RetailNext — Página de inicio https://retailnext.net/es La IA es tan buena como los datos en los que se basa. RetailNext analiza miles de millones de visitas a tiendas cada año —el conjunto de datos en tienda más completo del sector minorista— y Pulse AI, la capa conversacional de la plataforma, pone toda esa inteligencia al alcance de una simple pregunta: los usuarios preguntan sobre sus tiendas en lenguaje sencillo y obtienen respuestas basadas en las mismas métricas fiables que hay detrás de sus paneles de control. Pulse AI viene incluida en todas las suscripciones a RetailNext sin coste adicional, está habilitada para todos los usuarios —con controles de administrador para limitar la visibilidad por usuario o desactivarla por completo—, respeta los permisos de cada rol de usuario y los datos de los clientes nunca se usan para entrenar modelos de IA. RetailNext se fundó en 2007 con el objetivo de llevar el análisis al estilo del comercio electrónico al comercio minorista físico. La empresa tiene su sede en Campbell, California, y presta servicio a más de 600 clientes minoristas en más de 100 países, con unos 240 empleados y una duración media de colaboración con los clientes de más de 10 años. La plataforma se basa en cuatro productos principales, con «Pulse AI» como capa conversacional común a todos ellos. «Traffic Analytics» ofrece un recuento de personas con una precisión del 95 al 99 por ciento y convierte esos datos en recomendaciones de dotación de personal y mediciones reales de conversión. Insights permite a los equipos de merchandising y diseño de tiendas probar una nueva distribución, exposición o concepto en unas cuantas tiendas y validar los resultados antes de lanzarlo a toda la red. Asset Protection combina el análisis de comportamiento basado en IA con la integración en el punto de venta para identificar amenazas de pérdida antes de que se conviertan en pérdidas reales y para acortar el tiempo de investigación. Las tres soluciones funcionan con Aurora®, el sensor IoT montado en el techo de RetailNext, que cuenta personas, recoge datos de comportamiento y graba vídeo en alta resolución desde un único dispositivo. Más allá de los productos principales, RetailNext ofrece soluciones específicas para sectores como la moda y el calzado, los grandes almacenes, las tiendas de conveniencia, la joyería, la restauración, la banca minorista, los centros comerciales y las instalaciones, así como soluciones específicas para casos de uso en inteligencia empresarial, marketing y experiencia del cliente, merchandising, seguridad, diseño de tiendas y equipos de operaciones en tienda. RetailNext también gestiona un «Centro de pruebas de rendimiento» con datos de afluencia de clientes actualizados mensualmente en miles de establecimientos minoristas de Norteamérica, EMEA y APAC, lo que ofrece a los minoristas un punto de referencia externo para evaluar su propio rendimiento. --- Traffic Analytics https://retailnext.net/es/platform/traffic-analytics Traffic Analytics es el producto de RetailNext para medir el tráfico de clientes y gestionar la dotación de personal. La mayoría de los comercios toman sus decisiones operativas más costosas —como la dotación de personal, los horarios de trabajo y el horario de apertura— basándose en conjeturas en lugar de en datos. Traffic Analytics está diseñado para acabar con esas conjeturas. Gracias al sensor Aurora®, impulsado por IA de RetailNext, ofrece recuentos de tráfico peatonal con una precisión del 95 al 99 % y convierte esos datos brutos en información útil: recomendaciones para contar con el número adecuado de empleados en los momentos adecuados, mediciones reales de la tasa de conversión que relacionan las visitas a la tienda con las ventas reales, y datos comparativos de rendimiento de toda una red de tiendas. Como el hardware del sensor subyacente es el mismo en toda la línea de productos de RetailNext, los datos de Traffic Analytics se pueden combinar con otros productos de la empresa, como Insights para el análisis de la distribución y la presentación de productos, y Asset Protection para casos de prevención de pérdidas, sin necesidad de instalar hardware adicional. El producto está dirigido a equipos de operaciones minoristas, planificación de tiendas y gestión de personal que necesitan pasar de la observación anecdótica del rendimiento de las tiendas a una medida cuantificada y comparable del volumen de compradores y la conversión en cada establecimiento. RetailNext lo presenta como una forma de dejar de tratar las decisiones sobre personal y horarios como apuestas y empezar a tomarlas basándose en datos, respaldadas por una red de sensores que, según la empresa, ofrece una precisión de recuento líder en el sector en una amplia base de clientes minoristas de varios países. Matt Evans, director sénior de Insights y Análisis de Negocio en The Container Store, aparece citado en la página describiendo el cambio que esto ha supuesto: ֤Q0֤ --- Insights https://retailnext.net/es/platform/insights Insights es el producto de análisis minorista de «prueba y aprendizaje» de RetailNext, pensado para los equipos de merchandising y diseño de tiendas. Cualquier cambio en la tienda suele ser una apuesta hasta que se prueba, y Insights está diseñado para eliminar esas conjeturas: te permite probar un nuevo diseño, exposición o concepto de merchandising en un pequeño grupo de tiendas, observar exactamente cómo reaccionan los clientes usando los datos del sensor RetailNext Aurora®, y validar el resultado antes de lanzarlo a toda la red de tiendas. Insights va más allá del simple recuento de tráfico para trazar el recorrido completo del cliente, revelando qué zonas atraen a los compradores, qué distribuciones generan ventas y dónde pierden interés antes de llegar a caja, en lugar de limitarse a ofrecer una única cifra agregada de tráfico o conversiones para toda la tienda. El mismo producto subyacente también da soporte al caso de uso de Inteligencia empresarial de RetailNext, que va más allá de un simple panel de control de tráfico al combinar datos sobre el comportamiento de los compradores con análisis basados en IA, modelos predictivos y un conjunto de datos de referencia creado a partir de la amplia base de clientes minoristas de RetailNext, de modo que un minorista pueda entender no solo lo que ha pasado en una tienda, sino también qué significa y qué debe probar a continuación. Insights funciona con el mismo hardware de sensores Aurora que Traffic Analytics y Asset Protection, así que si ya usas alguno de esos productos, puedes añadir Insights sin instalar hardware nuevo. Está pensado para equipos de merchandising, diseño de tiendas y análisis minorista o de inteligencia empresarial que necesiten probar un concepto en unas cuantas tiendas, medir la respuesta real de los compradores, y solo entonces decidir si implantarlo en toda la red, sustituyendo lo que RetailNext define como una planificación de tiendas basada en conjeturas por un proceso de prueba y validación basado en datos, antes de comprometer capital o mano de obra en un cambio en toda la red de tiendas. En la página se cita a Adolfo Rodríguez, de The Estée Lauder Companies: ֺQ0ֺ --- Asset Protection https://retailnext.net/es/platform/asset-protection «Asset Protection» es el producto de RetailNext para la prevención de pérdidas y la seguridad en las tiendas. La mayoría de los equipos de prevención de pérdidas siguen trabajando de forma reactiva, revisando las grabaciones de las cámaras después de que un incidente ya haya supuesto un coste para la empresa, en lugar de detectar el riesgo mientras se está produciendo. «Asset Protection» está diseñado para cambiar eso, combinando el análisis de comportamiento basado en IA con la integración de datos del punto de venta. El producto identifica comportamientos sospechosos y patrones de transacciones que indican una amenaza antes de que se convierta en una pérdida real, y está pensado para reducir el tiempo que los investigadores dedican a revisar las grabaciones, mostrando directamente los vídeos relevantes y las excepciones en las transacciones. El objetivo declarado es que los equipos de prevención de pérdidas dediquen menos tiempo a la investigación a posteriori y más a la prevención, al tiempo que puedan demostrar un retorno cuantificable de su inversión en seguridad. Asset Protection funciona con el mismo hardware de sensores Aurora® que se utiliza en toda la plataforma de RetailNext, por lo que los minoristas que ya utilizan Traffic Analytics o Insights no necesitan hardware adicional para añadir la función de protección de activos. El producto está dirigido a los equipos de prevención de pérdidas, gestión de riesgos y operaciones de tienda encargados de reducir las mermas y proteger tanto el inventario como a los empleados, y se posiciona como parte de un cambio más amplio en la seguridad del comercio minorista: pasar de la revisión reactiva de grabaciones a la detección proactiva de amenazas basada en datos e integrada con los sistemas de punto de venta. En la página se cita a Brent Paulsen, de UNTUCKit: ֺQ0ֺ --- Sensor Aurora® https://retailnext.net/es/platform/aurora-sensor Aurora® es el hardware de sensores IoT propio de RetailNext: un único dispositivo que se instala en el techo, diseñado y fabricado por RetailNext —en lugar de adquirirlo a un tercero— y que da vida a todos los demás productos de la plataforma. Una sola unidad de Aurora cuenta personas con una precisión declarada del 95 al 99 por ciento, recoge datos de análisis de comportamiento y graba vídeo en alta resolución al mismo tiempo, sustituyendo así lo que, de otro modo, requeriría instalar por separado equipos de recuento, análisis y cámaras uno al lado del otro. Como «Traffic Analytics», «Insights» y «Asset Protection» se alimentan todos de la misma fuente de datos del sensor Aurora, un minorista puede añadir cualquiera de esos productos a una instalación existente de Aurora sin instalar nuevo hardware, y puede empezar con un caso de uso y ampliarlo a otros más adelante sin necesidad de una segunda visita al local. RetailNext presenta Aurora como una solución diseñada para su implementación global en grandes redes de tiendas en varios países, que la empresa conecta con su amplia base de clientes de más de 600 minoristas en más de 100 países. La página del producto presenta a Aurora como la base física de la que depende el resto de la plataforma: el sensor genera los datos subyacentes de recuento, comportamiento y vídeo, mientras que Traffic Analytics, Insights y Asset Protection son las capas de software que convierten esos datos brutos del sensor en decisiones sobre dotación de personal, merchandising y prevención de pérdidas, respectivamente. Para un minorista que esté evaluando RetailNext, Aurora es, en la práctica, la única decisión relacionada con el hardware que hay detrás de una gama de productos que, por lo demás, está impulsada por el software, y es el hilo conductor que te permite añadir productos más adelante sin tener que volver a equipar las tiendas. En la página se cita a Jacky Leung, de Bluebell Group: Q0 --- Nuestra ventaja en IA https://retailnext.net/es/platform/our-ai-advantage Nuestra «ventaja de la IA» es el argumento de RetailNext para explicar por qué su IA ofrece respuestas que la competencia solo puede estimar, y la afirmación en la que se basa tiene que ver con los datos, más que con los modelos: una IA solo puede responder a lo que se ha medido. RetailNext mide miles de millones de recorridos de compra al año en más de 100 países, desde el paso por el escaparate hasta la entrada, el recorrido por la tienda, el tiempo de permanencia, la interacción y la transacción, y presenta esto como el mayor conjunto de datos sobre compradores en tienda del sector minorista. La página estructura su argumento en torno a cuatro factores diferenciadores: un sistema operativo para el comercio minorista en el que el tráfico, las ventas y la dotación de personal se integran en un único sistema, de modo que la IA puede determinar qué es lo que realmente impulsa la conversión, en lugar de tener que hacer inferencias a partir de tres herramientas inconexas; una profundidad de medición que otros no captan; un historial que no se puede completar a posteriori, ya que una nueva plataforma solo empieza a recopilar los datos de un minorista el día que firma el contrato, lo que hace posible la comparación interanual y la detección fiable de anomalías; y el contexto como elemento central, porque Pulse AI está presente en casi todas las páginas de la plataforma y lee la página en la que se encuentra el usuario. La IA interviene en el producto en tres puntos: el sensor Aurora® utiliza visión artificial impulsada por IA en el propio dispositivo para distinguir a los compradores del personal y los objetos antes de que ningún dato salga de la tienda; lleva implementando IA en el borde desde 2017 y ha sido auditado con una precisión en el recuento de personas del 95 al 99 % en cada instalación; un modelo de imputación se basa en semanas de patrones históricos para cubrir las lagunas de conectividad, de modo que una interrupción nunca afecte a la comparación interanual; y Predictive Traffic genera una previsión de 45 días a partir de los propios datos históricos de la tienda del minorista, incluida en la suscripción estándar. Pulse AI es la capa conversacional: consulta las métricas propias del minorista a través de las API de RetailNext en lugar de hacer suposiciones, se niega a responder cuando los datos no lo respaldan, está configurada como un experto en comercio minorista y análisis que entiende la conversión, la tasa de captación, el tiempo de permanencia y el rendimiento por comprador, y hereda los permisos de RetailNext que ya tiene cada usuario, por lo que no puede ampliar lo que una persona tiene permiso para ver. Responde a preguntas sobre tráfico, conversión, ventas, tiempo de permanencia y rendimiento por comprador a nivel de tienda, región y red de tiendas; responde a preguntas sobre configuración de productos y resolución de problemas a partir de la base de conocimientos oficial de RetailNext con un enlace al artículo original; funciona en más de 50 idiomas y está disponible en la plataforma web y en iOS. Pulse AI se incluye en todas las suscripciones sin coste adicional, con uso ilimitado, y está habilitado para todos los usuarios; los administradores pueden limitar la visibilidad por usuario o desactivarlo por completo en la configuración de administración. RetailNext también está disponible como conector del Protocolo de Contexto de Modelos (MCP), por lo que un minorista puede consultar sus datos desde el entorno de IA que su equipo ya utiliza, autenticándose con las credenciales de cada usuario y dentro de sus permisos existentes, sin coste adicional. En cuanto a la confianza y la seguridad, la página indica que RetailNext cumple con la norma SOC 2 Tipo II, que solo llegan al proveedor de IA métricas agregadas a nivel de panel de control, en lugar de datos empresariales sin procesar o sensibles, que el proveedor es Anthropic —y se menciona su nombre a propósito— y que RetailNext no permite que sus proveedores de IA externos entrenen modelos con datos de clientes sin permiso explícito. La página también describe la adopción de la IA en toda la empresa: todos los empleados de RetailNext tienen acceso a Claude, de Anthropic, junto con un programa de formación interno y un marco de fluidez publicado. Se cita a Nirvani Dhevcharran, de TFG, diciendo: Q0Q0 --- Diseñado para el comercio minorista https://retailnext.net/es/platform/built-for-retail «Diseñado para el comercio minorista» es la página de posicionamiento de RetailNext en la que se explica por qué los minoristas eligen RetailNext en lugar de otros enfoques de análisis minorista. Su argumento principal es que una plataforma de análisis minorista es un compromiso a largo plazo: las decisiones que toma un minorista sobre personal, distribución, campañas y protección de activos solo serán tan buenas como la plataforma de datos en la que se basen, así que la elección del proveedor se traduce en valor o coste a lo largo de años, no de meses. RetailNext se presenta como la plataforma líder de inteligencia minorista para el comercio físico, y destaca que cuenta con más de 600 minoristas en más de 100 países como clientes, más de 19 años de desarrollo de análisis minorista específico desde su fundación en 2007 y lo que describe como los datos de sensores subyacentes más precisos del sector como base. La página estructura su argumento en torno a cuatro temas: precisión de recuento líder en el sector gracias a la red de sensores Aurora®, una única plataforma integrada que abarca el tráfico, el comportamiento y la protección de activos, en lugar de soluciones puntuales independientes; una implementación probada a escala empresarial en grandes redes de tiendas en varios países; y lo que RetailNext describe como el mayor conjunto de datos de referencia del sector minorista, creado a partir de los datos de tráfico agregados de su propia base de clientes. La página incluye testimonios de varios clientes empresariales del sector minorista que describen sus resultados con la plataforma: Nilesh Khalkho, director ejecutivo de Sharaf DG, dice lo siguiente: Marc Mastronardi, director de tiendas de Macy's, dice lo siguiente: Y Matt Evans, director sénior de Business Insights and Analytics en The Container Store, dice lo siguiente: «Diseñado para el comercio minorista» funciona como el argumento central de «por qué nosotros» de RetailNext, a diferencia de las páginas de productos individuales, que describen lo que hace la plataforma, y de la página de comparación de soluciones, que ofrece un marco más estructurado para evaluar RetailNext frente a otros enfoques alternativos de análisis minorista. --- Historias de clientes https://retailnext.net/es/platform/customer-stories «Historias de clientes» es la página de índice de casos prácticos de RetailNext, donde se recopilan casos basados en resultados de su base de clientes del sector minorista. La página indica que más de 600 minoristas de más de 100 países utilizan RetailNext, desde marcas de lujo internacionales hasta cadenas especializadas regionales, y presenta su propuesta de valor centrada en resultados medibles en lugar de en características: mejores tasas de conversión, una planificación más inteligente de los turnos de trabajo, una prevención de pérdidas más eficaz y diseños de tienda que se adaptan a los compradores, cada uno vinculado a un ejemplo concreto de cliente en lugar de a una afirmación general. Los casos prácticos enlazados desde esta página incluyen clientes con nombre, como Boggi Milano, The Vitamin Shoppe, Daniel's Jewelers, Dave & Buster's, Camper, UNTUCKit, Sharaf DG y Megane No Tanaka, que abarcan los sectores de la moda, el comercio especializado, la joyería, el entretenimiento y la restauración, el calzado y el comercio multimarca. Cada caso práctico describe el uso específico que un cliente concreto hace de RetailNext —por ejemplo, Traffic Analytics para la gestión de personal o Asset Protection para la prevención de pérdidas— y los resultados medibles que ha conseguido, en lugar de una descripción genérica del producto. La sección «Historias de clientes» funciona como el complemento empírico de las páginas «Diseñado para el comercio minorista» y «Comparación de soluciones»: mientras que esas páginas presentan los argumentos generales de RetailNext, «Historias de clientes» respalda esos argumentos con resultados atribuidos individualmente a clientes concretos de diversos sectores minoristas y zonas geográficas, dirigidos a compradores que buscan pruebas de minoristas similares antes de evaluar la plataforma más a fondo. --- Comparación de soluciones https://retailnext.net/es/platform/solution-comparison «Comparación de soluciones» es la página de RetailNext dirigida a los minoristas que están valorando cómo abordar el análisis de datos en el sector minorista antes de elegir un proveedor o un método. La página presenta la decisión como una elección entre cuatro enfoques generales: adoptar una única plataforma integrada que abarque el tráfico, el análisis de comportamiento y la protección de activos de un solo proveedor; combinar soluciones puntuales de distintos proveedores para el recuento, los mapas de calor, la prevención de pérdidas y el análisis de forma individual; desarrollar análisis personalizados internamente con recursos de ingeniería propios; o seguir con la situación actual de datos de punto de venta, recuentos manuales y suposiciones, sin invertir en análisis específicos para la tienda. Para cada enfoque, la página expone las ventajas e inconvenientes que un minorista debería sopesar: en el caso de las soluciones puntuales, la carga que supone gestionar varios proveedores y conciliar datos que nunca se diseñaron para funcionar juntos; en el caso de desarrollar soluciones internamente, el plazo de ejecución, el coste continuo de ingeniería y el riesgo que conlleva un sistema desarrollado internamente en comparación con una plataforma de un proveedor contrastado; y en cuanto al statu quo, los costes ocultos derivados de una mano de obra descoordinada, oportunidades de conversión perdidas, decisiones de merchandising no validadas y mermas incontroladas que surgen al operar sin análisis específicos. La página también presenta una tabla comparativa que evalúa las plataformas integradas de análisis minorista según una serie de criterios concretos: la precisión en el recuento de personas, donde RetailNext afirma un 95-99 % frente al 75-85 % declarado por las alternativas con las que se compara en la tabla; la capacidad de excluir al personal, descrita como una tecnología avanzada basada en IA por parte de RetailNext frente a métodos manuales o básicos en otros sistemas; la amplitud del análisis de comportamiento, con un conjunto completo frente a uno básico o que requiera un proveedor independiente; si la protección de activos está integrada en la misma plataforma o requiere un proveedor independiente; la disponibilidad de análisis predictivo e IA, incluidos frente a no disponibles o limitados; el tamaño del conjunto de datos de referencia subyacente, descrito como miles de millones de interacciones frente a uno limitado o inexistente; la escalabilidad empresarial, citando los más de 600 minoristas de RetailNext en más de 100 países; la complejidad de la implementación de TI, de entre 4 y 6 semanas según RetailNext frente a un plazo variable o complejo en otros casos; el cumplimiento de la norma SOC 2 Tipo II; y la antigüedad media de los clientes, que se sitúa en más de 10 años. Las alternativas de esta tabla no son competidores concretos: la comparación se presenta en términos generales frente a categorías de enfoques alternativos. La página está dirigida a compradores que aún están decidiendo entre desarrollar su propia solución, comprar una plataforma única o combinar soluciones puntuales. --- Ropa y calzado https://retailnext.net/es/solutions/apparel-footwear «Ropa y calzado» es la solución sectorial de RetailNext para los minoristas de moda, una categoría que, según describe la página, se enfrenta a un proceso de búsqueda previo a la compra cada vez más prolongado, cambios rápidos en las tendencias, oscilaciones estacionales drásticas en el tráfico de clientes y la competencia tanto de los canales online como de los físicos. RetailNext presenta sus datos sobre el comportamiento de los compradores y el tráfico como la herramienta ideal para convertir a los curiosos en compradores, optimizar la disposición y los expositores de los productos para lograr el máximo impacto, y planificar el stock y la dotación de personal con precisión según el patrón de tráfico de cada temporada, en lugar de reaccionar a él a posteriori. La solución está diseñada para minoristas de todo el espectro de formatos que la página menciona explícitamente: boutiques de lujo, cadenas de moda rápida y tiendas especializadas en calzado, y utiliza los mismos datos de los sensores Aurora® que alimentan los productos principales de RetailNext, como Traffic Analytics para el recuento y la dotación de personal, Insights para probar cambios en la presentación y la disposición de los productos, y Asset Protection para la prevención de pérdidas. Las capacidades que se describen en la página se centran en tres áreas: convertir el comportamiento de los clientes que echan un vistazo en conversiones medibles, en lugar de considerar ese vistazo como una oportunidad perdida; cuantificar el rendimiento de decisiones específicas de merchandising, en lugar de basarse únicamente en el juicio visual; y elaborar previsiones de tráfico temporada a temporada, en lugar de usar suposiciones históricas genéricas. Está dirigida a los responsables del sector minorista de ropa y calzado —ya sea en el ámbito de la comercialización, las operaciones en tienda o a nivel ejecutivo— que necesitan datos sobre el comportamiento de los compradores para tomar decisiones en una categoría que la página describe como inusualmente volátil y dinámica en comparación con otros formatos minoristas. En la página se cita a Darren Bowden, vicepresidente de finanzas de tienda en Calvin Klein: ֺQ0ֺ --- Tiendas de conveniencia https://retailnext.net/es/solutions/convenience-stores «Tiendas de conveniencia» es la solución sectorial de RetailNext para operadores de tiendas de conveniencia y de estaciones de servicio con tienda. La página presenta el sector de las tiendas de conveniencia como un negocio de márgenes ajustados y gran volumen, en el que cada transacción cuenta y los modelos de dotación de personal optimizados no dejan margen para la ineficiencia ni las conjeturas, sobre todo en lo que respecta a las ventas perdidas por un servicio lento o una mala presentación de los productos. Los datos de tráfico y comportamiento de RetailNext están pensados para ayudar a los operadores de tiendas de conveniencia a maximizar los ingresos por visita, convertir a más clientes de la gasolinera en compradores en tienda, optimizar la dotación de personal y la presentación de productos para las horas punta, como las aglomeraciones de la mañana y la tarde, y llevar a cabo operaciones más eficientes y consistentes en todas las tiendas de la red, en lugar de hacerlo tienda por tienda. Al igual que en las demás páginas sectoriales de RetailNext, los datos subyacentes proceden de la red de sensores Aurora® compartida en toda la plataforma, por lo que un minorista de conveniencia puede añadir Traffic Analytics para el recuento y la gestión de personal, Insights para probar cambios en la presentación de productos o Asset Protection para la prevención de pérdidas sin necesidad de hardware nuevo para cada función. Las funciones que se describen en esta página se centran en convertir el tráfico de clientes que ya está dentro de la tienda —ya sea por repostar o hacer recados rápidos— en compras adicionales; gestionar las fuertes oscilaciones de volumen que se producen durante las horas punta; y aumentar el valor medio de la cesta de la compra mediante mejores decisiones de exposición en tienda, basadas en datos reales del comportamiento de los clientes en lugar de suposiciones. La solución está dirigida a responsables de operaciones y de merchandising de tiendas de conveniencia que gestionan grandes redes con múltiples establecimientos, donde las pequeñas mejoras de eficiencia por establecimiento se acumulan de forma significativa en toda la red. En la página se cita a Ayman Beydoun, de BFL Group: Q0 --- Grandes almacenes https://retailnext.net/es/solutions/department-stores «Grandes almacenes» es la solución sectorial de RetailNext para operadores minoristas de gran formato con múltiples secciones. La página plantea que los grandes almacenes se enfrentan a un reto específico de su formato: en lugar de gestionar una sola tienda, un operador gestiona, en la práctica, docenas de secciones especializadas bajo un mismo techo, cada una con un comportamiento de los clientes, patrones de tráfico y dinámica de rendimiento diferentes. Los datos de tráfico y comportamiento de RetailNext están pensados para ofrecer a los operadores de grandes almacenes visibilidad a nivel de departamento, en lugar de una única cifra de tráfico para toda la tienda, de modo que el rendimiento se pueda optimizar categoría por categoría. Entre las funciones destacadas se incluyen la visibilidad del rendimiento a nivel de departamento en una superficie de gran formato, el mapeo del recorrido del cliente a través de una tienda cuyo tamaño y distribución son más complejos que los de una tienda especializada típica, y la optimización de la estrategia de entradas y flujos de tráfico para tiendas con múltiples puntos de acceso. Al igual que con otras soluciones sectoriales de RetailNext, esta se ejecuta en la plataforma compartida de datos de sensores Aurora®, lo que significa que el responsable de unos grandes almacenes puede combinar Traffic Analytics para el recuento y la dotación de personal a nivel de departamento, Insights para probar cambios en la distribución o el merchandising departamento por departamento, y Asset Protection para la prevención de pérdidas en una gran superficie, sin necesidad de hardware independiente para cada función. La solución está dirigida a los responsables de operaciones y comercialización de grandes superficies que necesitan visibilidad a nivel de departamento o categoría, en lugar de solo a nivel de toda la tienda, ya que las cifras agregadas de tráfico de la tienda pueden ocultar dinámicas de rendimiento muy diferentes entre, por ejemplo, el departamento de cosméticos y el de artículos para el hogar de una misma tienda. En la página se cita a Marc Mastronardi, director de tiendas de Macy's: ֺQ0ֺQֺ --- Instalaciones https://retailnext.net/es/solutions/facilities «Instalaciones» es la solución de RetailNext para los equipos de gestión de instalaciones y espacios de trabajo, un caso de uso que se diferencia un poco de las páginas principales de RetailNext dedicadas al sector minorista. La página plantea que a los equipos de instalaciones y espacios de trabajo se les pide que reduzcan los costes inmobiliarios, apoyen las estrategias de trabajo híbrido, garanticen la seguridad y el cumplimiento de las normas de ocupación, y mejoren la experiencia de los ocupantes, a menudo todo al mismo tiempo. Los datos de ocupación y uso del espacio de RetailNext, que provienen de la misma plataforma de sensores Aurora® que se usa en todos sus productos para el comercio minorista, están pensados para responder a esas demandas con datos de ocupación reales en lugar de suposiciones: comprendiendo cómo se utilizan realmente los espacios en lugar de cómo se diseñaron para ser utilizados, manteniendo el cumplimiento continuo de las normas de ocupación en lugar de depender de controles manuales periódicos, y respaldando una estrategia de lugar de trabajo híbrido con datos reales de asistencia en lugar de solo estimaciones basadas en el paso de tarjetas de acceso. La página indica que esta solución se aplica a un campus corporativo, un edificio de oficinas o una instalación de uso mixto, ampliando la tecnología subyacente de RetailNext para el recuento de personas y el análisis de comportamiento más allá del uso tradicional en el comercio minorista hacia un uso más amplio de la inteligencia de ocupación. Está dirigida a instalaciones, estrategia de lugar de trabajo y equipos de gestión inmobiliaria que necesitan datos continuos y precisos sobre la utilización del espacio para justificar decisiones inmobiliarias, demostrar el cumplimiento normativo o diseñar una política de trabajo híbrido, utilizando el mismo hardware de sensores y la misma precisión de recuento —estimada entre el 95 y el 99 por ciento— en la que se basan los productos de la empresa enfocados al comercio minorista. En la página se cita a Prama Bhatt, de Ulta Beauty: Q0 --- Joyería https://retailnext.net/es/solutions/jewelry «Joyería» es la solución sectorial de RetailNext para los minoristas de joyería, una categoría que, según describe la página, funciona de forma diferente a otros formatos minoristas porque las compras son de alto valor, se meditan mucho y, a menudo, se basan en el asesoramiento, con recorridos de compra que pueden abarcar varias visitas a lo largo de semanas o meses. La página también señala una tensión operativa específica en el sector de la joyería: encontrar el equilibrio entre las necesidades de seguridad y mantener un ambiente acogedor y tranquilo en la tienda, algo que, según la página, los análisis estándar del comercio minorista no abordan. Los datos de comportamiento y tráfico de RetailNext están pensados para ayudar a los minoristas de joyería a optimizar el uso de las zonas de asesoramiento y la dotación de personal para la demanda basada en citas, a entender y apoyar el recorrido del cliente con múltiples visitas en lugar de tratar cada visita como un evento independiente, y a gestionar la seguridad sin alterar la experiencia de compra deliberadamente sin prisas de la que depende este sector. Entre las funciones que se mencionan en la página destacan: comprender específicamente el recorrido con múltiples visitas, reconociendo que el mismo cliente puede volver varias veces antes de realizar una compra de alto valor; optimizar las zonas de asesoramiento donde se lleva a cabo la venta asistida y meditada por el personal; y mantener la seguridad de forma que no se vea comprometida la experiencia del cliente. Al igual que con otras soluciones sectoriales de RetailNext, esta funciona sobre la plataforma compartida de sensores Aurora®, por lo que una joyería puede combinar las funciones de Traffic Analytics, Insights y Asset Protection utilizando el mismo hardware subyacente. La solución está dirigida a operadores minoristas de joyería que gestionan una categoría de compra caracterizada por largos ciclos de reflexión, altos valores medios de transacción y la necesidad de equilibrar la prevención de pérdidas con una experiencia de servicio que depende de que el cliente no se sienta vigilado. En la página se cita a David Sherwood, de Daniel's Jewelers: ֺQ0ֺ --- Restaurantes https://retailnext.net/es/solutions/restaurants «Restaurantes» es la solución sectorial de RetailNext para operadores de restaurantes y servicios de restauración. La página explica que el rendimiento de un restaurante depende de que se hagan bien tres cosas a la vez: contar con los niveles adecuados de personal en los momentos adecuados, ofrecer una experiencia siempre positiva a los clientes en cada interacción y garantizar una protección adecuada para las personas y los activos. La inteligencia de tráfico de RetailNext está diseñada para abordar estos tres aspectos a la vez, en lugar de tratarlos como iniciativas separadas: previsiones precisas del tráfico de clientes y planificación de turnos para que la dotación de personal se ajuste a la demanda real medida, en lugar de a un horario fijo; y seguridad por vídeo y medición de promociones para que las cuestiones relacionadas con la prevención de pérdidas y la eficacia del marketing puedan resolverse a partir de los mismos datos subyacentes. La página indica que esto se aplica tanto si un operador gestiona un solo local como si gestiona cientos, lo que posiciona los datos de tráfico y comportamiento de RetailNext, obtenidos de su plataforma de sensores Aurora®, como la capa de inteligencia operativa que distingue a los restaurantes de alto rendimiento de los de rendimiento medio. Entre las capacidades destacadas se incluyen la asignación de personal en función de la demanda real, en lugar de un horario fijo o conjeturas; la reducción de los tiempos de espera de los clientes y la mejora del rendimiento del servicio durante las horas punta; y la combinación de funciones de protección de personas y de activos con los mismos datos de sensores que se usan para el recuento de tráfico, de modo que el operador de un restaurante no necesite sistemas separados para el análisis de personal y la seguridad. La solución está dirigida a los responsables de operaciones de restaurantes, tanto a escala de un solo local como de una empresa con múltiples establecimientos, que necesitan equilibrar los costes de personal, la experiencia de los clientes y la seguridad utilizando una única fuente compartida de datos del local. Damian Hall, director ejecutivo de Tanaka Megane, aparece citado en la página: ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0ֺQ0 --- Banca minorista https://retailnext.net/es/solutions/retail-banking «Banca minorista» es la solución sectorial de RetailNext para los responsables de sucursales bancarias. La página plantea que el rendimiento de las sucursales se ve sometido a presiones procedentes de varios frentes a la vez: las crecientes expectativas de los clientes, la adopción de los canales digitales que está cambiando los patrones de visita a las sucursales y la presión constante para reducir los costes operativos. La información sobre el tráfico en las sucursales de RetailNext, obtenida a partir de su plataforma de sensores Aurora®, está pensada para ayudar a los responsables de la banca minorista a optimizar la dotación de personal en las ventanillas y en las plataformas o mostradores de asesoramiento, de modo que se ajuste a los patrones de visitas reales medidos, en lugar de a horarios fijos; reducir los tiempos de espera de los clientes durante sus visitas a la sucursal; y tomar decisiones basadas en datos sobre el diseño de las sucursales y la transformación más amplia de la red de sucursales, incluyendo qué sucursales rediseñar, redimensionar o consolidar. Entre las capacidades que se mencionan en la página se incluyen: adaptar la dotación de personal a la demanda real de los clientes en lugar de a un horario estático; diseñar la distribución de las sucursales basándose en datos reales de visitas y flujos de tráfico, en lugar de en suposiciones; y optimizar la red global de sucursales del banco utilizando datos comparativos de tráfico de todas las ubicaciones. Al igual que en otras páginas sectoriales de RetailNext, esta solución comparte el mismo hardware de sensores Aurora® y la misma plataforma de datos que los productos principales de RetailNext, por lo que un banco puede combinar Traffic Analytics a nivel de sucursal, Insights para probar cambios en la distribución de la sucursal y Asset Protection para la seguridad de la sucursal utilizando un único despliegue compartido de sensores. Está dirigida a los responsables de operaciones de banca minorista y de estrategia de la red de sucursales que gestionan una red de sucursales bajo la presión de modernizar la experiencia en la sucursal y, al mismo tiempo, reducir el coste de funcionamiento de dicha red. En la página se cita a Ayman Beydoun, de BFL Group: Q0 --- Centros comerciales https://retailnext.net/es/solutions/shopping-malls «Centros comerciales» es la solución sectorial de RetailNext para operadores de centros comerciales y administradores de inmuebles. La página plantea que el rendimiento de los centros comerciales se ve afectado por los cambios en el comportamiento de los consumidores, una composición de inquilinos en constante evolución y la necesidad permanente de demostrar el valor de los inmuebles con datos, en lugar de con anécdotas. La información sobre el tráfico de visitantes de RetailNext, obtenida de su plataforma de sensores Aurora®, está pensada para ayudar a los operadores de centros comerciales a tomar decisiones de alquiler más informadas usando datos reales de visitantes y tiempo de permanencia en lugar de estimaciones de afluencia, demostrar el retorno de la inversión en marketing al relacionar las actividades de marketing del centro con el volumen de visitantes medido, y crear nuevas fuentes de ingresos dirigidas a los inquilinos, ofreciéndoles acceso a análisis de tráfico y visitantes como servicio. La página también aborda casos de uso en la gestión inmobiliaria más allá del alquiler y el marketing: medir el flujo de tráfico en pasillos y zonas de tiendas insignia de forma específica, y gestionar la ocupación en tiempo real por motivos de seguridad y cumplimiento normativo. Entre las capacidades destacadas se incluyen la toma de decisiones de alquiler con datos cuantificados de visitantes y tiempo de permanencia, demostrar el retorno de la inversión en marketing a nivel del centro comercial y convertir los propios datos de tráfico del centro comercial en un servicio monetizable que se ofrece a los inquilinos. La solución está dirigida a los gestores inmobiliarios de centros comerciales, equipos de arrendamiento y equipos de marketing que necesitan una visión única y completa, a nivel de pasillos y zonas, del comportamiento de los visitantes en toda la propiedad, en lugar de solo datos a nivel de escaparate de cada inquilino. En la página se cita a Ziad AlMalki, de AlMalki Group: Q0 --- Inteligencia empresarial https://retailnext.net/es/solutions/business-intelligence Inteligencia empresarial es la solución de RetailNext para equipos de análisis minorista y de BI. La página empieza con un contraste claro: la mayoría de las plataformas de análisis minorista te dicen lo que ha pasado, mientras que RetailNext Insights, el producto en el que se basa este caso de uso, está pensado para explicarte qué significan esos datos y qué es probable que pase a continuación. La solución está pensada para equipos de BI y análisis que necesitan algo más que un simple panel de control de tráfico, y combina datos sobre el comportamiento de los compradores captados a través de la plataforma de sensores Aurora® de RetailNext con análisis basado en IA, modelos predictivos y lo que RetailNext describe como el mayor conjunto de datos de referencia del sector minorista, creado a partir de datos agregados de toda su base de clientes minoristas. El objetivo declarado es ofrecer información que respalde las decisiones estratégicas en todos los niveles de la organización, desde un analista que elabora un informe personalizado hasta un ejecutivo que consulta rápidamente una métrica en un dispositivo móvil, de modo que cada dato se presente como accesible y cada decisión se base en datos, en lugar de depender de que un analista específico elabore un informe a petición. Entre las funcionalidades que se mencionan en la página se incluyen la posibilidad de hacer preguntas a los datos en lenguaje sencillo, en lugar de a través de un formato de informe fijo; detectar lo que está por venir antes de que se refleje en métricas rezagadas como las ventas; y comparar el rendimiento de un minorista con lo que RetailNext describe como el conjunto de datos comparativos más grande del sector. La solución está dirigida a los equipos de inteligencia empresarial, datos y análisis dentro de una organización minorista que necesitan datos minoristas predictivos y comparativos, en lugar de solo informes descriptivos a posteriori. Damian Hall, director general de Tanaka Megane, aparece citado en la página: Q0Q --- Marketing y experiencia del cliente https://retailnext.net/es/solutions/marketing-cx «Marketing y experiencia del cliente» es la solución de RetailNext para equipos de marketing y de experiencia del cliente. La página empieza planteando un problema concreto: los equipos de marketing se gastan una parte importante del presupuesto en atraer clientes a las tiendas físicas, pero la mayoría no puede demostrar que el tráfico por el que han pagado haya llegado realmente a la tienda, y mucho menos si se ha convertido en una venta. RetailNext presenta sus datos de tráfico y comportamiento, obtenidos de su plataforma de sensores Aurora®, como la forma de cerrar ese círculo, vinculando el gasto en marketing directamente con el tráfico medido en la tienda y, a partir de ahí, con la conversión medida. Entre las funcionalidades que se mencionan en la página se incluyen: vincular un gasto de marketing o campañas concretas al tráfico medido en la tienda, en lugar de basarse en suposiciones generales de aumento de ventas; trazar el recorrido del cliente en la tienda una vez que ha llegado; y optimizar la asignación del presupuesto de marketing en función de qué campañas y canales demuestran que realmente generan visitas medidas a la tienda, en lugar de basarse únicamente en métricas de interacción digital. La solución comparte el mismo hardware de sensores Aurora y los mismos datos que los productos principales de RetailNext, por lo que un equipo de marketing o de experiencia del cliente puede usar los mismos datos de tráfico en tienda en los que ya confían los equipos de operaciones y merchandising de ese mismo minorista, en lugar de un sistema de medición independiente exclusivo para marketing. Está dirigida a los responsables de marketing y de la experiencia del cliente que necesitan justificar y optimizar el gasto destinado a impulsar las visitas a las tiendas físicas, en un sector en el que las herramientas de atribución digital no llegan a la tienda física. Nilesh Khalkho, director ejecutivo de Sharaf DG, aparece citado en la página: Q0 --- Merchandising https://retailnext.net/es/solutions/merchandising «Merchandising» es la solución de RetailNext para los equipos de merchandising visual y de experiencia del cliente. La página explica que, tradicionalmente, las decisiones de merchandising se han basado más en la experiencia y el instinto que en datos contrastados, y presenta a RetailNext como una forma de sustituir ese enfoque basado en el instinto por datos de comportamiento directos. Al analizar cómo interactúan realmente los compradores con el entorno de la tienda —incluyendo qué expositores llaman la atención, en qué zonas se detienen más y qué distribuciones hacen que la simple visita se convierta en una compra—, RetailNext ofrece a los equipos de merchandising y de experiencia del cliente datos concretos para tomar decisiones que antes se basaban en meras suposiciones. Entre las capacidades que se mencionan en la página se incluyen: comprender qué elementos específicos del entorno de la tienda funcionan realmente, a partir de los datos de comportamiento basados en sensores RetailNext Aurora®; probar nuevos conceptos de merchandising en un pequeño número de tiendas antes de un despliegue más amplio, utilizando el producto «Insights»; y demostrar el retorno de la inversión de una decisión concreta de merchandising o de exposición una vez tomada, en lugar de basarse únicamente en tendencias generales de ventas que podrían explicarse por otros factores. La solución está dirigida a los equipos de merchandising visual, diseño de tiendas y experiencia del cliente que necesitan probar y validar decisiones de merchandising con datos sobre el comportamiento de los compradores, y que actualmente tienen que basarse en observaciones subjetivas en la tienda o en resultados de ventas a posteriori que no aíslan el efecto de un cambio específico en la exposición o la distribución. En la página se cita a Darren Bowden, vicepresidente de Finanzas de Tiendas de Calvin Klein: ֺQ0ֺQֺ --- Seguridad https://retailnext.net/es/solutions/security «Seguridad» es la solución de RetailNext para los equipos de prevención de pérdidas y seguridad física del sector minorista, basada en el mismo producto «Asset Protection» que se describe en la página dedicada a dicho producto en la web de RetailNext. La página señala que la mayoría de los equipos de prevención de pérdidas siguen trabajando de forma reactiva, revisando las grabaciones de las cámaras después de que un incidente ya haya supuesto un coste para la empresa, en lugar de identificar el riesgo mientras se está gestando. RetailNext presenta su combinación de análisis de comportamiento basado en IA e integración de datos de punto de venta como una forma de pasar de ese modelo reactivo a uno proactivo, identificando las amenazas antes de que se conviertan en pérdidas confirmadas y reduciendo considerablemente el tiempo que los investigadores dedican a revisar las grabaciones a posteriori. Entre las capacidades destacadas se incluyen pasar de una postura de seguridad reactiva a una proactiva, cerrar casos en cuestión de horas en lugar de días al mostrar automáticamente las grabaciones relevantes y las excepciones en las transacciones, en lugar de tener que revisarlas manualmente, y trabajar con la infraestructura de cámaras ya existente de la tienda, en lugar de tener que cambiar todo el sistema de cámaras. El objetivo, según la página, es que los equipos de seguridad dediquen menos tiempo a recuperar y revisar grabaciones y más tiempo a prevenir realmente los incidentes, al tiempo que puedan demostrar a la dirección un retorno cuantificable de su inversión en seguridad. La solución está dirigida a los equipos de prevención de pérdidas, gestión de riesgos y operaciones de tienda, que se encargan de reducir las mermas y proteger tanto el inventario como a los empleados, utilizando datos de la misma plataforma de sensores Aurora® que sustenta el resto de productos de RetailNext. En la página se cita a Brent Paulsen, de UNTUCKit: ֺQ0ֺ --- Diseño de tiendas https://retailnext.net/es/solutions/store-design Diseño de tiendas es la solución de RetailNext para los equipos de planificación y diseño de tiendas. La página plantea las decisiones de diseño de tiendas como algo que conlleva un riesgo de capital significativo: un concepto que parece atractivo en un pliego de condiciones de diseño puede no dar los resultados esperados en la práctica, y para cuando eso quede claro durante la puesta en marcha, ya le puede haber costado al minorista millones de dólares. Los datos de comportamiento de RetailNext, obtenidos de su plataforma de sensores Aurora®, permiten a los equipos de planificación y diseño de tiendas validar un nuevo concepto, probar un cambio en la distribución y medir su efecto real en el recorrido de los clientes y en el rendimiento de las ventas en un pequeño número de tiendas antes de aplicar la decisión a toda la red. Entre las funciones destacadas se incluyen validar nuevos conceptos de tienda antes de ampliarlos a toda la red, ver cómo se mueven realmente los clientes por la tienda en lugar de cómo se diseñó el plano para que se movieran, y demostrar el retorno de la inversión de una decisión de diseño concreta utilizando el comportamiento medido de los clientes, en lugar de solo las cifras de ventas tras el lanzamiento, que podrían deberse a otros factores. La solución está dirigida a los equipos de planificación de tiendas, diseño e inmobiliarios que necesitan pruebas antes de invertir capital en un cambio de diseño en muchos establecimientos, y que actualmente tienen pocas formas de comprobar el rendimiento real de un concepto antes de su implantación total, utilizando el producto Insights de RetailNext precisamente para este tipo de pruebas piloto a pequeña escala. En la página se cita a Ben Jackson, de Kendra Scott: ֺQ0ֺ --- Operaciones de tienda https://retailnext.net/es/solutions/store-operations Operaciones de tienda es la solución de RetailNext para los equipos de operaciones minoristas que gestionan la mano de obra, la conversión y el rendimiento en múltiples establecimientos a la vez. El principal reto que aborda esta página es que los equipos de operaciones tienen que reducir los costes de personal y, al mismo tiempo, mejorar la experiencia del cliente en docenas o cientos de tiendas simultáneamente. Losse utilizan para planificar los turnos del personal en función de la demanda real medida, en lugar de horarios fijos; para ver el rendimiento de toda la red de tiendas a la vez, en lugar de tienda por tienda; y para convertir los recuentos de tráfico en bruto en una métrica de rendimiento cuantificable, en lugar de un simple recuento de visitantes. La página cita resultados concretos de clientes como prueba: «Boggi Milano» logró un aumento del 40 % en el rendimiento por comprador, «The Vitamin Shoppe» generó seis millones de dólares en ventas adicionales durante un periodo de siete meses y «Camper» experimentó un aumento del 10 % en la tasa de conversión. Estas cifras se presentan como resultados de minoristas que utilizan la plataforma de «RetailNext» para casos de uso relacionados con las operaciones en tienda. La solución está dirigida a los responsables de operaciones que necesitan pasar de las conjeturas por tienda a tomar decisiones respaldadas por datos a nivel de toda la red sobre niveles de personal, horarios y rendimiento comparativo de las tiendas, utilizando los mismos datos de sensores subyacentes que alimentan el resto de productos de RetailNext. Matt Evans, director sénior de Insights y Análisis de Negocio en The Container Store, aparece citado en la página: --- Centro de pruebas de rendimiento https://retailnext.net/es/benchmarks-hub El Centro de pruebas de rendimiento es el recurso público de datos sobre tráfico de clientes de RetailNext. Cada mes, RetailNext realiza un seguimiento del tráfico de compradores en miles de establecimientos minoristas de Norteamérica, EMEA y APAC, lo que da lugar a lo que la empresa describe como una de las visiones más completas del rendimiento real del comercio minorista que existe. Los datos subyacentes proceden de la red de sensores Aurora® de RetailNext, que, según la empresa, cuenta a las personas con una precisión del 95 al 99 por ciento, lo que significa que los datos de referencia se basan en el tráfico de clientes real medido, en lugar de en encuestas o estimaciones modelizadas, y se actualizan mensualmente con datos específicos de los mercados de EE. UU., Canadá, EMEA y APAC. El Hub te da acceso a un panel de control de referencias en tiempo real, creado con Power BI, que te permite ver datos de tendencias en tiempo real desglosados por región, sector minorista y periodo de tiempo. La cobertura abarca múltiples formatos minoristas, como ropa, calzado, tiendas de conveniencia y grandes almacenes, entre otros. El objetivo del Hub es ofrecer a los minoristas, analistas y observadores del sector un punto de referencia externo que puedan utilizar para comparar el rendimiento de su propia tienda o cartera con un conjunto de datos más amplio y multirregional, en lugar de basarse únicamente en sus propias cifras históricas. Como los datos se actualizan mensualmente, el Hub también sirve como indicador de los cambios a nivel macro en el tráfico de las tiendas físicas en las tres regiones que abarca, lo que ofrece un contexto útil para cualquiera que quiera entender cómo evoluciona el comportamiento de compra en tienda, al margen de los resultados de un minorista concreto. --- Precios https://retailnext.net/es/pricing «Precios» es la página interactiva de RetailNext para calcular precios, que se usa en lugar de una lista de precios pública. RetailNext utiliza un modelo de precios por suscripción que incluye el software y el hardware del sensor Aurora®, y en lugar de publicar precios fijos, la página ofrece una herramienta de cálculo interactiva en tres pasos: el minorista introduce los datos de la tienda, como el número de establecimientos, el promedio de entradas por tienda, el tipo de tienda o categoría del sector, la región o el país y la configuración tecnológica actual; la herramienta genera un presupuesto al instante en moneda local; y los resultados también se envían al correo electrónico del minorista. La suscripción en sí incluye el hardware de los sensores Aurora, el acceso al software de la plataforma, las actualizaciones de software, la cobertura de la garantía y el acceso a los datos de referencia de RetailNext. La página deja claro que el precio de la suscripción cubre únicamente el software y el hardware, y que los servicios adicionales varían según el establecimiento: instalación y estudios del lugar, servicios profesionales como el montaje, el cableado y la configuración de la red, envío del hardware, impuestos sobre las ventas y aranceles de importación, accesorios de montaje especializados para techos de altura inusual o distribuciones de tienda poco comunes, y cualquier integración personalizada que necesite el minorista. La página presenta la estructura de la suscripción como una alternativa con menores gastos operativos frente a una gran inversión inicial de capital, describiéndola como una forma de preservar el flujo de caja mediante pagos mensuales asequibles, y señala que los minoristas pueden ponerse en contacto con el equipo de ventas de RetailNext para informarse sobre tarifas con descuento o de nivel empresarial, lo que da a entender que los precios son negociables a gran escala en lugar de fijos, incluso dentro de los resultados de la herramienta de cálculo. La página está dirigida a un minorista que se encuentra en una fase inicial de evaluación y que quiere un presupuesto rápido y personalizado antes de ponerse en contacto directamente con el equipo de ventas de RetailNext. --- Socios https://retailnext.net/es/partners «Socios» es la página de RetailNext dedicada a su ecosistema de socios, dirigida a organizaciones que quieran revender, integrar o desarrollar soluciones basadas en la plataforma de RetailNext, en lugar de dirigirse directamente a los minoristas que son clientes finales. La página invita a proveedores de tecnología, empresas de consultoría, distribuidores y especialistas en implementación a unirse al ecosistema de socios de RetailNext, y destaca que hay un modelo de colaboración específico para cada una de esas categorías, en lugar de un único programa válido para todos. La propuesta de valor que se ofrece a los socios es el acceso a nuevas fuentes de ingresos al ofrecer la plataforma de RetailNext a sus propios clientes, un soporte técnico líder en el sector por parte de RetailNext durante ese proceso y la posibilidad de llegar más lejos trabajando juntos, en lugar de como un proveedor independiente que compite en el mismo mercado. La página presenta la propia plataforma de análisis minorista de RetailNext —es decir, Traffic Analytics, Insights, Asset Protection y el sensor Aurora® subyacente— como el producto que un socio revendería, integraría o implementaría en nombre de su propia base de clientes, dependiendo de la categoría de socio. Esta página se diferencia de las páginas de RetailNext dirigidas a los clientes: está pensada para un posible socio comercial que esté valorando si establecer una relación comercial con RetailNext, en lugar de para un minorista que esté valorando si comprar e implementar la plataforma de RetailNext directamente. Como RetailNext distingue varias categorías de socios en lugar de un único programa genérico para distribuidores, la página sirve de punto de entrada para todo tipo de organizaciones, desde un integrador de sistemas que instala el hardware de RetailNext in situ hasta un proveedor de software que desarrolla una integración con los datos de la plataforma de RetailNext, y cada uno de ellos colaboraría con RetailNext en condiciones comerciales diferentes. --- Quiénes somos https://retailnext.net/es/about/who-we-are «Quiénes somos» es la página de presentación de RetailNext. RetailNext se describe a sí misma como líder mundial en análisis del sector minorista, que ayuda a las tiendas físicas de todo el mundo a tomar decisiones basadas en datos, y afirma que se fundó en 2007 con el objetivo específico de llevar el análisis propio del comercio electrónico al comercio minorista tradicional. Los datos de la empresa que aparecen en esta página son: más de 600 clientes del sector minorista en todo el mundo, en más de 100 países; unos 240 empleados a nivel mundial; sede central en Campbell, California; y una duración media de las colaboraciones con los clientes de más de 10 años. La página presenta la premisa fundacional de RetailNext como una laguna concreta que se propuso subsanar: los minoristas de comercio electrónico llevan mucho tiempo disponiendo de análisis de comportamiento detallados, página por página, sobre sus clientes en línea, mientras que los minoristas físicos han tenido históricamente una visibilidad comparativamente escasa sobre cómo se comportaban realmente los compradores una vez dentro de la tienda, y RetailNext se creó precisamente para subsanar esa falta de visibilidad en el comercio minorista físico. Esta página sirve como fuente oficial de los datos corporativos de RetailNext, incluyendo el año de fundación, el número de clientes, el número de países, el número de empleados, la ubicación de la sede central y la antigüedad media de los clientes, datos a los que también se hace referencia —a veces con cifras ligeramente diferentes o más antiguas— en otras páginas del sitio web, como «Diseñado para el comercio minorista» y las páginas de productos individuales; cuando las cifras de esta página difieran de unas más antiguas que aparezcan en otro lugar, debes considerar esta página como la fuente más actualizada, ya que es la página dedicada específicamente a los datos de la empresa. --- Casos prácticos de clientes https://retailnext.net/es/resources/case-studies Las siguientes entradas resumen los casos prácticos publicados de clientes de RetailNext. Todos los datos se han extraído de la página correspondiente del caso práctico en retailnext.net. --- Caso práctico: Cómo convertir el tráfico de clientes en una ventaja para toda la flota (Shoe Palace) https://retailnext.net/es/resources/case-studies/case-study-shoe-palace-2026 Shoe Palace convirtió su ratio de tráfico por hora de trabajo (TPLH) en un indicador de rendimiento medible, utilizando el análisis de tráfico de RetailNext para identificar las horas punta en más de 250 tiendas y lograr un aumento medio del 10 % en la tasa de conversión al segundo año. Los resultados comunicados incluyen: un aumento medio de la conversión del +10 % (interanual); más de 250 tiendas en todo EE. UU.; y 5 estados en la red de tiendas. --- Caso práctico: Cómo montar una tienda física con datos desde el primer día (Balsam Brands) https://retailnext.net/es/resources/case-studies/balsam-brands-building-brick-and-mortar-with-data-from-day-one Cómo Balsam Brands, la estrella del DTC, aprovechó el análisis de tráfico para lanzar y ampliar su presencia estratégica en el sector minorista a través de Balsam Hill y Balsam Hill Studio, logrando un ahorro del 31 % en costes de personal y aumentando las tasas de entrada hasta un 10 % interanual en las tiendas físicas. Los resultados comunicados incluyen: +31 % de reducción en los costes de personal; +10 % de aumento en la tasa de entrada (pico de la temporada navideña). --- Caso práctico: Una marca mundial de surf potencia su alto rendimiento con RetailNext (Hurley) https://retailnext.net/es/resources/case-studies/case-global-surfing-brand-powers-high-performance-with-retailnext La marca mundial de surf Hurley cuenta cómo aumentó su tasa de conversión en un 5 % tras cambiar de otra solución de análisis minorista a RetailNext, con el fin de obtener recuentos de tráfico fiables y precisos que mejoraran el rendimiento y los resultados del negocio. Los resultados comunicados incluyen: un aumento de 5 puntos en la tasa de conversión (del 22 % al 27 %); 38 tiendas en Norteamérica. --- Caso práctico: Una marca descubre oportunidades laborales gracias al análisis de datos en tienda (Boggi Milano) https://retailnext.net/es/resources/case-studies/case-study-boggi-milano-2025 Boggi Milano es una marca italiana con 235 tiendas repartidas por más de 61 países. En 2018, el equipo se propuso mejorar el análisis del rendimiento de las tiendas de la marca y buscó asociarse con un experto en análisis de datos en tienda. Los resultados obtenidos incluyen: un aumento del 40 % en el rendimiento por comprador; un aumento de 5 puntos en la tasa de conversión; y un aumento del 15 % en el ticket medio. --- Caso práctico: Cómo crear un entorno universitario más seguro (RetailDDS) https://retailnext.net/es/resources/case-studies/case-study-building-a-safer-university-environment Con las nuevas normas y regulaciones establecidas por el Gobierno a raíz de la COVID-19, nuestro socio, RetailDDS, buscaba un proveedor de soluciones fiable para supervisar en tiempo real los niveles de ocupación de una universidad con la que trabaja. Los resultados obtenidos incluyen: más de 33 000 estudiantes (universidad con la que trabaja). --- Caso práctico: Cómo una joyería tradicional utiliza la afluencia de clientes en la tienda para medir su éxito (Daniel's Jewelers) https://retailnext.net/es/resources/case-studies/case-study-daniels-jewelers-2024 Desde 1948, Daniel’s Jewelers se ha ido expandiendo rápidamente por Estados Unidos y ahora cuenta con más de 100 tiendas. Utilizan la solución Traffic 2.0 de RetailNext para mejorar el rendimiento, optimizar la gestión del personal y ofrecer un excelente servicio al cliente. Entre los resultados destacados se incluyen: más de 100 tiendas en todo el país; 76 años en el mercado. --- Caso práctico: «Dave & Buster's»: cómo transformar las operaciones gracias al análisis de datos https://retailnext.net/es/resources/case-studies/case-study-dave-and-busters-2025 El cambio de Dave & Buster’s hacia unas operaciones basadas en datos demuestra cómo el análisis de datos en el sector minorista puede transformar un negocio. Al utilizar información en tiempo real en lugar de conjeturas, la dirección puede optimizar mejor la dotación de personal y las inversiones, además de fomentar la transparencia en todos los locales. Los resultados comunicados incluyen: 177 locales en EE. UU.; 70 000 pies cuadrados (los locales más grandes). --- Caso práctico: Cómo garantizar el cumplimiento de las normas de exposición de productos desde 35 000 pies de altura (Lolli and Pops) https://retailnext.net/es/resources/case-studies/case-study-ensuring-merchandising-compliance-from-35000-feet Descubre cómo Lolli and Pops ahorró tiempo y dinero al acceder de forma remota a datos sobre merchandising a través de la plataforma RetailNext. Entre los resultados destacados se incluyen: más de 35 establecimientos en EE. UU.; 360 estantes en las tiendas más grandes. --- Caso práctico: Cómo la marca DTC «UNTUCKit» impulsa la conversión en las tiendas físicas https://retailnext.net/es/resources/case-studies/case-study-how-dtc-brand-untuckit-drives-conversion-in-physical-stores UNTUCKit, que en un principio era una marca que vendía directamente al consumidor, fue una de las primeras empresas de comercio electrónico en abrir tiendas físicas. La marca nos cuenta cómo aumentó la conversión un 6,9 % (2017-2020) desde que empezó a colaborar con RetailNext. Los resultados que se han dado a conocer incluyen: un ahorro de aproximadamente el 40 % en comparación con los sistemas independientes de recuento de tráfico y prevención de pérdidas; un aumento de la conversión del +6,9 %; y un aumento de la conversión del +6,9 % (2017-2020). --- Caso práctico: Cómo el minorista líder de gafas en Japón consigue un alto rendimiento (Tanaka Megane) https://retailnext.net/es/resources/case-studies/case-study-how-japans-leading-eyewear-retailer-drives-high-performance Megane no Tanaka se dio cuenta de que era necesario tomar decisiones empresariales estratégicas basadas en datos y en análisis en tiempo real de lo que ocurre en la tienda. La cadena de ópticas nos cuenta por qué eligió a RetailNext para entender mejor la experiencia en la tienda. --- Caso práctico: Mejora del rendimiento de los expositores mediante el análisis de espacios eInterior Analytics (una tienda especializada en ropa y accesorios) https://retailnext.net/es/resources/case-studies/case-study-improving-fixture-performance-through-interior-analytics La cadena de tiendas quería medir el rendimiento de los expositores y los accesorios para identificar oportunidades clave en la tienda y tomar decisiones de merchandising basadas en datos. --- Caso práctico: Salas de exposición multimarca (Una sala de exposición multimarca) https://retailnext.net/es/resources/case-studies/case-study-multi-brand-product-showrooms Las marcas pagan una fortuna por aparecer en los expositores de los extremos de los pasillos, pero a la hora de evaluar el retorno de la inversión, se topan constantemente con la falta de indicadores de rendimiento: ¿cuántos compradores pasaron por delante del expositor, qué porcentaje se detuvo y cuánto tiempo se quedaron? --- Caso práctico: Cómo los «artistas culinarios» aumentaron la conversión en un 75 % (New West Knifeworks) https://retailnext.net/es/resources/case-studies/case-study-new-west-knifeworks En este caso práctico, New West KnifeWorks nos cuenta cómo la plataforma RetailNext les ha permitido medir con precisión el rendimiento de sus tiendas y les ha proporcionado información útil que les ha ayudado a aumentar las tasas de conversión en un 75 % y a incrementar la afluencia de clientes en las tiendas en un 32 %. Los resultados comunicados incluyen: un aumento del 32 % en el tráfico de las tiendas (interanual); un aumento del 75 % en la conversión (interanual). --- Caso práctico: Cómo toma decisiones basadas en datos una cadena de tiendas de electrónica de los Emiratos Árabes Unidos (Sharaf DG) https://retailnext.net/es/resources/case-studies/case-study-sharaf-dg-retailnext-2023 Como minorista multimarca líder en los Emiratos Árabes Unidos, Sharaf DG innova constantemente en la experiencia que ofrece en sus tiendas. Ha puesto en marcha un modelo de intercambio de datos en sus establecimientos, basado en análisis de datos de tienda y otros conjuntos de datos, para impulsar la inteligencia minorista. Entre los resultados que se han dado a conocer están: 30 tiendas repartidas por 4 países; más de 1 millón de visitas mensuales a las tiendas; más de 10 000 productos. --- Caso práctico: El poder del 1 % (de The Vitamin Shoppe) https://retailnext.net/es/resources/case-studies/case-study-the-power-of-1 «The Vitamin Shoppe» creó un plan táctico basado en aprovechar datos precisos sobre el tráfico de clientes. Para el éxito del plan fue fundamental no solo la precisión de los datos de tráfico, sino también la capacidad de poner en marcha de forma eficaz 731 tiendas en dos meses. Entre los resultados obtenidos destacan: 6 millones de dólares en ventas adicionales en 7 meses; un aumento de 100 puntos básicos en la tasa de conversión en toda la red; y la puesta en marcha de 731 tiendas en 2 meses. --- Caso práctico: El secreto del éxito de Camper en el rendimiento global de sus tiendas https://retailnext.net/es/resources/case-studies/case-study-the-secret-to-campers-global-store-performance-success Como marca de moda contemporánea que se enorgullece de crear productos de alta calidad, Camper quería ofrecer a los empleados de sus tiendas datos de alta calidad para mejorar la experiencia en tienda y potenciar el rendimiento global de sus establecimientos. Entre los resultados obtenidos destacan: un aumento del 10 % en la tasa de conversión; un ahorro del 30 % en gastos de marketing y horas de trabajo; y un aumento del 20 % en el tráfico (interanual). --- Caso práctico: Cómo transformar la experiencia del cliente potenciando el papel de los empleados (100% PURE) https://retailnext.net/es/resources/case-studies/case-study-transforming-the-shopper-experience-by-empowering-associates 100% PURE recurrió a la plataforma RetailNext para entender mejor los comportamientos de compra de sus clientes en la tienda. A través de la interfaz de usuario de la solución y sus informes, 100% PURE pudo acceder en tiempo real a las tendencias de tráfico y conversión, tanto a nivel de tienda como de forma agregada. Entre los resultados obtenidos destacan: un valor medio de transacción de 70 $ (frente a los 60 $ anteriores); 3,32 unidades por transacción (frente a las 3,12 anteriores); y una tasa de conversión superior al 30 % en algunas tiendas concretas. --- Caso práctico: Análisis de las tendencias de consumo de una cadena líder de salas de juegos (Ridgelinez) https://retailnext.net/es/resources/case-studies/case-study-unpacking-consumer-trends-for-a-leading-arcade-game-center Ridgelinez., una consultora de estrategia, buscaba un socio de confianza especializado en análisis minorista para medir y analizar cómo los clientes se mueven e interactúan con las distintas máquinas recreativas dentro de una sala de juegos. --- Caso práctico: Cómo usar la analítica para crear una cultura del rendimiento (Snow Peak) https://retailnext.net/es/resources/case-studies/case-study-using-analytics-to-create-a-performance-culture Snow Peak utilizó las herramientas de análisis en tienda de RetailNext para diseñar sus indicadores clave de rendimiento (KPI) e implementar su sistema en todas las tiendas propias de la empresa, con KPI fundamentales como la tasa de captación, la conversión y la eficiencia en la planificación de turnos del personal. Los resultados obtenidos incluyen: un aumento del 8,2 % en el tráfico total de clientes; un aumento del 13 % en la conversión; y un aumento del 213 % en el número de clientes que compran tanto equipamiento como ropa. --- Caso práctico: Cómo mejorar la eficiencia en la gestión de nóminas en plena «Gran Renuncia» (de The Vitamin Shoppe) https://retailnext.net/es/resources/case-studies/case-study-vitamin-shoppe-driving-payroll-efficiency The Vitamin Shoppe nos cuenta cómo ha conseguido mejorar su ratio de costes salariales respecto a las ventas optimizando la mano de obra gracias a los datos de tráfico de RetailNext. Entre sus logros destacan un aumento significativo de las ventas y la tasa de conversión, además de un cambio en la percepción de las operaciones. Los resultados comunicados incluyen: 6 millones de dólares de ventas adicionales en 7 meses; un aumento de 100 puntos básicos en la tasa de conversión en toda la red; y la implantación en 731 tiendas en 2 meses. ---