我们专注于零售业，也在零售业中成长：所有解决方案皆实际在领先客户端完成、测试及买单后落地产品化，不同解决方案提供客户在不同的商业阶段使用。
零售业的专家 - 深义分析以二十年“数据洞察”经验迎战新／超零售时代！
以创新、落地的技术组合，将算法与零售产业问题紧密结合及对应，提供完整线上／线下／交易前／交易后的全方位解决方案。
人手智能手机的时代，移动支付所带来的便利性、AI技术的进步，OMO模式将成为未来世界的趋势。
过去只收集消费者在电商线上之消费行为，未来实体店亦可利用不同的收集设备，消费者在实体店里看了什么、买了什么，甚至是到过哪些商店、地区，都可被数据化及储存，融合线上及线上收集的资料，更精准地提供服务给予消费者。
让我们假设一个场景，当消费者来到一家运动用品门市，人流辨识系统辨识消费者为常客且为会员，即可透过5G智能手机依其喜好推播折价券，消费者喜好可根据其线上电商及线下门市融合线上购物清单、轨迹，及逛门市时之轨迹，来得知消费者喜好，且投其所好，提高消费者满意度，提升回购率。
当然，在从中获益、享受便利的同时，我们还需要在这个全新的世界中保护个人隐私和安全。
OMO 模式不仅仅是融合线上及线下的场景，而是透过数据打通线上及线下 ，对消费者提供无界限全方位之服务。
OMO 模式架构为了打通线上线下场景，除了电商线上的Tracking外，线下也可透过不同的物联设备（IoT）收集资料，深义分析提供线上、线下整合之OMO方案，运用来自客户端之POS、ERP、CRM等的内部资料外，整合线上资料（如消费者网上之消费行为轨迹）及线下资料（如实体商店之逛店动线及热点），进行整体资料分析，全面洞悉消费者行为，并将结果实际商业应用及部署，为电商与实体零售服务业者提供最落地、最有效的零售解决方案。
不管任何时间都欢迎来信，我们的email：[email protected]
打造 AI 零售业资料加值平台，优化分析洞见，助您掌握销售趋势、快速决策。