OMO 的完整名稱為 Online merge Offline 或 Offline merge Online，中文可以稱作「虛實整合」，用以幫助企業的消費者數據、通路服務、行銷策略進行線上線下整合，協助打造超級個人化行銷（Hyper-Personalization），以更有效地吸引消費者的注意力、提升 ROI（投資報酬率）。
所謂的超級個人化行銷，是以「消費者」為中心，提供無縫、個性化的購物體驗。例如個人化商品推薦、個人化行銷推播等。當超級個人化行銷融入 OMO 的場景後，消費者可以隨時隨地透過多種渠道享受一致的消費體驗與會員權益，企業也能統一管理，應用線上、線下的顧客數據，精準投放廣告和促銷活動，提升行銷成效。
而現今智慧型手機、電子支付系統、AI 技術發展純熟，當企業發展到一定規模時，勢必也需要結合上述技術與 CDP、CRM 等系統，才能幫助品牌以更完善的 OMO 策略持續成長、跟上趨勢。
O2O 也是很常被企業用來協助提升行銷效益的一種方式，與 OMO 有所差異。O2O 的意思是「導流」線上、線下通路，將線下體驗轉化到線上互動，重心放在交易的起始與結束，而 OMO 則是「整合」線上、線下通路，更加重視與洞悉消費者的需求。
除此之外，O2O 與 OMO 還有以下差異：
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OMO |
O2O |
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全名 |
Online merge Offline、Offline merge Online |
Online to Offline、Offline to Online |
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意思 |
「整合」線上、線上通路 |
「導流」線上、線下通路 |
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核心 |
消費者 |
通路 |
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工具應用 |
CDP、CRM 系統 |
QR Code、APP |
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消費者體驗 |
獲得的資訊、權益一致，體驗較佳。 |
未整合線上、線上的優惠資訊，易造成消費者混亂，體驗較不佳。 |
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蒐集數據與應用 |
整合所有通路的顧客數據、會員身分、權益等資訊，能一次查看所有資料，較好擬定相關策略。 |
顧客數據分散，較難擬定相關行銷策略。 |
在傳統的零售模式下，線上、線下系統各自獨立，導致庫存管理、訂單處理、會員系統等執行效率低下，顧客體驗也會在跨通路購物時產生斷層，影響顧客滿意度。例如，顧客在週年慶時至實體門市消費，卻發現 APP 的會員點數無法與實體通路同步累積，進而降低顧客的回購意願。
而 OMO 能透過系統整合，實現會員數據統一、庫存共享、訂單統一管理，提升營運效率與強化顧客關係。例如，當顧客在線上購買商品時，系統能即時查詢實體門市的庫存情況，並提供快速配送服務，提升顧客的購物體驗。
將線上、線下資訊整合後，企業可以清楚掌握所有渠道的顧客數據與消費資訊，包含各渠道行銷活動、商品庫存、、客服進度等，透過資訊的即時同步與串連，創造各渠道間一致性的消費體驗。例如，顧客在線上諮詢的內容，店員可以在實體店面即時接續，減少顧客重複說明的困擾。
品牌可依據顧客在不同渠道的購買記錄、購買偏好等數據，貼上標籤建立詳細的顧客檔案，做為超個人化行銷的數據基礎，提升顧客對品牌的忠誠度。例如，當顧客在線上瀏覽某款商品後，系統能自動推播相關的搭配商品或優惠券，提升顧客的購買意願與好感。
OMO 為企業提供更全觀的數據視角，作為決策依據，提升營運效率。例如，企業能藉此分析不同渠道的銷售數據與顧客回饋，找出最受歡迎的商品、服務，了解顧客的需求與痛點，進而調整全渠道行銷策略，持續優化產品與服務。
OMO 能夠優化企業的營運流程，減少重複作業。例如，透過整合庫存系統，企業能即時掌握各通路的庫存狀況，避免缺貨或庫存過多的問題。此外，還能搭配 CDP 等相關系統提高行銷效能、優化人力配置，將人力資源投入到更具價值的工作中，節省一定的人力成本支出。
OMO 能打破線上、線下的隔閡，讓各個渠道相互引流，共同提升銷售額。例如，顧客可以在線上預約試穿，再到實體店面免排隊體驗商品，或是在實體店面掃描商品條碼後，可以直接獲得更多產品資訊，有效提升各渠道的轉換率，增加企業的營收。
在 OMO 的策略與應用場景中，顧客數據平台（Customer Data Platform，簡稱 CDP）扮演了相當關鍵的角色。CDP 除了能協助企業整合線上、線下的顧客數據以外，還能同步處理數據的分析洞察，並推送更精準的行銷溝通。
以下將分享如何透過 CDP 做到並強化 OMO 的策略價值：
CDP 能夠整合品牌在線上、線下的商品數據、顧客行為數據與購買數據，包括實體通路、品牌官網、行銷渠道等，並支援數據的即時更新。透過打通渠道間的數據斷點，讓企業以更全觀、即時的角度檢視每位消費者的互動行為與消費足跡。
在數據整合後，CDP 會提供不同類型的報表，協助企業依據行銷目標進行自動分析。以 OmniSegment CDP 為例，行銷團隊可以透過後台的商品報表，針對首購、回購族群的購買數據，規劃最佳的銷售組合。除了報表分析外，也可以透過分群、標籤等方式進行精準分眾，作為後續個人化行銷的參照基礎。
此外，隨著 AI 技術全方位落地到行銷應用中，CDP 也包含了 AI 演算、預測等相關功能，可以依據過往歷史數據，預測高機率購買的受眾族群，以及最佳的銷售組合。
除了數據整合、分析、預測外，CDP 還能夠支援全渠道的行銷自動化，並確保品牌的行銷溝通在不同接觸點（如官網、LINE、Email、SMA 等）保持一致性，並進行不同渠道間的相互導流，發揮品牌佈局線上、線下等全渠道的綜效。
以上是 CDP 在 OMO 策略的角色，以下則為透過 CDP 強化 OMO 的 2 個成功案例：
茶籽堂透過 OmniSegment CDP，整合線上、線下會員數據，建立全面的顧客資料庫，得以深入了解每位顧客的消費行為、偏好，並以此為基礎，打造高度個人化的行銷策略：
圖片來源：茶籽堂
經由以上實際運用，茶籽堂在產品的宣傳推廣上，行銷活動的 ROAS（廣告投資報酬率） 平均達到 10 以上，自動化的行銷活動平均 ROAS 可高達 54，其中「購物車未結帳」的情境 ROAS 更可高達 507，成長率高達八成。充分證明 CDP 搭配 OMO 策略是提升品牌營收和顧客忠誠度的重要關鍵。
Ann'S 透過 OmniSegment CDP，成功整合會員、商品、訂單等線上與線下數據，打造以顧客為中心的全渠道營銷體系，並運用精準的數據分析和個性化的行銷策略，提升顧客的購物體驗，也讓營收顯著增長。
圖片來源：Ann'S
Ann’S 的實際運用包含引導門市的純逛街顧客註冊會員、拿到註冊禮，再透過系統的持續追蹤與發送，引導會員到網站上進行消費；也可以依據線上訂單的配送地點，引導線上會員到鄰近實體門市實際體驗與消費。
數據顯示，在導入 OmniSegment CDP 、運用「AI 智慧選擇渠道」功能後，Ann'S 的行銷訊息開信率提升了 24%、點擊率提升 60%、整體 ROAS 提高了 30%。充分證明 OmniSegment CDP 能有效降低企業的行銷推播成本、提升顧客間的互動品質，更幫助實際營收的增長！
OmniSegment CDP 能夠無縫整合來自線上、線下的多元數據，例如，線上的電商平台瀏覽紀錄、購物車行為、訂單資訊、社群媒體的互動數據，以及線下實體門市的 POS 系統數據（購買商品、消費金額、會員資訊等）、與銷售人員的互動情況等。
企業能依據每一位顧客跨渠道的行為足跡與消費紀錄，建構更全面、完整的顧客 360 度輪廓，並標示標籤，成為個人化行銷溝通、跨渠道行銷一致性的消費體驗基礎。
OmniSegment CDP 在 OMO 的運用上，可以顧客過去在官網上的行為數據（瀏覽紀錄、購買歷史等），結合 AI 預測，自動針對每位顧客推薦最適合的商品，也可以依據過去的宅配地址，引導顧客至鄰近門市進行體驗，達到超級個人化行銷。
而線下行為中，CDP 可以自動篩選曾於門市消費特定商品的會員，並於回購週期自動寄送 EDM，引導會員進入官網回購，提升全渠道營收。
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