OneCheck Inc.
Turning Data into Insight
with UWB, Deep learning and sLLM technologies
UWB, 딥러닝, sLLM 기술을 활용하여
다양한 측위 기술을 결합해 분석합니다.
온라인에서의 고객 행동을 오프라인에 적용하여
행동 데이터와 POS 데이터를 결합해
새로운 시각에서의 가능성을 이끌어냅니다.
2025년 12월 일본 출시 예정

Key Pain Points in Offline Retail
온라인 리테일은 고객 여정 데이터를 토대로 다양한 소비(자)정보를 연결하여 매출 향상을 위해 노력하나 오프라인 리테일은 소비자 여정 데이터의 부재로 고객 정보가 파편화되어 있어 성과의 인과관계 파악과 전략 활용이 어렵습니다.
원체크의 BI솔루션을 통해 UWB, sLLM, Data Analytics를 기반으로 오프라인 리테일에서 소비자 여정 데이터를 토대로 새로운 인사이트를 얻을 수 있습니다.

고객 여정 데이터를 토대로
파악하고자 하는 고객의 목적에 따라
그에 적합한 다양한 측위 기술을 적용,
고객 유입 전략 및 구매 전환율 분석을 위한
유동인구 분석 및 매장 방문 트렌드를 분석합니다.
결과가 아닌 원인과 기여도를
기존의 POS 데이터 중심 분석에서 벗어나
측위 데이터와 구매 데이터 간 연관성을 분석,
정형화된 패턴에서 벗어나
요소별 성과 기여도를 파악할 수 있습니다.
이번달 신주쿠점 매출이 떨어진 이유는 뭐야?
4월 총매출은 458억 엔으로, 전월(3월)의 500억 엔과 비교하여 41.8억 엔(-8.4%) 감소하였습니다.
4월에는 3월 대비 방문자 수가 4.45% 감소했으며, 이는 매출에 가장 큰 영향을 미쳤습니다.
판매 단가는 2.7% 하락하였고, CVR도 92bps 감소하여 매출 감소에 더욱 영향을 주었습니다.
자세한 카테고리별 세부 변동 기여도는 아래와 같습니다.
자연어로 쉽게 빠르게
자체 튜닝한 sLLM엔진을 탑재하여
데이터에 대한 복잡하고 어려운 지식이 없어도
자연어로 쉽고 빠르게
인사이트를 획득할 수 있습니다.