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RetailNext déploie des capteurs Aurora® fixés au plafond dans tout le magasin afin de mesurer la fréquentation aux entrées et au sein de chaque rayon, vous offrant ainsi une vue d'ensemble du magasin ainsi que des données détaillées rayon par rayon sur une surface de plus de 100 000 pieds carrés.

Oui. RetailNext fournit des données sur la fréquentation, le taux de conversion et l'engagement pour chaque rayon séparément, ce qui vous permet de constater, par exemple, que le rayon beauté affiche un taux de conversion élevé tandis que le rayon articles pour la maison attire du monde mais ne génère pas de ventes — et de comparer les rayons entre eux.

RetailNext mesure à la fois le volume de fréquentation et la qualité des conversions à chaque entrée, ce qui permet d'identifier les entrées qui attirent les clients les plus rentables et de comprendre comment la proximité de certains rayons influence les performances. Vous pouvez ainsi affecter le personnel, les hôtes d'accueil et les promotions là où ils sont les plus efficaces.

RetailNext s'intègre à vos outils de point de vente, de gestion des effectifs et d'analyse décisionnelle (BI) via des API standard, ce qui permet aux données relatives à la fréquentation et aux conversions par rayon d'être transmises aux systèmes de planification et de reporting que vos équipes utilisent déjà.

RetailNext est une solution native du cloud, reposant sur le capteur Aurora® alimenté par PoE, qui ne nécessite qu’une configuration réseau simple (un seul port sortant, pas de VPN). Les capteurs sont placés aux entrées, à chaque étage et dans chaque rayon, puis gérés de manière centralisée ; les déploiements à grande échelle, sur plusieurs étages, s'adaptent sans modification de l'architecture — notre équipe se chargera de définir le plan de déploiement des capteurs et le calendrier.

Chaque installation fait l'objet d'un contrôle manuel visant à vérifier son exactitude lors de sa mise en service, ce qui garantit la fiabilité des données dès le premier jour. Les tendances de base en matière de trafic et de conversion deviennent exploitables dès les premiers cycles de reporting, et des informations plus détaillées sur les services et les parcours des utilisateurs se construisent à mesure que les données historiques s'accumulent.