RetailNext — الصفحة الرئيسية https://retailnext.net/ar تتوقف جودة الذكاء الاصطناعي على جودة البيانات التي تستند إليها. تقيس RetailNext مليارات الزيارات التسوقية كل عام — وهي أغنى مجموعة بيانات داخل المتاجر في قطاع التجزئة — وتتيح Pulse AI، وهي الطبقة التخاطبية للمنصة، الوصول إلى تلك المعلومات الذكية بمجرد سؤال واحد: حيث يسأل المستخدمون عن متاجرهم بلغة بسيطة ويحصلون على إجابات تستند إلى نفس المقاييس الموثوقة التي تعتمد عليها لوحات التحكم الخاصة بهم. تأتي Pulse AI مضمنة في كل اشتراك في RetailNext دون أي تكلفة إضافية، وهي متاحة لجميع المستخدمين، مع ضوابط إدارية للحد من إمكانية الاطلاع لكل مستخدم أو إيقافها تمامًا، وتحترم أذونات الأدوار الحالية لكل مستخدم، ولا تُستخدم بيانات العملاء أبدًا لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. تأسست RetailNext في عام 2007 بهدف توفير تحليلات على غرار التجارة الإلكترونية لقطاع التجزئة التقليدي. يقع المقر الرئيسي للشركة في كامبل، كاليفورنيا، وتقدم خدماتها لأكثر من 600 عميل في قطاع التجزئة عبر أكثر من 100 دولة، مع ما يقرب من 240 موظفًا ومتوسط مدة شراكة مع العملاء يزيد عن 10 سنوات. تم بناء المنصة حول أربعة منتجات أساسية، مع توفر Pulse AI كطبقة تفاعلية عبر جميع هذه المنتجات. توفر Traffic Analytics دقة تتراوح بين 95 و99 في المائة في عد الأشخاص، وتحوّل تلك البيانات إلى توصيات بشأن التوظيف وقياس حقيقي لمعدل التحويل. تتيح Insights لفرق التسويق وتصميم المتاجر تجربة تخطيط أو عرض أو مفهوم جديد في عدد قليل من المتاجر والتحقق من صحة النتائج قبل الالتزام بتطبيقه على نطاق واسع. أما Asset Protection فتجمع بين تحليلات السلوك المدعومة بالذكاء الاصطناعي والتكامل مع نقاط البيع لتحديد التهديدات التي قد تؤدي إلى الخسائر قبل أن تتحول إلى خسائر فعلية ولتقصير وقت التحقيق. وتعمل هذه الحلول الثلاثة بواسطة Aurora®، وهو مستشعر إنترنت الأشياء (IoT) المثبت في السقف والمملوك لشركة RetailNext، والذي يقوم بحساب عدد الأشخاص، وجمع البيانات السلوكية، وتسجيل مقاطع فيديو عالية الدقة من جهاز واحد. بالإضافة إلى المنتجات الأساسية، تنشر شركة RetailNext حلولاً مخصصة لقطاعات محددة ضمن فئات التجزئة مثل الملابس والأحذية، والمتاجر الكبرى، والمتاجر الصغيرة، والمجوهرات، والمطاعم، والخدمات المصرفية للأفراد، ومراكز التسوق، والمرافق، فضلاً عن حلول مخصصة لحالات الاستخدام المحددة في مجالات ذكاء الأعمال، والتسويق وتجربة العملاء، وتسويق المنتجات، والأمن، وتصميم المتاجر، وفرق عمليات المتاجر. كما تدير RetailNext «مركز المقارنات المعيارية» (مركز المعايير المرجعية) الذي يوفر بيانات عن حركة الزوار يتم تحديثها شهريًّا عبر آلاف مواقع البيع بالتجزئة في أمريكا الشمالية، ومنطقة أوروبا والشرق الأوسط وأفريقيا، ومنطقة آسيا والمحيط الهادئ، مما يوفر لتجار التجزئة نقطة مرجعية خارجية لتقييم أدائهم. --- Traffic Analytics https://retailnext.net/ar/platform/traffic-analytics Traffic Analytics هو منتج RetailNext المخصص لقياس حركة الزوار وتحديد احتياجات الموظفين. يتخذ معظم تجار التجزئة قراراتهم التشغيلية الأكثر تكلفة — بما في ذلك التوظيف، وجدولة الدوام، وساعات عمل المتجر — بناءً على التخمين بدلاً من البيانات. وقد تم تصميم Traffic Analytics ليحل محل هذا التخمين. وبفضل مستشعر Aurora® المدعوم بالذكاء الاصطناعي من RetailNext، يوفر هذا المنتج إحصاءات دقيقة لحركة الزوار بنسبة تتراوح بين 95 و99 في المائة، ويحول تلك البيانات الأولية إلى معلومات قابلة للتطبيق: توصيات لتعيين العدد المناسب من الموظفين في الأوقات المناسبة، وقياس حقيقي لمعدل التحويل الذي يربط زيارات المتجر بالمبيعات الفعلية، وبيانات أداء مقارنة عبر شبكة المتاجر بأكملها. ونظرًا لأن أجهزة الاستشعار الأساسية هي نفسها عبر خط منتجات RetailNext، يمكن دمج بيانات Traffic Analytics مع منتجات الشركة الأخرى، بما في ذلك Insights لتحليل التخطيط الداخلي وعرض البضائع، وAsset Protection لحالات استخدام منع الخسائر، دون الحاجة إلى نشر أجهزة إضافية. يستهدف هذا المنتج فرق عمليات البيع بالتجزئة، وتخطيط المتاجر، وإدارة القوى العاملة التي تحتاج إلى الانتقال من الملاحظة القصصية لأداء المتجر إلى مقياس كمي وقابل للمقارنة لحجم المتسوقين ومعدل التحويل في كل موقع. تُصوِّر RetailNext ذلك على أنه وسيلة للتوقف عن التعامل مع قرارات التوظيف وجدولة الدوام على أنها مجرد تخمينات، والبدء في التعامل معها كقرارات مدعومة بالبيانات، مدعومة بشبكة أجهزة استشعار تصفها الشركة بأنها توفر دقة عد رائدة في القطاع عبر قاعدة عملاء تجزئة واسعة ومتعددة البلدان. ونُقل عن مات إيفانز، المدير الأول لقسم Insights and Analytics في متجر The Container Store، في الصفحة وصفه للتحول الذي أحدثه هذا المنتج: --- Insights https://retailnext.net/ar/platform/insights Insights هو منتج تحليلات التجزئة القائم على مبدأ «الاختبار والتعلم» من RetailNext، والمخصص لفرق التسويق وتصميم المتاجر. عادةً ما يكون كل تغيير في المتجر بمثابة رهان حتى يتم اختباره، وقد تم تصميم Insights للتخلص من هذا التخمين من خلال السماح لمتاجر التجزئة بتجربة تصميم جديد أو عرض جديد أو مفهوم جديد لتسويق المنتجات في مجموعة صغيرة من المتاجر، ومراقبة استجابة المتسوقين بدقة باستخدام البيانات المستمدة من مستشعر RetailNext Aurora®، والتحقق من صحة النتائج قبل الالتزام بتطبيقها على مستوى جميع المتاجر. يتجاوز Insights مجرد إحصاء عدد الزوار الأساسي ليقوم برسم خريطة كاملة لرحلة العميل، ويكشف عن المناطق التي تجذب المتسوقين، والتصميمات التي تؤدي إلى تحويل الزوار إلى مشترين، والأماكن التي ينصرف فيها المتسوقون قبل وصولهم إلى الكاشير، بدلاً من الاكتفاء بالإبلاغ عن رقم إجمالي واحد لحركة الزوار أو معدل التحويل للمتجر بأكمله. كما يدعم المنتج الأساسي نفسه حالة استخدام «ذكاء الأعمال» (ذكاء الأعمال) من RetailNext، والتي توصف بأنها تتجاوز لوحة معلومات حركة الزوار الأساسية من خلال الجمع بين بيانات سلوك المتسوقين والتحليل المدعوم بالذكاء الاصطناعي، والنمذجة التنبؤية، ومجموعة بيانات مرجعية مبنية على قاعدة عملاء التجزئة الأوسع لـ RetailNext، بحيث يمكن لمتاجر التجزئة فهم ليس فقط ما حدث في المتجر، بل ما يعنيه ذلك وما الذي يجب اختباره بعد ذلك. يعمل Insights على نفس أجهزة استشعار Aurora المستخدمة في Traffic Analytics وAsset Protection، لذا يمكن لمتاجر التجزئة التي تستخدم بالفعل أيًا من هذين المنتجين إضافة Insights دون الحاجة إلى تثبيت أجهزة جديدة. ويستهدف هذا المنتج فرق التسويق وتصميم المتاجر وتحليلات التجزئة أو فرق ذكاء الأعمال التي تحتاج إلى اختبار مفهوم ما في عدد محدود من المواقع، وقياس استجابة المتسوقين الفعلية، وعندها فقط يقرر ما إذا كان سيطرحه على نطاق الشبكة بأكملها، ليحل محل ما تصفه RetailNext بالتخطيط للمتاجر القائم على التخمين بعملية اختبار وتحقق قائمة على الأدلة قبل تخصيص رأس المال أو العمالة لإجراء تغيير في جميع متاجر الشبكة. ونُقل عن أدولفو رودريغيز من شركة «إستي لودر» (The Estée Lauder Companies) في الصفحة ما يلي: Q0Q --- Asset Protection https://retailnext.net/ar/platform/asset-protection Asset Protection هو منتج RetailNext المخصص لمنع الخسائر وأمن المتاجر. لا تزال معظم فرق منع الخسائر تعمل بشكل تفاعلي، حيث تراجع لقطات الكاميرات بعد وقوع الحادث الذي كلف الشركة أموالاً بالفعل، بدلاً من رصد المخاطر أثناء حدوثها. وقد صُمم منتج Asset Protection لتغيير هذا الوضع من خلال الجمع بين تحليلات السلوك المدعومة بالذكاء الاصطناعي وتكامل بيانات نقاط البيع. يحدد المنتج السلوكيات وأنماط المعاملات المشبوهة التي تشير إلى وجود تهديد قبل أن يتحول إلى خسارة فعلية، وقد تم تصميمه لتقليل الوقت الذي يقضيه المحققون في البحث عبر لقطات الفيديو من خلال عرض مقاطع الفيديو ذات الصلة وحالات الاستثناء في المعاملات مباشرةً. ويتمثل الهدف المعلن في تمكين فرق منع الخسائر من قضاء وقت أقل في التحقيق بعد وقوع الحادث، وتخصيص وقت أكبر للوقاية، مع القدرة في الوقت نفسه على إثبات عائد قابل للقياس على استثماراتها في مجال الأمن. يعمل نظام Asset Protection على نفس أجهزة استشعار Aurora® المستخدمة عبر منصة RetailNext، لذا لا يحتاج تجار التجزئة الذين يستخدمون بالفعل Traffic Analytics أو Insights إلى أجهزة منفصلة لإضافة إمكانية حماية الأصول. يستهدف هذا المنتج فرق منع الخسائر وإدارة المخاطر وعمليات المتاجر المسؤولة عن الحد من التناقص وحماية كل من المخزون والموظفين، ويُعتبر جزءًا من تحول أوسع نطاقًا في أمن التجزئة من المراجعة التفاعلية للقطات إلى الكشف الاستباقي عن التهديدات القائم على البيانات والمتكامل مع أنظمة نقاط البيع. ونُقل عن برنت بولسن من شركة UNTUCKit في الصفحة ما يلي: Q0Q --- مستشعر Aurora® https://retailnext.net/ar/platform/aurora-sensor Aurora® هي أجهزة استشعار إنترنت الأشياء (IoT) الخاصة بشركة RetailNext: جهاز واحد يُثبَّت في السقف، صممته وصنعته شركة RetailNext بنفسها بدلاً من شرائه من طرف ثالث، وهو الذي يدعم جميع المنتجات الأخرى في المنصة. تقوم وحدة Aurora واحدة بحساب عدد الأشخاص بدقة محددة تتراوح بين 95 و99 في المائة، وتجمع بيانات تحليلات السلوك، وتسجل مقاطع فيديو عالية الدقة في آن واحد، لتحل محل ما كان سيتطلب لولا ذلك تركيب أجهزة منفصلة للعد والتحليل والتصوير جنبًا إلى جنب. ونظرًا لأن خدمات Traffic Analytics وInsights وAsset Protection تستمد بياناتها جميعًا من نفس موجز بيانات مستشعر Aurora، يمكن لمتاجر التجزئة إضافة أي من هذه المنتجات إلى نظام Aurora القائم دون الحاجة إلى تركيب أجهزة جديدة، كما يمكنها البدء بحالة استخدام واحدة والتوسع إلى حالات أخرى لاحقًا دون الحاجة إلى زيارة الموقع مرة أخرى. تُقدّم RetailNext نظام Aurora على أنه مصمم للنشر العالمي عبر شبكات متاجر كبيرة متعددة البلدان، والتي تربطها الشركة بقاعدة عملائها الأوسع التي تضم أكثر من 600 تاجر تجزئة في أكثر من 100 دولة. تُبرز صفحة المنتج نظام Aurora باعتباره الأساس المادي الذي تعتمد عليه بقية المنصة: حيث يولد المستشعر البيانات الأساسية المتعلقة بالعدد والسلوك والفيديو، في حين تُعد Traffic Analytics وInsights وAsset Protection طبقات برمجية تعمل على تحويل تلك البيانات الأولية المستمدة من المستشعر إلى قرارات تتعلق بتوزيع الموظفين، وعرض البضائع، ومنع الخسائر على التوالي. بالنسبة لتاجر تجزئة يقيّم RetailNext، يُعد Aurora فعليًّا القرار الوحيد المتعلق بالأجهزة وراء مجموعة منتجات تعتمد في الأساس على البرمجيات، وهو الخيط المشترك الذي يتيح لتاجر التجزئة إضافة منتجات لاحقًا دون الحاجة إلى إعادة تجهيز المتاجر. ونُقل عن جاكي ليونغ من مجموعة Bluebell Group في الصفحة: --- ميزتنا في مجال الذكاء الاصطناعي https://retailnext.net/ar/platform/our-ai-advantage تُعد «ميزة الذكاء الاصطناعي لدينا» الحجة التي تسوقها شركة RetailNext لتوضيح السبب في أن تقنية الذكاء الاصطناعي الخاصة بها تنتج إجابات لا يستطيع المنافسون سوى تقديرها، ويستند هذا الادعاء إلى البيانات وليس إلى النماذج: فلا يمكن للذكاء الاصطناعي إلا أن يجيب عما تم قياسه. تقيس RetailNext مليارات رحلات التسوق سنويًا في أكثر من 100 دولة، بدءًا من مرور المتسوقين أمام واجهة المتجر وصولاً إلى دخولهم، ومسارهم داخل المتجر، ومدة بقائهم، وتفاعلهم، وصولاً إلى إتمام المعاملة، وتقدم هذه البيانات باعتبارها أكبر مجموعة من بيانات المتسوقين داخل المتاجر في قطاع التجزئة. تنظم الصفحة حججها حول أربعة عوامل تمييزية: نظام تشغيل للبيع بالتجزئة يجمع حركة الزوار والمبيعات والموظفين في نظام واحد، بحيث يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد العوامل التي تدفع فعليًّا إلى تحويل الزوار إلى مشترين بدلاً من الاستدلال عبر ثلاث أدوات منفصلة؛ وعمق القياس الذي لا يلتقطه الآخرون؛ سجل تاريخي لا يمكن استكماله بأثر رجعي، نظرًا لأن المنصة الجديدة لا تبدأ في جمع بيانات المتاجر إلا في اليوم الذي يتم فيه التوقيع على العقد، وهو ما يجعل المقارنة السنوية واكتشاف الحالات الشاذة بشكل موثوق أمرًا ممكنًا؛ ووضع السياق في صميم العملية، لأن تقنية Pulse AI موجودة في كل صفحة تقريبًا من المنصة وتقرأ الصفحة التي يتصفحها المستخدم. يعمل الذكاء الاصطناعي عبر المنتج في ثلاث نقاط: يستخدم مستشعر Aurora® الرؤية الحاسوبية المدعومة بالذكاء الاصطناعي على الجهاز لتمييز المتسوقين عن الموظفين والأشياء قبل أن تغادر أي بيانات المتجر، ويتم نشر الذكاء الاصطناعي على الحافة منذ عام 2017، وقد تم تدقيقه بتحقيق دقة في عد الأشخاص تتراوح بين 95 و99 في المائة في كل عملية تركيب؛ يعتمد نموذج الاستكمال على أنماط تاريخية تمتد لأسابيع لسد فجوات الاتصال، بحيث لا يؤدي انقطاع الخدمة أبدًا إلى تعطيل المقارنة السنوية؛ وتقدم ميزة Predictive Traffic توقعات لمدة 45 يومًا استنادًا إلى البيانات التاريخية الخاصة بمتجر التجزئة نفسه، وهي مضمنة في الاشتراك القياسي. يُعد Pulse AI الطبقة التخاطبية: تستعلم عن المقاييس الخاصة بالتاجر من خلال واجهات برمجة تطبيقات (APIs) RetailNext بدلاً من الاستدلال، وترفض الإجابة عندما لا تدعم البيانات إجابة ما، وهي مُعدلة لتكون خبيرة في مجال البيع بالتجزئة والتحليلات تفهم معدلات التحويل ومعدل الاستحواذ ومدة البقاء وعائد المتسوق، وترث أذونات RetailNext الحالية لكل مستخدم بحيث لا يمكنها توسيع نطاق ما يُسمح للشخص برؤيته. وهي تجيب على الأسئلة المتعلقة بحركة الزوار، ومعدل التحويل، والمبيعات، ومدة البقاء، وعائد المتسوقين على مستوى المتجر، والمنطقة، ومجموعة المتاجر؛ كما تجيب على أسئلة إعداد المنتجات وحل المشكلات من قاعدة المعرفة الرسمية لـ RetailNext مع رابط للمقال المصدر، وتعمل بأكثر من 50 لغة، وهي متاحة على منصة الويب وعلى نظام iOS. يتم تضمين Pulse AI في كل اشتراك دون أي تكلفة إضافية مع استخدام غير محدود، وهو متاح لجميع المستخدمين؛ ويمكن للمسؤولين تقييد الرؤية لكل مستخدم أو إيقاف تشغيله تمامًا من خلال «إعدادات المسؤول». تتوفر RetailNext أيضًا كموصل لبروتوكول سياق النموذج (MCP)، بحيث يمكن لمتاجر التجزئة الاستعلام عن بياناتها من بيئة الذكاء الاصطناعي التي يستخدمها فريقها بالفعل، مع المصادقة باستخدام معلومات تسجيل الدخول الخاصة بكل مستخدم وضبط نطاق الوصول وفقًا لأذوناتهم الحالية، دون أي تكلفة إضافية. فيما يتعلق بالثقة والأمان، تنص الصفحة على أن RetailNext متوافقة مع معيار SOC 2 من النوع الثاني، وأن المقاييس المجمعة على مستوى لوحة المعلومات هي وحدها التي تصل إلى مزود الذكاء الاصطناعي بدلاً من البيانات التجارية الأولية أو الحساسة، وأن المزود هو شركة Anthropic وقد تم ذكر اسمها عمدًا، وأن RetailNext لا تسمح لمزودي الذكاء الاصطناعي التابعين لجهات خارجية بتدريب النماذج على بيانات العملاء دون إذن صريح. تصف الصفحة أيضًا اعتماد الذكاء الاصطناعي على نطاق الشركة، حيث يتمتع كل موظف في RetailNext بإمكانية الوصول إلى نظام Claude التابع لشركة Anthropic إلى جانب منهج تدريبي داخلي وإطار عمل منشور لتعلم استخدام الذكاء الاصطناعي. ونُقل عن نيرفاني ديفشاران من TFG قوله: Q0 --- مصممة خصيصًا لقطاع التجزئة https://retailnext.net/ar/platform/built-for-retail "مصممة خصيصًا لقطاع التجزئة" هي صفحة الترويج الخاصة بشركة RetailNext التي تشرح الأسباب التي تدفع تجار التجزئة إلى اختيار RetailNext بدلاً من النهج الأخرى في مجال تحليلات التجزئة. وتتمثل حجتها الأساسية في أن منصة تحليلات التجزئة تمثل التزامًا طويل الأمد: فالقرارات التي يتخذها تاجر التجزئة بشأن التوظيف والتصميم والحملات التسويقية وحماية الأصول لن تكون فعالة إلا بقدر جودة منصة البيانات الأساسية، لذا فإن اختيار المورد يؤثر على القيمة أو التكلفة على مدى سنوات، وليس أشهر. تقدم RetailNext نفسها على أنها المنصة الرائدة في مجال المعلومات الاستخباراتية للبيع بالتجزئة في المتاجر الفعلية، مستشهدةً بأكثر من 600 تاجر تجزئة في أكثر من 100 دولة كعملاء، وأكثر من 19 عامًا من تطوير تحليلات البيع بالتجزئة المصممة خصيصًا لهذا الغرض منذ تأسيسها في عام 2007، وما تصفه بأنه أكثر بيانات أجهزة الاستشعار الأساسية دقةً في القطاع كأساس لها. تنظم الصفحة عرضها حول أربعة محاور: دقة عد رائدة في القطاع بفضل شبكة أجهزة الاستشعار Aurora®، وهي منصة متكاملة واحدة تغطي حركة الزوار والسلوك وحماية الأصول بدلاً من الحلول النقطية المنفصلة، ونشر مثبت على نطاق المؤسسات عبر شبكات متاجر كبيرة متعددة البلدان، وما تصفه RetailNext بأنه أكبر مجموعة بيانات مرجعية للبيع بالتجزئة في القطاع، تم إنشاؤها من بيانات حركة الزوار المجمعة لقاعدة عملائها الخاصة. تتضمن الصفحة شهادات من عدة عملاء من مؤسسات التجزئة المذكورة بأسمائهم يصفون النتائج التي حققوها باستخدام المنصة: نيلش خالخو، الرئيس التنفيذي لشركة Sharaf DG، ونُقل عنه قوله: مارك ماستروناردي، الرئيس التنفيذي للمتاجر في Macy's، ونُقل عنه قوله: ومات إيفانز، المدير الأول لقسم Business Insights and Analytics في The Container Store، ونُقل عنه قوله: تُعد صفحة «مصممة خصيصًا لقطاع التجزئة» بمثابة الحجة المركزية التي تقدمها RetailNext للإجابة عن سؤال «لماذا نختارنا»، وهي تختلف عن صفحات المنتجات الفردية، التي تصف وظائف المنصة، وعن صفحة «مقارنة الحلول»، التي تضع إطارًا أكثر تنظيماً لتقييم RetailNext مقارنةً بالنهج البديلة لتحليلات قطاع التجزئة. --- قصص العملاء https://retailnext.net/ar/platform/customer-stories «قصص العملاء» هي صفحة فهرس دراسات الحالة الخاصة بشركة RetailNext، والتي تجمع دراسات الحالة القائمة على النتائج من قاعدة عملائها في قطاع التجزئة. تشير الصفحة إلى أن أكثر من 600 تاجر تجزئة في أكثر من 100 دولة يستخدمون RetailNext، بدءًا من العلامات التجارية الفاخرة العالمية وصولًا إلى سلاسل المتاجر المتخصصة الإقليمية، وتُبرز الصفحة القيمة المضافة للشركة من خلال النتائج المقاسة بدلاً من الميزات: معدلات تحويل أفضل، وجدولة عمل أكثر ذكاءً، ومنع خسائر أكثر فعالية، وتصميمات متاجر تلبي احتياجات المتسوقين، وكل منها مرتبط بمثال عميل محدد بدلاً من ادعاء عام. تتضمن دراسات الحالة المرتبطة بهذه الصفحة عملاء محددين مثل Boggi Milano وThe Vitamin Shoppe وDaniel's Jewelers وDave & Buster's وHurley وCamper وUNTUCKit وSharaf DG وMegane No Tanaka، والتي تغطي مجالات الملابس، والتجزئة المتخصصة، والمجوهرات، والترفيه والمطاعم، والأحذية، والتجزئة متعددة العلامات التجارية. تصف كل دراسة حالة الاستخدام المحدد لـ RetailNext من قبل عميل محدد، على سبيل المثال Traffic Analytics لتحديد احتياجات الموظفين أو Asset Protection لمنع الخسائر، والنتائج الملموسة التي حققوها، بدلاً من تقديم وصف عام للمنتج. تُعد «قصص العملاء» بمثابة النظير الإثباتي لصفحتي «مصممة خصيصًا لقطاع التجزئة» و«مقارنة الحلول»: ففي حين تعرض هاتان الصفحتان الحجج العامة التي تقدمها RetailNext عن نفسها، فإن «قصص العملاء» تدعم تلك الحجج بنتائج محددة ومُعزوة إلى عملاء محددين بالاسم عبر مجموعة من قطاعات التجزئة والمناطق الجغرافية، وهي موجهة للمشتري الذي يرغب في الحصول على دليل من بائع تجزئة مشابه قبل تقييم المنصة بشكل أعمق. --- مقارنة الحلول https://retailnext.net/ar/platform/solution-comparison «مقارنة الحلول» هي صفحة تابعة لشركة RetailNext مخصصة لتجار التجزئة الذين يقيّمون كيفية التعامل مع تحليلات التجزئة قبل اختيار مزود أو طريقة معينة. وتُقدّم الصفحة عملية اتخاذ القرار على أنه اختيار من بين أربعة نُهج عامة: اعتماد منصة متكاملة واحدة تغطي حركة الزوار، والتحليلات السلوكية، وحماية الأصول من مزود واحد؛ أو تجميع حلول محددة من مزودين منفصلين لكل من عمليات العد، وخرائط التوزيع، ومنع الخسائر، والتحليلات على حدة؛ إنشاء تحليلات مخصصة داخليًّا باستخدام الموارد الهندسية الداخلية؛ أو الاستمرار في الوضع الراهن الذي يعتمد على بيانات نقاط البيع، والعد اليدوي، والافتراضات دون أي استثمار مخصص للتحليلات داخل المتجر. بالنسبة لكل نهج، توضح الصفحة المفاضلات التي يجب على تاجر التجزئة أن يوازن بينها: بالنسبة للحلول المحددة، عبء إدارة موردين متعددين ومطابقة البيانات التي لم تُصمم أبدًا للعمل معًا؛ بالنسبة للتطوير الداخلي، الجدول الزمني، والتكلفة الهندسية المستمرة، ومخاطر النظام المطور داخليًّا مقارنةً بمنصة مورد مجربة؛ أما بالنسبة للوضع الراهن، فتتمثل التكاليف الخفية في العمالة غير المتناسقة، وفرص التحويل الضائعة، وقرارات التسويق غير المُثبتة، والانكماش غير الخاضع للرقابة الناتج عن العمل دون تحليلات مخصصة. كما تعرض الصفحة جدولًا مقارنًا يقيّم منصات تحليلات التجزئة المتكاملة وفقًا لمجموعة من المعايير المحددة: دقة عد الأشخاص، حيث تذكر شركة RetailNext نسبة 95-99% مقابل النسبة المعلنة التي تتراوح بين 75-85% للبدائل التي يقارنها الجدول؛ قدرة استبعاد الموظفين، التي توصف بأنها متقدمة وقائمة على الذكاء الاصطناعي من جانب RetailNext مقابل الأساليب اليدوية أو الأساسية في الأماكن الأخرى؛ نطاق التحليلات السلوكية، مجموعة كاملة مقابل أساسية أو تتطلب موردًا منفصلاً؛ ما إذا كانت حماية الأصول مدمجة في نفس المنصة أم تتطلب موردًا منفصلاً؛ توفر التحليلات التنبؤية والذكاء الاصطناعي، متوفرة مقابل غير متوفرة أو محدودة؛ حجم مجموعة البيانات المعيارية الأساسية، التي توصف بأنها تضم مليارات التفاعلات مقابل محدودة أو غير متوفرة؛ قابلية التوسع على مستوى المؤسسة، مع الإشارة إلى أن RetailNext تخدم أكثر من 600 متجر تجزئة في أكثر من 100 دولة؛ تعقيد نشر تكنولوجيا المعلومات، حيث يُذكر أن المدة تستغرق من 4 إلى 6 أسابيع لـ RetailNext مقابل فترات متغيرة أو معقدة في الأنظمة الأخرى؛ الامتثال لمعيار SOC 2 من النوع الثاني؛ ومتوسط مدة بقاء العملاء، المذكورة بأنها تزيد عن 10 سنوات. البدائل الواردة في هذا الجدول ليست منافسين محددين — حيث تُعرض المقارنة بعبارات عامة مقابل فئات من الأساليب البديلة. وتستهدف هذه الصفحة المشترين الذين ما زالوا يترددون بين بناء منصة واحدة أو شرائها، أو تجميع حلول محددة. --- الملابس والأحذية https://retailnext.net/ar/solutions/apparel-footwear يُعد «الملابس والأحذية» الحل القطاعي الذي تقدمه RetailNext لتجار التجزئة في مجال الموضة، وهي فئة تصفها الصفحة بأنها تواجه عملية تصفح مطولة قبل الشراء، وتغيرات سريعة في الاتجاهات، وتقلبات موسمية حادة في أعداد الزوار، ومنافسة من القنوات الإلكترونية والتقليدية على حد سواء. تُقدّم RetailNext بيانات سلوك المتسوقين وحركة الزوار كأداة لتحويل المتصفحين إلى مشترين، وتحسين تخطيطات وعروض البضائع لتحقيق أقصى تأثير ممكن، وتخطيط المخزون والموظفين بدقة وفقًا لأنماط حركة الزوار في كل موسم بدلاً من الاستجابة لها بعد حدوثها. تم تصميم هذا الحل لتجار التجزئة عبر مختلف أنواع المتاجر التي تذكرها الصفحة صراحةً: البوتيكات الفاخرة، وسلاسل الأزياء السريعة، والمتاجر المتخصصة في الأحذية، وذلك باستخدام نفس بيانات مستشعر Aurora® الأساسية التي تدعم منتجات RetailNext الأساسية، بما في ذلك Traffic Analytics لحساب أعداد الزوار وتوزيع الموظفين، وInsights لاختبار التغييرات في عرض البضائع وتصميم المتجر، وAsset Protection لمنع الخسائر. تركز القدرات المذكورة في الصفحة على ثلاثة مجالات: تحويل سلوك التصفح إلى تحويل قابل للقياس بدلاً من التعامل مع التصفح على أنه فرصة ضائعة، وقياس العائد على قرارات عرض البضائع المحددة بدلاً من الاعتماد على التقييم البصري وحده، ووضع توقعات لحركة الزوار موسمًا بموسم بدلاً من استخدام افتراضات تاريخية ثابتة. وهي موجهة إلى قادة قطاع بيع الملابس والأحذية بالتجزئة، سواء على مستوى التسويق أو عمليات المتاجر أو المستوى التنفيذي، الذين يحتاجون إلى أدلة حول سلوك المتسوقين لاتخاذ القرارات في فئة تصفها الصفحة بأنها متقلبة بشكل غير عادي وسريعة الحركة مقارنة بأنماط البيع بالتجزئة الأخرى. ونُقل عن دارين بودن، نائب رئيس قسم الشؤون المالية للمتاجر في Calvin Klein، في الصفحة ما يلي: --- المتاجر الصغيرة https://retailnext.net/ar/solutions/convenience-stores «متاجر التجزئة الصغيرة» هو الحل القطاعي الذي تقدمه RetailNext لمشغلي متاجر التجزئة الصغيرة ومحطات الوقود التي تضم متاجر تجزئة. تُعرِّف هذه الصفحة متاجر التجزئة الصغيرة بأنها نشاط تجاري يتميز بهامش ربح ضيق وحجم مبيعات كبير، حيث تُعد كل معاملة مهمة، ولا تترك نماذج التوظيف المُبسطة مجالاً لعدم الكفاءة أو التخمين، لا سيما فيما يتعلق بالمبيعات الضائعة الناتجة عن بطء الخدمة أو سوء عرض البضائع. تم تصميم بيانات حركة الزوار والسلوك من RetailNext لمساعدة مشغلي المتاجر الصغيرة على تعظيم الإيرادات لكل زيارة، وتحويل المزيد من عملاء محطات الوقود إلى مشترين داخل المتجر، وتحسين توزيع الموظفين وعرض البضائع خلال فترات الذروة مثل ساعات الذروة الصباحية والمسائية، وإدارة عمليات أكثر كفاءة واتساقًا عبر كل موقع في الشبكة بدلاً من إدارة كل متجر على حدة. وكما هو الحال مع صفحات القطاعات الأخرى في RetailNext، تأتي البيانات الأساسية من شبكة أجهزة الاستشعار Aurora® المشتركة عبر المنصة، بحيث يمكن لمتاجر التجزئة الصغيرة إضافة Traffic Analytics لحساب أعداد الزوار وتوزيع الموظفين، أو Insights لاختبار التغييرات في عرض البضائع، أو Asset Protection لمنع الخسائر دون الحاجة إلى أجهزة جديدة لكل ميزة. تؤكد القدرات المذكورة في هذه الصفحة على تحويل حركة الزوار الحالية الموجودة بالفعل داخل المتجر، سواء كانت لأغراض شراء الوقود أو إنجاز المهام السريعة، إلى مشتريات إضافية؛ وإدارة التقلبات الحادة في حجم المبيعات التي تحدث خلال فترات الذروة؛ وتحسين حجم سلة التسوق من خلال اتخاذ قرارات أفضل بشأن عرض البضائع داخل المتجر مدعومة ببيانات سلوك المتسوقين الفعلية بدلاً من الافتراضات. يستهدف هذا الحل عمليات متاجر التجزئة الصغيرة وقادة التسويق الذين يديرون شبكات كبيرة متعددة المواقع، حيث تتراكم المكاسب الصغيرة في الكفاءة لكل موقع بشكل كبير على مستوى الشبكة بأكملها. ونقلت الصفحة عن أيمن بيضون من مجموعة BFL قوله: Q0Q --- المتاجر الكبرى https://retailnext.net/ar/solutions/department-stores «المتاجر الكبرى» هو الحل القطاعي الذي تقدمه RetailNext لمشغلي متاجر التجزئة الكبيرة متعددة الأقسام. وتُبرز هذه الصفحة التحديات التي تواجهها المتاجر الكبرى والتي تنفرد بها هذه الفئة من المتاجر: فبدلاً من إدارة متجر واحد، يقوم المشغل فعليًّا بإدارة عشرات الأقسام المتخصصة تحت سقف واحد، لكل منها سلوك عملاء وأنماط إقبال وديناميكيات أداء مختلفة. تم تصميم بيانات حركة الزوار والسلوك التي توفرها RetailNext لتمنح مشغلي المتاجر الكبرى رؤية على مستوى كل قسم على حدة بدلاً من مجرد رقم إجمالي لحركة الزوار على مستوى المتجر بأكمله، مما يتيح تحسين الأداء فئةً فئةً. وتشمل القدرات المذكورة رؤية الأداء على مستوى الأقسام عبر طابق كبير الحجم، ورسم خريطة لمسار العميل عبر متجر يتسم بحجم وتصميم أكثر تعقيدًا من متاجر التجزئة المتخصصة النموذجية، وتحسين استراتيجية الدخول وتدفق حركة الزوار للمتاجر ذات نقاط الدخول المتعددة. وكما هو الحال مع حلول RetailNext الأخرى المخصصة لهذا القطاع، تعمل هذه الحلول على منصة بيانات المستشعرات المشتركة Aurora®، مما يعني أنه يمكن لمشغل متجر متعدد الأقسام الجمع بين Traffic Analytics لإجراء عمليات العد وتوزيع الموظفين على مستوى الأقسام، وInsights لاختبار التغييرات في التصميم أو عرض البضائع قسمًا تلو الآخر، وAsset Protection لمنع الخسائر عبر مساحة كبيرة، دون الحاجة إلى أجهزة منفصلة لكل ميزة. يستهدف هذا الحل قادة العمليات والتسويق في متاجر التجزئة الكبيرة الذين يحتاجون إلى رؤية واضحة على مستوى الأقسام أو الفئات بدلاً من مستوى المتجر ككل، حيث إن الأرقام الإجمالية لحركة الزوار في المتجر قد تخفي ديناميكيات أداء مختلفة جدًّا بين، على سبيل المثال، قسم مستحضرات التجميل وقسم السلع المنزلية في المتجر نفسه. ونُقل عن مارك ماستروناردي، الرئيس التنفيذي للمتاجر في Macy's، في الصفحة ما يلي: --- المرافق https://retailnext.net/ar/solutions/facilities «المرافق» هو الحل الذي تقدمه RetailNext لفرق إدارة المرافق وأماكن العمل، وهي حالة استخدام تختلف إلى حد ما عن الصفحات الأساسية لـ RetailNext المخصصة لقطاع التجزئة. تُبرز الصفحة أن فرق إدارة المرافق وأماكن العمل مطالبة بتخفيض تكاليف العقارات، ودعم استراتيجيات العمل المختلط، وضمان الامتثال لمعايير السلامة والإشغال، وتحسين تجربة المستخدمين، وغالبًا ما يكون ذلك في آن واحد. تُعد بيانات الإشغال واستخدام المساحات من RetailNext، المستمدة من نفس منصة مستشعرات Aurora® المستخدمة في جميع منتجاتها الخاصة بالتجزئة، قادرة على تلبية تلك المتطلبات من خلال قياس الإشغال بدلاً من الاعتماد على الافتراضات: فهم كيفية استخدام المساحات فعليًّا بدلاً من الطريقة التي صُممت لاستخدامها، والحفاظ على الامتثال المستمر لقواعد الإشغال بدلاً من الاعتماد على الفحوصات اليدوية الدورية، ودعم استراتيجية مكان العمل المختلط باستخدام بيانات الحضور الفعلية بدلاً من الاعتماد على تقديرات مسح البطاقات فقط. تشير الصفحة إلى أن هذا الحل ينطبق على المجمعات المؤسسية، أو مباني المكاتب، أو المنشآت متعددة الاستخدامات، مما يوسع نطاق تقنية RetailNext الأساسية لحساب عدد الأشخاص وتحليل السلوك لتتجاوز حالات الاستخدام التقليدية في مجال مبيعات التجزئة إلى حالات استخدام أوسع نطاقًا في مجال ذكاء الإشغال. وهو موجه إلى المنشآت، واستراتيجيات أماكن العمل، وفرق إدارة العقارات التي تحتاج إلى بيانات مستمرة ودقيقة عن استخدام المساحات لتبرير قرارات العقارات، أو إثبات الامتثال، أو تصميم سياسة العمل المختلط، باستخدام نفس أجهزة الاستشعار ودقة العد الأساسية، التي تبلغ نسبة دقتها 95 إلى 99 في المائة، والتي تعتمد عليها منتجات الشركة المخصصة لقطاع التجزئة. ونُقل عن براما بات من شركة «أولتا بيوتي» في الصفحة ما يلي: Q0Q --- المجوهرات https://retailnext.net/ar/solutions/jewelry تُعد «المجوهرات» الحل القطاعي الذي تقدمه RetailNext لتجار التجزئة في مجال المجوهرات، وهي فئة تصفها الصفحة بأنها تعمل بشكل مختلف عن أنماط التجزئة الأخرى؛ حيث تتميز عمليات الشراء فيها بقيمة عالية، وتستلزم دراسة متأنية، وغالبًا ما تعتمد على الاستشارة، مع مسارات عملاء قد تمتد عبر عدة زيارات على مدار أسابيع أو أشهر. تشير الصفحة أيضًا إلى توتر تشغيلي محدد في تجارة المجوهرات بالتجزئة: وهو تحقيق التوازن بين احتياجات الأمن والحفاظ على جو جذاب ومريح داخل المتجر، وهو ما تقول الصفحة إن تحليلات التجزئة القياسية لا تعالجه. تم تصميم بيانات RetailNext المتعلقة بالسلوك وحركة الزوار لمساعدة تجار التجزئة في مجال المجوهرات على تحسين استخدام مناطق الاستشارة وتوزيع الموظفين لتلبية الطلب القائم على المواعيد، وفهم ودعم رحلة العميل متعددة الزيارات بدلاً من التعامل مع كل زيارة كحدث مستقل، وإدارة الأمن دون الإخلال بتجربة التسوق التي تتميز ببطء متعمد والتي تعتمد عليها هذه الفئة. وتشمل القدرات المذكورة في الصفحة فهم مسار الزيارات المتعددة على وجه التحديد، مع إدراك أن نفس المتسوق قد يعود عدة مرات قبل إجراء عملية شراء عالية القيمة؛ وتحسين مناطق الاستشارة حيث تتم عمليات البيع المدروسة بمساعدة الموظفين؛ والحفاظ على الأمن بطريقة لا تضر بتجربة العميل. وكما هو الحال مع حلول RetailNext الأخرى المخصصة للقطاعات، تعمل هذه الحلول على منصة أجهزة الاستشعار المشتركة Aurora®، بحيث يمكن لتاجر تجزئة المجوهرات الجمع بين قدرات Traffic Analytics وInsights وAsset Protection باستخدام نفس الأجهزة الأساسية. يستهدف هذا الحل مشغلي متاجر المجوهرات بالتجزئة الذين يديرون فئة شراء تتميز بدورات تقييم طويلة، ومتوسط قيم معاملات مرتفع، والحاجة إلى تحقيق التوازن بين منع الخسائر وتجربة خدمة تعتمد على عدم الشعور بالمراقبة. ونُقل عن ديفيد شيروود من متجر Daniel's Jewelers في الصفحة قوله: --- المطاعم https://retailnext.net/ar/solutions/restaurants «المطاعم» هو الحل القطاعي الذي تقدمه RetailNext لمشغلي المطاعم وخدمات الطعام. توضح الصفحة أن أداء المطاعم يعتمد على تحقيق ثلاثة أمور في آن واحد: توفير مستويات التوظيف المناسبة في الأوقات الصحيحة، وتجربة ضيوف جيدة ومتسقة في كل تفاعل، والحماية الكافية للأشخاص والأصول. تم تصميم نظام المعلومات الذكية لحركة الزوار من RetailNext لمعالجة هذه العناصر الثلاثة في آن واحد بدلاً من التعامل معها كمبادرات منفصلة: التنبؤ الدقيق بحركة الزوار وجدولة العمل بحيث يتناسب عدد الموظفين مع الطلب الفعلي المقاس بدلاً من جدول زمني ثابت، بالإضافة إلى أنظمة المراقبة بالفيديو وقياس فعالية الحملات الترويجية، بحيث يمكن الإجابة عن الأسئلة المتعلقة بمنع الخسائر وفعالية التسويق استنادًا إلى نفس البيانات الأساسية. تشير الصفحة إلى أن هذا ينطبق سواء كان المشغل يدير موقعًا واحدًا أو مئات المواقع، مما يجعل بيانات حركة الزوار والسلوك من RetailNext، المستمدة من منصة أجهزة الاستشعار Aurora® الخاصة بها، بمثابة طبقة الذكاء التشغيلي التي تميز عمليات المطاعم عالية الأداء عن تلك المتوسطة. وتشمل القدرات المذكورة توزيع الموظفين وفقًا للطلب المقاس بدلاً من جدول عمل ثابت أو التخمين، مما يقلل من أوقات انتظار الضيوف ويحسن إنتاجية الخدمة خلال فترات الذروة، والجمع بين وظائف حماية الأشخاص وحماية الأصول باستخدام نفس بيانات المستشعرات المستخدمة في حساب عدد الزوار، بحيث لا يحتاج مشغل المطعم إلى أنظمة منفصلة لتحليلات توزيع الموظفين والأمن. يستهدف هذا الحل قادة عمليات المطاعم، سواء على نطاق مؤسسة ذات موقع واحد أو متعددة المواقع، الذين يحتاجون إلى تحقيق التوازن بين تكلفة العمالة وتجربة الضيوف والأمن باستخدام مصدر واحد مشترك للبيانات داخل المتجر. ونُقل عن داميان هول، الرئيس التنفيذي لشركة Tanaka Megane، في الصفحة: --- الخدمات المصرفية للأفراد https://retailnext.net/ar/solutions/retail-banking «الخدمات المصرفية للأفراد» هو الحل القطاعي الذي تقدمه RetailNext لمشغلي الفروع المصرفية. وتُبرز هذه الصفحة أن أداء الفروع يتعرض لضغوط من عدة اتجاهات في آن واحد: تزايد توقعات العملاء، وتبني القنوات الرقمية الذي يغير أنماط الزيارات داخل الفروع، والضغط المستمر لخفض التكاليف التشغيلية. تُعد معلومات حركة الزوار في الفروع التي توفرها RetailNext، المستمدة من منصة أجهزة الاستشعار Aurora® الخاصة بها، أداة تساعد قادة الخدمات المصرفية للأفراد على تحسين توزيع الموظفين بين الصرافين ومنصات الخدمة أو مكاتب الاستشارات، بحيث يتناسب مع أنماط الزيارة الفعلية المقاسة بدلاً من الجداول الزمنية الثابتة؛ وتقليل أوقات انتظار العملاء أثناء زياراتهم للفروع؛ واتخاذ قرارات مستندة إلى البيانات بشأن تصميم الفروع والتحول الأوسع لشبكة الفروع، بما في ذلك تحديد الفروع التي يجب إعادة تصميمها أو تغيير حجمها أو دمجها. تشمل القدرات المذكورة في الصفحة مواءمة التوظيف مع الطلب الفعلي للعملاء بدلاً من الجدول الزمني الثابت، وتصميم تخطيطات الفروع التي يتم التحقق من صحتها مقابل بيانات الزيارات وتدفق الحركة الفعلية بدلاً من الافتراضات، وتحسين شبكة فروع البنك بشكل عام باستخدام بيانات حركة الزوار القابلة للمقارنة عبر كل موقع. وكما هو الحال مع صفحات القطاعات الأخرى الخاصة بـ RetailNext، فإن هذا الحل يشترك في نفس أجهزة استشعار Aurora® ومنصة البيانات الأساسية التي تستخدمها منتجات RetailNext الرئيسية، بحيث يمكن للبنك الجمع بين Traffic Analytics على مستوى الفروع، وInsights لاختبار تغييرات تخطيط الفروع، وAsset Protection لأمن الفروع باستخدام نشر واحد مشترك لأجهزة الاستشعار. وهي موجهة إلى قادة عمليات الخدمات المصرفية للأفراد واستراتيجية شبكة الفروع الذين يديرون شبكة فروع تحت ضغط لتحديث تجربة العملاء داخل الفروع مع تقليل تكلفة تشغيل تلك الشبكة. ونُقل عن أيمن بيضون من مجموعة BFL في الصفحة: Q0Q --- مراكز التسوق https://retailnext.net/ar/solutions/shopping-malls «مراكز التسوق» هو الحل القطاعي الذي تقدمه شركة RetailNext لمشغلي مراكز التسوق ومديري العقارات. وتُبرز هذه الصفحة أن أداء مراكز التسوق يتعرض لضغوط ناجمة عن تغير سلوك المستهلكين، وتطور تركيبة المستأجرين، والحاجة المستمرة إلى إثبات قيمة العقار بالاعتماد على البيانات بدلاً من الروايات غير الموثقة. تُعد معلومات حركة الزوار التي توفرها RetailNext، المستمدة من منصة أجهزة الاستشعار Aurora® الخاصة بها، أداة تساعد مشغلي مراكز التسوق على اتخاذ قرارات تأجير أكثر استنارة باستخدام بيانات فعلية عن الزوار ومدة بقائهم بدلاً من تقديرات حركة الزوار، وإثبات عائد الاستثمار التسويقي من خلال ربط الأنشطة التسويقية على مستوى المركز بحجم الزوار المقاس، وخلق مصادر دخل جديدة موجهة للمستأجرين من خلال منحهم إمكانية الوصول إلى تحليلات حركة الزوار والزوار كخدمة. كما تتناول الصفحة حالات استخدام إدارة العقارات التي تتجاوز نطاق التأجير والتسويق: قياس تدفق حركة الزوار عبر الممرات ومناطق المتاجر الرئيسية على وجه التحديد، وإدارة معدلات الإشغال في الوقت الفعلي لأغراض السلامة والامتثال للوائح التنظيمية. وتشمل القدرات المذكورة اتخاذ قرارات التأجير باستخدام بيانات محددة كمياً عن الزوار ومدة البقاء، وإثبات العائد على الإنفاق التسويقي على مستوى المركز التجاري، وتحويل بيانات حركة الزوار الخاصة بالمركز التجاري إلى خدمة قابلة للتحويل إلى عائد مالي تُقدَّم للمستأجرين. يستهدف هذا الحل مديري العقارات في مراكز التسوق، وفرق التأجير، وفرق التسويق الذين يحتاجون إلى رؤية موحدة وشاملة على مستوى الممرات والمناطق لسلوك الزوار عبر العقار بأكمله، بدلاً من البيانات على مستوى واجهات المحلات من المستأجرين الفرديين وحدهم. ونُقل عن زياد المالكي من مجموعة المالكي في الصفحة قوله: Q0Q --- ذكاء الأعمال https://retailnext.net/ar/solutions/business-intelligence «ذكاء الأعمال» هو الحل الذي تقدمه RetailNext لحالات الاستخدام الخاصة بفرق تحليلات التجزئة وفرق ذكاء الأعمال. تبدأ الصفحة بتوضيح التباين المباشر: فمعظم منصات تحليلات التجزئة تكتفي بإبلاغ الفريق بما حدث، في حين أن Insights من RetailNext — وهو المنتج الذي تستند إليه حالة الاستخدام هذه — مصمم ليشرح للفريق ما تعنيه تلك البيانات وما الذي من المرجح أن يحدث بعد ذلك. تم تصميم هذا الحل لفرق ذكاء الأعمال والتحليلات التي تحتاج إلى أكثر من مجرد لوحة معلومات أساسية لحركة الزوار، حيث يجمع بين بيانات سلوك المتسوقين التي يتم جمعها عبر منصة مستشعرات Aurora® من RetailNext، والتحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي، والنمذجة التنبؤية، وما تصفه RetailNext بأنه أكبر مجموعة بيانات معيارية في قطاع التجزئة، والتي تم إنشاؤها من البيانات المجمعة عبر قاعدة عملائها في قطاع التجزئة. والهدف المعلن هو توفير معلومات استخباراتية تدعم القرارات الاستراتيجية على كل مستوى من مستويات المنظمة، بدءًا من المحلل الذي يُعد تقريرًا مخصصًا وصولاً إلى المدير التنفيذي الذي يتحقق من مؤشر سريع على جهاز محمول، مع وصف كل رؤية بأنها متاحة لكل شخص، وكل قرار بأنه مدعوم بالبيانات بدلاً من الاعتماد على محلل مخصص يقوم بإعداد تقرير عند الطلب. تشمل القدرات المذكورة في الصفحة طرح الأسئلة على البيانات بلغة إنجليزية بسيطة بدلاً من الاعتماد على تنسيق تقرير ثابت، وكشف ما هو قادم قبل أن يصبح مرئيًا في المقاييس المتأخرة مثل المبيعات، ومقارنة أداء بائع التجزئة نفسه بما تصفه شركة RetailNext بأنه أكبر مجموعة بيانات قابلة للمقارنة في القطاع. يستهدف هذا الحل فرق ذكاء الأعمال والبيانات والتحليلات داخل مؤسسات التجزئة التي تحتاج إلى بيانات تجزئة تنبؤية ومقارنة بدلاً من التقارير الوصفية التي تأتي بعد وقوع الأحداث. ونقلت الصفحة عن داميان هول، الرئيس التنفيذي لشركة تاناكا ميغاني، قوله: 0 --- التسويق وتجربة العملاء https://retailnext.net/ar/solutions/marketing-cx يُعد «التسويق وتجربة العملاء» (التسويق وتجربة العملاء) حلاً مخصصاً لحالات الاستخدام من RetailNext مخصصاً لفرق التسويق وتجربة العملاء. تبدأ الصفحة بطرح مشكلة محددة: تنفق فرق التسويق ميزانيات كبيرة لجذب العملاء إلى المتاجر الفعلية، لكن معظمها لا يستطيع إثبات أن الزوار الذين دفعوا مقابل جذبهم قد وصلوا فعليًّا إلى المتجر، ناهيك عن معرفة ما إذا كان ذلك قد أدى إلى إتمام عملية بيع أم لا. تقدم RetailNext بيانات الإقبال والسلوك، المستمدة من منصة أجهزة الاستشعار Aurora® الخاصة بها، كوسيلة لإغلاق هذه الحلقة، حيث تربط الإنفاق التسويقي مباشرةً بالإقبال المقاس داخل المتجر، ومن ثم إلى التحويل المقاس. تشمل القدرات المذكورة في الصفحة ربط نفقات تسويقية محددة أو حملات معينة بحركة الزوار المقاسة داخل المتجر بدلاً من الاعتماد على افتراضات عامة بشأن الزيادة في الإقبال، ورسم خريطة لرحلة العميل داخل المتجر بمجرد وصوله، وتحسين تخصيص ميزانية التسويق بناءً على الحملات والقنوات التي ثبت أنها تؤدي فعليًّا إلى زيارات مقاسة للمتجر بدلاً من الاعتماد فقط على مقاييس التفاعل الرقمي. تشترك هذه الحلول في نفس أجهزة استشعار Aurora والبيانات الأساسية التي تعتمد عليها منتجات RetailNext الرئيسية، مما يتيح لفريق التسويق أو فريق تجربة العملاء استخدام نفس بيانات حركة الزوار داخل المتجر التي تعتمد عليها بالفعل فرق العمليات والتسويق في نفس المتجر، بدلاً من استخدام نظام قياس منفصل مخصص للتسويق فقط. ويستهدف هذا الحل قادة التسويق وتجربة العملاء الذين يحتاجون إلى تبرير وتحسين الإنفاق المخصص لزيادة زيارات المتاجر الفعلية، في فئة لا تمتد فيها أدوات الإسناد الرقمي إلى المتجر الفعلي. ونُقل عن نيلش خالخو، الرئيس التنفيذي لشركة Sharaf DG، في الصفحة ما يلي: --- الترويج للمنتجات https://retailnext.net/ar/solutions/merchandising يُعد «الترويج للمنتجات» الحل المخصص لحالات الاستخدام الذي تقدمه RetailNext لفرق العرض المرئي وتجربة العملاء. توضح الصفحة أن قرارات العرض كانت تُتخذ تقليديًّا استنادًا إلى الخبرة والحدس بدلاً من الأدلة القابلة للقياس، وتُبرز RetailNext كوسيلة لاستبدال هذا النهج القائم على الحدس ببيانات سلوكية مباشرة. من خلال تحديد كيفية تفاعل المتسوقين فعليًّا مع بيئة المتجر، بما في ذلك العروض التي تجذب الانتباه، والمناطق التي يتوقف فيها المتسوقون، والتصميمات التي تحول التصفح إلى عملية شراء، توفر RetailNext لفرق التسويق وتجربة العملاء أدلة لاتخاذ قرارات كانت تعتمد في السابق على التقدير الشخصي. تشمل القدرات المذكورة في الصفحة ما يلي: فهم العناصر المحددة في بيئة المتجر التي تحقق نتائج فعالة بالفعل، مستمدة من البيانات السلوكية القائمة على مستشعرات RetailNext Aurora®؛ اختبار مفاهيم عرض البضائع الجديدة في عدد قليل من المتاجر قبل طرحها على نطاق أوسع، باستخدام منتج Insights؛ وإثبات عائد الاستثمار لقرار معين يتعلق بعرض البضائع أو الترتيب بعد اتخاذه، بدلاً من الاعتماد فقط على اتجاهات المبيعات الإجمالية التي يمكن تفسيرها بعوامل أخرى. يستهدف هذا الحل فرق التسويق البصري وتصميم المتاجر وتجربة العملاء التي تحتاج إلى اختبار قرارات التسويق والتحقق من صحتها باستخدام أدلة مستمدة من سلوك المتسوقين، والتي تضطر حاليًا إلى الاعتماد على الملاحظة الذاتية داخل المتجر أو نتائج المبيعات اللاحقة التي لا تفصل تأثير تغيير معين في العرض أو التصميم. ونُقل عن دارين بودن، نائب رئيس قسم الشؤون المالية للمتاجر في شركة Calvin Klein، في الصفحة ما يلي: --- الأمن https://retailnext.net/ar/solutions/security يُعد «الأمن» الحل المخصص لحالات الاستخدام الذي تقدمه RetailNext لفرق منع الخسائر والأمن المادي في قطاع التجزئة، وهو مبني على نفس منتج Asset Protection الموصوف في الصفحة المخصصة لهذا المنتج على موقع RetailNext. وتشير هذه الصفحة إلى أن معظم فرق منع الخسائر لا تزال تعمل بطريقة تفاعلية، حيث تراجع لقطات الكاميرات بعد أن يكون الحادث قد كلف الشركة أموالاً بالفعل، بدلاً من تحديد المخاطر أثناء تطورها. تقدم RetailNext مزيجها من تحليلات السلوك المدعومة بالذكاء الاصطناعي وتكامل بيانات نقاط البيع كوسيلة للانتقال من هذا النموذج التفاعلي إلى نموذج استباقي، حيث يتم تحديد التهديدات قبل أن تتحول إلى خسائر مؤكدة، وتقليل الوقت الذي يقضيه المحققون في البحث في لقطات الفيديو بعد وقوع الحادث بشكل كبير. وتشمل القدرات المذكورة الانتقال من نهج أمني رد الفعل إلى نهج استباقي، وإغلاق القضايا في غضون ساعات بدلاً من أيام من خلال عرض اللقطات ذات الصلة وحالات الاستثناء في المعاملات تلقائيًا بدلاً من الحاجة إلى المراجعة اليدوية، والعمل مع البنية التحتية الحالية للكاميرات لدى متاجر التجزئة بدلاً من الحاجة إلى استبدال نظام الكاميرات بالكامل. والنتيجة المرجوة، وفقًا للصفحة، هي أن تقضي فرق الأمن وقتًا أقل في استخراج اللقطات ومراجعتها، ووقتًا أطول في منع الحوادث فعليًّا، مع القدرة في الوقت نفسه على إثبات عائد قابل للقياس على استثماراتها الأمنية أمام الإدارة العليا. يستهدف الحل فرق منع الخسائر وإدارة المخاطر وعمليات المتاجر المسؤولة عن الحد من الفاقد وحماية كل من المخزون والموظفين، باستخدام البيانات من نفس منصة مستشعرات Aurora® التي تشكل أساس منتجات RetailNext الأخرى. ونُقل عن برنت بولسن من شركة UNTUCKit في الصفحة قوله: --- تصميم المتجر https://retailnext.net/ar/solutions/store-design يُعد «تصميم المتاجر» (تصميم المتجر) الحل المخصص لحالات الاستخدام الذي تقدمه شركة RetailNext لفرق تخطيط وتصميم المتاجر. وتُبرز هذه الصفحة أن قرارات تصميم المتاجر تنطوي على مخاطر رأسمالية كبيرة: فالمفهوم الذي يبدو جذابًا في موجز التصميم قد لا يحقق الأداء المتوقع في الواقع، وبحلول الوقت الذي يتضح فيه ذلك خلال مرحلة التنفيذ، قد يكلف ذلك شركة التجزئة ملايين الدولارات. تتيح البيانات السلوكية التي توفرها RetailNext، المستمدة من منصة أجهزة الاستشعار Aurora® الخاصة بها، لفرق تخطيط وتصميم المتاجر التحقق من صحة مفهوم جديد، واختبار تغيير في التخطيط، وقياس تأثيره الفعلي على مسارات المتسوقين وأداء المبيعات في عدد قليل من المتاجر قبل تطبيق القرار على جميع المتاجر. وتشمل القدرات المحددة التحقق من صحة مفاهيم المتاجر الجديدة قبل توسيع نطاقها لتشمل جميع المتاجر، ومراقبة كيفية تنقل المتسوقين فعليًّا داخل المتجر بدلاً من الطريقة التي صُممت بها الخريطة الأرضية للتنقل، وإثبات عائد الاستثمار لقرار تصميمي معين باستخدام قياس سلوك المتسوقين بدلاً من الاعتماد فقط على أرقام المبيعات بعد الإطلاق التي يمكن تفسيرها بعوامل أخرى. يستهدف هذا الحل فرق تخطيط المتاجر والتصميم والعقارات التي تحتاج إلى أدلة قبل تخصيص رأس المال لتغيير التصميم عبر العديد من المواقع، والتي لا تملك حاليًا سوى وسائل محدودة لاختبار الأداء الفعلي لمفهوم ما قبل طرحه على نطاق واسع، وذلك باستخدام منتج Insights من RetailNext خصيصًا لهذا النوع من الاختبارات التجريبية على نطاق صغير. ونُقل عن بن جاكسون من شركة Kendra Scott في الصفحة ما يلي: Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0 --- عمليات المتجر https://retailnext.net/ar/solutions/store-operations «عمليات المتاجر» هو الحل الذي تقدمه RetailNext لفرق العمليات في قطاع التجزئة التي تتولى إدارة القوى العاملة ومعدلات التحويل والأداء عبر العديد من المواقع في آن واحد. التحدي الأساسي الذي تتناوله هذه الصفحة هو أن فرق العمليات مسؤولة عن خفض تكاليف القوى العاملة مع تحسين تجربة العملاء في الوقت نفسه، وذلك عبر عشرات أو مئات المتاجر في وقت واحد. تُستخدمالتي تبلغ دقة عدها ما بين 95 إلى 99 في المائة من خلال شبكة مستشعرات Aurora®، تُستخدم لجدولة دوام الموظفين بما يتناسب مع الطلب الفعلي المقاس بدلاً من الجداول الثابتة، ولرصد الأداء عبر شبكة المتاجر بأكملها في آن واحد بدلاً من متابعة كل موقع على حدة، ولتحويل أعداد الزوار الأولية إلى مؤشر أداء قابل للقياس بدلاً من مجرد إحصاء بسيط للزوار. وتستشهد الصفحة بنتائج محددة للعملاء كدليل: حققت Boggi Milano زيادة بنسبة 40 في المائة في عائد المتسوقين، وحققت The Vitamin Shoppe مبيعات إضافية بقيمة ستة ملايين دولار على مدار سبعة أشهر، وشهدت Camper زيادة بنسبة 10 في المائة في معدل التحويل. تُعرض هذه الأرقام كنتائج حققتها شركات التجزئة التي تستخدم منصة RetailNext في حالات استخدام عمليات المتاجر. يستهدف هذا الحل قادة العمليات الذين يحتاجون إلى الانتقال من التخمينات التي تتم على أساس كل موقع على حدة إلى اتخاذ قرارات مدعومة بالبيانات على مستوى الشبكة بأكملها بشأن مستويات التوظيف، وجداول العمل، والأداء المقارن للمتاجر، وذلك باستخدام نفس بيانات المستشعرات الأساسية التي تغذي منتجات RetailNext الأخرى. ونقلت الصفحة عن مات إيفانز، المدير الأول لقسم الرؤى والتحليلات التجارية (Insights and Analytics) في متجر The Container Store، قوله: --- مركز المعايير المرجعية https://retailnext.net/ar/benchmarks-hub يُعد «مركز المعايير المرجعية» مصدر البيانات العام الخاص بـ RetailNext حول حركة المتسوقين في قطاع التجزئة. ففي كل شهر، تقوم RetailNext بتتبع حركة المتسوقين عبر آلاف من مواقع البيع بالتجزئة في أمريكا الشمالية، ومنطقة أوروبا والشرق الأوسط وأفريقيا (EMEA)، ومنطقة آسيا والمحيط الهادئ (APAC)، لتقدم ما تصفه الشركة بأنه أحد أكثر الرؤى شمولية لأداء قطاع التجزئة في العالم الواقعي المتاحة على الإطلاق. تأتي البيانات الأساسية من شبكة أجهزة الاستشعار Aurora® الخاصة بشركة RetailNext، والتي تذكر الشركة أنها تحسب أعداد الأشخاص بدقة تتراوح بين 95 و99 في المائة، مما يعني أن المعايير المرجعية مبنية على أعداد الزوار الفعلية المقاسة بدلاً من الاستطلاعات أو التقديرات النموذجية، ويتم تحديثها شهريًا ببيانات من أسواق الولايات المتحدة الأمريكية وكندا ومنطقة أوروبا والشرق الأوسط وأفريقيا ومنطقة آسيا والمحيط الهادئ على وجه التحديد. يوفر «المركز» إمكانية الوصول إلى لوحة معلومات المعايير المباشرة، المبنية على منصة Power BI، والتي تتيح للمستخدمين عرض بيانات الاتجاهات في الوقت الفعلي موزعةً حسب المنطقة وقطاع التجزئة والفترة الزمنية. وتشمل التغطية أنماطًا متعددة من متاجر التجزئة، بما في ذلك متاجر الملابس والأحذية والمتاجر الصغيرة والمتاجر الكبرى، من بين أمور أخرى. ويهدف «المركز» إلى تزويد تجار التجزئة والمحللين ومراقبي القطاع بنقطة مرجعية خارجية يمكنهم استخدامها لمقارنة أداء متاجرهم أو محفظة أعمالهم مع مجموعة بيانات أوسع نطاقًا تشمل مناطق متعددة، بدلاً من الاعتماد حصريًّا على أرقامهم التاريخية الخاصة. ونظرًا لأن البيانات يتم تحديثها شهريًّا، فإن المنصة تعمل أيضًا كمؤشر مستمر للتغيرات على المستوى الكلي في حركة التسوق الفعلي في المتاجر عبر المناطق الثلاث التي تغطيها، وهو سياق مفيد لأي شخص يحاول فهم اتجاهات سلوك التسوق داخل المتاجر بشكل مستقل عن النتائج الخاصة بأي تاجر تجزئة بمفرده. --- الأسعار https://retailnext.net/ar/pricing "التسعير" هي صفحة تقدير الأسعار التفاعلية الخاصة بـ RetailNext، والتي تُستخدم بدلاً من قائمة الأسعار العامة. تستخدم RetailNext نموذج تسعير قائم على الاشتراك يشمل البرمجيات وأجهزة استشعار Aurora®، وبدلاً من نشر أسعار ثابتة، توفر الصفحة أداة تقدير تفاعلية من ثلاث خطوات: يقوم تاجر التجزئة بإدخال تفاصيل المتجر، بما في ذلك عدد المواقع، ومتوسط عدد المداخل لكل متجر، ونوع المتجر أو فئة القطاع، والمنطقة أو البلد، والإعدادات التقنية الحالية؛ تقوم الأداة بإنشاء تقدير فوري بالعملة المحلية؛ كما يتم إرسال النتائج إلى البريد الإلكتروني لتاجر التجزئة. ويشمل الاشتراك نفسه أجهزة استشعار Aurora، والوصول إلى برامج المنصة، وتحديثات البرامج، وتغطية الضمان، والوصول إلى بيانات المقارنة المعيارية الخاصة بـ RetailNext. توضح الصفحة صراحةً أن سعر الاشتراك يغطي البرمجيات والأجهزة فقط، وأن الخدمات الإضافية تختلف حسب الموقع: التركيب ومسوحات الموقع، والخدمات المهنية مثل التثبيت، وتوصيل الكابلات، وإعداد الشبكة، وشحن الأجهزة، وضريبة المبيعات ورسوم الاستيراد، وأجهزة التثبيت المتخصصة لارتفاعات الأسقف غير المعتادة أو تخطيطات المتاجر، وأي عمليات تكامل مخصصة يحتاجها تاجر التجزئة. تُقدّم الصفحة هيكل الاشتراك باعتباره بديلاً ينطوي على نفقات تشغيلية أقل مقارنةً بشراء رأسمالي كبير مقدمًا، وتصفه بأنه يحافظ على التدفق النقدي من خلال دفعات شهرية ملائمة للميزانية، وتشير إلى أنه يمكن لتجار التجزئة الاتصال بفريق مبيعات RetailNext بخصوص الأسعار المخفضة أو الأسعار على مستوى المؤسسات، مما يعني ضمناً أن الأسعار قابلة للتفاوض على نطاق واسع وليست ثابتة حتى ضمن النتائج التي يقدمها أداة تقدير التكاليف. وتستهدف الصفحة تجار التجزئة الذين هم في مرحلة التقييم المبكرة والذين يرغبون في الحصول على تقدير سريع ومخصص للتكلفة قبل التواصل مباشرةً مع فريق مبيعات RetailNext. --- الشركاء https://retailnext.net/ar/partners "الشركاء" هي صفحة تابعة لشركة RetailNext مخصصة لنظامها البيئي من الشركاء، وهي موجهة إلى المؤسسات التي ترغب في إعادة بيع منتجات منصة RetailNext أو دمجها مع منتجاتها أو تطوير حلول بناءً عليها، وليس إلى تجار التجزئة الذين يتعاملون مع العملاء النهائيين مباشرةً. تدعو الصفحة مزودي التكنولوجيا وشركات الاستشارات والموزعين ومتخصصي النشر للانضمام إلى منظومة شركاء RetailNext، مشيرةً إلى وجود نموذج شراكة مصمم خصيصًا لكل فئة من هذه الفئات، بدلاً من برنامج واحد يناسب الجميع. وتتمثل القيمة المضافة المعلنة للشريك في الوصول إلى مصادر دخل جديدة من خلال تقديم منصة RetailNext لعملائه، والحصول على دعم رائد في القطاع من RetailNext خلال تلك العملية، والقدرة على تحقيق المزيد من خلال العمل معًا بدلاً من العمل كمورد مستقل يتنافس في نفس المجال. تُبرز الصفحة منصة تحليلات التجزئة الخاصة بـ RetailNext — أي Traffic Analytics وInsights وAsset Protection ومستشعر Aurora® الأساسي — باعتبارها المنتج الذي سيقوم الشريك بإعادة بيعه أو دمجه أو نشره نيابةً عن قاعدة عملائه، وفقًا لفئة الشريك. تختلف هذه الصفحة عن صفحات RetailNext الموجهة للعملاء: فهي مكتوبة لشريك تجاري محتمل يقيّم إمكانية إقامة علاقة تجارية مع RetailNext، وليس لتاجر تجزئة يقيّم إمكانية شراء منصة RetailNext ونشرها مباشرةً. ونظرًا لأن RetailNext تحدد عدة فئات مختلفة من الشركاء بدلاً من برنامج إعادة بيع عام واحد، فإن هذه الصفحة تعمل كنقطة دخول لمجموعة متنوعة من المؤسسات، بدءًا من شركة تكامل الأنظمة التي تنشر أجهزة RetailNext في الموقع وصولاً إلى بائع البرمجيات الذي يقوم بإنشاء تكامل مع بيانات منصة RetailNext، حيث يتعامل كل منها مع RetailNext وفقًا لشروط تجارية مختلفة. --- من نحن https://retailnext.net/ar/about/who-we-are "من نحن" هي صفحة النظرة العامة على شركة RetailNext. تصف RetailNext نفسها بأنها الشركة الرائدة عالميًا في مجال تحليلات تجارة التجزئة، حيث تمكّن متاجر التجزئة التقليدية في جميع أنحاء العالم من اتخاذ قرارات تستند إلى البيانات، وتشير إلى أنها تأسست في عام 2007 بهدف محدد يتمثل في توفير تحليلات على غرار التجارة الإلكترونية لمتاجر التجزئة التقليدية. وتتضمن الحقائق المذكورة عن الشركة في هذه الصفحة ما يلي: أكثر من 600 عميل من قطاع التجزئة على مستوى العالم، في أكثر من 100 دولة، وحوالي 240 موظفًا في جميع أنحاء العالم، ومقر رئيسي في كامبل بولاية كاليفورنيا، ومتوسط مدة شراكة مع العملاء يزيد عن 10 سنوات. تُبرز الصفحة الفكرة الأساسية التي قامت عليها شركة RetailNext باعتبارها فجوة محددة سعت إلى سدها: لطالما امتلك تجار التجزئة في مجال التجارة الإلكترونية تحليلات سلوكية مفصلة، صفحةً بصفحة، عن عملائهم عبر الإنترنت، في حين أن تجار التجزئة التقليديين لم يكن لديهم تاريخيًا سوى رؤية محدودة نسبيًا حول السلوك الفعلي للمتسوقين بمجرد دخولهم المتجر، وقد تم إنشاء RetailNext لسد فجوة الرؤية هذه في قطاع التجزئة التقليدية على وجه التحديد. تُعد هذه الصفحة المصدر المرجعي الرسمي للمعلومات المتعلقة بشركة RetailNext على مستوى المؤسسة، بما في ذلك سنة التأسيس، وعدد العملاء، وعدد الدول، عدد الموظفين، وموقع المقر الرئيسي، ومتوسط مدة ولاء العملاء، والتي يُشار إليها أيضًا، أحيانًا بأرقام مختلفة قليلاً أو أقدم، في صفحات أخرى عبر الموقع مثل «مصممة خصيصًا لقطاع التجزئة» وصفحات المنتجات الفردية؛ وعندما تختلف أرقام هذه الصفحة عن رقم أقدم موجود في مكان آخر، يجب اعتبار هذه الصفحة المصدر الأحدث نظرًا لأنها الصفحة المخصصة لمعلومات الشركة. --- دراسات حالة للعملاء https://retailnext.net/ar/resources/case-studies تلخص المدخلات التالية دراسات الحالة المنشورة الخاصة بعملاء RetailNext. وقد تم استخلاص كل مؤشر من صفحة دراسة الحالة المباشرة المقابلة على موقع retailnext.net. --- دراسة حالة: تحويل حركة الزوار إلى ميزة على مستوى الأسطول بأكمله (متجر Shoe Palace) https://retailnext.net/ar/resources/case-studies/case-study-shoe-palace-2026 نجحت شركة Shoe Palace في تحويل معدل عدد الزوار لكل ساعة عمل (TPLH) إلى مؤشر أداء قابل للقياس، وذلك باستخدام تحليلات حركة الزوار من RetailNext لتحديد ساعات الذروة في أكثر من 250 متجرًا، مما أدى إلى تحقيق ارتفاع متوسط في معدل التحويل بنسبة 10% بحلول السنة الثانية. وتشمل النتائج المعلنة ما يلي: ارتفاع متوسط معدل التحويل بنسبة +10% (على أساس سنوي)؛ أكثر من 250 متجراً في جميع أنحاء الولايات المتحدة؛ 5 ولايات تضم متاجر الشركة. --- دراسة حالة: بناء متجر فعلي بالاعتماد على البيانات منذ اليوم الأول (شركة Balsam Brands) https://retailnext.net/ar/resources/case-studies/balsam-brands-building-brick-and-mortar-with-data-from-day-one كيف استفادت شركة Balsam Brands، النجمة الصاعدة في قطاع البيع المباشر للمستهلك (DTC)، من تحليلات حركة الزوار لإطلاق وتوسيع نطاق حضورها الاستراتيجي في قطاع التجزئة عبر علامتي Balsam Hill وBalsam Hill Studio، محققةً بذلك توفيرًا في تكاليف العمالة بنسبة 31% وزيادةً في معدلات الدخول بنسبة تصل إلى 10% على أساس سنوي في المتاجر الفعلية. وتشمل النتائج المعلنة ما يلي: انخفاض تكاليف العمالة بنسبة +31%؛ وزيادة في معدل الدخول بنسبة +10% (في ذروة موسم الأعياد). --- دراسة حالة: علامة تجارية عالمية لرياضة ركوب الأمواج تحقق أداءً عاليًا بفضل RetailNext (Hurley) https://retailnext.net/ar/resources/case-studies/case-global-surfing-brand-powers-high-performance-with-retailnext تستعرض العلامة التجارية العالمية لرياضة ركوب الأمواج، Hurley، كيف تمكنت من زيادة معدل التحويل بنسبة 5% بعد التحول من حل تحليلات تجزئة آخر إلى RetailNext للحصول على إحصاءات موثوقة ودقيقة لحركة الزوار، بهدف تحسين أداء الأعمال ونتائجها. وتشمل النتائج المعلنة: زيادة معدل التحويل بمقدار 5 نقاط مئوية (من 22% إلى 27%)؛ في 38 متجراً في أمريكا الشمالية. --- دراسة حالة: علامة تجارية تكتشف فرصًا في مجال القوى العاملة بفضل تحليلات الأداء داخل المتاجر (Boggi Milano) https://retailnext.net/ar/resources/case-studies/case-study-boggi-milano-2025 Boggi Milano هي علامة تجارية إيطالية تمتلك 235 متجراً في أكثر من 61 دولة. في عام 2018، سعى الفريق إلى تحسين تحليله لأداء متاجر العلامة التجارية، وبحث عن شريك متخصص في تحليلات الأداء داخل المتاجر. وتشمل النتائج المعلنة ما يلي: زيادة بنسبة 40% في عائد المتسوقين؛ وزيادة بنسبة 5 نقاط مئوية في معدل التحويل؛ وزيادة بنسبة 15% في متوسط قيمة الفاتورة. --- دراسة حالة: بناء بيئة جامعية أكثر أمانًا (RetailDDS) https://retailnext.net/ar/resources/case-studies/case-study-building-a-safer-university-environment في ظل القواعد واللوائح الجديدة التي وضعتها الحكومة بسبب جائحة كوفيد-19، كان شريكنا، شركة RetailDDS، يبحث عن مزود حلول موثوق به لمراقبة مستويات الإشغال في الوقت الفعلي لصالح عميل جامعي. وتشمل النتائج المعلنة: أكثر من 33,000 طالب (عميل جامعي). --- دراسة حالة: كيف تستخدم إحدى شركات المجوهرات العريقة عدد زوار متاجرها كمقياس للنجاح (متاجر Daniel's Jewelers) https://retailnext.net/ar/resources/case-studies/case-study-daniels-jewelers-2024 منذ عام 1948، تشهد شركة Daniel’s Jewelers توسعًا سريعًا في الولايات المتحدة الأمريكية، وتضم الآن أكثر من 100 متجر. وتستخدم الشركة حل Traffic 2.0 من RetailNext لتحسين الأداء، وتحقيق الاستفادة المثلى من القوى العاملة، وتقديم خدمة عملاء متميزة. وتشمل النتائج المعلنة ما يلي: أكثر من 100 متجر في جميع أنحاء البلاد؛ و76 عامًا من الخبرة في هذا المجال. --- دراسة حالة: Dave & Buster's: تحويل العمليات باستخدام التحليلات https://retailnext.net/ar/resources/case-studies/case-study-dave-and-busters-2025 يُظهر تحول شركة Dave & Buster’s إلى عمليات قائمة على البيانات كيف يمكن لتحليلات قطاع التجزئة أن تُحدث تحولاً جذرياً في الأعمال. فمن خلال الاستعانة برؤى في الوقت الفعلي بدلاً من التخمينات، يمكن للإدارة تحسين توزيع الموظفين والاستثمارات بشكل أفضل، وتعزيز الشفافية عبر جميع الفروع. وتشمل النتائج المُعلنة: 177 فرعاً في الولايات المتحدة؛ و70,000 قدم مربع (أكبر الفروع). --- دراسة حالة: ضمان الامتثال لمعايير عرض المنتجات من ارتفاع 35,000 قدم (شركة Lolli and Pops) https://retailnext.net/ar/resources/case-studies/case-study-ensuring-merchandising-compliance-from-35000-feet تعرف على كيفية قيام شركة Lolli and Pops بتوفير الوقت والمال من خلال الوصول عن بُعد إلى رؤى تتعلق بتسويق المنتجات عبر منصة RetailNext. وتشمل النتائج المُعلنة ما يلي: أكثر من 35 فرعًا في الولايات المتحدة؛ و360 رفًا في أكبر المتاجر. --- دراسة حالة: كيف تعمل العلامة التجارية التي تتعامل مباشرة مع المستهلك (DTC)، UNTUCKit، على زيادة معدلات التحويل في المتاجر الفعلية https://retailnext.net/ar/resources/case-studies/case-study-how-dtc-brand-untuckit-drives-conversion-in-physical-stores كانت UNTUCKit، التي بدأت في الأصل كعلامة تجارية تبيع منتجاتها مباشرةً إلى المستهلكين، من أوائل شركات التجارة الإلكترونية التي أنشأت متاجر فعلية. وتستعرض العلامة التجارية كيف تمكنت من زيادة معدل التحويل بنسبة 6.9% (2017-2020) منذ شراكتها مع RetailNext. وتشمل النتائج المعلنة: توفير حوالي 40% مقارنةً باستخدام أنظمة منفصلة لحساب عدد الزوار ومنع الخسائر؛ وزيادة في معدل التحويل بنسبة 6.9%؛ وزيادة في معدل التحويل بنسبة 6.9% (2017–2020). --- دراسة حالة: كيف يحقق متجر «تاناكا ميغان» الرائد في مجال بيع النظارات بالتجزئة في اليابان أداءً متميزًا https://retailnext.net/ar/resources/case-studies/case-study-how-japans-leading-eyewear-retailer-drives-high-performance أدركت شركة «ميغان نو تاناكا» الحاجة إلى اتخاذ قرارات تجارية استراتيجية تستند إلى البيانات، بناءً على تحليلات في الوقت الفعلي داخل المتاجر. وتوضح سلسلة متاجر البصريات هذه الأسباب التي دفعتها لاختيار RetailNext لتوفير فهم أعمق للتجربة داخل المتجر. --- دراسة حالة: تحسين أداء التجهيزات من خلال Interior Analytics (متجر متخصص في بيع الملابس والإكسسوارات بالتجزئة) https://retailnext.net/ar/resources/case-studies/case-study-improving-fixture-performance-through-interior-analytics كانت الشركة التجزئة تسعى إلى قياس أداء العروض والتجهيزات من أجل تحديد الفرص الرئيسية داخل المتجر واتخاذ قرارات تتعلق بتسويق المنتجات استنادًا إلى البيانات. --- دراسة حالة: صالات عرض المنتجات متعددة العلامات التجارية (صالة عرض منتجات متعددة العلامات التجارية) https://retailnext.net/ar/resources/case-studies/case-study-multi-brand-product-showrooms تدفع العلامات التجارية مبالغ طائلة لتعرض منتجاتها على الرفوف الطرفية، لكنها تواجه عقبات متكررة عند تقييم عائد الاستثمار بسبب الافتقار إلى مؤشرات الأداء — فكم عدد المتسوقين الذين مروا بجوار العرض، وما هي النسبة المئوية للمتسوقين الذين توقفوا أمامه، وكم من الوقت مكثوا هناك؟ --- دراسة حالة: كيف نجح «فنانون الطهي» في رفع معدل التحويل بنسبة 75% (شركة New West Knifeworks) https://retailnext.net/ar/resources/case-studies/case-study-new-west-knifeworks في هذه الدراسة الإفرادية المكتوبة، تشارك شركة New West KnifeWorks كيف وفرت منصة RetailNext قياسًا دقيقًا لأداء متاجرها ورؤى قابلة للتطبيق ساعدت في رفع معدلات التحويل بنسبة 75٪، وزيادة عدد زوار المتاجر بنسبة 32٪. وتشمل النتائج المعلنة ما يلي: زيادة في عدد زوار المتاجر بنسبة 32% (على أساس سنوي)؛ وزيادة في معدل التحويل بنسبة 75% (على أساس سنوي). --- دراسة حالة: كيف تتخذ شركة بيع الأجهزة الإلكترونية بالتجزئة في الإمارات قراراتها استنادًا إلى البيانات (شركة Sharaf DG) https://retailnext.net/ar/resources/case-studies/case-study-sharaf-dg-retailnext-2023 بصفتها شركة التجزئة الرائدة متعددة العلامات التجارية في الإمارات العربية المتحدة، تعمل Sharaf DG باستمرار على ابتكار تجربة تسوق جديدة داخل متاجرها. وقد طبقت نموذجًا لتبادل البيانات في متاجرها، مدعومًا بالتحليلات الداخلية ومجموعات البيانات الأخرى، بهدف تعزيز الذكاء التسويقي. وتشمل النتائج المعلنة ما يلي: 30 متجراً في 4 دول؛ أكثر من مليون زيارة شهرياً للمتاجر؛ أكثر من 10,000 منتج. --- دراسة حالة: قوة الـ 1% (متجر The Vitamin Shoppe) https://retailnext.net/ar/resources/case-studies/case-study-the-power-of-1 وضعت شركة The Vitamin Shoppe خطة تكتيكية تركز على الاستفادة من البيانات الدقيقة المتعلقة بحركة المتسوقين. ولم تكن دقة بيانات حركة المتسوقين هي العامل الوحيد الحاسم في نجاح الخطة، بل كانت القدرة على نشر 731 متجراً بفعالية في غضون شهرين عاملاً أساسياً أيضاً. وتشمل النتائج المعلنة ما يلي: مبيعات إضافية بقيمة 6 ملايين دولار في غضون 7 أشهر؛ وزيادة في معدل التحويل بنسبة 100 نقطة أساس على مستوى جميع المتاجر؛ ونشر 731 متجراً في غضون شهرين. --- دراسة حالة: سر نجاح Camper في الأداء العالمي لمتاجرها https://retailnext.net/ar/resources/case-studies/case-study-the-secret-to-campers-global-store-performance-success بصفتها شركة بيع بالتجزئة معاصرة تفخر بتصنيع منتجات عالية الجودة، كانت Camper تسعى إلى تزويد موظفي متاجرها ببيانات عالية الجودة عن المتاجر، بهدف تحسين تجربة التسوق المباشرة وتعزيز أداء متاجرها على الصعيد العالمي. وتشمل النتائج المعلنة: زيادة بنسبة 10% في معدل التحويل؛ وتوفير بنسبة 30% في نفقات التسويق وساعات العمل؛ وزيادة بنسبة 20% في عدد الزوار (على أساس سنوي). --- دراسة حالة: تحويل تجربة المتسوقين من خلال تمكين الموظفين (100% PURE) https://retailnext.net/ar/resources/case-studies/case-study-transforming-the-shopper-experience-by-empowering-associates لجأت شركة 100% PURE إلى منصة RetailNext لفهم سلوكيات التسوق داخل المتاجر لعملائها على أفضل وجه. ومن خلال واجهة المستخدم الخاصة بالحل وتقاريره، تمكنت 100% PURE من الاطلاع على اتجاهات حركة الزوار ومعدلات التحويل في الوقت الفعلي، سواء على مستوى المتجر الفردي أو على المستوى الإجمالي. وتشمل النتائج المُبلغ عنها ما يلي: متوسط قيمة المعاملة 70 دولارًا (بزيادة عن 60 دولارًا)؛ و3.32 وحدة لكل معاملة (بزيادة عن 3.12)؛ ومعدل تحويل يزيد عن 30% في مواقع محددة. --- دراسة حالة: تحليل اتجاهات المستهلكين لأحد مراكز ألعاب الأركيد الرائدة (شركة Ridgelinez) https://retailnext.net/ar/resources/case-studies/case-study-unpacking-consumer-trends-for-a-leading-arcade-game-center كانت شركة Ridgelinez، وهي شركة استشارات استراتيجية، تبحث عن شريك موثوق به في مجال تحليلات تجارة التجزئة لقياس وتحليل كيفية تنقل العملاء وتفاعلهم مع مختلف آلات الألعاب داخل مركز ألعاب أركيد. --- دراسة حالة: استخدام التحليلات لخلق ثقافة الأداء (شركة Snow Peak) https://retailnext.net/ar/resources/case-studies/case-study-using-analytics-to-create-a-performance-culture استخدمت شركة Snow Peak تحليلات RetailNext الخاصة بالمتاجر لتصميم مؤشرات الأداء الرئيسية الخاصة بها وتطبيق نظامها في جميع المتاجر المملوكة للشركة، حيث شملت مؤشرات الأداء الرئيسية الحاسمة معدل جذب العملاء، ومعدل التحويل، وكفاءة جدولة دوام الموظفين. وتشمل النتائج المعلنة ما يلي: زيادة إجمالية في عدد المتسوقين بنسبة +8.2%؛ وزيادة في معدل التحويل بنسبة +13%؛ وزيادة بنسبة +213% في عدد المتسوقين الذين قاموا بالتحويل في كل من فئتي المعدات والملابس. --- دراسة حالة: تعزيز كفاءة إدارة الرواتب في خضم موجة «الاستقالات الجماعية» (شركة The Vitamin Shoppe) https://retailnext.net/ar/resources/case-studies/case-study-vitamin-shoppe-driving-payroll-efficiency تستعرض شركة The Vitamin Shoppe كيف تمكنت من تحسين نسبة تكاليف الرواتب إلى المبيعات من خلال تحسين توزيع القوى العاملة استنادًا إلى بيانات حركة الزوار من RetailNext. ومن بين الإنجازات التي حققتها الشركة زيادة كبيرة في المبيعات ومعدل التحويل، وتغيير النظرة إلى العمليات. وتشمل النتائج المعلنة ما يلي: مبيعات إضافية بقيمة 6 ملايين دولار في 7 أشهر؛ وزيادة بمقدار 100 نقطة أساس في معدل التحويل على مستوى جميع المتاجر؛ ونشر النظام في 731 متجراً خلال شهرين. --- أحدث المقالات في مجال القيادة الفكرية https://retailnext.net/ar/resources/blog تلخص المقالات التالية المنشورات الأخيرة من مدونة RetailNext — وهي سلسلة من المقالات الرائدة في مجال الفكر حول كيفية قيام شركات التجزئة الكبرى بتقييم منصات التحليلات داخل المتاجر ونشرها والاستفادة منها. --- المدونة: لم يعد من الممكن الفصل بين جدولة العمل في قطاع التجزئة وإدارة المهام https://retailnext.net/ar/resources/blog/retail-scheduling-and-task-management-can-no-longer-be-separate يخطط تجار التجزئة لقوى العمل والمهام بشكل منفصل، ثم يتساءلون عن سبب ضعف الأداء. وإليكم السبب الذي يجعل من الضروري دمج عملية وضع الجداول الزمنية وإدارة المهام. --- مدونة: ما الذي يشتريه تجار التجزئة فعليًّا عندما يشترون RetailNext؟ https://retailnext.net/ar/resources/blog/what-retailers-actually-buy-when-they-buy-retailnext معظم مزودي برامج تحليلات تجارة التجزئة يبيعون المواصفات فحسب، أما شركات التجزئة الكبيرة فتحتاج إلى معرفة ما الذي سيتغير بعد توقيع العقد. وإليكم ما يميز RetailNext حقًّا. --- المدونة: وجهة نظر مدير تنفيذي للتسويق (CRO): تسعة عشر عامًا. رؤية واحدة. وما زالت صحيحة. https://retailnext.net/ar/resources/blog/cro-perspective-nineteen-years-one-insight-still-right يعود سيرجيو جوتيريز، رئيس قسم العائدات في شركة RetailNext، إلى الرؤية التي كانت سائدة في عام 2007 والتي شكلت أساس منصة تحليلات التجزئة الخاصة بنا: كانت المتاجر الفعلية تستحق نفس الدقة في التعامل مع البيانات التي تتمتع بها التجارة الإلكترونية. --- المدونة: تغيير مزودي خدمات تحليلات تجارة التجزئة دون انقطاع https://retailnext.net/ar/resources/blog/switching-retail-analytics-providers-without-disruption هل تشعر بالقلق من أن يؤدي تغيير مزودي خدمات تحليلات تجارة التجزئة إلى توقف عن العمل؟ تقدم خدمة Funded Deployment من RetailNext رصيدًا يصل إلى 0.85 دولارًا أمريكيًا مقابل كل دولار من الإيرادات السنوية المتكررة (ARR)، مما يسهل عملية الانتقال. --- مدونة: الأسباب التي تدعو إلى توحيد التحليلات داخل المتجر https://retailnext.net/ar/resources/blog/the-case-for-consolidating-your-in-store-analytics تؤدي أنظمة المتاجر المجزأة إلى إهدار أكثر من 12 ساعة أسبوعيًا وما يصل إلى 40% من قيمة بصمتك التكنولوجية. اكتشف لماذا تُعد منصة تحليلات التجزئة الموحدة هي الحل الأمثل. --- مدونة: كيف تؤثر دقة بيانات حركة الزوار على تكاليف العمالة ومعدل التحويل https://retailnext.net/ar/resources/blog/how-traffic-data-accuracy-affects-labor-costs-and-conversion يشرح سيرجيو جوتيريز، رئيس قسم العائدات في شركة RetailNext، الأسباب التي تجعل دقة تحليلات حركة الزوار أمرًا بالغ الأهمية بالنسبة لتكاليف العمالة، ومفاوضات عقود الإيجار، ومراجعات معدلات التحويل الأسبوعية. --- مدونة: لماذا لم يعد إحصاء حركة الزوار وحده كافياً https://retailnext.net/ar/resources/blog/why-traffic-counting-alone-is-no-longer-enough لا تستطيع التقنيات القديمة لقياس حركة الزوار في متاجر التجزئة مواكبة تطورات الذكاء الاصطناعي. اكتشف كيف يقوم مستشعر Aurora من RetailNext بتحليل حركة الزوار في سياقها الصحيح، وليس مجرد إحصاءات أولية. --- مدونة: التكلفة الخفية لانقطاع بيانات حركة الزوار https://retailnext.net/ar/resources/blog/the-hidden-cost-of-a-traffic-data-blackout سيرجيو غوتيريز، رئيس قسم العائدات في شركة RetailNext، يتحدث عن السبب الذي يجعل الثغرات في بيانات حركة الزوار في قطاع التجزئة تؤثر بشكل خفي على قرارات التوظيف والعقارات والعروض الترويجية، حتى بعد انتهاء انقطاع الخدمة بفترة طويلة. --- مدونة: لماذا تختار شركات التجزئة الكبرى RetailNext؟ https://retailnext.net/ar/resources/blog/why-enterprise-retailers-choose-retailnext اكتشف لماذا تختار شركات التجزئة الكبرى منصة تحليلات التجزئة من RetailNext: بيانات دقيقة وذكية وقابلة للتوسع، مصممة خصيصًا لتلبية احتياجات الشركات العالمية. --- المدونة: تقرير RetailNext لعام 2026 حول مزاج المتسوقين https://retailnext.net/ar/resources/blog/2026-retailnext-shopper-sentiment-report استطلع تقرير RetailNext حول مزاج المتسوقين آراء 1,053 متسوقًا أمريكيًا حول الكيفية التي يعيد بها التضخم والرسوم الجمركية والذكاء الاصطناعي تشكيل قرارات التسوق في عام 2026. --- مدونة: أزمة تجربة التسوق في المتاجر: التوظيف القائم على البيانات هو الحل الناجح https://retailnext.net/ar/resources/blog/the-store-experience-crisis-data-driven-staffing-wins تقوم شركة «تارجت» بتخفيض 500 وظيفة إدارية لتمويل احتياجات الموظفين في المتاجر. اكتشف كيف تساعد تحليلات حركة الزوار في متاجر التجزئة أصحاب المتاجر على توزيع الموظفين بشكل أكثر ذكاءً لتلبية متطلبات المتسوقين. --- المدونة: اليوم الثالث من مؤتمر NRF 2026: قياس التأثير الأكثر أهمية https://retailnext.net/ar/resources/blog/nrf-2026-day-3-measuring-impact-that-matters-most ملخص اليوم الثالث من مؤتمر NRF 2026: تُظهر الكلمة الرئيسية التي ألقاها غاري فاينرشوك والشراكات التي أبرمها جناح RetailNext كيف تُحدث الرؤى المستخلصة من مؤتمر التجزئة 2026 تأثيرًا حقيقيًّا في قطاع التجزئة. --- المدونة: اليوم الثاني من مؤتمر NRF 2026: المرونة هي السمة التي تميز الفائزين في قطاع التجزئة عام 2026 https://retailnext.net/ar/resources/blog/nrf-2026-day-2-agility-defines-retails-winners-in-2026 أظهر اليوم الثاني من مؤتمر NRF 2026 أن الشركات الرائدة في قطاع التجزئة تشترك في سمة واحدة: المرونة. اكتشف لماذا تتفوق السرعة والأصالة والارتباط العاطفي الآن على الحجم والميزانية. --- المدونة: اليوم الأول من مؤتمر NRF 2026: الابتكار يقود مستقبل قطاع التجزئة إلى الأمام https://retailnext.net/ar/resources/blog/nrf-2026-day-1-innovation-drives-retails-future-forward ملخص اليوم الأول من مؤتمر NRF 2026 من RetailNext: تُظهر البيانات المعيارية المستقاة من أكثر من 560 متجرًا تجزئة في أكثر من 100 دولة ارتفاعًا في عدد الزوار بنسبة 2.3% وارتفاعًا في معدلات التحويل. --- مدونة: مستقبل تحليلات تجارة التجزئة القائمة على «الاختبار والتعلم» https://retailnext.net/ar/resources/blog/the-future-of-test-and-learn-retail-analytics-better-together قامت إحدى شركات التجزئة العالمية المتخصصة في الملابس بدمج تحليلات حركة الزوار في متاجرها مع اختبارات محكومة، مما كشف أن شاشات العرض المثبتة على الجدران تشهد حركة زوار أقل بنسبة 40% مقارنةً بواجهات العرض الموضوعة على الأرض. --- مدونة: «الجمعة السوداء» لعام 2025: إقبال المتسوقين وأداء المبيعات في قطاع التجزئة الأمريكي https://retailnext.net/ar/resources/blog/black-friday-2025-us-retail-traffic-and-sales-performance ارتفعت مبيعات «الجمعة السوداء» في الولايات المتحدة لعام 2025 بنسبة 1.0%، على الرغم من انخفاض عدد الزوار بنسبة 3.6%، حيث أن عددًا أقل من المتسوقين الذين اتسموا بمزيد من التروي أنفقوا مبالغ أكبر في كل زيارة. اطلع على البيانات الكاملة. --- مدونة: تحليلات قطاع التجزئة في المملكة المتحدة: استحواذ شركة RetailNext على Ipsos https://retailnext.net/ar/resources/blog/uk-retail-analytics-retailnexts-acquisition-of-ipsos بعد مرور ثلاث سنوات على استحواذها على شركة Ipsos Retail Performance، تقدم شركة RetailNext برمجيات تحليلية لقطاع التجزئة في جميع أنحاء بريطانيا وأوروبا، بدءًا من إحصاءات عدد الزوار وصولاً إلى الرؤى التحليلية. --- مدونة: التوسع القائم على البيانات: العلامات التجارية التي تتعامل مباشرة مع المستهلك تستكشف عالم المتاجر https://retailnext.net/ar/resources/blog/data-driven-expansion-dtc-brands-explore-stores أندرو نيلون، مؤسس شركة «فوروول»، يتحدث عن الأسباب التي تجعل افتتاح المتاجر من قبل العلامات التجارية التي تتعامل مباشرة مع المستهلكين (DTC) أمرًا مهمًا، ويشاركنا أحدث الاتجاهات والنصائح المخصصة لتجار التجزئة الذين يتعاملون مباشرة مع المستهلكين والذين يسعون إلى التوسع في السوق التقليدية. --- مدونة: أجهزة استشعار إنترنت الأشياء المدعومة بالذكاء الاصطناعي تُحدث تحولاً في عمليات البيع بالتجزئة اليابانية https://retailnext.net/ar/resources/blog/ai-powered-iot-sensors-transform-japanese-retail-operations-better-together تستكشف شركة RetailNext كيف تساعد أجهزة استشعار إنترنت الأشياء (IoT) المخصصة لقطاع التجزئة، مثل Aurora، المتاجر اليابانية على مواجهة نقص اليد العاملة، وزيادة معدلات التحويل، وتحسين توزيع الموظفين في الوقت الفعلي. --- المدونة: معرض NRF '26 الكبير لشركة RetailNext: الابتكار. المرونة. التأثير. https://retailnext.net/ar/resources/blog/innovation-agility-impact-retailnexts-nrf-2026-big-show تعرّف على RetailNext في معرض NRF 2026: عروض توضيحية مباشرة لأجهزة استشعار Aurora المدعومة بالذكاء الاصطناعي والتحليلات في الوقت الفعلي، والتي تستند إلى الابتكار والمرونة والتأثير لصالح تجار التجزئة. ---