like on their architect's plan. And again, this wasn't happening all the time. We weren't total amateurs, but it was happening enough to the point where we knew we needed to make a change.

So this is a new system analysis. You can see that the concept development stayed the same. We're still drawing things on paper. We're still making-- you're still making all the models, still using the VR. But now, when we get to design and prototyping stage, we've got massively improved collaboration within the product team using Vault and using Inventor, because everyone knows what everyone's working on.

You can't work on a part that someone else is already working on, because that part will be checked out of Vault. No one else can check that out. It's already checked out.

Manufacturing preparation, revision control within Vault, it basically means that there is no issue number disparity anymore. It can't happen. The guys are using the Vault Thin Client on the shop floor to look at works drawings. They can only look at those works drawings when those drawings have been approved by the technical manager.

He's sure that everything's working and happy with that. It goes to the guys on the shop floor. If we want to immediately recall something, we can take it away from them. They won't even be able to see the drawings, so they won't be able to make the part.

And then same with the production launch, now, everyone's working to the same drawing. Sorry, everyone's working to the same model. The technical guys who designed the product are working to the same model. The 3D visualization guys, they're working to the same model that the technical guys have just made, and the 2D people are working the same model, because everything links, because it's all in one smooth, interconnected pipeline.

That's worked very, very well for us, and you can see here in some actual statistics of how that's worked. So what I've got here on the left in yellow is our Jukebox Plus Range, which we launched a few years ago, and something we launched this year in blue, the Woodland Eco Tower Range. These are very comparable units. They have the same amount of products in each range. They're both timber.

The yellow one is just a bit older, and the blue one is newer. You can see we managed to reduce the hours to complete. We shaved off roughly 200 hours. These are estimates, but they're well defined estimates. And I think it's pretty accurate to say we've shaved off about 200 hours from the design time of this range.

Our component errors have gone through the floor. These can now mostly be attributed to simple everyday mistakes that every company is going to make on production paths. It happens nowhere near as much. This is specifically talking about specific prototype units.

And I wanted to say that we had no issue number disparity. Unfortunately, there was one. Something slipped through the cracks, but you can see that, basically, the issue number disparity has gone now totally.

So you can see that's 20% faster launch compared to the last comparable project, a 63% reduction in incorrectly made components during an initial run, and almost 100% reduction in issue number disparity. I'd say 100. I hope that's been helpful. I'm just going to recap everything I've gone over quickly.

So the quality of improvements that we've seen by implementing this streamlined Autodesk pipeline is one enhanced team collaboration, huge, the guys work together much more seamlessly now, improved product quality, we're making less mistakes, less issues on site. It's been fantastic. Reduce manufacturing errors, same thing, faster product development cycles, because everyone's working together. We're not having to go back and redo work.

We've got streamlined workflows and processes, and as I talked about with Vault, we now have much easier reuse of design components and data that previously we wouldn't have realized we were underutilizing. So as I said, maybe there's a bracket that we haven't used somewhere that we could definitely make to its full potential. So version control, manual processes, BOM management, and single source of truth, these are the four main key takeaways that I went into this project hoping we would take away, and I can safely say that these are the four things that we have massively taken away.

BOM management, now, all handled within Vault. So if a 3D model is changed, the BOM is changed. We have a single source of truth within Vault for all of our product data. We have eliminated a lot of manual processes before, especially BOM management, and there is now no disparity in version control or very little disparity of version control between components and work straw lines.

The emphasis here has been on making sure that people embrace technological change, because as I've said previously, no, you don't have to be the biggest guys in your sector, whatever that sector may be. But if you're leading change in technology, it's only going to be a matter of time before you are the guys in control, you're the biggest guys in your sector. And look towards your team, look internally into your team for encouragement, for continuous improvement. Get those guys involved, get them coming up with little tips and tricks, make sure that your guys are sharing what they've learned using new softwares together, because that can be invaluable, and it's really led to some good things for us.

So, lastly, I just want to talk about what we're planning for 2025 and beyond. Fusion operations, huge in the manufacturing sector currently. We've talked a lot about making sure that issue numbers and change management are good enough. Could they be better? Yes, they definitely could be.

Fusion operations is going to really help us streamline. Once we've got the guys the information on the shop floor, what do they do with that information? How easily can they access that information? How easily can the guys on the shop floor talk back to technical to tell them that a change needs to be made?

How easily can our production control guys make sure that we are working efficiently in the production office? Can we, say, allocate resource from one section of production to another to make sure that we are keeping up with demand, et cetera? At the minute, this is all still manual, and I imagine, hopefully, next year, I'll be back talking to you about the same thing, and I'll be talking about how we've increased our production x-fold by implementing fusion operations.

Similarly, in 2025, '26, we want to integrate fusion manage into our streamlined pipeline, so that we can really manage our change even more effectively, get rid of that last one that I had in the graph, get that down to zero issue number disparities, and I'll be very happy. And thank you. If anyone has any questions, as I said, my email address is oliver.harbidge@playdale.co.uk. I'd be more than happy to hear anyone's questions, or thoughts, or feelings about this. And yeah, thank you very much for listening.

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타사 서비스

각 범주에서 오토데스크가 사용하는 타사 서비스와 온라인에서 고객으로부터 수집하는 데이터를 사용하는 방식에 대해 자세히 알아보십시오.

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반드시 필요 - 사이트가 제대로 작동하고 사용자에게 서비스를 원활하게 제공하기 위해 필수적임

Qualtrics
오토데스크는 고객에게 더욱 시의적절하며 관련 있는 이메일 컨텐츠를 제공하기 위해 Qualtrics를 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. Qualtrics 개인정보취급방침
Akamai mPulse
오토데스크 사이트에서 고객의 행동에 관한 데이터를 수집하기 위해 Akamai mPulse를 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. Akamai mPulse 개인정보취급방침
Digital River
오토데스크 사이트에서 고객의 행동에 관한 데이터를 수집하기 위해 Digital River를 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. Digital River 개인정보취급방침
Dynatrace
오토데스크 사이트에서 고객의 행동에 관한 데이터를 수집하기 위해 Dynatrace를 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. Dynatrace 개인정보취급방침
Khoros
오토데스크 사이트에서 고객의 행동에 관한 데이터를 수집하기 위해 Khoros를 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. Khoros 개인정보취급방침
Launch Darkly
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New Relic
오토데스크 사이트에서 고객의 행동에 관한 데이터를 수집하기 위해 New Relic를 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. New Relic 개인정보취급방침
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
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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
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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
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