六大分析模組解決所有零售商業問題！

團隊開發之六大分析模組，包含：推薦配置、會員分群、智慧預測、智慧標籤、新客募集、關聯性等相關模型解決方案，提供零售業商於不同商業階段使用。

深義分析之模組具備彈性、靈活特質，在商家實際使用後，1個月內就能看到變化，再根據狀況調整下次設定，快速取得成效。目前最受歡迎模組為「推薦配置解決方案」，可協助客戶推薦消費者個人化購物偏好、商場攤位配置、門市陳設規劃、銷售活動配合等，而「智慧預測解決方案」則是協助預測DM回應率、下次購買、商品需求和會員流失狀況。

某家國內知名零售通路與深義分析合作，希望利用人工智慧之數據分析模型，達成提升客單價、提升資源投放效益，以及獲得最佳商品推薦組合等目標。為此，深義分析組合「商品關聯性模型」、「價值分群模型」、「行為分群模型」三大模型，為客戶找到最佳解決方案。

提供易讀易解之儀表板，客戶可隨時掌握目前狀態及成效。定期調較模型參數，優化分析結果，提升準確度。

零售業面向六大模組的多元應用：

將資料上傳（API）數據平台後，依客戶不同的商業問題需求，可進行單純的分析或組合模型進行訓練及優化，最後訓練完的資料可提供不同的解決方案使用，如人流分析、尋找KOC、數據變現等相關的商業運用。

不管是零售業線上還是線下解決方案中收集之資料，及交易後銷售訂單資料、CRM資料，皆可組合六大模組中的模型進行訓練，微調、優化模型進而解決零售業商業問題。