RetailNext – Startseite https://retailnext.net/de KI ist nur so gut wie die Daten, auf denen sie basiert. RetailNext erfasst jedes Jahr Milliarden von Einkaufsbesuchen – den umfangreichsten Datensatz zum Ladenbesuch im Einzelhandel –, und Pulse AI, die Dialogebene der Plattform, macht diese Informationen mit nur einer Frage zugänglich: Nutzer stellen Fragen zu ihren Filialen in einfacher Sprache und erhalten Antworten, die auf denselben vertrauenswürdigen Kennzahlen basieren, die auch hinter ihren Dashboards stehen. Pulse AI ist in jedem RetailNext-Abonnement ohne zusätzliche Kosten enthalten, steht allen Nutzern zur Verfügung – mit Administratorsteuerungen, um die Sichtbarkeit pro Nutzer einzuschränken oder die Funktion vollständig zu deaktivieren –, berücksichtigt die bestehenden Rollenberechtigungen jedes Nutzers, und Kundendaten werden niemals zum Trainieren von KI-Modellen verwendet. RetailNext wurde 2007 mit dem Ziel gegründet, Analysen im Stil des E-Commerce in den stationären Einzelhandel zu bringen. Das Unternehmen hat seinen Hauptsitz in Campbell, Kalifornien, und betreut mehr als 600 Einzelhandelskunden in über 100 Ländern. Es beschäftigt rund 240 Mitarbeiter und weist eine durchschnittliche Dauer der Kundenpartnerschaften von über 10 Jahren auf. Die Plattform basiert auf vier Kernprodukten, wobei Pulse AI als dialogorientierte Schnittstelle für alle diese Produkte dient. Traffic Analytics liefert eine zu 95 bis 99 Prozent genaue Personenzählung und wandelt diese Daten in Personalempfehlungen sowie eine echte Konversionsmessung um. Mit Insights können Merchandising- und Ladengestaltungsteams ein neues Layout, eine neue Präsentation oder ein neues Konzept in einer Handvoll Filialen testen und die Ergebnisse validieren, bevor sie eine flächendeckende Einführung beschließen. Asset Protection kombiniert KI-gestützte Verhaltensanalysen mit der Integration in das Kassensystem, um Gefahren für den Verlustschutz zu identifizieren, bevor sie zu tatsächlichen Verlusten führen, und um die Ermittlungszeit zu verkürzen. Alle drei Lösungen basieren auf Aurora®, dem von RetailNext entwickelten, an der Decke montierten IoT-Sensor, der Personen zählt, Verhaltensdaten erfasst und hochauflösende Videos mit einem einzigen Gerät aufzeichnet. Über die Kernprodukte hinaus veröffentlicht RetailNext branchenspezifische Lösungen für Einzelhandelskategorien wie Bekleidung und Schuhe, Kaufhäuser, Convenience-Stores, Schmuck, Gastronomie, Privatkundenbankgeschäft, Einkaufszentren und Einrichtungen sowie anwendungsspezifische Lösungen für die Bereiche Business Intelligence, Marketing und Kundenerlebnis, Merchandising, Sicherheit, Ladengestaltung und Filialbetrieb. RetailNext betreibt zudem einen „Benchmarks-Hub“ mit monatlich aktualisierten Daten zur Kundenfrequenz an Tausenden von Einzelhandelsstandorten in Nordamerika, EMEA und APAC, der Einzelhändlern einen externen Bezugspunkt für ihre eigene Leistung bietet. --- Traffic Analytics https://retailnext.net/de/platform/traffic-analytics Traffic Analytics ist das Produkt von RetailNext zur Messung der Kundenfrequenz und zur Personalplanung. Die meisten Einzelhändler treffen ihre kostspieligsten betrieblichen Entscheidungen – darunter Personalbesetzung, Dienstplanerstellung und Öffnungszeiten – eher auf der Grundlage von Vermutungen als auf der Grundlage von Daten. Traffic Analytics wurde entwickelt, um diese Vermutungen zu ersetzen. Basierend auf dem KI-gesteuerten Aurora®-Sensor von RetailNext liefert es Kundenfrequenzmessungen mit einer Genauigkeit von 95 bis 99 Prozent und wandelt diese Rohdaten in verwertbare Erkenntnisse um: Empfehlungen für die richtige Personalbesetzung zur richtigen Zeit, echte Messungen der Konversionsrate, die Filialbesuche mit tatsächlichen Umsätzen verknüpfen, sowie vergleichende Leistungsdaten über ein gesamtes Filialnetz hinweg. Da die zugrunde liegende Sensorhardware in der gesamten Produktpalette von RetailNext einheitlich ist, lassen sich die Daten von Traffic Analytics mit anderen Produkten des Unternehmens kombinieren – darunter Insights für die Analyse von Ladenlayout und Warenpräsentation sowie Asset Protection für Anwendungsfälle im Bereich der Verlustprävention –, ohne dass zusätzliche Hardware bereitgestellt werden muss. Das Produkt richtet sich an Teams aus den Bereichen Einzelhandelsbetrieb, Filialplanung und Personalmanagement, die von anekdotischen Beobachtungen der Filialleistung zu einer quantifizierten, mit Benchmarks vergleichbaren Messung des Kundenvolumens und der Konversionsrate an jedem Standort übergehen müssen. RetailNext stellt dies als einen Weg dar, Personal- und Einsatzplanungsentscheidungen nicht länger als „Glücksspiel“ zu betrachten, sondern als datengestützte Entscheidungen – gestützt auf ein Sensornetzwerk, das laut Unternehmensangaben branchenführende Zählgenauigkeit über einen großen, länderübergreifenden Kundenstamm im Einzelhandel hinweg liefert. Matt Evans, Senior Director of Business Insights and Analytics bei The Container Store, wird auf der Seite zitiert, wo er den dadurch bewirkten Wandel beschreibt: ֺQ0ֺ --- Insights https://retailnext.net/de/platform/insights Insights ist das „Test-and-Learn“-Analysetool von RetailNext für Merchandising- und Ladengestaltungsteams. Jede Änderung im Geschäft ist in der Regel ein Risiko, bis sie getestet wurde. Insights wurde entwickelt, um dieses Rätselraten zu beseitigen, indem es Einzelhändlern ermöglicht, ein neues Layout, eine neue Präsentation oder ein neues Merchandising-Konzept in einer kleinen Auswahl von Filialen zu testen, anhand der Daten des RetailNext-Aurora®-Sensors genau zu beobachten, wie die Kunden darauf reagieren, und das Ergebnis zu validieren, bevor eine flächendeckende Einführung erfolgt. Insights geht über die einfache Besucherzählung hinaus und bildet die gesamte Customer Journey ab. So wird deutlich, welche Bereiche die Kunden ansprechen, welche Layouts zu Käufen führen und an welchen Stellen Kunden das Interesse verlieren, bevor sie die Kasse erreichen – anstatt lediglich eine einzige aggregierte Besucher- oder Konversionszahl für die gesamte Filiale zu melden. Dasselbe zugrunde liegende Produkt unterstützt auch den Business-Intelligence-Anwendungsfall von RetailNext, der sich über ein einfaches Besucherzahlen-Dashboard hinaus erstreckt, indem er Daten zum Kundenverhalten mit KI-gestützter Analyse, prädiktiver Modellierung und einem Benchmark-Datensatz kombiniert, der auf der breiteren Einzelhandelskundschaft von RetailNext basiert. So kann ein Einzelhändler nicht nur nachvollziehen, was in einer Filiale geschehen ist, sondern auch, was dies bedeutet und was als Nächstes getestet werden sollte. Insights läuft auf derselben Aurora-Sensorhardware wie Traffic Analytics und Asset Protection, sodass ein Einzelhändler, der bereits eines dieser Produkte nutzt, Insights hinzufügen kann, ohne neue Hardware installieren zu müssen. Es richtet sich an Teams aus den Bereichen Merchandising, Ladengestaltung sowie Einzelhandelsanalyse oder Business Intelligence, die ein Konzept an einer Handvoll Standorten testen, die tatsächliche Reaktion der Kunden messen und erst dann entscheiden, ob es netzwerkweit eingeführt werden soll. Damit wird das, was RetailNext als „auf Vermutungen basierende Filialplanung“ bezeichnet, durch einen evidenzbasierten Test- und Validierungsprozess ersetzt, bevor Kapital oder Arbeitskraft für eine Änderung im gesamten Filialnetz gebunden wird. Adolfo Rodríguez von The Estée Lauder Companies wird auf der Seite zitiert: Q0 --- Asset Protection https://retailnext.net/de/platform/asset-protection Asset Protection ist das Produkt von RetailNext zur Verlustprävention und Ladensicherheit. Die meisten Teams für Verlustprävention arbeiten nach wie vor reaktiv: Sie überprüfen das Kameramaterial erst, nachdem ein Vorfall dem Unternehmen bereits finanziellen Schaden zugefügt hat, anstatt Risiken bereits im Entstehen zu erkennen. Asset Protection soll dies ändern, indem es KI-gestützte Verhaltensanalysen mit der Integration von Kassendaten kombiniert. Das Produkt identifiziert verdächtiges Verhalten und Transaktionsmuster, die auf eine Bedrohung hindeuten, bevor diese zu einem tatsächlichen Verlust führt, und ist darauf ausgelegt, den Zeitaufwand der Ermittler für das Durchsuchen von Aufzeichnungen zu reduzieren, indem relevante Video- und Transaktionsabweichungen direkt hervorgehoben werden. Das erklärte Ziel besteht darin, dass Teams für Diebstahlprävention weniger Zeit mit nachträglichen Ermittlungen und mehr Zeit mit Prävention verbringen können, während sie gleichzeitig einen messbaren Ertrag aus ihren Sicherheitsinvestitionen nachweisen können. Asset Protection läuft auf derselben Aurora®-Sensorhardware, die auf der gesamten RetailNext-Plattform zum Einsatz kommt; daher benötigen Einzelhändler, die bereits Traffic Analytics oder Insights nutzen, keine separate Hardware, um Funktionen zum Schutz von Vermögenswerten hinzuzufügen. Das Produkt richtet sich an Teams aus den Bereichen Verlustprävention, Risikomanagement und Filialbetrieb, die für die Reduzierung von Schwund sowie den Schutz sowohl des Lagerbestands als auch der Mitarbeiter verantwortlich sind, und ist als Teil eines umfassenderen Wandels in der Sicherheit im Einzelhandel positioniert – weg von der reaktiven Auswertung von Bildmaterial hin zu einer proaktiven, datengestützten Bedrohungserkennung, die in Kassensysteme integriert ist. Brent Paulsen von UNTUCKit wird auf der Seite zitiert: --- Aurora®-Sensor https://retailnext.net/de/platform/aurora-sensor Aurora® ist die von RetailNext selbst entwickelte IoT-Sensorhardware: ein einzelnes, an der Decke montiertes Gerät, das von RetailNext selbst entwickelt und hergestellt wird – und nicht von einem Drittanbieter bezogen wird – und das alle anderen Produkte der Plattform mit Daten versorgt. Ein Aurora-Gerät zählt Personen mit einer angegebenen Genauigkeit von 95 bis 99 Prozent, erfasst Daten zur Verhaltensanalyse und zeichnet gleichzeitig hochauflösende Videos auf – und ersetzt damit die sonst erforderliche Installation separater Zähl-, Analyse- und Kamerahardware nebeneinander. Da Traffic Analytics, Insights und Asset Protection alle auf denselben Datenstrom des Aurora-Sensors zugreifen, kann ein Einzelhändler jedes dieser Produkte zu einer bestehenden Aurora-Installation hinzufügen, ohne neue Hardware installieren zu müssen, und mit einem Anwendungsfall beginnen, um später auf weitere auszuweiten – ganz ohne einen zweiten Vor-Ort-Besuch. RetailNext positioniert Aurora als Lösung für den weltweiten Einsatz in großen, länderübergreifenden Filialnetzen, die das Unternehmen mit seinem breiteren Kundenstamm von über 600 Einzelhändlern in mehr als 100 Ländern verbindet. Auf der Produktseite wird Aurora als die physische Grundlage dargestellt, auf der der Rest der Plattform basiert: Der Sensor generiert die zugrunde liegenden Zähl-, Verhaltens- und Videodaten, während Traffic Analytics, Insights und Asset Protection die Software-Ebenen sind, die diese Rohdaten des Sensors jeweils in Entscheidungen zu Personalbesetzung, Warenpräsentation und Diebstahlprävention umwandeln. Für einen Einzelhändler, der RetailNext evaluiert, ist Aurora praktisch die einzige Hardware-Entscheidung hinter einer ansonsten softwaregesteuerten Produktpalette, und es ist der rote Faden, der es einem Einzelhändler ermöglicht, später Produkte hinzuzufügen, ohne die Filialen neu ausstatten zu müssen. Jacky Leung von der Bluebell Group wird auf der Seite zitiert: Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0 --- Unser KI-Vorteil https://retailnext.net/de/platform/our-ai-advantage Unser „AI Advantage“ ist das Argument von RetailNext dafür, warum seine KI Antworten liefert, die Wettbewerber lediglich schätzen können, und die Behauptung, auf der dies beruht, bezieht sich eher auf Daten als auf Modelle: Eine KI kann nur das beantworten, was gemessen wurde. RetailNext erfasst jährlich Milliarden von Einkaufsprozessen in mehr als 100 Ländern – vom Vorbeigehen am Ladenlokal über den Betreten des Geschäfts, den Weg durch den Laden, die Verweildauer, die Interaktion bis hin zum Kaufvorgang – und präsentiert dies als den größten Bestand an Kundendaten aus dem stationären Handel. Die Seite gliedert ihre Argumentation in vier Alleinstellungsmerkmale: ein Betriebssystem für den Einzelhandel, in dem Kundenfrequenz, Umsatz und Personalbesetzung in einem System vereint sind, sodass die KI beantworten kann, was tatsächlich die Konversion vorantreibt, anstatt Schlussfolgerungen aus drei voneinander getrennten Tools zu ziehen; eine Messtiefe, die andere nicht erfassen; historische Daten, die nicht nachträglich ergänzt werden können, da eine neue Plattform erst ab dem Tag der Vertragsunterzeichnung mit der Erfassung der Daten eines Einzelhändlers beginnt – was Vergleiche im Jahresvergleich und eine glaubwürdige Erkennung von Anomalien ermöglicht; sowie den Kontext im Mittelpunkt, da Pulse AI auf nahezu jeder Seite der Plattform präsent ist und die Seite auswertet, auf der sich der Nutzer gerade befindet. Die KI durchdringt das Produkt an drei Stellen: Der Aurora®-Sensor nutzt KI-gestützte Computer Vision direkt auf dem Gerät, um Kunden von Mitarbeitern und Objekten zu unterscheiden, noch bevor Daten das Geschäft verlassen; die KI wird seit 2017 am Netzwerkrand eingesetzt und weist bei jeder Installation eine geprüfte Genauigkeit bei der Personenzählung von 95 bis 99 Prozent auf; ein Imputationsmodell greift auf wochenlange historische Muster zurück, um Verbindungslücken zu schließen, sodass ein Ausfall niemals einen Vorjahresvergleich unterbricht; und „Predictive Traffic“ erstellt eine 45-Tage-Prognose auf Basis der eigenen historischen Filialdaten eines Einzelhändlers, die im Standardabonnement enthalten ist. Pulse AI bildet die dialogorientierte Ebene: Sie fragt die eigenen Kennzahlen eines Einzelhändlers über RetailNext-APIs ab, anstatt Schlussfolgerungen zu ziehen; sie verweigert die Antwort, wenn die Daten keine Grundlage dafür bieten; sie ist als Experte für Einzelhandel und Analytik darauf abgestimmt, Konversionsrate, Erfassungsrate, Verweildauer und Käuferertrag zu verstehen; und sie übernimmt die bestehenden RetailNext-Berechtigungen jedes Nutzers, sodass sie den Sichtbereich einer Person nicht über den ihr zugestandenen Rahmen hinaus erweitern kann. Es beantwortet Fragen zu Kundenfrequenz, Konversion, Umsatz, Verweildauer und Käuferertrag auf Filial-, Regional- und Filialnetzebene, beantwortet Fragen zur Produkteinrichtung und zur Fehlerbehebung aus der offiziellen RetailNext-Wissensdatenbank mit einem Link zum Quellartikel, funktioniert in über 50 Sprachen und ist auf der Webplattform sowie auf iOS verfügbar. Pulse AI ist in jedem Abonnement ohne zusätzliche Kosten mit unbegrenzter Nutzung enthalten und für alle Nutzer aktiviert; Administratoren können die Sichtbarkeit pro Nutzer einschränken oder die Funktion in den Admin-Einstellungen vollständig deaktivieren. RetailNext ist zudem als Model Context Protocol (MCP)-Konnektor verfügbar, sodass ein Einzelhändler seine Daten aus der bereits von seinem Team genutzten KI-Umgebung abfragen kann – authentifiziert über den eigenen Login jedes Nutzers und im Rahmen seiner bestehenden Berechtigungen – und das ohne zusätzliche Kosten. Zum Thema Vertrauen und Sicherheit heißt es auf der Seite, dass RetailNext SOC-2-Typ-II-konform ist, dass lediglich aggregierte Kennzahlen auf Dashboard-Ebene an den KI-Anbieter übermittelt werden – und nicht Rohdaten oder sensible Geschäftsdaten –, dass der Anbieter Anthropic ist und bewusst namentlich genannt wird, sowie dass RetailNext seinen externen KI-Anbietern nicht gestattet, Modelle ohne ausdrückliche Genehmigung anhand von Kundendaten zu trainieren. Die Seite beschreibt zudem den unternehmensweiten Einsatz von KI, wobei jeder Mitarbeiter von RetailNext Zugang zu „Claude“ von Anthropic sowie zu einem internen Schulungsprogramm und einem veröffentlichten Kompetenzrahmen hat. Nirvani Dhevcharran von TFG wird mit folgenden Worten zitiert: ֶQ0ֶQ0ֶQ0ֶQ0ֶQ0ֶQ0ֶQ0ֶQ0ֶQ0ֶQ0ֶQ0ֶQ0ֶQ0ֶQ0ֶQ0ֶQ0ֶQ0ֶQ0ֶQ0ֶQ0ֶQ0ֶQ0ֶQ0ֶQ0ֶQ0ֶQ0ֶQ0ֶQ0ֶQ0ֶQ0ֶQ0ֶQ0ֶQ0ֶQ0ֶQ0ֶQ0ֶQ0ֶQ0ֶQ0ֶQ0ֶQ0ֶQ0ֶQ0ֶQ0ֶQ0ֶQ0ֶQ0ֶQ0ֶQ0ֶQ0ֶQ0ֶQ0ֶQ0ֶQ0ֶQ0ֶQ0ֶQ0ֶQ0ֶQ0ֶQ0ֶQ0ֶQ0ֶQ0ֶQ0 --- Speziell für den Einzelhandel entwickelt https://retailnext.net/de/platform/built-for-retail „Speziell für den Einzelhandel entwickelt“ ist die Positionierungsseite von RetailNext, auf der erläutert wird, warum sich Einzelhändler für RetailNext und gegen andere Ansätze im Bereich der Einzelhandelsanalytik entscheiden. Das zentrale Argument lautet, dass eine Analyseplattform für den Einzelhandel eine langfristige Verpflichtung darstellt: Die Entscheidungen eines Einzelhändlers in Bezug auf Personal, Ladenlayout, Marketingkampagnen und Diebstahlschutz sind nur so gut wie die zugrunde liegende Datenplattform; daher wirkt sich die Wahl des Anbieters über Jahre hinweg – und nicht nur über Monate – auf den Wert oder die Kosten aus. RetailNext präsentiert sich als führende Retail-Intelligence-Plattform für den stationären Handel und verweist dabei auf mehr als 600 Einzelhändler in über 100 Ländern als Kunden, auf über 19 Jahre gezielte Entwicklung von Einzelhandelsanalysen seit der Gründung im Jahr 2007 sowie auf die nach eigenen Angaben branchenweit genauesten zugrunde liegenden Sensordaten als Fundament. Die Seite gliedert ihre Argumentation in vier Themenbereiche: branchenführende Zählgenauigkeit durch das Aurora®-Sensornetzwerk, eine einzige integrierte Plattform, die Kundenfrequenz, Kundenverhalten und Objektschutz abdeckt, anstatt auf separate Punktlösungen zurückzugreifen, bewährter Einsatz im Unternehmensmaßstab in großen, länderübergreifenden Filialnetzen sowie das, was RetailNext als den branchenweit größten Benchmark-Datensatz für den Einzelhandel bezeichnet, der aus den aggregierten Kundenfrequenzdaten des eigenen Kundenstamms erstellt wurde. Die Seite enthält Erfahrungsberichte mehrerer namentlich genannter Unternehmenskunden aus dem Einzelhandel, die ihre Ergebnisse mit der Plattform beschreiben: Nilesh Khalkho, CEO von Sharaf DG, wird mit folgenden Worten zitiert: Q0 Marc Mastronardi, Chief Store Officer bei Macy's, wird mit folgenden Worten zitiert: Q1 Und Matt Evans, Senior Director of Business Insights and Analytics bei The Container Store, wird mit folgenden Worten zitiert: Q2 „Speziell für den Einzelhandel entwickelt“ fungiert als zentrales „Warum gerade wir?“-Argument von RetailNext und unterscheidet sich damit von den einzelnen Produktseiten, die die Funktionen der Plattform beschreiben, sowie von der Seite „Lösungsvergleich“, die einen strukturierteren Rahmen für die Bewertung von RetailNext im Vergleich zu alternativen Ansätzen der Einzelhandelsanalytik bietet. --- Kundenberichte https://retailnext.net/de/platform/customer-stories „Kundenberichte“ ist die Fallstudien-Übersichtsseite von RetailNext, auf der ergebnisorientierte Fallstudien aus dem Kundenstamm des Unternehmens im Einzelhandel zusammengefasst sind. Auf der Seite wird angegeben, dass mehr als 600 Einzelhändler in über 100 Ländern RetailNext nutzen – von globalen Luxusmarken bis hin zu regionalen Fachhandelsketten –, und das Wertversprechen des Unternehmens wird anhand messbarer Ergebnisse statt anhand von Funktionen dargestellt: bessere Konversionsraten, intelligentere Personaleinsatzplanung, wirksamere Diebstahlprävention und kundenorientierte Ladengestaltung – wobei jedes dieser Argumente mit einem konkreten Kundenbeispiel untermauert wird und nicht auf allgemeine Behauptungen beruht. Zu den von dieser Seite verlinkten Fallstudien gehören namentlich genannte Kunden wie Boggi Milano, The Vitamin Shoppe, Daniel's Jewelers, Dave & Buster's, Camper, UNTUCKit, Sharaf DG und Megane No Tanaka, die die Branchen Bekleidung, Fachhandel, Schmuck, Unterhaltung und Gastronomie, Schuhhandel sowie Multimarken-Einzelhandel abdecken. Jede Fallstudie beschreibt die konkrete Nutzung von RetailNext durch einen namentlich genannten Kunden – beispielsweise Traffic Analytics zur Personalplanung oder Asset Protection zur Verlustprävention – sowie die erzielten, messbaren Ergebnisse, anstatt eine allgemeine Produktbeschreibung zu liefern. Die Rubrik „Kundenberichte“ fungiert als belegendes Gegenstück zu den Seiten „Speziell für den Einzelhandel entwickelt“ und „Lösungsvergleich“: Während diese Seiten die allgemeinen Vorteile von RetailNext darlegen, untermauern die Kundenberichte diese Argumente mit individuell zugeordneten, namentlich genannten Kundenergebnissen aus einer Vielzahl von Einzelhandelsbranchen und Regionen. Sie richten sich an Käufer, die vor einer weiteren Bewertung der Plattform Nachweise von einem vergleichbaren Einzelhändler wünschen. --- Lösungsvergleich https://retailnext.net/de/platform/solution-comparison „Lösungsvergleich“ ist die Seite von RetailNext für Einzelhändler, die vor der Auswahl eines Anbieters oder einer Methode prüfen möchten, wie sie bei der Einzelhandelsanalyse vorgehen sollen. Die Seite stellt die Entscheidung als Wahl zwischen vier allgemeinen Ansätzen dar: die Einführung einer einzigen integrierten Plattform eines Anbieters, die Kundenfrequenz, Verhaltensanalysen und Objektschutz abdeckt; die Zusammenstellung von Einzellösungen verschiedener Anbieter für Zählung, Heatmapping, Diebstahlprävention und Analysen; die Entwicklung maßgeschneiderter Analysen im eigenen Haus mit internen technischen Ressourcen; oder die Beibehaltung des Status quo mit Kassendaten, manuellen Zählungen und Annahmen ohne gezielte Investitionen in Analysen im Ladengeschäft. Für jeden Ansatz werden auf der Seite die Vor- und Nachteile dargelegt, die ein Einzelhändler abwägen sollte: Bei Punktlösungen ist dies der Aufwand für die Verwaltung mehrerer Anbieter und die Abstimmung von Daten, die nie für eine gemeinsame Nutzung konzipiert wurden; bei der internen Entwicklung: den Zeitaufwand, die laufenden Entwicklungskosten und das Risiko eines intern entwickelten Systems im Vergleich zu einer bewährten Anbieterplattform; und beim Status quo: die versteckten Kosten durch falsch eingesetzte Arbeitskräfte, verpasste Konversionschancen, nicht validierte Merchandising-Entscheidungen und unkontrollierte Schwundraten, die sich aus dem Betrieb ohne dedizierte Analytik ergeben. Die Seite enthält zudem eine Vergleichstabelle, in der integrierte Analyseplattformen für den Einzelhandel anhand einer Reihe festgelegter Kriterien bewertet werden: Genauigkeit der Personenzählung, wobei RetailNext 95–99 % angibt, während die in der Tabelle verglichenen Alternativen 75–85 % angeben; Fähigkeit zum Ausschluss von Personal, die auf Seiten von RetailNext als fortschrittliche KI-basierte Lösung beschrieben wird, während andernorts manuelle oder einfache Methoden zum Einsatz kommen; Umfang der Verhaltensanalytik: vollständige Suite im Vergleich zu einer Basisversion oder der Notwendigkeit eines separaten Anbieters; ob der Objektschutz in derselben Plattform integriert ist oder einen separaten Anbieter erfordert; Verfügbarkeit von prädiktiver Analytik und KI: enthalten im Vergleich zu nicht verfügbar oder eingeschränkt; die Größe des zugrunde liegenden Benchmark-Datensatzes, beschrieben als Milliarden von Interaktionen im Vergleich zu begrenztem Umfang oder Nichtverfügbarkeit; die Skalierbarkeit auf Unternehmensebene, unter Verweis auf die über 600 Einzelhändler von RetailNext in über 100 Ländern; die Komplexität der IT-Implementierung, angegeben mit 4–6 Wochen für RetailNext im Vergleich zu variablen oder komplexen Zeiträumen bei anderen Anbietern; SOC-2-Typ-II-Konformität; sowie die durchschnittliche Kundenbindungsdauer, die mit mehr als 10 Jahren angegeben wird. Bei den Alternativen in dieser Tabelle handelt es sich nicht um namentlich genannte Wettbewerber – der Vergleich erfolgt allgemein anhand von Kategorien alternativer Ansätze. Die Seite richtet sich an Einkäufer, die noch zwischen der Eigenentwicklung, dem Kauf einer einzigen Plattform oder der Zusammenstellung von Einzellösungen entscheiden. --- Bekleidung und Schuhe https://retailnext.net/de/solutions/apparel-footwear „Bekleidung und Schuhe“ ist die Branchenlösung von RetailNext für Modehändler – eine Kategorie, die laut der Seite mit einer langen Suchphase vor dem Kauf, raschen Trendwechseln, starken saisonalen Schwankungen bei den Kundenfrequenzen sowie Wettbewerb sowohl durch Online- als auch durch Offline-Kanäle konfrontiert ist. RetailNext positioniert seine Daten zum Kundenverhalten und zur Kundenfrequenz als das Instrument, um Interessenten in Käufer zu verwandeln, die Warenpräsentation und Auslagen für maximale Wirkung zu optimieren sowie Lagerbestände und Personalbedarf präzise auf die saisonalen Kundenfrequenzmuster abzustimmen, anstatt erst im Nachhinein darauf zu reagieren. Die Lösung richtet sich an Einzelhändler aller auf der Seite ausdrücklich genannten Formate: Luxusboutiquen, Fast-Fashion-Ketten und Schuhfachgeschäfte. Sie nutzt dieselben zugrunde liegenden Aurora®-Sensordaten, auf denen auch die Kernprodukte von RetailNext basieren, darunter Traffic Analytics zur Besucherzählung und Personalplanung, Insights zum Testen von Änderungen an Warenpräsentation und Ladenlayout sowie Asset Protection zur Diebstahlprävention. Die auf der Seite genannten Funktionen konzentrieren sich auf drei Bereiche: das Umwandeln von Stöberverhalten in messbare Konversionen, anstatt das Stöbern als verpasste Gelegenheit zu betrachten; die Quantifizierung des Ertrags aus bestimmten Merchandising-Entscheidungen, anstatt sich allein auf visuelle Einschätzungen zu verlassen; sowie die Erstellung saisonaler Kundenfrequenzprognosen anstelle der Verwendung pauschaler historischer Annahmen. Die Lösung richtet sich an Führungskräfte im Bekleidungs- und Schuhhandel – sei es auf der Ebene des Merchandisings, des Filialbetriebs oder der Geschäftsleitung –, die Belege zum Kundenverhalten benötigen, um Entscheidungen in einer Kategorie zu treffen, die auf der Seite im Vergleich zu anderen Einzelhandelsformaten als ungewöhnlich volatil und schnelllebig charakterisiert wird. Darren Bowden, Vice President of Store Finance bei Calvin Klein, wird auf der Seite wie folgt zitiert: ֺQ0ֺ --- Tagesbedarfsläden https://retailnext.net/de/solutions/convenience-stores „Tagesbedarfsläden“ ist die Branchenlösung von RetailNext für Betreiber von Convenience-Stores und Tankstellen mit Einzelhandelsangebot. Auf dieser Seite wird der Convenience-Einzelhandel als ein Geschäft mit knappen Margen und hohem Umsatzvolumen dargestellt, in dem jede Transaktion zählt und schlanke Personalmodelle keinen Spielraum für Ineffizienz oder Spekulationen lassen – insbesondere im Hinblick auf Umsatzverluste, die durch langsamen Service oder mangelhafte Warenpräsentation verursacht werden. Die Besucher- und Verhaltensdaten von RetailNext sind darauf ausgelegt, Betreibern von Convenience-Stores dabei zu helfen, den Umsatz pro Besuch zu maximieren, mehr Tankkunden zu Käufern im Laden zu machen, die Personalbesetzung und die Warenpräsentation für Spitzenzeiten wie den morgendlichen und abendlichen Ansturm zu optimieren sowie einen schlankeren und einheitlicheren Betrieb über alle Standorte eines Netzwerks hinweg statt nur auf Einzelgeschäftsebene zu gewährleisten. Wie bei den anderen Branchenseiten von RetailNext stammen die zugrunde liegenden Daten aus dem plattformweit genutzten Aurora®-Sensornetzwerk, sodass ein Convenience-Einzelhändler Traffic Analytics zur Besucherzählung und Personalplanung, Insights zum Testen von Warenpräsentationsänderungen oder Asset Protection zur Diebstahlprävention nutzen kann, ohne für jede Funktion neue Hardware anschaffen zu müssen. Die auf dieser Seite genannten Funktionen legen den Schwerpunkt darauf, die bereits im Geschäft anwesenden Kunden – sei es aufgrund von Tankvorgängen oder kurzen Besorgungen – zu zusätzlichen Käufen zu bewegen; die starken Schwankungen im Kundenaufkommen während der Stoßzeiten zu bewältigen; sowie den Warenkorbwert durch fundiertere Entscheidungen zur Warenpräsentation im Geschäft zu steigern, die auf tatsächlichen Daten zum Kundenverhalten statt auf Annahmen basieren. Die Lösung richtet sich an Führungskräfte im Convenience-Einzelhandel und im Merchandising, die große Netzwerke mit mehreren Standorten leiten, bei denen sich kleine Effizienzsteigerungen pro Standort über das gesamte Netzwerk hinweg erheblich summieren. Ayman Beydoun von der BFL Group wird auf der Seite zitiert: Q0 --- Kaufhäuser https://retailnext.net/de/solutions/department-stores „Kaufhäuser“ ist die Branchenlösung von RetailNext für großflächige Einzelhandelsbetreiber mit mehreren Abteilungen. Auf dieser Seite wird dargelegt, dass Kaufhäuser vor einer für dieses Format spezifischen Herausforderung stehen: Anstatt eine einzelne Filiale zu leiten, verwaltet ein Betreiber faktisch Dutzende von Fachabteilungen unter einem Dach, von denen jede unterschiedliche Kundenverhalten, Besucherströme und Leistungsdynamiken aufweist. Die Besucher- und Verhaltensdaten von RetailNext sind darauf ausgelegt, Betreibern von Kaufhäusern Transparenz auf Abteilungs-Ebene zu bieten, anstatt nur eine einzige, geschäftsweite Besucherzahl zu liefern, sodass die Leistung Kategorie für Kategorie optimiert werden kann. Zu den genannten Funktionen gehören die Leistungsübersicht auf Abteilungsebene über eine großflächige Verkaufsfläche hinweg, die Abbildung der Customer Journey durch eine Filiale, deren Größe und Layout komplexer sind als bei einem typischen Fachhändler, sowie die Optimierung der Eingangs- und Kundenflussstrategie für Filialen mit mehreren Zugängen. Wie bei den anderen Branchenlösungen von RetailNext läuft auch diese auf der gemeinsamen Aurora®-Sensordatenplattform. Das bedeutet, dass ein Kaufhausbetreiber Traffic Analytics für die Zählung und Personalplanung auf Abteilungsebene, Insights zum Testen von Änderungen an Layout oder Warenpräsentation abteilungsweise sowie Asset Protection zur Diebstahlprävention auf einer großflächigen Verkaufsfläche kombinieren kann, ohne für jede Funktion separate Hardware zu benötigen. Die Lösung richtet sich an Führungskräfte aus den Bereichen Betrieb und Merchandising bei großformatigen Einzelhändlern, die Transparenz auf Abteilungs- oder Kategorieebene benötigen und nicht nur auf Filialebene, da aggregierte Besucherzahlen die sehr unterschiedlichen Leistungsdynamiken zwischen beispielsweise der Kosmetikabteilung und der Haushaltswarenabteilung einer Filiale verschleiern können. Marc Mastronardi, Chief Store Officer bei Macy's, wird auf der Seite zitiert: ָQ0ָ --- Ausstattung https://retailnext.net/de/solutions/facilities „Ausstattung“ ist die Lösung von RetailNext für Facility- und Arbeitsplatzmanagement-Teams – ein Anwendungsfall, der sich etwas von den Kernseiten von RetailNext für den Einzelhandelssektor unterscheidet. Die Seite stellt dar, dass Facility- und Arbeitsplatzmanagement-Teams oft gleichzeitig dazu aufgefordert sind, Immobilienkosten zu senken, hybride Arbeitsstrategien zu unterstützen, Sicherheit und die Einhaltung von Belegungsvorschriften zu gewährleisten sowie das Nutzererlebnis zu verbessern. Die Daten von RetailNext zur Belegung und Raumnutzung, die aus derselben Aurora®-Sensorplattform stammen, die auch in allen Produkten des Unternehmens für den Einzelhandel zum Einsatz kommt, sind darauf ausgelegt, diese Anforderungen mit gemessenen Belegungsdaten statt mit Annahmen zu erfüllen: Es geht darum, zu verstehen, wie Räume tatsächlich genutzt werden und nicht, wie sie ursprünglich für die Nutzung konzipiert wurden; die kontinuierliche Einhaltung der Belegungsvorschriften sicherzustellen, anstatt sich auf regelmäßige manuelle Kontrollen zu verlassen; sowie eine hybride Arbeitsplatzstrategie mit tatsächlichen Anwesenheitsdaten zu unterstützen, anstatt sich allein auf Schätzungen anhand von Ausweis-Scans zu stützen. Auf der Seite wird angegeben, dass diese Lösung für Unternehmensgelände, Bürogebäude oder gemischt genutzte Einrichtungen geeignet ist und damit die zugrunde liegende Technologie von RetailNext zur Personenzählung und Verhaltensanalyse über den traditionellen Anwendungsfall im Einzelhandel hinaus auf einen breiteren Anwendungsbereich der Belegungsanalyse ausweitet. Sie richtet sich an Einrichtungen, Arbeitsplatzstrategien sowie Immobilienmanagement-Teams, die kontinuierliche, genaue Daten zur Raumnutzung benötigen, um Immobilienentscheidungen zu begründen, die Einhaltung von Vorschriften nachzuweisen oder eine Richtlinie für hybrides Arbeiten zu entwerfen – und zwar unter Verwendung derselben Sensorhardware und derselben zugrunde liegenden Zählgenauigkeit, die bei 95 bis 99 Prozent angegeben wird und auf der auch die auf den Einzelhandel ausgerichteten Produkte des Unternehmens basieren. Prama Bhatt von Ulta Beauty wird auf der Seite zitiert: Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0 --- Schmuck https://retailnext.net/de/solutions/jewelry „Schmuck“ ist die Branchenlösung von RetailNext für Schmuckhändler – eine Kategorie, die laut der Seite anders funktioniert als andere Einzelhandelsformate, da es sich um hochpreisige, gut durchdachte und oft beratungsintensive Käufe handelt, wobei die Customer Journey mehrere Besuche über Wochen oder Monate hinweg umfassen kann. Die Seite weist zudem auf eine spezifische operative Herausforderung im Schmuckfachhandel hin: den Spagat zwischen Sicherheitsanforderungen und der Aufrechterhaltung einer einladenden, entspannten Atmosphäre im Geschäft, die laut der Seite von herkömmlichen Einzelhandelsanalysen nicht berücksichtigt wird. Die Verhaltens- und Besucherfrequenzdaten von RetailNext sollen Schmuckhändlern dabei helfen, die Nutzung von Beratungsbereichen und die Personalbesetzung für die terminbasierte Nachfrage zu optimieren, die aus mehreren Besuchen bestehende Kundenreise zu verstehen und zu unterstützen, anstatt jeden Besuch als eigenständiges Ereignis zu betrachten, sowie die Sicherheit zu gewährleisten, ohne das bewusst gemächliche Einkaufserlebnis zu stören, auf das diese Branche angewiesen ist. Zu den auf der Seite genannten Funktionen gehören insbesondere das Verständnis der mehrmaligen Kundenreise, wobei berücksichtigt wird, dass derselbe Kunde vor einem hochpreisigen Kauf möglicherweise mehrmals zurückkehrt; die Optimierung von Beratungsbereichen, in denen personalgestützte, durchdachte Verkaufsgespräche stattfinden; sowie die Gewährleistung der Sicherheit auf eine Weise, die das Kundenerlebnis nicht beeinträchtigt. Wie die anderen Branchenlösungen von RetailNext läuft auch diese auf der gemeinsamen Aurora®-Sensorplattform, sodass ein Schmuckhändler die Funktionen Traffic Analytics, Insights und Asset Protection auf derselben zugrunde liegenden Hardware kombinieren kann. Die Lösung richtet sich an Juwelierunternehmen, die eine Kaufkategorie verwalten, die durch lange Entscheidungszyklen, hohe durchschnittliche Transaktionswerte und die Notwendigkeit gekennzeichnet ist, einen Ausgleich zwischen Diebstahlprävention und einem Serviceerlebnis zu schaffen, das davon abhängt, dass sich der Kunde nicht überwacht fühlt. David Sherwood von Daniel's Jewelers wird auf der Seite zitiert: --- Restaurants https://retailnext.net/de/solutions/restaurants „Restaurants“ ist die Branchenlösung von RetailNext für Restaurant- und Gastronomiebetreiber. Auf dieser Seite wird dargelegt, dass die Leistung eines Restaurants davon abhängt, drei Aspekte gleichzeitig richtig zu gestalten: den richtigen Personalbestand zur richtigen Zeit, ein durchweg positives Gästeerlebnis bei jeder Interaktion sowie einen angemessenen Schutz für Personen und Vermögenswerte. Die Besucheranalysen von RetailNext sind darauf ausgelegt, alle drei Aspekte gleichzeitig anzugehen, anstatt sie als separate Maßnahmen zu behandeln: präzise Prognosen zum Gästeaufkommen und zur Personaleinteilung, damit die Personalbesetzung dem tatsächlich gemessenen Bedarf entspricht und nicht einem festen Zeitplan folgt, sowie Videoüberwachung und Werbewirkungsmessung, damit Fragen zur Verlustprävention und zur Marketingeffektivität anhand derselben zugrunde liegenden Daten beantwortet werden können. Auf der Seite wird darauf hingewiesen, dass dies unabhängig davon gilt, ob ein Betreiber einen einzelnen Standort oder Hunderte von Standorten betreibt. Damit werden die von der RetailNext-Sensorplattform „Aurora®“ stammenden Daten zu Kundenverkehr und Kundenverhalten als die Ebene der betrieblichen Intelligenz positioniert, die leistungsstarke Restaurantbetriebe von durchschnittlichen unterscheidet. Zu den genannten Funktionen gehören die Personalplanung auf Basis der gemessenen Nachfrage statt nach einem festen Dienstplan oder auf der Grundlage von Schätzungen, die Verkürzung der Wartezeiten für Gäste und die Verbesserung des Service-Durchsatzes in Spitzenzeiten sowie die Kombination von Funktionen zum Schutz von Personen und Sachwerten mit denselben Sensordaten, die auch für die Besucherzählung verwendet werden, sodass ein Restaurantbetreiber keine separaten Systeme für Personalanalysen und Sicherheit benötigt. Die Lösung richtet sich an Führungskräfte im Restaurantbetrieb – sei es auf Einzelstandort- oder auf Unternehmensniveau mit mehreren Standorten –, die Arbeitskosten, Gästeerlebnis und Sicherheit mithilfe einer gemeinsamen Quelle für Daten aus dem Restaurantbetrieb in Einklang bringen müssen. Damian Hall, CEO von Tanaka Megane, wird auf der Seite zitiert: ֺQ0ֺQ --- Privatkundengeschäft https://retailnext.net/de/solutions/retail-banking „Privatkundengeschäft“ ist die Branchenlösung von RetailNext für Betreiber von Bankfilialen. Auf dieser Seite wird dargestellt, dass die Leistung der Filialen gleichzeitig aus mehreren Richtungen unter Druck steht: steigende Kundenerwartungen, die zunehmende Nutzung digitaler Kanäle, die zu veränderten Besuchsgewohnheiten in den Filialen führt, sowie der anhaltende Druck, die Betriebskosten zu senken. Die von RetailNext bereitgestellten Analysen zum Filialaufkommen, die auf der Aurora®-Sensorplattform basieren, sollen Führungskräften im Privatkundengeschäft dabei helfen, die Personalbesetzung an den Schaltern, an den Plattformen oder an den Beratungsschaltern so zu optimieren, dass sie sich an den tatsächlich gemessenen Besuchsmustern orientiert und nicht an festen Dienstplänen; die Wartezeiten der Kunden bei Filialbesuchen zu verkürzen; sowie datengestützte Entscheidungen über die Gestaltung der Filialen und die umfassendere Umgestaltung des Filialnetzes zu treffen, einschließlich der Frage, welche Filialen neu gestaltet, in ihrer Größe angepasst oder zusammengelegt werden sollen. Zu den auf der Seite genannten Funktionen gehören die Anpassung der Personalbesetzung an die tatsächliche Kundennachfrage anstelle eines statischen Zeitplans, die Gestaltung von Filiallayouts, die anhand realer Besuchs- und Besucherflussdaten statt auf der Grundlage von Annahmen validiert werden, sowie die Optimierung des gesamten Filialnetzes der Bank unter Verwendung vergleichbarer Besucherdaten aller Standorte. Wie bei den anderen Branchenseiten von RetailNext basiert auch diese Lösung auf derselben Aurora®-Sensorhardware und Datenplattform wie die Kernprodukte von RetailNext, sodass eine Bank Traffic Analytics auf Filialebene, Insights zum Testen von Änderungen am Filiallayout und Asset Protection für die Filialsicherheit über eine gemeinsame Sensorinstallation kombinieren kann. Die Lösung richtet sich an Führungskräfte im Privatkundengeschäft und im Filialnetzmanagement, die ein Filialnetz leiten und unter dem Druck stehen, das Kundenerlebnis in den Filialen zu modernisieren und gleichzeitig die Betriebskosten dieses Netzes zu senken. Ayman Beydoun von der BFL Group wird auf der Seite zitiert: Q0Q --- Einkaufszentren https://retailnext.net/de/solutions/shopping-malls „Einkaufszentren“ ist die Branchenlösung von RetailNext für Betreiber von Einkaufszentren und Immobilienverwalter. Die Seite beschreibt, wie die Leistung von Einkaufszentren durch ein sich wandelndes Verbraucherverhalten, eine sich verändernde Mieterstruktur und die ständige Notwendigkeit, den Immobilienwert anhand von Daten statt anhand von Einzelberichten nachzuweisen, unter Druck gerät. Die von RetailNext bereitgestellten Erkenntnisse zur Besucherfrequenz, die auf der Aurora®-Sensorplattform basieren, sollen Betreibern von Einkaufszentren dabei helfen, fundiertere Vermietungsentscheidungen auf der Grundlage tatsächlicher Besucher- und Verweildaten anstelle von geschätzten Besucherzahlen zu treffen, den Marketing-ROI nachzuweisen, indem Marketingmaßnahmen auf Einkaufszentrumsebene mit dem gemessenen Besucheraufkommen verknüpft werden, sowie neue, mieterorientierte Einnahmequellen zu erschließen, indem sie Mietern den Zugang zu Besucher- und Verweildaueranalysen als Dienstleistung anbieten. Die Seite behandelt zudem Anwendungsfälle im Immobilienmanagement, die über Vermietung und Marketing hinausgehen: die Messung des Besucherflusses insbesondere in Gängen und im Bereich der Ankermieter sowie die Verwaltung der Auslastung in Echtzeit zu Sicherheits- und Compliance-Zwecken. Zu den genannten Funktionen gehören das Treffen von Vermietungsentscheidungen auf der Grundlage quantifizierter Besucher- und Verweildaten, der Nachweis der Rentabilität von Marketingausgaben auf Einkaufszentrumsebene sowie die Umwandlung der eigenen Besucherdaten des Einkaufszentrums in eine monetarisierbare Dienstleistung, die den Mietern angeboten wird. Die Lösung richtet sich an Immobilienverwalter von Einkaufszentren sowie an Vermietungs- und Marketingteams, die einen einheitlichen, umfassenden Überblick über das Besucherverhalten auf Flur- und Zonenebene im gesamten Objekt benötigen, anstatt sich allein auf Daten auf Ladenebene einzelner Mieter zu stützen. Ziad AlMalki von der AlMalki Group wird auf der Seite zitiert: Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0 --- Business Intelligence https://retailnext.net/de/solutions/business-intelligence „Business Intelligence“ ist die Anwendungslösung von RetailNext für Analyseteams im Einzelhandel und BI-Teams. Die Seite beginnt mit einem direkten Kontrast: Die meisten Analyseplattformen für den Einzelhandel teilen einem Team mit, was geschehen ist, während „RetailNext Insights“, das diesem Anwendungsfall zugrunde liegende Produkt, darauf ausgelegt ist, einem Team zu vermitteln, was diese Daten bedeuten und was als Nächstes voraussichtlich geschehen wird. Die Lösung richtet sich an BI- und Analyseteams, die mehr als nur ein einfaches Dashboard zur Besucherfrequenz benötigen. Sie kombiniert Daten zum Kundenverhalten, die über die „RetailNext Aurora®“-Sensorplattform erfasst werden, mit KI-gestützten Analysen, prädiktiven Modellen und dem, was RetailNext als den branchenweit größten Benchmark-Datensatz für den Einzelhandel bezeichnet – dieser wurde aus aggregierten Daten des gesamten Einzelhandelskundenstamms zusammengestellt. Das erklärte Ziel sind Erkenntnisse, die strategische Entscheidungen auf jeder Organisationsebene unterstützen – vom Analysten, der einen benutzerdefinierten Bericht erstellt, bis hin zur Führungskraft, die eine Kennzahl schnell auf einem Mobilgerät überprüft. Dabei werden alle Erkenntnisse als leicht zugänglich beschrieben und jede Entscheidung als datengestützt dargestellt, anstatt davon abhängig zu sein, dass ein zuständiger Analyst auf Anfrage einen Bericht erstellt. Zu den auf der Seite genannten Funktionen gehören die Möglichkeit, Fragen an die Daten in einfachem Englisch zu stellen, anstatt ein festes Berichtsformat zu verwenden, die Erkennung künftiger Entwicklungen, bevor diese in nachlaufenden Kennzahlen wie dem Umsatz sichtbar werden, sowie der Vergleich der eigenen Leistung eines Einzelhändlers mit dem, was RetailNext als den branchenweit größten vergleichbaren Datensatz bezeichnet. Die Lösung richtet sich an Business-Intelligence-, Daten- und Analyseteams innerhalb eines Einzelhandelsunternehmens, die vorausschauende und benchmarkbasierte Einzelhandelsdaten benötigen und nicht nur beschreibende, nachträgliche Berichte. Damian Hall, CEO von Tanaka Megane, wird auf der Seite wie folgt zitiert: Q0 --- Marketing & Kundenerlebnis https://retailnext.net/de/solutions/marketing-cx „Marketing & Kundenerlebnis“ ist die Anwendungslösung von RetailNext für Marketing- und Kundenerlebnis-Teams. Die Seite beginnt mit einem konkreten Problem: Marketingteams geben erhebliche Budgets dafür aus, Kunden in stationäre Geschäfte zu locken, doch die meisten können nicht nachweisen, dass die von ihnen bezahlten Besucher tatsächlich in einem Geschäft eingetroffen sind, geschweige denn, ob dies zu einem Verkauf geführt hat. RetailNext positioniert seine Besucher- und Verhaltensdaten, die aus seiner Aurora®-Sensorplattform stammen, als die Lösung, um diesen Kreislauf zu schließen: Die Marketingausgaben werden direkt mit dem gemessenen Kundenverkehr im Geschäft und von dort aus mit der gemessenen Konversion verknüpft. Zu den auf der Seite genannten Funktionen gehören die Verknüpfung spezifischer Marketingausgaben oder Kampagnen mit dem gemessenen Kundenverkehr im Geschäft, anstatt sich auf allgemeine Annahmen zur Umsatzsteigerung zu stützen, die Nachverfolgung der Customer Journey im Geschäft, sobald ein Kunde eingetroffen ist, sowie die Optimierung der Marketingbudgetverteilung auf der Grundlage dessen, welche Kampagnen und Kanäle nachweislich tatsächlich zu gemessenen Ladenbesuchen führen – und nicht nur auf der Grundlage digitaler Interaktionskennzahlen. Die Lösung nutzt dieselbe zugrunde liegende Aurora-Sensorhardware und dieselben Daten wie die Kernprodukte von RetailNext, sodass ein Marketing- oder CX-Team dieselben Daten zum Kundenverkehr im Geschäft nutzen kann, auf die sich die Betriebs- und Merchandising-Teams desselben Einzelhändlers bereits stützen, anstatt auf ein separates, ausschließlich für das Marketing bestimmtes Messsystem zurückzugreifen. Die Lösung richtet sich an Führungskräfte aus den Bereichen Marketing und Kundenerlebnis, die Ausgaben zur Steigerung der Besuche in physischen Filialen rechtfertigen und optimieren müssen – und zwar in einer Branche, in der digitale Attributions-Tools nicht bis in den physischen Laden reichen. Nilesh Khalkho, CEO von Sharaf DG, wird auf der Seite zitiert: Q0 --- Merchandising https://retailnext.net/de/solutions/merchandising „Merchandising“ ist die Anwendungslösung von RetailNext für Teams im Bereich visuelles Merchandising und Kundenerlebnis. Auf dieser Seite wird dargelegt, dass Merchandising-Entscheidungen traditionell eher von Erfahrung und Intuition als von messbaren Fakten geleitet wurden, und RetailNext wird als Möglichkeit vorgestellt, diesen intuitiven Ansatz durch direkte Verhaltensdaten zu ersetzen. Indem RetailNext erfasst, wie Kunden tatsächlich mit der Ladenumgebung interagieren – darunter, welche Auslagen Aufmerksamkeit erregen, in welchen Bereichen sich Kunden aufhalten und welche Layouts das Stöbern in einen Kauf umwandeln –, liefert das Unternehmen Merchandising- und CX-Teams fundierte Entscheidungsgrundlagen für Maßnahmen, die zuvor auf Ermessensentscheidungen beruhten. Zu den auf der Seite genannten Funktionen gehören das Verständnis, welche spezifischen Elemente der Ladenumgebung tatsächlich funktionieren – basierend auf den sensorgestützten Verhaltensdaten von RetailNexts Aurora®; das Testen neuer Merchandising-Konzepte in einer kleinen Anzahl von Filialen vor einer breiteren Einführung mithilfe des Produkts Insights; sowie den Nachweis des Return on Investment einer bestimmten Merchandising- oder Ausstellungsentscheidung nach deren Umsetzung, anstatt sich ausschließlich auf allgemeine Umsatztrends zu verlassen, die auch durch andere Faktoren erklärt werden könnten. Die Lösung richtet sich an Teams aus den Bereichen Visuelles Merchandising, Ladengestaltung und Kundenerlebnis, die Merchandising-Entscheidungen anhand von Belegen zum Kundenverhalten testen und validieren müssen und sich derzeit auf subjektive Beobachtungen im Laden oder nachträgliche Umsatzergebnisse verlassen müssen, die die Auswirkungen einer bestimmten Änderung der Warenpräsentation oder des Layouts nicht isoliert darstellen. Darren Bowden, Vice President of Store Finance bei Calvin Klein, wird auf der Seite zitiert: ָQ0ָ --- Sicherheit https://retailnext.net/de/solutions/security „Sicherheit“ ist die Anwendungslösung von RetailNext für Teams im Bereich Verlustprävention und physische Sicherheit im Einzelhandel, die auf demselben Asset Protection-Produkt basiert, das auf der entsprechenden Produktseite von RetailNext beschrieben wird. Auf dieser Seite wird dargelegt, dass die meisten Teams im Bereich Verlustprävention nach wie vor reaktiv arbeiten und Kameramaterial erst dann auswerten, wenn ein Vorfall dem Unternehmen bereits finanzielle Verluste verursacht hat, anstatt Risiken bereits im Entstehen zu erkennen. RetailNext positioniert seine Kombination aus KI-gestützter Verhaltensanalyse und Integration von Kassendaten als Weg, um von diesem reaktiven Modell zu einem proaktiven überzugehen, Bedrohungen zu erkennen, bevor sie zu bestätigten Verlusten führen, und den Zeitaufwand für Ermittler bei der nachträglichen Durchsicht von Aufzeichnungen erheblich zu reduzieren. Zu den genannten Funktionen gehören der Übergang von einer reaktiven zu einer proaktiven Sicherheitsstrategie, der Abschluss von Fällen innerhalb von Stunden statt Tagen durch die automatische Ermittlung relevanter Aufnahmen und Transaktionsabweichungen – ohne manuelle Überprüfung – sowie die Nutzung der bestehenden Kamera-Infrastruktur eines Einzelhändlers, anstatt einen vollständigen Austausch des Kamerasystems zu erfordern. Das angestrebte Ergebnis ist laut der Seite, dass Sicherheitsteams weniger Zeit mit dem Abrufen und Auswerten von Bildmaterial verbringen und mehr Zeit damit, Vorfälle tatsächlich zu verhindern, während sie gleichzeitig der Unternehmensleitung einen messbaren Ertrag aus ihren Sicherheitsinvestitionen nachweisen können. Die Lösung richtet sich an Teams aus den Bereichen Verlustprävention, Risikomanagement und Filialbetrieb, die für die Reduzierung von Schwund sowie den Schutz von Warenbestand und Mitarbeitern verantwortlich sind. Dabei werden Daten aus derselben „Aurora®“-Sensorplattform genutzt, auf der auch die anderen Produkte von RetailNext basieren. Brent Paulsen von UNTUCKit wird auf der Seite zitiert: --- Ladengestaltung https://retailnext.net/de/solutions/store-design „Ladengestaltung“ ist die Anwendungslösung von RetailNext für Teams im Bereich Ladenplanung und -gestaltung. Auf dieser Seite wird dargelegt, dass Entscheidungen zur Ladengestaltung mit erheblichen finanziellen Risiken verbunden sind: Ein Konzept, das in einem Gestaltungsbriefing überzeugend wirkt, kann in der Praxis hinter den Erwartungen zurückbleiben, und bis dies im Zuge einer flächendeckenden Einführung deutlich wird, kann dies einen Einzelhändler Millionen von Dollar kosten. Die Verhaltensdaten von RetailNext, die aus der Aurora®-Sensorplattform stammen, ermöglichen es Filialplanungs- und Designteams, ein neues Konzept zu validieren, eine Layoutänderung zu testen und deren tatsächliche Auswirkungen auf die Kundenwege und die Umsatzleistung in einer kleinen Anzahl von Filialen zu messen, bevor die Entscheidung auf das gesamte Filialnetz ausgeweitet wird. Zu den genannten Funktionen gehören die Validierung neuer Filialkonzepte vor deren flottenweiter Einführung, die Beobachtung, wie sich Kunden tatsächlich in einer Filiale bewegen – und nicht, wie die Navigation gemäß dem Grundriss vorgesehen war –, sowie der Nachweis der Kapitalrendite einer bestimmten Gestaltungsentscheidung anhand des gemessenen Kundenverhaltens und nicht nur anhand von Umsatzzahlen nach der Einführung, die durch andere Faktoren erklärt werden könnten. Die Lösung richtet sich an Teams aus den Bereichen Filialplanung, Design und Immobilien, die Belege benötigen, bevor sie Kapital für eine Designänderung an vielen Standorten bereitstellen, und die derzeit nur begrenzte Möglichkeiten haben, die tatsächliche Leistung eines Konzepts vor einer vollständigen Einführung zu testen – wobei sie das Produkt „Insights RetailNext“ genau für diese Art von Pilotversuchen in kleinem Maßstab nutzen. Ben Jackson von Kendra Scott wird auf der Seite zitiert: ֺQ0ֺ --- Filialbetrieb https://retailnext.net/de/solutions/store-operations „Filialbetrieb“ ist die Lösung von RetailNext für Betriebsteams im Einzelhandel, die Personal, Umsatz und Leistung an zahlreichen Standorten gleichzeitig verwalten. Die zentrale Herausforderung, mit der sich diese Seite befasst, besteht darin, dass Betriebsteams dafür verantwortlich sind, die Personalkosten zu senken und gleichzeitig das Kundenerlebnis in Dutzenden oder Hunderten von Filialen gleichzeitig zu verbessern. RetailNextsBesucher- und Verhaltensdaten, deren Zählgenauigkeit über das „Aurora®“-Sensornetzwerk mit 95 bis 99 Prozent angegeben wird, werden genutzt, um den Personaleinsatz an den tatsächlich gemessenen Bedarf statt an feste Dienstpläne anzupassen, die Leistung des gesamten Filialnetzes auf einen Blick statt Standort für Standort zu überblicken und rohe Besucherzahlen in eine messbare Leistungskennzahl statt in eine einfache Besucherzählung umzuwandeln. Die Seite führt konkrete Kundenergebnisse als Belege an: Boggi Milano erzielte eine Steigerung der Käuferausbeute um 40 Prozent, The Vitamin Shoppe generierte über einen Zeitraum von sieben Monaten zusätzliche Umsätze in Höhe von sechs Millionen Dollar, und Camper verzeichnete einen Anstieg der Konversionsrate um 10 Prozent. Diese Zahlen werden als Ergebnisse von Einzelhändlern präsentiert, die die Plattform von RetailNext für Anwendungsfälle im Filialbetrieb nutzen. Die Lösung richtet sich an Führungskräfte im operativen Bereich, die von standortbezogenen Vermutungen zu netzwerkweiten, datengestützten Entscheidungen über Personalbedarf, Dienstpläne und den Leistungsvergleich zwischen Filialen übergehen müssen – unter Verwendung derselben zugrunde liegenden Sensordaten, die auch die anderen Produkte von RetailNext speisen. Matt Evans, Senior Director of Business Insights and Analytics bei The Container Store, wird auf der Seite zitiert: ָQ0ָ --- Benchmarks-Hub https://retailnext.net/de/benchmarks-hub Der „Benchmarks-Hub“ ist die öffentlich zugängliche Datenquelle von RetailNext für Besucherzahlen im Einzelhandel. Jeden Monat erfasst RetailNext die Kundenfrequenz an Tausenden von Einzelhandelsstandorten in Nordamerika, EMEA und APAC und erstellt damit, wie das Unternehmen es beschreibt, einen der umfassendsten Einblicke in die tatsächliche Leistungsentwicklung des Einzelhandels, die es überhaupt gibt. Die zugrunde liegenden Daten stammen aus dem RetailNext-eigenen Aurora®-Sensornetzwerk, das laut Angaben des Unternehmens Personen mit einer Genauigkeit von 95 bis 99 Prozent erfasst. Das bedeutet, dass die Benchmarks auf tatsächlich gemessenen Kundenfrequenzen basieren und nicht auf Umfragen oder modellierten Schätzungen; sie werden monatlich mit Daten speziell aus den Märkten der USA, Kanadas, der EMEA-Region und des APAC-Raums aktualisiert. Der Hub bietet Zugriff auf ein auf Power BI basierendes Live-Benchmarks-Dashboard, über das Nutzer Trenddaten in Echtzeit einsehen können, aufgeschlüsselt nach Region, Einzelhandelssektor und Zeitraum. Die Erfassung umfasst verschiedene Einzelhandelsformate, darunter Bekleidung, Schuhe, Convenience-Stores und Kaufhäuser. Ziel des Hubs ist es, Einzelhändlern, Analysten und Branchenbeobachtern einen externen Bezugspunkt an die Hand zu geben, anhand dessen sie die Leistung ihrer eigenen Filiale oder ihres Portfolios mit einem breiteren, regionenübergreifenden Datensatz vergleichen können, anstatt sich ausschließlich auf ihre eigenen historischen Zahlen zu verlassen. Da die Daten monatlich aktualisiert werden, dient der Hub zudem als laufender Indikator für makroökonomische Verschiebungen im Kundenverkehr im stationären Einzelhandel in den drei abgedeckten Regionen. Dies liefert nützliche Einblicke für alle, die versuchen zu verstehen, wie sich das Einkaufsverhalten in den Filialen unabhängig von den Ergebnissen einzelner Einzelhändler entwickelt. --- Preise https://retailnext.net/de/pricing „Preise“ ist die interaktive Seite von RetailNext zur Preisberechnung, die anstelle einer öffentlichen Preisliste verwendet wird. RetailNext nutzt ein abonnementbasiertes Preismodell, das sowohl die Software als auch die Aurora®-Sensorhardware umfasst. Anstelle der Veröffentlichung fester Preise bietet die Seite einen interaktiven Kalkulator in drei Schritten: Ein Einzelhändler gibt Filialdaten ein, darunter die Anzahl der Standorte, die durchschnittliche Anzahl der Eingänge pro Filiale, den Filialtyp oder die Branchenkategorie, die Region oder das Land sowie die aktuelle technische Ausstattung; Das Tool generiert umgehend einen Kostenvoranschlag in der jeweiligen Landeswährung; die Ergebnisse werden zudem per E-Mail an den Einzelhändler gesendet. Das Abonnement selbst umfasst die Aurora-Sensorhardware, den Zugriff auf die Plattformsoftware, Software-Updates, die Garantieleistungen sowie den Zugriff auf die Benchmark-Daten von RetailNext. Auf der Seite wird ausdrücklich darauf hingewiesen, dass der Abonnementpreis ausschließlich Software und Hardware umfasst und dass zusätzliche Dienstleistungen je nach Standort variieren: Installation und Standortbegutachtung, professionelle Dienstleistungen wie Montage, Verkabelung und Netzwerkeinrichtung, Hardwareversand, Umsatzsteuer und Einfuhrzölle, spezielle Befestigungselemente für ungewöhnliche Deckenhöhen oder Filialgrundrisse sowie etwaige kundenspezifische Integrationen, die ein Einzelhändler benötigt. Die Seite stellt die Abonnementstruktur als eine Alternative mit geringeren Betriebskosten zu einer großen Vorabinvestition dar und beschreibt sie als Möglichkeit, den Cashflow durch budgetfreundliche monatliche Zahlungen zu schonen. Außerdem wird darauf hingewiesen, dass Einzelhändler das Vertriebsteam von RetailNext bezüglich ermäßigter Tarife oder Tarifen auf Unternehmensebene kontaktieren können, was impliziert, dass die Preise bei größeren Mengen verhandelbar sind und nicht feststehen – selbst innerhalb der Ergebnisse des Kostenrechners. Die Seite richtet sich an Einzelhändler in der frühen Evaluierungsphase, die eine schnelle, personalisierte Kostenschätzung wünschen, bevor sie direkt mit dem Vertriebsteam von RetailNext Kontakt aufnehmen. --- Partner https://retailnext.net/de/partners „Partner“ ist die Seite von RetailNext für sein Partner-Ökosystem, die sich an Unternehmen richtet, die die Plattform von RetailNext weiterverkaufen, in ihre eigenen Systeme integrieren oder darauf aufbauen möchten – und nicht direkt an Endkunden im Einzelhandel. Die Seite lädt Technologieanbieter, Beratungsunternehmen, Wiederverkäufer und Implementierungsspezialisten dazu ein, dem RetailNext-Partner-Ökosystem beizutreten, und weist darauf hin, dass für jede dieser Kategorien ein eigenes Partnerchaftsmodell entwickelt wurde und es kein einheitliches „One-Size-Fits-All“-Programm gibt. Als Wertversprechen für Partner werden der Zugang zu neuen Einnahmequellen durch das Angebot der RetailNext-Plattform an die eigenen Kunden, branchenführender Support durch RetailNext während dieses Prozesses sowie die Möglichkeit genannt, durch Zusammenarbeit mehr zu erreichen, anstatt als eigenständiger Anbieter im selben Marktsegment zu konkurrieren. Die Seite positioniert die eigene Einzelhandelsanalyseplattform von RetailNext – also Traffic Analytics, Insights, Asset Protection und den zugrunde liegenden Aurora®-Sensor – als das Produkt, das ein Partner je nach Partnerkategorie weiterverkaufen, integrieren oder im Auftrag seines eigenen Kundenstamms implementieren würde. Diese Seite unterscheidet sich von den kundenorientierten Seiten von RetailNext: Sie richtet sich an potenzielle Geschäftspartner, die prüfen, ob sie eine geschäftliche Beziehung mit RetailNext aufbauen möchten, und nicht an Einzelhändler, die abwägen, ob sie die Plattform von RetailNext direkt erwerben und einsetzen sollen. Da RetailNext mehrere unterschiedliche Partnerkategorien anstelle eines einzigen allgemeinen Wiederverkäuferprogramms definiert, dient diese Seite als Einstiegspunkt für eine Vielzahl von Organisationen – vom Systemintegrator, der RetailNext-Hardware vor Ort bereitstellt, bis hin zum Softwareanbieter, der eine Integration mit den Plattformdaten von RetailNext entwickelt –, wobei jede dieser Organisationen mit RetailNext zu unterschiedlichen geschäftlichen Bedingungen zusammenarbeiten würde. --- Wer wir sind https://retailnext.net/de/about/who-we-are „Über uns“ ist die Seite mit dem Unternehmensüberblick von RetailNext. RetailNext bezeichnet sich selbst als weltweit führenden Anbieter von Analyselösungen für den Einzelhandel, der stationäre Einzelhändler weltweit dabei unterstützt, datengestützte Entscheidungen zu treffen, und gibt an, dass das Unternehmen 2007 mit dem konkreten Ziel gegründet wurde, Analyselösungen im Stil des E-Commerce in den stationären Einzelhandel zu bringen. Die auf dieser Seite genannten Unternehmensdaten lauten wie folgt: weltweit mehr als 600 Einzelhandelskunden in über 100 Ländern, rund 240 Mitarbeiter weltweit, Hauptsitz in Campbell, Kalifornien, sowie eine durchschnittliche Dauer der Kundenpartnerschaften von mehr als 10 Jahren. Die Seite stellt die Gründungsidee von RetailNext als eine konkrete Lücke dar, die es zu schließen galt: E-Commerce-Händler verfügen seit langem über detaillierte, seitenbezogene Verhaltensanalysen ihrer Online-Kunden, während stationäre Einzelhändler in der Vergangenheit vergleichsweise wenig Einblick in das tatsächliche Verhalten der Käufer im Laden hatten; RetailNext wurde gegründet, um diese Informationslücke speziell für den stationären Einzelhandel zu schließen. Diese Seite dient als maßgebliche Quelle für die unternehmensbezogenen Fakten zu RetailNext, darunter Gründungsjahr, Kundenzahl, Anzahl der Länder, Mitarbeiterzahl, Standort des Hauptsitzes und durchschnittliche Kundenbindungsdauer. Auf diese Angaben wird auch auf anderen Seiten der Website, wie beispielsweise auf „Speziell für den Einzelhandel entwickelt“ und auf einzelnen Produktseiten, Bezug genommen – manchmal mit leicht abweichenden oder älteren Zahlen. Sollten die Zahlen auf dieser Seite von älteren Angaben an anderer Stelle abweichen, ist diese Seite als die aktuellere Quelle zu betrachten, da es sich um die spezielle Seite mit den Unternehmensdaten handelt. --- Kundenfallstudien https://retailnext.net/de/resources/case-studies Die folgenden Einträge fassen veröffentlichte RetailNext-Kundenfallstudien zusammen. Alle Kennzahlen stammen von der entsprechenden Seite der jeweiligen Fallstudie auf retailnext.net. --- Fallstudie: Wie man Kundenfrequenz in einen flottenweiten Vorteil verwandelt (Shoe Palace) https://retailnext.net/de/resources/case-studies/case-study-shoe-palace-2026 Shoe Palace hat seine Kennzahl „Besucherfrequenz pro Arbeitsstunde“ (TPLH) in messbare Leistungsergebnisse umgewandelt, indem das Unternehmen mithilfe der Besucherfrequenzanalysen von RetailNext die Spitzenzeiten in über 250 Filialen ermittelt und bis zum zweiten Jahr eine durchschnittliche Steigerung der Konversionsrate um 10 % erzielt hat. Zu den gemeldeten Ergebnissen zählen: +10 % durchschnittliche Steigerung der Konversionsrate (im Vergleich zum Vorjahr); über 250 Filialen in den USA; 5 Bundesstaaten, in denen Filialen betrieben werden. --- Fallstudie: Aufbau eines stationären Geschäfts mit Daten vom ersten Tag an (Balsam Brands) https://retailnext.net/de/resources/case-studies/balsam-brands-building-brick-and-mortar-with-data-from-day-one Wie der DTC-Liebling Balsam Brands Traffic-Analysen nutzte, um eine strategische Präsenz im Einzelhandel über Balsam Hill und „Balsam Hill Studio“ hinweg aufzubauen und auszuweiten, wodurch Personalkosteneinsparungen von 31 % erzielt und die Besucherzahlen in den stationären Geschäften im Vergleich zum Vorjahr um bis zu 10 % gesteigert wurden. Zu den gemeldeten Ergebnissen zählen: +31 % Senkung der Personalkosten; +10 % Anstieg der Besucherzahlen (in der Hochsaison). --- Fallstudie: Globale Surfmarke steigert ihre Leistungsfähigkeit mit RetailNext (Hurley) https://retailnext.net/de/resources/case-studies/case-global-surfing-brand-powers-high-performance-with-retailnext Die weltweit tätige Surfmarke Hurley berichtet, wie sie ihre Konversionsrate um 5 % steigern konnte, nachdem sie von einer anderen Analyselösung für den Einzelhandel auf RetailNext umgestiegen war, um zuverlässige und genaue Besucherzahlen zu ermitteln und so die Geschäftsleistung und die Ergebnisse zu verbessern. Zu den gemeldeten Ergebnissen zählen: Anstieg der Konversionsrate um 5 Prozentpunkte (von 22 % auf 27 %); 38 Filialen in Nordamerika. --- Fallstudie: Marke erschließt Personalpotenziale durch Analysen im Ladengeschäft (Boggi Milano) https://retailnext.net/de/resources/case-studies/case-study-boggi-milano-2025 Boggi Milano ist eine italienische Marke, die mit 235 Filialen in mehr als 61 Ländern vertreten ist. Im Jahr 2018 strebte das Team eine Verbesserung der Analyse der Filialleistung der Marke an und suchte nach einer Partnerchaft mit einem Experten für In-Store-Analytik. Zu den gemeldeten Ergebnissen zählen: +40 % Steigerung der Kundenausbeute; +5 Prozentpunkte Steigerung der Konversionsrate; +15 % Steigerung des durchschnittlichen Kaufwerts. --- Fallstudie: Schaffung eines sichereren Universitätsumfelds (RetailDDS) https://retailnext.net/de/resources/case-studies/case-study-building-a-safer-university-environment Angesichts der neuen, von der Regierung aufgrund von COVID-19 erlassenen Vorschriften suchte unser Partner RetailDDS nach einem zuverlässigen Lösungsanbieter, um die Auslastung eines Universitätskunden in Echtzeit zu überwachen. Zu den gemeldeten Ergebnissen zählen: über 33.000 Studierende (Universitätskunde). --- Fallstudie: Wie ein traditionsreiches Juweliergeschäft die Besucherzahlen als Maßstab für den Erfolg nutzt (Daniel's Jewelers) https://retailnext.net/de/resources/case-studies/case-study-daniels-jewelers-2024 Seit 1948 expandiert „Daniel’s Jewelers“ in den USA rasant und verfügt mittlerweile über mehr als 100 Filialen. Das Unternehmen nutzt die Lösung „Traffic 2.0“ von RetailNext, um die Leistung zu steigern, den Personaleinsatz zu optimieren und einen hervorragenden Kundenservice zu bieten. Zu den gemeldeten Ergebnissen zählen: über 100 Filialen landesweit; 76 Jahre im Geschäft. --- Fallstudie: Dave & Buster's: Umgestaltung der Betriebsabläufe durch Analytik https://retailnext.net/de/resources/case-studies/case-study-dave-and-busters-2025 Die Umstellung von Dave & Buster’s auf datengestützte Betriebsabläufe zeigt, wie Analysen im Einzelhandel ein Unternehmen grundlegend verändern können. Durch den Einsatz von Echtzeit-Erkenntnissen anstelle von Vermutungen kann das Management den Personalbedarf und Investitionen besser optimieren sowie die Transparenz standortübergreifend fördern. Zu den gemeldeten Ergebnissen zählen: 177 Standorte in den USA; 70.000 Quadratfuß (größte Standorte). --- Fallstudie: Sicherstellung der Einhaltung von Merchandising-Vorgaben aus 35.000 Fuß Höhe (Lolli and Pops) https://retailnext.net/de/resources/case-studies/case-study-ensuring-merchandising-compliance-from-35000-feet Erfahren Sie, wie Lolli and Pops durch den Fernzugriff auf Merchandising-Erkenntnisse über die RetailNext-Plattform Zeit und Geld gespart haben. Zu den gemeldeten Ergebnissen zählen: über 35 Standorte in den USA; 360 Regalfächer in den größten Filialen. --- Fallstudie: Wie die DTC-Marke UNTUCKit die Konversionsrate in stationären Geschäften steigert https://retailnext.net/de/resources/case-studies/case-study-how-dtc-brand-untuckit-drives-conversion-in-physical-stores UNTUCKit, ursprünglich eine Direct-to-Consumer-Marke, gehörte zu den ersten E-Commerce-Unternehmen, die stationäre Filialen eröffneten. Die Marke berichtet, wie sie ihre Konversionsrate seit Beginn der Zusammenarbeit mit RetailNext um 6,9 % (2017–2020) steigern konnte. Zu den gemeldeten Ergebnissen zählen: ~40 % Einsparungen im Vergleich zu separaten Systemen zur Besucherzählung und zur Diebstahlsicherung; +6,9 % Steigerung der Konversionsrate; +6,9 % Steigerung der Konversionsrate (2017–2020). --- Fallstudie: Wie Japans führender Brillenhändler Spitzenleistungen erzielt (Tanaka Megane) https://retailnext.net/de/resources/case-studies/case-study-how-japans-leading-eyewear-retailer-drives-high-performance Megane no Tanaka erkannte die Notwendigkeit, strategische, datengestützte Geschäftsentscheidungen auf der Grundlage von Echtzeit-Analysen im Geschäft zu treffen. Der Optikhändler erläutert, warum er sich für RetailNext entschieden hat, um ein tieferes Verständnis des Einkaufserlebnisses im Geschäft zu gewinnen. --- Fallstudie: Verbesserung der Leistungsfähigkeit von Verkaufsregalen durch Interior Analytics (Ein Fachhändler für Bekleidung und Accessoires) https://retailnext.net/de/resources/case-studies/case-study-improving-fixture-performance-through-interior-analytics Der Einzelhändler wollte die Leistung von Auslagen und Verkaufsregalen messen, um wichtige Chancen im Ladengeschäft zu identifizieren und datengestützte Entscheidungen im Bereich Merchandising zu treffen. --- Fallstudie: Multimarken-Produkt-Showrooms (Ein Multimarken-Produkt-Showroom) https://retailnext.net/de/resources/case-studies/case-study-multi-brand-product-showrooms Marken zahlen hohe Summen dafür, auf Endkappen präsentiert zu werden, doch bei der Bewertung des ROI stoßen sie regelmäßig auf Schwierigkeiten, da es an Leistungskennzahlen mangelt – wie viele Kunden sind an der Auslage vorbeigegangen, wie viel Prozent der Kunden haben angehalten und wie lange sind sie geblieben? --- Fallstudie: Wie „Culinary Artists“ die Konversionsrate um 75 % steigerten (New West Knifeworks) https://retailnext.net/de/resources/case-studies/case-study-new-west-knifeworks In dieser schriftlichen Fallstudie berichtet New West KnifeWorks, wie die RetailNext-Plattform eine genaue Messung der Leistung ihrer Filialen sowie umsetzbare Erkenntnisse ermöglicht hat, die dazu beigetragen haben, die Konversionsraten um 75 % zu steigern und die Kundenfrequenz in den Filialen um 32 % zu erhöhen. Zu den gemeldeten Ergebnissen zählen: +32 % Anstieg der Kundenfrequenz (im Vergleich zum Vorjahr); +75 % Anstieg der Konversionsrate (im Vergleich zum Vorjahr). --- Fallstudie: Wie ein Elektronikfachhändler aus den Vereinigten Arabischen Emiraten datengestützte Entscheidungen trifft (Sharaf DG) https://retailnext.net/de/resources/case-studies/case-study-sharaf-dg-retailnext-2023 Als führender Multimarken-Einzelhändler der Vereinigten Arabischen Emirate entwickelt Sharaf DG das Einkaufserlebnis in seinen Filialen kontinuierlich weiter. Das Unternehmen hat in seinen Filialen ein Modell zum Datenaustausch eingeführt, das auf Filialanalysen und anderen Datensätzen basiert, um die Analyse von Einzelhandelsdaten voranzutreiben. Zu den gemeldeten Ergebnissen zählen: 30 Filialen in 4 Ländern; über 1 Million Filialbesuche pro Monat; über 10.000 Produkte. --- Fallstudie: Die Kraft von 1 % (The Vitamin Shoppe) https://retailnext.net/de/resources/case-studies/case-study-the-power-of-1 The Vitamin Shoppe erarbeitete einen taktischen Plan, der auf der Nutzung präziser Daten zum Kundenverkehr basierte. Entscheidend für den Erfolg des Plans war nicht nur die Genauigkeit der Daten zum Kundenverkehr, sondern auch die Fähigkeit, 731 Filialen innerhalb von zwei Monaten effektiv einzurichten. Zu den gemeldeten Ergebnissen zählen: 6 Mio. US-Dollar zusätzlicher Umsatz in 7 Monaten; eine Steigerung der Konversionsrate um 100 Basispunkte im gesamten Filialnetz; 731 Filialen, die innerhalb von 2 Monaten umgesetzt wurden. --- Fallstudie: Das Geheimnis des Erfolgs von Camper bei der weltweiten Ladenleistung https://retailnext.net/de/resources/case-studies/case-study-the-secret-to-campers-global-store-performance-success Als modernes Einzelhandelsunternehmen, das stolz auf die Herstellung hochwertiger Produkte ist, wollte Camper seinen Filialmitarbeitern hochwertige Filialdaten zur Verfügung stellen, um das Einkaufserlebnis vor Ort zu verbessern und die weltweite Leistung seiner Filialen zu steigern. Zu den gemeldeten Ergebnissen zählen: +10 % Steigerung der Konversionsrate; +30 % Einsparungen bei Marketingausgaben und Arbeitsstunden; +20 % Anstieg der Kundenfrequenz (im Vergleich zum Vorjahr). --- Fallstudie: Die Kundenerfahrung durch die Stärkung der Mitarbeiter neu gestalten (100% PURE) https://retailnext.net/de/resources/case-studies/case-study-transforming-the-shopper-experience-by-empowering-associates 100% PURE nutzte die RetailNext-Plattform, um das Einkaufsverhalten seiner Kunden im Ladengeschäft bestmöglich zu verstehen. Über die Benutzeroberfläche der Lösung und deren Berichte erhielt 100% PURE in Echtzeit Einblick in Besucher- und Konversionstrends sowohl auf Filialebene als auch auf aggregierter Ebene. Zu den gemeldeten Ergebnissen zählen: ein durchschnittlicher Transaktionswert von 70 US-Dollar (gegenüber zuvor 60 US-Dollar); 3,32 Einheiten pro Transaktion (gegenüber zuvor 3,12); eine Konversionsrate von über 30 % an ausgewählten Standorten. --- Fallstudie: Analyse von Verbrauchertrends für eine führende Spielhalle (Ridgelinez) https://retailnext.net/de/resources/case-studies/case-study-unpacking-consumer-trends-for-a-leading-arcade-game-center Das Strategieberatungsunternehmen Ridgelinez suchte nach einem zuverlässigen Partner im Bereich Einzelhandelsanalytik, um zu erfassen und zu analysieren, wie sich Kunden in einer Spielhalle bewegen und mit den verschiedenen Spielautomaten interagieren. --- Fallstudie: Mit Analysen eine Leistungskultur schaffen (Snow Peak) https://retailnext.net/de/resources/case-studies/case-study-using-analytics-to-create-a-performance-culture Snow Peak nutzte die In-Store-Analysen von RetailNext, um seine Leistungskennzahlen (KPIs) zu definieren und das System in allen firmeneigenen Filialen einzuführen. Zu den wichtigsten KPIs zählen die Erfassungsrate, die Konversionsrate sowie die Effizienz der Personaleinsatzplanung. Zu den gemeldeten Ergebnissen zählen: +8,2 % Anstieg der Gesamtkundenfrequenz; +13 % Anstieg der Konversionsrate; +213 % Anstieg der Kunden, die sowohl Ausrüstung als auch Bekleidung kaufen. --- Fallstudie: Steigerung der Effizienz in der Lohn- und Gehaltsabrechnung in Zeiten der „Great Resignation“ (The Vitamin Shoppe) https://retailnext.net/de/resources/case-studies/case-study-vitamin-shoppe-driving-payroll-efficiency The Vitamin Shoppe berichtet, wie es dem Unternehmen gelungen ist, das Verhältnis von Personalkosten zu Umsatz zu verbessern, indem es den Personaleinsatz auf der Grundlage von RetailNext-Besucherdaten optimiert hat. Zu den Erfolgen zählen unter anderem ein deutlicher Anstieg des Umsatzes und der Konversionsrate sowie eine veränderte Wahrnehmung der Betriebsabläufe. Zu den gemeldeten Ergebnissen gehören: 6 Mio. US-Dollar zusätzlicher Umsatz in 7 Monaten; eine flottenweite Steigerung der Konversionsrate um 100 Basispunkte; die Einführung in 731 Filialen innerhalb von 2 Monaten. --- Aktuelle Vordenkerbeiträge https://retailnext.net/de/resources/blog Die folgenden Einträge fassen aktuelle Beiträge aus dem RetailNext-Blog zusammen – einer Reihe von Fachbeiträgen darüber, wie große Einzelhandelsunternehmen Analyseplattformen für den Ladenbetrieb bewerten, einsetzen und davon profitieren. --- Blog: Dienstplanerstellung und Aufgabenmanagement im Einzelhandel lassen sich nicht mehr voneinander trennen https://retailnext.net/de/resources/blog/retail-scheduling-and-task-management-can-no-longer-be-separate Einzelhändler planen Personal und Aufgaben getrennt voneinander und fragen sich anschließend, warum die Umsetzung zu wünschen übrig lässt. Hier erfahren Sie, warum Dienstplanerstellung und Aufgabenmanagement miteinander verzahnt werden müssen. --- Blog: Was Einzelhändler tatsächlich erwerben, wenn sie RetailNext kaufen https://retailnext.net/de/resources/blog/what-retailers-actually-buy-when-they-buy-retailnext Die meisten Anbieter von Analysesoftware für den Einzelhandel verkaufen lediglich technische Daten; große Einzelhandelsunternehmen müssen jedoch wissen, was sich nach Vertragsunterzeichnung konkret ändert. Hier liegt der entscheidende Unterschied bei RetailNext. --- Blog: Aus der Sicht eines CRO: Neunzehn Jahre. Eine Erkenntnis. Nach wie vor zutreffend. https://retailnext.net/de/resources/blog/cro-perspective-nineteen-years-one-insight-still-right Sergio Gutierrez, CRO von RetailNext, greift die Erkenntnis aus dem Jahr 2007 wieder auf, die unserer Analyseplattform für den Einzelhandel zugrunde liegt: Stationäre Geschäfte verdienten dieselbe Datenpräzision wie der E-Commerce. --- Blog: Wechsel des Anbieters für Einzelhandelsanalysen ohne Betriebsunterbrechung https://retailnext.net/de/resources/blog/switching-retail-analytics-providers-without-disruption Befürchten Sie, dass ein Wechsel des Anbieters für Einzelhandelsanalysen zu Ausfallzeiten führen könnte? Das „Funded Deployment“-Programm von RetailNext bietet eine Gutschrift von bis zu 0,85 US-Dollar pro 1 US-Dollar ARR und erleichtert so die Migration. --- Blog: Argumente für die Konsolidierung Ihrer Analysedaten aus dem Ladengeschäft https://retailnext.net/de/resources/blog/the-case-for-consolidating-your-in-store-analytics Zersplitterte Filialsysteme verursachen einen Zeitverlust von mehr als 12 Stunden pro Woche und führen zu einem Verlust von bis zu 40 % des Werts Ihrer IT-Infrastruktur. Erfahren Sie, warum eine einheitliche Analyseplattform für den Einzelhandel die Lösung ist. --- Blog: Wie sich die Genauigkeit von Traffic-Daten auf die Personalkosten und die Konversionsrate auswirkt https://retailnext.net/de/resources/blog/how-traffic-data-accuracy-affects-labor-costs-and-conversion Sergio Gutierrez, CRO bei RetailNext, erläutert, warum die Genauigkeit der Analysen zur Kundenfrequenz von entscheidender Bedeutung für die Personalkosten, Mietvertragsverhandlungen und wöchentliche Konversionsanalysen ist. --- Blog: Warum die reine Besucherzählung allein nicht mehr ausreicht https://retailnext.net/de/resources/blog/why-traffic-counting-alone-is-no-longer-enough Herkömmliche Technologien zur Besucherzählung im Einzelhandel können mit der KI nicht Schritt halten. Erfahren Sie, wie der Aurora-Sensor von RetailNext die Besucherfrequenz im Kontext auswertet und nicht nur als reine Zahlen erfasst. --- Blog: Die versteckten Kosten eines Ausfalls der Verkehrsdaten https://retailnext.net/de/resources/blog/the-hidden-cost-of-a-traffic-data-blackout Sergio Gutierrez, CRO von RetailNext, erläutert, warum Lücken in den Daten zur Kundenfrequenz im Einzelhandel noch lange nach Beendigung des Ausfalls unbemerkt Entscheidungen in den Bereichen Personalplanung, Immobilien und Werbung verzerren. --- Blog: Warum große Einzelhandelsunternehmen sich für RetailNext entscheiden https://retailnext.net/de/resources/blog/why-enterprise-retailers-choose-retailnext Erfahren Sie, warum große Einzelhandelsunternehmen sich für die Analyseplattform von RetailNext entscheiden: präzise, intelligente und skalierbare Daten, die speziell für globale Großunternehmen entwickelt wurden. --- Blog: RetailNext-Bericht zur Käuferstimmung 2026 https://retailnext.net/de/resources/blog/2026-retailnext-shopper-sentiment-report Im Rahmen des Berichts von RetailNext zur Käuferstimmung wurden 1.053 US-amerikanische Verbraucher dazu befragt, wie Inflation, Zölle und künstliche Intelligenz die Kaufentscheidungen im Einzelhandel im Jahr 2026 beeinflussen. --- Blog: Die Krise im Ladenerlebnis: Datenbasierte Personalplanung ist der Schlüssel zum Erfolg https://retailnext.net/de/resources/blog/the-store-experience-crisis-data-driven-staffing-wins Target streicht 500 Stellen in der Unternehmenszentrale, um die Personalausstattung in den Filialen zu finanzieren. Erfahren Sie, wie Analysen der Kundenfrequenz im Einzelhandel den Einzelhändlern helfen, ihr Personal intelligenter einzusetzen, um den Anforderungen der Kunden gerecht zu werden. --- Blog: NRF 2026, Tag 3: Die wichtigsten Auswirkungen messen https://retailnext.net/de/resources/blog/nrf-2026-day-3-measuring-impact-that-matters-most Rückblick auf Tag 3 der NRF 2026: Die Keynote von Gary Vaynerchuk und die Standpartnerschaften von RetailNext zeigen, wie die Erkenntnisse der Einzelhandelskonferenz 2026 konkrete Auswirkungen auf den Einzelhandel haben. --- Blog: NRF 2026, Tag 2: Agilität entscheidet über die Gewinner im Einzelhandel im Jahr 2026 https://retailnext.net/de/resources/blog/nrf-2026-day-2-agility-defines-retails-winners-in-2026 Am zweiten Tag der NRF 2026 zeigte sich, dass die Gewinner im Einzelhandel eines gemeinsam haben: Agilität. Erfahren Sie, warum Schnelligkeit, Authentizität und emotionales Engagement mittlerweile wichtiger sind als Größe und Budget. --- Blog: NRF 2026, Tag 1: Innovation treibt die Zukunft des Einzelhandels voran https://retailnext.net/de/resources/blog/nrf-2026-day-1-innovation-drives-retails-future-forward Rückblick von RetailNext auf den ersten Tag der NRF 2026: Vergleichsdaten von über 560 Einzelhändlern aus mehr als 100 Ländern zeigen, dass die Besucherzahlen weltweit um 2,3 % gestiegen sind und die Konversionsrate zunimmt. --- Blog: Die Zukunft der „Test-and-Learn“-Analytik im Einzelhandel https://retailnext.net/de/resources/blog/the-future-of-test-and-learn-retail-analytics-better-together Ein weltweit tätiger Bekleidungshändler kombinierte Analysen der Kundenfrequenz im Einzelhandel mit kontrollierten Tests und stellte dabei fest, dass Wandauslagen eine um 40 % geringere Kundenfrequenz verzeichneten als Bodenauslagen. --- Blog: Black Friday 2025: Besucherzahlen und Umsatzentwicklung im US-Einzelhandel https://retailnext.net/de/resources/blog/black-friday-2025-us-retail-traffic-and-sales-performance Die Umsätze am US-Black-Friday 2025 stiegen um 1,0 %, obwohl die Besucherzahlen um 3,6 % zurückgingen, da weniger, dafür aber gezielter einkaufende Kunden pro Besuch mehr ausgaben. Sehen Sie sich die vollständigen Daten an. --- Blog: Einzelhandelsanalytik in Großbritannien: Die Übernahme von Ipsos durch RetailNext https://retailnext.net/de/resources/blog/uk-retail-analytics-retailnexts-acquisition-of-ipsos Drei Jahre nach der Übernahme von Ipsos Retail Performance bietet RetailNext in ganz Großbritannien und Europa Analysesoftware für den Einzelhandel an – von der Zählung bis hin zu fundierten Erkenntnissen. --- Blog: Datengestützte Expansion: DTC-Marken erschließen den stationären Handel https://retailnext.net/de/resources/blog/data-driven-expansion-dtc-brands-explore-stores Andrew Neelon, Gründer von FOURWALL, erläutert, warum die Eröffnung von Ladengeschäften für DTC-Marken nach wie vor von Bedeutung ist, und gibt Einblicke in Trends sowie Ratschläge für Direct-to-Consumer-Händler, die den Schritt in den stationären Handel wagen. --- Blog: KI-gestützte IoT-Sensoren verändern den japanischen Einzelhandel https://retailnext.net/de/resources/blog/ai-powered-iot-sensors-transform-japanese-retail-operations-better-together RetailNext untersucht, wie IoT-Sensoren für den Einzelhandel wie Aurora japanischen Geschäften dabei helfen, dem Arbeitskräftemangel entgegenzuwirken, die Konversionsraten zu steigern und den Personaleinsatz in Echtzeit zu optimieren. --- Blog: Die NRF ’26 Big Show von RetailNext: Innovation. Agilität. Wirkung. https://retailnext.net/de/resources/blog/innovation-agility-impact-retailnexts-nrf-2026-big-show Besuchen Sie RetailNext auf der NRF 2026: Live-Demonstrationen der KI-gestützten Aurora-Sensoren und Echtzeitanalysen, die auf Innovation, Agilität und Wirkung für den Einzelhandel basieren. ---