RetailNext — Pagina iniziale https://retailnext.net/it L’intelligenza artificiale è efficace solo quanto i dati su cui si basa. RetailNext analizza miliardi di visite in negozio ogni anno — il set di dati in-store più completo nel settore retail — e Pulse AI, il livello conversazionale della piattaforma, rende queste informazioni accessibili con una semplice domanda: gli utenti chiedono informazioni sui propri negozi in linguaggio semplice e ottengono risposte basate sulle stesse metriche affidabili che stanno alla base delle loro dashboard. Pulse AI è inclusa in ogni abbonamento a RetailNext senza costi aggiuntivi, è attiva per tutti gli utenti, con controlli amministrativi per limitare la visibilità per utente o disattivarla del tutto, rispetta le autorizzazioni di ruolo esistenti di ciascun utente e i dati dei clienti non vengono mai utilizzati per addestrare i modelli di IA. RetailNext è stata fondata nel 2007 con l’obiettivo di portare l’analisi dei dati in stile e-commerce nel settore del retail fisico. L’azienda ha sede a Campbell, in California, e serve oltre 600 clienti del settore retail in più di 100 paesi, con circa 240 dipendenti e una durata media delle partnership con i clienti di oltre 10 anni. La piattaforma si basa su quattro prodotti principali, con Pulse AI che funge da livello conversazionale per tutti loro. Traffic Analytics offre un conteggio delle persone con un’accuratezza dal 95 al 99 per cento e converte questi dati in consigli sul personale e in misurazioni reali della conversione. Insights permette ai team di merchandising e progettazione dei negozi di testare un nuovo layout, allestimento o concetto in alcuni punti vendita e di verificarne i risultati prima di procedere con l’implementazione su tutta la rete. Asset Protection combina l’analisi comportamentale basata sull’intelligenza artificiale con l’integrazione al punto vendita per identificare le minacce alla prevenzione delle perdite prima che si trasformino in perdite effettive e per ridurre i tempi di indagine. Tutte e tre le soluzioni sono basate su Aurora®, il sensore IoT montato a soffitto sviluppato da RetailNext, che conta le persone, acquisisce dati comportamentali e registra video ad alta risoluzione da un unico dispositivo. Oltre ai prodotti principali, RetailNext offre soluzioni specifiche per settori come abbigliamento e calzature, grandi magazzini, minimarket, gioielleria, ristoranti, servizi bancari al dettaglio, centri commerciali e strutture, oltre a soluzioni mirate per casi d’uso specifici rivolte ai team di business intelligence, marketing ed esperienza cliente, merchandising, sicurezza, progettazione dei negozi e gestione operativa. RetailNext gestisce inoltre un “Hub dei benchmark” con dati sul traffico pedonale aggiornati mensilmente in migliaia di punti vendita in Nord America, EMEA e APAC, offrendo ai rivenditori un punto di riferimento esterno per valutare le proprie prestazioni. --- Traffic Analytics https://retailnext.net/it/platform/traffic-analytics Traffic Analytics è il prodotto di RetailNext per la misurazione del traffico pedonale e la gestione del personale. La maggior parte dei rivenditori prende le decisioni operative più costose, tra cui la gestione del personale, la pianificazione dei turni e gli orari di apertura, basandosi su supposizioni piuttosto che su dati concreti. Traffic Analytics è stato creato proprio per sostituire queste supposizioni. Grazie al sensore Aurora® di RetailNext, basato sull’intelligenza artificiale, offre conteggi dei visitatori accurati dal 95 al 99% e trasforma quei dati grezzi in informazioni utili: consigli su come impiegare il giusto numero di persone al momento giusto, misurazioni reali del tasso di conversione che collegano le visite in negozio alle vendite effettive e dati comparativi sulle prestazioni di tutta la rete di negozi. Poiché l’hardware del sensore alla base è lo stesso in tutta la linea di prodotti di RetailNext, i dati di Traffic Analytics possono essere integrati con gli altri prodotti dell’azienda, tra cui Insights per l’analisi del layout e del merchandising e Asset Protection per la prevenzione delle perdite, senza dover installare hardware aggiuntivo. Il prodotto è rivolto ai team che si occupano di operazioni di vendita al dettaglio, pianificazione dei negozi e gestione del personale, che hanno bisogno di passare dall’osservazione aneddotica delle prestazioni dei negozi a una misura quantificata e comparabile del volume di clienti e della conversione in ogni punto vendita. RetailNext lo presenta come un modo per smettere di considerare le decisioni relative al personale e alla programmazione dei turni come delle scommesse e iniziare a trattarle come decisioni basate sui dati, supportate da una rete di sensori che, secondo l’azienda, offre una precisione di conteggio leader del settore su un’ampia base di clienti nel settore retail, presente in diversi paesi. Matt Evans, Senior Director of Business Insights and Analytics presso The Container Store, è citato nella pagina in cui descrive il cambiamento che questo ha portato: ֺQ0ֺ --- Insights https://retailnext.net/it/platform/insights Insights è il prodotto di analisi dei dati di RetailNext dedicato al “test-and-learn” per i team di merchandising e progettazione dei negozi. Ogni cambiamento in negozio è di solito un azzardo finché non viene testato, e Insights è stato creato proprio per eliminare queste incertezze: permette al rivenditore di sperimentare un nuovo layout, un nuovo allestimento o un nuovo concetto di merchandising in un piccolo gruppo di negozi, osservare esattamente come reagiscono i clienti usando i dati del sensore RetailNext Aurora®, e verificare i risultati prima di decidere se estenderlo a tutta la rete. Insights va oltre il semplice conteggio dei visitatori per mappare l’intero percorso del cliente, rivelando quali zone coinvolgono gli acquirenti, quali layout generano conversioni e dove gli acquirenti perdono interesse prima di arrivare alla cassa, invece di riportare un unico dato aggregato sul traffico o sulle conversioni per l’intero negozio. Lo stesso prodotto di base supporta anche il caso d’uso Business Intelligence di RetailNext, descritto come qualcosa che va oltre una semplice dashboard sul traffico, combinando i dati sul comportamento degli acquirenti con analisi basate sull’intelligenza artificiale, modelli predittivi e un set di dati di riferimento costruito a partire dall’ampia base clienti di RetailNext nel settore retail, in modo che un rivenditore possa capire non solo cosa è successo in un negozio, ma anche cosa significa e cosa testare in seguito. Insights funziona sullo stesso hardware del sensore Aurora utilizzato da Traffic Analytics e Asset Protection, quindi un rivenditore che già utilizza uno di questi prodotti può aggiungere Insights senza installare nuovo hardware. È pensato per i team di merchandising, progettazione dei negozi, analisi retail o business intelligence che hanno bisogno di testare un’idea in alcune sedi, misurare la risposta effettiva dei clienti, e solo allora decidere se estenderlo a tutta la rete, sostituendo quella che RetailNext definisce una pianificazione dei negozi basata su supposizioni con un processo di test e convalida basato su dati concreti, prima di investire capitale o manodopera in un cambiamento su tutta la rete di negozi. Adolfo Rodríguez di The Estée Lauder Companies è citato nella pagina: Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0 --- Asset Protection https://retailnext.net/it/platform/asset-protection Asset Protection è il prodotto di RetailNext dedicato alla prevenzione delle perdite e alla sicurezza nei negozi. La maggior parte dei team di prevenzione delle perdite opera ancora in modo reattivo, esaminando le riprese delle telecamere solo dopo che un incidente ha già causato una perdita economica all’azienda, invece di individuare il rischio mentre si sta verificando. Asset Protection è stato progettato per cambiare questa situazione, combinando l’analisi comportamentale basata sull’intelligenza artificiale con l’integrazione dei dati dei punti vendita. Il prodotto identifica comportamenti sospetti e modelli di transazione che indicano una minaccia prima che si trasformi in una perdita effettiva, ed è pensato per ridurre il tempo che gli investigatori passano a setacciare i filmati, mettendo direttamente in evidenza i video rilevanti e le anomalie nelle transazioni. L’obiettivo dichiarato è consentire ai team di prevenzione delle perdite di dedicare meno tempo alle indagini a posteriori e più tempo alla prevenzione, riuscendo al contempo a dimostrare un ritorno misurabile sul proprio investimento in sicurezza. Asset Protection funziona sullo stesso hardware dei sensori Aurora® utilizzato in tutta la piattaforma di RetailNext, quindi i rivenditori che già utilizzano Traffic Analytics o Insights non hanno bisogno di hardware separato per aggiungere funzionalità di protezione dei beni. Il prodotto è rivolto ai team di prevenzione delle perdite, gestione dei rischi e operazioni di negozio responsabili di ridurre le perdite di magazzino e proteggere sia le scorte che i dipendenti, e si inserisce in un più ampio cambiamento nella sicurezza del retail: si passa dalla revisione reattiva delle riprese al rilevamento proattivo delle minacce basato sui dati e integrato con i sistemi dei punti vendita. Brent Paulsen di UNTUCKit è citato nella pagina: --- Sensore Aurora® https://retailnext.net/it/platform/aurora-sensor Aurora® è l’hardware per sensori IoT sviluppato da RetailNext: un unico dispositivo da montare a soffitto, progettato e prodotto da RetailNext anziché acquistato da terzi, che alimenta tutti gli altri prodotti della piattaforma. Una singola unità Aurora conta le persone con una precisione dichiarata dal 95 al 99%, raccoglie dati di analisi comportamentale e registra video ad alta risoluzione contemporaneamente, sostituendo ciò che altrimenti richiederebbe l’installazione di hardware separato per il conteggio, l’analisi e le telecamere. Dato che Traffic Analytics, Insights e Asset Protection attingono tutti dallo stesso flusso di dati del sensore Aurora, un rivenditore può aggiungere uno qualsiasi di questi prodotti a un’installazione Aurora già esistente senza installare nuovo hardware, e può iniziare con un caso d’uso per poi espandersi ad altri in un secondo momento senza bisogno di un secondo intervento in loco. RetailNext presenta Aurora come una soluzione pensata per l’implementazione globale in grandi reti di negozi presenti in più paesi, che l’azienda collega alla sua più ampia base clienti di oltre 600 rivenditori in più di 100 paesi. La pagina del prodotto presenta Aurora come la base fisica su cui si fonda il resto della piattaforma: il sensore genera i dati sottostanti relativi a conteggi, comportamenti e video, mentre Traffic Analytics, Insights e Asset Protection sono i livelli software che trasformano quei dati grezzi del sensore rispettivamente in decisioni relative al personale, al merchandising e alla prevenzione delle perdite. Per un rivenditore che sta valutando RetailNext, Aurora rappresenta di fatto l’unica scelta hardware alla base di una linea di prodotti altrimenti basata sul software, ed è il filo conduttore che permette al rivenditore di aggiungere prodotti in un secondo momento senza dover reinstallare i dispositivi nei negozi. Jacky Leung di Bluebell Group è citato nella pagina: Q0 --- Il nostro vantaggio nell'intelligenza artificiale https://retailnext.net/it/platform/our-ai-advantage Il nostro “AI Advantage” è l’argomento con cui RetailNext spiega perché la sua IA fornisce risposte che i concorrenti possono solo stimare, e l’affermazione su cui si basa riguarda i dati piuttosto che i modelli: un’IA può rispondere solo a ciò che è stato misurato. RetailNext misura miliardi di percorsi di acquisto all’anno in oltre 100 paesi, dal passaggio davanti al negozio all’ingresso, al percorso all’interno del punto vendita, al tempo di permanenza, al coinvolgimento e alla transazione, e presenta questi dati come il più grande insieme di dati sugli acquirenti in negozio nel settore retail. La pagina struttura la sua argomentazione attorno a quattro punti di forza: un sistema operativo per il retail in cui traffico, vendite e personale sono integrati in un unico sistema, così l’IA può capire cosa spinge davvero alla conversione invece di fare deduzioni basate su tre strumenti scollegati tra loro; una profondità di misurazione che gli altri non riescono a cogliere; dati storici che non possono essere recuperati a posteriori, dato che una nuova piattaforma inizia a raccogliere i dati di un rivenditore solo dal giorno della firma del contratto, ed è proprio questo che rende possibili i confronti anno su anno e un rilevamento credibile delle anomalie; e il contesto al centro di tutto, perché Pulse AI è presente su quasi ogni pagina della piattaforma e legge la pagina in cui si trova l’utente. L’IA è integrata nel prodotto in tre punti: il sensore Aurora® usa la visione artificiale basata sull’IA direttamente sul dispositivo per distinguere i clienti dal personale e dagli oggetti prima che i dati escano dal negozio; l’IA è implementata sul dispositivo fin dal 2017 e ogni installazione è stata verificata con un’accuratezza nel conteggio delle persone compresa tra il 95 e il 99 per cento; un modello di imputazione attinge a settimane di modelli storici per colmare le lacune di connettività, in modo che un’interruzione non comprometta mai il confronto su base annua; e Predictive Traffic produce una previsione a 45 giorni basata sui dati storici del negozio del rivenditore, inclusa nell’abbonamento standard. Pulse AI è il livello conversazionale: interroga le metriche del rivenditore tramite le API di RetailNext invece di fare supposizioni, rifiuta di rispondere quando i dati non lo consentono, è configurato come un esperto di vendita al dettaglio e analisi che comprende conversione, tasso di acquisizione, tempo di permanenza e rendimento degli acquirenti, ed eredita le autorizzazioni RetailNext esistenti di ciascun utente, in modo da non poter ampliare ciò che una persona è autorizzata a vedere. Risponde a domande su traffico, conversione, vendite, tempo di permanenza e rendimento degli acquirenti a livello di negozio, regione e rete di punti vendita; risponde alle domande sulla configurazione dei prodotti e sulla risoluzione dei problemi attingendo dalla Knowledge Base ufficiale di RetailNext con un link all’articolo di riferimento; funziona in oltre 50 lingue ed è disponibile sulla piattaforma web e su iOS. Pulse AI è inclusa in ogni abbonamento senza costi aggiuntivi, con uso illimitato, ed è abilitata per tutti gli utenti; gli amministratori possono limitare la visibilità per utente o disattivarla completamente nelle Impostazioni di amministrazione. RetailNext è disponibile anche come connettore Model Context Protocol (MCP), così un rivenditore può interrogare i propri dati dall’ambiente di IA che il suo team già utilizza, autenticandosi con le credenziali di ciascun utente e limitando l’accesso alle autorizzazioni esistenti, senza costi aggiuntivi. Per quanto riguarda la fiducia e la sicurezza, la pagina precisa che RetailNext è conforme allo standard SOC 2 Tipo II, che al fornitore di IA arrivano solo metriche aggregate a livello di dashboard anziché dati aziendali grezzi o sensibili, che il fornitore è Anthropic (e il nome è citato di proposito) e che RetailNext non permette ai propri fornitori di IA di terze parti di addestrare modelli sui dati dei clienti senza un’autorizzazione esplicita. La pagina descrive inoltre l’adozione dell’IA a livello aziendale: ogni dipendente di RetailNext ha accesso a Claude di Anthropic, oltre a un programma di formazione interno e a un quadro di riferimento pubblicato per la padronanza dell’IA. Nirvani Dhevcharran di TFG afferma: Q0 --- Pensato per il commercio al dettaglio https://retailnext.net/it/platform/built-for-retail "Pensato per il commercio al dettaglio" è la pagina di posizionamento di RetailNext che spiega perché i rivenditori scelgono RetailNext rispetto ad altri approcci all’analisi dei dati nel settore retail. L’argomento principale è che una piattaforma di analisi del retail è un impegno a lungo termine: le decisioni che un rivenditore prende in materia di personale, layout, campagne e protezione delle risorse saranno efficaci solo quanto la piattaforma dati su cui si basano, quindi la scelta del fornitore si riflette in termini di valore o costo nel corso degli anni, non dei mesi. RetailNext si presenta come la piattaforma leader di retail intelligence per il commercio fisico, vantando oltre 600 rivenditori in più di 100 paesi tra i propri clienti, oltre 19 anni di sviluppo dedicato all’analisi dei dati di vendita al dettaglio sin dalla sua fondazione nel 2007 e quelli che definisce i dati dei sensori più accurati del settore come base. La pagina struttura il suo caso di studio attorno a quattro temi: precisione di conteggio leader del settore grazie alla rete di sensori Aurora®, un’unica piattaforma integrata che copre traffico, comportamento e protezione delle risorse anziché soluzioni puntuali separate, implementazione comprovata su scala aziendale in grandi reti di negozi multinazionali e quello che RetailNext descrive come il più grande set di dati di benchmark del settore retail, costruito a partire dai dati di traffico aggregati della propria base clienti. La pagina include testimonianze di diversi clienti aziendali del settore retail che descrivono i risultati ottenuti con la piattaforma: Nilesh Khalkho, CEO di Sharaf DG, afferma Marc Mastronardi, Chief Store Officer di Macy's, afferma E Matt Evans, Senior Director of Business Insights and Analytics presso The Container Store, afferma "Pensato per il commercio al dettaglio" funge da argomento centrale di RetailNext per spiegare "perché scegliere noi", distinguendosi dalle singole pagine dei prodotti, che descrivono cosa fa la piattaforma, e dalla pagina "Confronto tra soluzioni", che offre un quadro più strutturato per valutare RetailNext rispetto ad approcci alternativi all’analisi dei dati nel settore retail. --- Storie dei clienti https://retailnext.net/it/platform/customer-stories "Storie dei clienti" è la pagina che raccoglie i casi di studio di RetailNext, con una selezione di esempi basati sui risultati ottenuti dalla sua base clienti nel settore retail. La pagina sottolinea che oltre 600 rivenditori in più di 100 paesi usano RetailNext, dai marchi di lusso globali alle catene specializzate regionali, e presenta la sua proposta di valore incentrata sui risultati misurabili piuttosto che sulle funzionalità: migliori tassi di conversione, pianificazione del personale più intelligente, prevenzione delle perdite più efficace e design dei negozi pensati per gli acquirenti, ciascuno collegato a un esempio specifico di cliente piuttosto che a un’affermazione generica. I casi di studio collegati da questa pagina includono clienti con nome e cognome come Boggi Milano, The Vitamin Shoppe, Daniel's Jewelers, Dave & Buster's, Hurley, Camper, UNTUCKit, Sharaf DG e Megane No Tanaka, che spaziano dall’abbigliamento alla vendita al dettaglio specializzata, dalla gioielleria all’intrattenimento e alla ristorazione, dalle calzature alla vendita al dettaglio multimarca. Ogni caso di studio descrive l’uso specifico che un cliente specifico fa di RetailNext, ad esempio Traffic Analytics per la gestione del personale o Asset Protection per la prevenzione delle perdite, e i risultati misurabili che ha ottenuto, piuttosto che una descrizione generica del prodotto. La sezione “Storie dei clienti” funge da controparte concreta delle pagine “Pensato per il commercio al dettaglio” e “Confronto tra soluzioni”: mentre quelle pagine presentano le argomentazioni generali di RetailNext a proprio favore, le “Storie dei clienti” le sostengono con risultati attribuibili a singoli clienti identificati in una vasta gamma di settori del commercio al dettaglio e aree geografiche, pensate per un acquirente che vuole prove da un rivenditore simile prima di valutare ulteriormente la piattaforma. --- Confronto tra soluzioni https://retailnext.net/it/platform/solution-comparison “Confronto tra soluzioni” è la pagina di RetailNext dedicata ai rivenditori che stanno valutando come affrontare l’analisi dei dati nel settore retail prima di scegliere un fornitore o un metodo. La pagina presenta la decisione come una scelta tra quattro approcci generali: adottare un’unica piattaforma integrata che copra traffico, analisi comportamentale e protezione dei beni da un unico fornitore; mettere insieme soluzioni specifiche da fornitori diversi per il conteggio, le mappe di calore, la prevenzione delle perdite e l’analisi dei dati singolarmente; sviluppare analisi personalizzate internamente con le risorse tecniche dell’azienda; oppure continuare con lo status quo basato su dati dei punti vendita, conteggi manuali e ipotesi, senza alcun investimento dedicato all’analisi dei dati in negozio. Per ogni approccio, la pagina illustra i pro e i contro che un rivenditore dovrebbe valutare: per le soluzioni puntuali, l’onere di gestire più fornitori e riconciliare dati che non sono mai stati progettati per funzionare insieme; per lo sviluppo interno, i tempi, i costi di ingegneria ricorrenti e il rischio di un sistema sviluppato internamente rispetto a una piattaforma collaudata di un fornitore; e per lo status quo, i costi nascosti legati a manodopera non allineata, opportunità di conversione perse, decisioni di merchandising non convalidate e ammanchi incontrollati derivanti dall’operare senza analisi dedicate. La pagina presenta anche una tabella comparativa che valuta le piattaforme integrate di analisi per il retail in base a una serie di criteri specifici: precisione nel conteggio delle persone, dove RetailNext dichiara una precisione del 95-99% contro il 75-85% dichiarato dalle alternative con cui la tabella effettua il confronto; la capacità di escludere il personale, descritta come avanzata e basata sull’IA da parte di RetailNext rispetto a metodi manuali o di base altrove; l’ampiezza dell’analisi comportamentale, suite completa contro soluzioni di base o che richiedono un fornitore separato; se la protezione dei beni è integrata nella stessa piattaforma o richiede un fornitore separato; la disponibilità di analisi predittive e IA, incluse contro non disponibili o limitate; la dimensione del set di dati di riferimento sottostante, descritta come miliardi di interazioni contro una quantità limitata o non disponibile; la scalabilità aziendale, con oltre 600 rivenditori di RetailNext in più di 100 paesi; la complessità dell’implementazione IT, con un tempo dichiarato di 4-6 settimane per RetailNext contro tempi variabili o complessi altrove; conformità SOC 2 Tipo II; e durata media del rapporto con il cliente, indicata in oltre 10 anni. Le alternative in questa tabella non sono concorrenti specifici: il confronto è presentato in termini generali rispetto a categorie di approcci alternativi. La pagina è rivolta agli acquirenti che stanno ancora decidendo se sviluppare internamente, acquistare una piattaforma unica o mettere insieme soluzioni puntuali. --- Abbigliamento e calzature https://retailnext.net/it/solutions/apparel-footwear "Abbigliamento e calzature" è la soluzione settoriale di RetailNext dedicata ai rivenditori di moda, una categoria che, secondo quanto descritto nella pagina, deve affrontare una fase di ricerca pre-acquisto prolungata, rapidi cambiamenti di tendenza, forti oscillazioni stagionali del traffico e la concorrenza sia dei canali online che di quelli offline. RetailNext presenta i propri dati sul comportamento degli acquirenti e sull’affluenza come lo strumento per trasformare chi guarda in chi compra, ottimizzare la disposizione dei prodotti e gli allestimenti per ottenere il massimo impatto, e pianificare con precisione le scorte e il personale in base all’andamento dell’affluenza di ogni stagione, invece di reagire a posteriori. La soluzione è pensata per i rivenditori di ogni tipo, come indicato esplicitamente nella pagina: boutique di lusso, catene di fast fashion e negozi specializzati in calzature, e utilizza gli stessi dati dei sensori Aurora® che alimentano i prodotti principali di RetailNext, tra cui Traffic Analytics per il conteggio dei visitatori e la gestione del personale, Insights per testare modifiche al merchandising e all’allestimento, e Asset Protection per la prevenzione delle perdite. Le funzionalità descritte nella pagina si concentrano su tre aree: trasformare il comportamento di navigazione in una conversione misurabile invece di considerare una semplice navigazione come un’occasione persa, quantificare il ritorno su specifiche decisioni di merchandising invece di affidarsi solo al giudizio visivo, e costruire previsioni di affluenza stagione per stagione invece di usare ipotesi storiche generiche. Si rivolge ai leader del settore dell’abbigliamento e delle calzature, sia a livello di merchandising, di gestione dei negozi o dirigenziale, che hanno bisogno di dati concreti sul comportamento degli acquirenti per prendere decisioni in una categoria che la pagina descrive come insolitamente volatile e in rapida evoluzione rispetto ad altri formati di vendita al dettaglio. Darren Bowden, vicepresidente della divisione Store Finance di Calvin Klein, è citato nella pagina: ֺQ0ֺ --- Minimarket https://retailnext.net/it/solutions/convenience-stores Minimarket è la soluzione settoriale di RetailNext dedicata agli operatori del settore dei minimarket e delle stazioni di servizio con negozio annesso. La pagina descrive il settore dei minimarket come un’attività caratterizzata da margini ridotti e volumi elevati, in cui ogni transazione conta e i modelli di gestione snella del personale non lasciano spazio a inefficienze o approssimazioni, soprattutto per quanto riguarda le vendite perse a causa di un servizio lento o di un merchandising inadeguato. I dati sul traffico e sul comportamento dei clienti di RetailNext sono pensati per aiutare gli operatori dei minimarket a massimizzare il fatturato per visita, a trasformare più clienti del distributore in acquirenti in negozio, a ottimizzare il personale e l’esposizione della merce nei periodi di punta come le ore di punta del mattino e della sera, e a gestire le operazioni in modo più snello e coerente in tutte le sedi della rete, anziché negozio per negozio. Come per le altre pagine settoriali di RetailNext, i dati alla base provengono dalla rete di sensori Aurora® condivisa su tutta la piattaforma, quindi un rivenditore di minimarket può aggiungere Traffic Analytics per il conteggio e la gestione del personale, Insights per testare modifiche all’esposizione dei prodotti o Asset Protection per la prevenzione delle perdite senza bisogno di nuovo hardware per ogni funzionalità. Le funzionalità descritte in questa pagina puntano a convertire il traffico pedonale già presente all’interno del negozio, derivante da acquisti di carburante o commissioni veloci, in acquisti aggiuntivi; a gestire le forti oscillazioni di volume che si verificano durante le ore di punta; e ad aumentare il valore medio dello scacchetto grazie a decisioni di merchandising più efficaci, basate su dati reali sul comportamento degli acquirenti anziché su supposizioni. La soluzione è pensata per i responsabili operativi e di merchandising dei negozi di prossimità che gestiscono grandi reti con più punti vendita, dove i piccoli miglioramenti di efficienza per singola sede si sommano in modo significativo a livello dell’intera rete. Ayman Beydoun di BFL Group è citato nella pagina: Q0 --- Grandi magazzini https://retailnext.net/it/solutions/department-stores "Grandi magazzini" è la soluzione settoriale di RetailNext pensata per gli operatori del commercio al dettaglio con grandi punti vendita e reparti multipli. La pagina sottolinea come i grandi magazzini debbano affrontare una sfida specifica del loro formato: invece di gestire un unico negozio, un operatore si trova di fatto a gestire decine di reparti specializzati sotto lo stesso tetto, ognuno con comportamenti dei clienti, flussi di traffico e dinamiche di rendimento diversi. I dati sul traffico e sul comportamento dei clienti forniti da RetailNext sono pensati per offrire agli operatori dei grandi magazzini una visibilità a livello di reparto, anziché un unico dato sul traffico a livello di negozio, in modo da poter ottimizzare le prestazioni categoria per categoria. Tra le funzionalità menzionate ci sono la visibilità sulle prestazioni a livello di reparto in un negozio di grandi dimensioni, la mappatura del percorso del cliente all’interno di un negozio con dimensioni e layout più complessi rispetto a un tipico negozio specializzato, e l’ottimizzazione della strategia di ingresso e dei flussi di traffico per negozi con più punti di accesso. Come per le altre soluzioni settoriali di RetailNext, questa soluzione funziona sulla piattaforma condivisa di dati dei sensori Aurora®, il che significa che un gestore di grandi magazzini può combinare Traffic Analytics per il conteggio e la gestione del personale a livello di reparto, Insights per testare modifiche alla disposizione o al merchandising reparto per reparto e Asset Protection per la prevenzione delle perdite in un’ampia superficie di vendita, senza bisogno di hardware separato per ogni funzionalità. La soluzione è pensata per i responsabili operativi e di merchandising dei grandi rivenditori che hanno bisogno di visibilità a livello di reparto o di categoria, anziché solo a livello di negozio, poiché i dati aggregati sul traffico in negozio possono nascondere dinamiche di performance molto diverse tra, ad esempio, il reparto cosmetici e quello dei prodotti per la casa. Marc Mastronardi, Chief Store Officer di Macy's, è citato nella pagina: --- Servizi https://retailnext.net/it/solutions/facilities Servizi è la soluzione di RetailNext pensata per i team che si occupano della gestione delle strutture e degli spazi di lavoro, un caso d’uso che si differenzia in qualche modo dalle pagine dedicate al settore retail, che è il core business di RetailNext. La pagina descrive come questi team siano chiamati a ridurre i costi immobiliari, supportare le strategie di lavoro ibrido, garantire la sicurezza e il rispetto delle norme di occupazione, oltre a migliorare l’esperienza degli occupanti, spesso tutto contemporaneamente. I dati di RetailNext sull’occupazione e sull’utilizzo degli spazi, ricavati dalla stessa piattaforma di sensori Aurora® usata in tutti i suoi prodotti per il retail, sono pensati per rispondere a queste esigenze basandosi su dati misurati anziché su supposizioni: capire come gli spazi vengono effettivamente utilizzati anziché come sono stati progettati per essere utilizzati, garantire la conformità continua alle norme di occupazione invece di affidarsi a controlli manuali periodici e supportare una strategia di lavoro ibrida con dati reali sulle presenze anziché solo stime basate sulla lettura dei badge. La pagina precisa che questa soluzione si applica a un campus aziendale, a un edificio per uffici o a una struttura a uso misto, estendendo la tecnologia di base di RetailNext per il conteggio delle persone e l’analisi comportamentale oltre il tradizionale ambito della vendita al dettaglio, verso un ambito più ampio di analisi intelligente dell’occupazione. È pensata per le strutture, alle strategie sul posto di lavoro e ai team di gestione immobiliare che hanno bisogno di dati continui e precisi sull’utilizzo degli spazi per giustificare decisioni immobiliari, dimostrare la conformità o progettare una politica di lavoro ibrida, utilizzando lo stesso hardware dei sensori e la stessa precisione di conteggio, dichiarata tra il 95 e il 99 per cento, su cui si basano i prodotti dell’azienda dedicati al settore retail. Nella pagina viene citata Prama Bhatt di Ulta Beauty: Q0 --- Gioielli https://retailnext.net/it/solutions/jewelry "Gioielli" è la soluzione settoriale di RetailNext dedicata ai rivenditori di gioielli, una categoria che, secondo la pagina, opera in modo diverso rispetto ad altre forme di vendita al dettaglio perché gli acquisti sono di alto valore, frutto di un'attenta riflessione e spesso guidati dalla consulenza, con percorsi dei clienti che possono estendersi su più visite nell'arco di settimane o mesi. La pagina sottolinea inoltre una specifica sfida operativa nel settore della gioielleria: trovare un equilibrio tra le esigenze di sicurezza e il mantenimento di un’atmosfera accogliente e rilassata all’interno del negozio, un aspetto che, secondo la pagina, le analisi standard del settore retail non affrontano. I dati comportamentali e di traffico di RetailNext sono pensati per aiutare i rivenditori di gioielli a ottimizzare l’uso delle aree di consulenza e l’assegnazione del personale in base alla domanda legata agli appuntamenti, a comprendere e supportare il percorso del cliente che prevede più visite invece di considerare ogni visita come un evento a sé stante, e a gestire la sicurezza senza compromettere l’esperienza di acquisto volutamente rilassata su cui si basa questa categoria. Tra le funzionalità menzionate nella pagina ci sono: la comprensione specifica del percorso a più visite, riconoscendo che lo stesso cliente può tornare più volte prima di un acquisto di alto valore; l’ottimizzazione delle aree di consulenza dove avviene la vendita assistita e ponderata; e il mantenimento della sicurezza in modo da non compromettere l’esperienza del cliente. Come per le altre soluzioni settoriali di RetailNext, questa si basa sulla piattaforma condivisa di sensori Aurora®, quindi un rivenditore di gioielli può combinare le funzionalità di Traffic Analytics, Insights e Asset Protection utilizzando lo stesso hardware di base. La soluzione è pensata per gli operatori del settore gioielleria che gestiscono una categoria di acquisto caratterizzata da lunghi cicli di riflessione, valori medi di transazione elevati e la necessità di trovare un equilibrio tra la prevenzione delle perdite e un’esperienza di servizio che non dia la sensazione di essere sorvegliati. David Sherwood di Daniel's Jewelers è citato nella pagina: --- Ristoranti https://retailnext.net/it/solutions/restaurants "Ristoranti" è la soluzione settoriale di RetailNext pensata per i gestori di ristoranti e servizi di ristorazione. La pagina spiega che le prestazioni di un ristorante dipendono dalla capacità di gestire bene tre aspetti contemporaneamente: livelli di personale adeguati nei momenti giusti, un’esperienza positiva e costante per gli ospiti in ogni interazione e una protezione adeguata per le persone e i beni. La "traffic intelligence" di RetailNext è pensata per affrontare tutti e tre questi aspetti contemporaneamente, anziché come iniziative separate: previsioni accurate sul flusso di clienti e pianificazione del personale, in modo che l’organico corrisponda alla domanda effettiva misurata anziché a un orario fisso; videosorveglianza e misurazione delle promozioni, per rispondere alle domande sulla prevenzione delle perdite e sull’efficacia del marketing utilizzando gli stessi dati di base. La pagina precisa che questo vale sia che un gestore gestisca un unico locale o centinaia, posizionando i dati sul traffico e sul comportamento di RetailNext, ricavati dalla sua piattaforma di sensori Aurora®, come il livello di intelligence operativa che distingue le attività di ristorazione ad alte prestazioni da quelle nella media. Tra le funzionalità citate ci sono l’adeguamento del personale alla domanda effettiva anziché a un turno fisso o a supposizioni, la riduzione dei tempi di attesa degli ospiti e il miglioramento della produttività del servizio durante i periodi di punta, oltre alla combinazione delle funzioni di protezione delle persone e dei beni con gli stessi dati dei sensori utilizzati per il conteggio dei visitatori, in modo che un gestore di ristoranti non abbia bisogno di sistemi separati per l’analisi del personale e la sicurezza. La soluzione è pensata per i responsabili delle operazioni di ristorazione, sia a livello di singola sede che di aziende con più sedi, che hanno bisogno di bilanciare il costo del lavoro, l’esperienza degli ospiti e la sicurezza utilizzando un’unica fonte condivisa di dati raccolti in negozio. Damian Hall, CEO di Tanaka Megane, è citato nella pagina: Q0Q --- Banca al dettaglio https://retailnext.net/it/solutions/retail-banking Banca al dettaglio è la soluzione settoriale di RetailNext dedicata agli operatori delle filiali bancarie. La pagina descrive le prestazioni delle filiali come sottoposte a pressioni provenienti da più fronti contemporaneamente: aspettative dei clienti in crescita, l’adozione dei canali digitali che sta cambiando le abitudini di visita in filiale e la continua pressione a ridurre i costi operativi. Le analisi sul traffico in filiale di RetailNext, ricavate dalla sua piattaforma di sensori Aurora®, sono pensate per aiutare i responsabili del retail banking a ottimizzare l’organico agli sportelli, alle piattaforme o ai banchi di consulenza in base alle abitudini di visita effettivamente misurate, anziché a orari fissi; ridurre i tempi di attesa dei clienti durante le visite in filiale; e prendere decisioni basate sui dati riguardo alla progettazione delle filiali e alla trasformazione più ampia della rete, compreso quali filiali riprogettare, ridimensionare o accorpare. Tra le funzionalità menzionate nella pagina ci sono: l’adeguamento del personale alla domanda effettiva dei clienti anziché a un orario statico, la progettazione di layout delle filiali convalidati sulla base di dati reali sulle visite e sui flussi di traffico anziché su ipotesi, e l’ottimizzazione della rete complessiva delle filiali della banca utilizzando dati comparabili sul traffico in ogni sede. Come per le altre pagine settoriali di RetailNext, questa soluzione utilizza lo stesso hardware dei sensori Aurora® e la stessa piattaforma dati dei prodotti principali di RetailNext, così una banca può combinare Traffic Analytics a livello di filiale, Insights per testare modifiche alla disposizione delle filiali e Asset Protection per la sicurezza delle filiali utilizzando un’unica installazione condivisa di sensori. È pensata per chi si occupa di operazioni bancarie al dettaglio e per i responsabili della strategia della rete di filiali che gestiscono una rete sotto pressione per modernizzare l’esperienza in filiale riducendo al contempo i costi di gestione della rete stessa. Nella pagina viene citato Ayman Beydoun di BFL Group: Q0Q --- Centri commerciali https://retailnext.net/it/solutions/shopping-malls "Centri commerciali" è la soluzione settoriale di RetailNext pensata per gli operatori di centri commerciali e i gestori immobiliari. La pagina descrive come le prestazioni dei centri commerciali siano sotto pressione a causa dei cambiamenti nel comportamento dei consumatori, di un mix di negozi in continua evoluzione e della costante necessità di dimostrare il valore degli immobili con dati concreti anziché aneddoti. Le analisi sul traffico dei visitatori di RetailNext, ricavate dalla sua piattaforma di sensori Aurora®, sono pensate per aiutare gli operatori dei centri commerciali a prendere decisioni di locazione più informate usando dati reali sui visitatori e sui tempi di permanenza invece che stime sul traffico pedonale, a dimostrare il ROI delle campagne di marketing collegando le attività di marketing a livello di centro commerciale al volume di visitatori misurato, e creare nuovi flussi di entrate rivolti agli affittuari, offrendo loro l’accesso all’analisi del traffico e dei visitatori come servizio. La pagina tratta anche casi d’uso nella gestione immobiliare che vanno oltre la locazione e il marketing: misurare in modo specifico il flusso di traffico nei corridoi e nelle zone dei negozi di riferimento, e gestire l’occupazione in tempo reale per motivi di sicurezza e conformità normativa. Tra le funzionalità citate ci sono: prendere decisioni di locazione basate su dati quantificati relativi ai visitatori e al tempo di permanenza, dimostrare il ritorno sull’investimento delle spese di marketing a livello di centro commerciale e trasformare i dati sul traffico del centro commerciale stesso in un servizio monetizzabile offerto ai locatari. La soluzione è pensata per i gestori immobiliari dei centri commerciali, i team di locazione e quelli di marketing che hanno bisogno di una visione unica e completa, a livello di corridoi e zone, del comportamento dei visitatori in tutta la struttura, piuttosto che dei soli dati a livello di negozio dei singoli locatari. Nella pagina viene citato Ziad AlMalki di AlMalki Group: Q0 --- Business Intelligence https://retailnext.net/it/solutions/business-intelligence Business Intelligence è la soluzione di RetailNext pensata per i team di analisi retail e BI. La pagina si apre con un netto contrasto: la maggior parte delle piattaforme di analisi retail dice al team cosa è successo, mentre RetailNext Insights, il prodotto alla base di questo caso d’uso, è pensato per spiegare al team cosa significano quei dati e cosa potrebbe succedere in futuro. La soluzione è pensata per i team di BI e analisi che hanno bisogno di qualcosa di più di un semplice dashboard sul traffico: combina i dati sul comportamento degli acquirenti raccolti tramite la piattaforma di sensori Aurora® di RetailNext con analisi basate sull’intelligenza artificiale, modelli predittivi e quello che RetailNext descrive come il più grande set di dati di benchmark del settore retail, creato dai dati aggregati della sua base clienti. L’obiettivo dichiarato è fornire informazioni che supportino le decisioni strategiche a ogni livello organizzativo, dall’analista che crea un report personalizzato al dirigente che controlla rapidamente una metrica su un dispositivo mobile, con ogni insight descritto come accessibile e ogni decisione come supportata dai dati, anziché dipendere da un analista dedicato che produca un report su richiesta. Tra le funzionalità menzionate nella pagina ci sono la possibilità di porre domande sui dati in un linguaggio semplice, anziché attraverso un formato di report fisso; l’individuazione di tendenze future prima che diventino visibili in metriche in ritardo come le vendite; e il confronto delle prestazioni di un rivenditore con quello che RetailNext descrive come il più grande set di dati comparabili del settore. La soluzione è pensata per i team di business intelligence, dati e analisi all’interno di un’azienda di vendita al dettaglio che hanno bisogno di dati predittivi e confrontati con il benchmark, piuttosto che di semplici report descrittivi a posteriori. Damian Hall, CEO di Tanaka Megane, è citato nella pagina: Q0Q --- Marketing e CX https://retailnext.net/it/solutions/marketing-cx Marketing e CX è la soluzione di RetailNext pensata per i team di marketing e di customer experience. La pagina parte da un problema specifico: i team di marketing spendono una parte significativa del budget per attirare i clienti nei negozi fisici, ma la maggior parte di loro non riesce a dimostrare che il traffico per cui hanno pagato sia effettivamente arrivato in negozio, figuriamoci se si sia trasformato in una vendita. RetailNext propone i propri dati sul traffico e sul comportamento, ricavati dalla piattaforma di sensori Aurora®, come la soluzione per chiudere questo circolo, collegando direttamente la spesa di marketing al traffico misurato in negozio e, da lì, alla conversione misurata. Tra le funzionalità menzionate nella pagina ci sono: collegare specifiche spese di marketing o campagne al traffico misurato in negozio, invece di basarsi su ipotesi generiche di aumento delle vendite; mappare il percorso del cliente all’interno del negozio una volta che è arrivato; e ottimizzare l’allocazione del budget di marketing in base a quali campagne e canali dimostrano di generare effettivamente visite misurate in negozio, anziché basarsi solo sulle metriche di coinvolgimento digitale. La soluzione utilizza lo stesso hardware dei sensori Aurora e gli stessi dati dei prodotti principali di RetailNext, così un team di marketing o di CX può usare gli stessi dati sul traffico in negozio su cui fanno già affidamento i team operativi e di merchandising dello stesso rivenditore, invece di un sistema di misurazione separato dedicato solo al marketing. È pensata per i responsabili del marketing e dell’esperienza cliente che devono giustificare e ottimizzare la spesa destinata a stimolare le visite nei negozi fisici, in un settore in cui gli strumenti di attribuzione digitale non si estendono al negozio fisico. Nilesh Khalkho, CEO di Sharaf DG, è citato nella pagina: --- Merchandising https://retailnext.net/it/solutions/merchandising Merchandising è la soluzione di RetailNext pensata per i team che si occupano di visual merchandising e di customer experience. La pagina spiega che le decisioni di merchandising sono state tradizionalmente guidate dall’esperienza e dall’istinto piuttosto che da dati concreti, e presenta RetailNext come uno strumento per sostituire quell’approccio basato sull’istinto con dati comportamentali diretti. Mappando il modo in cui i clienti interagiscono realmente con l’ambiente del negozio, ad esempio quali espositori attirano l’attenzione, in quali zone si soffermano e quali layout trasformano la semplice curiosità in un acquisto, RetailNext offre ai team di merchandising e CX dati concreti su decisioni che prima erano solo frutto di valutazioni soggettive. Tra le funzionalità menzionate nella pagina ci sono: capire quali elementi specifici dell’ambiente del negozio funzionano davvero, grazie ai dati comportamentali raccolti dai sensori RetailNext Aurora®; la possibilità di testare nuovi concetti di merchandising in un numero limitato di negozi prima di un lancio su larga scala, utilizzando il prodotto Insights; e la possibilità di dimostrare il ritorno sull’investimento di una specifica decisione di merchandising o di allestimento dopo che è stata presa, invece di affidarsi solo alle tendenze generali delle vendite che potrebbero essere spiegate da altri fattori. La soluzione è pensata per i team di visual merchandising, progettazione dei negozi e customer experience che hanno bisogno di testare e convalidare le decisioni di merchandising con dati concreti sul comportamento degli acquirenti, e che al momento devono affidarsi a osservazioni soggettive in negozio o a risultati di vendita a posteriori che non isolano l’effetto di una specifica modifica all’esposizione o al layout. Darren Bowden, vicepresidente della divisione Store Finance di Calvin Klein, è citato nella pagina: --- Sicurezza https://retailnext.net/it/solutions/security Sicurezza è la soluzione di RetailNext pensata per i team di prevenzione delle perdite e di sicurezza fisica nel settore retail, basata sullo stesso prodotto Asset Protection descritto nella pagina dedicata di RetailNext. La pagina sottolinea come la maggior parte dei team di prevenzione delle perdite operi ancora in modo reattivo, esaminando i filmati delle telecamere solo dopo che un incidente ha già causato una perdita economica all’azienda, anziché identificare il rischio mentre si sta sviluppando. RetailNext propone la sua combinazione di analisi comportamentale basata sull’intelligenza artificiale e integrazione dei dati dei punti vendita come un modo per passare da quel modello reattivo a uno proattivo, identificando le minacce prima che si trasformino in perdite confermate e riducendo notevolmente il tempo che gli investigatori impiegano a setacciare i filmati a posteriori. Tra le funzionalità indicate ci sono il passaggio da un approccio di sicurezza reattivo a uno proattivo, la chiusura dei casi in poche ore anziché in giorni grazie all’individuazione automatica delle riprese rilevanti e delle anomalie nelle transazioni, senza bisogno di revisioni manuali, e la possibilità di integrarsi con l’infrastruttura di telecamere già esistente del rivenditore, senza dover sostituire l’intero sistema di videosorveglianza. L’obiettivo, secondo quanto riportato nella pagina, è che i team di sicurezza dedichino meno tempo a recuperare e esaminare i filmati e più tempo a prevenire effettivamente gli incidenti, riuscendo al contempo a dimostrare alla dirigenza un ritorno misurabile sul proprio investimento in sicurezza. La soluzione è pensata per i team di prevenzione delle perdite, gestione dei rischi e operazioni di negozio, responsabili di ridurre le perdite e proteggere sia le scorte che i dipendenti, utilizzando i dati della stessa piattaforma di sensori Aurora® su cui si basano gli altri prodotti di RetailNext. Nella pagina viene citato Brent Paulsen di UNTUCKit: ֺQ0ֺ --- Progettazione del negozio https://retailnext.net/it/solutions/store-design Progettazione del negozio è la soluzione di RetailNext pensata per i team che si occupano di progettazione e allestimento dei negozi. La pagina sottolinea come le decisioni relative al design dei negozi comportino un rischio finanziario significativo: un’idea che sembra convincente nel brief di progettazione può rivelarsi deludente nella realtà e, quando questo diventa chiaro durante la fase di implementazione, può costare al rivenditore milioni di dollari. I dati comportamentali di RetailNext, ricavati dalla sua piattaforma di sensori Aurora®, consentono ai team di progettazione e pianificazione dei negozi di convalidare un nuovo concetto, testare una modifica alla disposizione degli spazi e misurarne l’effetto reale sul percorso degli acquirenti e sulle prestazioni di vendita in un numero limitato di negozi, prima di applicare la decisione all’intera rete. Tra le funzionalità principali ci sono: la validazione di nuovi concetti di negozio prima di estenderli a tutta la rete, l’osservazione di come i clienti si muovono effettivamente all’interno del negozio anziché come dovrebbe avvenire secondo la planimetria, e la dimostrazione del ritorno sull’investimento di una specifica scelta progettuale utilizzando il comportamento misurato dei clienti, anziché basarsi solo sui dati di vendita post-lancio che potrebbero essere influenzati da altri fattori. La soluzione è pensata per i team di pianificazione, progettazione e gestione immobiliare dei negozi che hanno bisogno di prove concrete prima di investire in un cambiamento di design in molte sedi e che al momento hanno pochi modi per testare le prestazioni reali di un concetto prima del lancio completo, utilizzando il prodotto Insights di RetailNext proprio per questo tipo di test pilota su piccola scala. Nella pagina viene citato Ben Jackson di Kendra Scott: ֺQ0ֺ --- Gestione del negozio https://retailnext.net/it/solutions/store-operations Gestione del negozio è la soluzione di RetailNext pensata per i team operativi del settore retail che gestiscono il personale, la conversione e le prestazioni in più punti vendita contemporaneamente. La sfida principale affrontata in questa pagina è che i team operativi devono ridurre i costi del personale migliorando al contempo l’esperienza del cliente, il tutto in decine o centinaia di negozi contemporaneamente. II dati sul traffico e sul comportamento, con un’accuratezza di conteggio compresa tra il 95 e il 99% grazie alla rete di sensori Aurora®, vengono utilizzati per pianificare il personale in base alla domanda effettiva misurata anziché a turni fissi, per monitorare le prestazioni dell’intera rete di negozi in un colpo solo invece che punto per punto, e per trasformare i conteggi grezzi del traffico in un indicatore di prestazione misurabile anziché in un semplice conteggio dei visitatori. La pagina cita risultati concreti ottenuti dai clienti come prova: Boggi Milano ha registrato un aumento del 40% del rendimento per cliente, The Vitamin Shoppe ha generato sei milioni di dollari di vendite aggiuntive in un periodo di sette mesi e Camper ha visto un aumento del 10% del tasso di conversione. Queste cifre sono presentate come risultati ottenuti dai rivenditori che utilizzano la piattaforma di RetailNext per casi d’uso legati alle operazioni nei negozi. La soluzione è pensata per i responsabili operativi che devono passare da ipotesi basate su singole sedi a decisioni supportate dai dati a livello di rete riguardo ai livelli di personale, alla pianificazione dei turni e al confronto delle prestazioni dei negozi, utilizzando gli stessi dati dei sensori che alimentano gli altri prodotti di RetailNext. Matt Evans, Senior Director of Business Insights and Analytics presso The Container Store, è citato nella pagina: ֺQ0ֺ --- Hub dei benchmark https://retailnext.net/it/benchmarks-hub Il Hub dei benchmark è la risorsa pubblica di RetailNext dedicata ai dati sul traffico pedonale nei negozi. Ogni mese, RetailNext monitora il traffico dei clienti in migliaia di punti vendita in Nord America, EMEA e APAC, fornendo quella che l’azienda descrive come una delle visioni più complete delle prestazioni reali del settore retail disponibili sul mercato. I dati alla base provengono dalla rete di sensori Aurora® di RetailNext, che secondo l’azienda conta le persone con un’accuratezza compresa tra il 95 e il 99 per cento; ciò significa che i benchmark sono costruiti sulla base dell’affluenza effettiva misurata, anziché su sondaggi o stime modellizzate, e vengono aggiornati mensilmente con dati provenienti specificatamente dai mercati di Stati Uniti, Canada, EMEA e APAC. L’Hub offre accesso a una dashboard dei benchmark in tempo reale, realizzata su Power BI, che permette agli utenti di visualizzare i dati sulle tendenze in tempo reale suddivisi per regione, settore del commercio al dettaglio e periodo di tempo. La copertura abbraccia diversi formati di vendita al dettaglio, tra cui abbigliamento, calzature, minimarket e grandi magazzini, solo per citarne alcuni. L’obiettivo dell’Hub è fornire a rivenditori, analisti e osservatori del settore un punto di riferimento esterno che possano utilizzare per confrontare le prestazioni del proprio negozio o del proprio portafoglio con un set di dati più ampio e multiregionale, anziché affidarsi esclusivamente ai propri dati storici. Poiché i dati vengono aggiornati mensilmente, l’Hub funge anche da indicatore in tempo reale dei cambiamenti a livello macro nel traffico nei negozi fisici nelle tre regioni che copre, fornendo un contesto utile per chiunque cerchi di capire come si sta evolvendo il comportamento di acquisto in negozio, indipendentemente dai risultati di un singolo rivenditore. --- Prezzi https://retailnext.net/it/pricing "Prezzi" è la pagina interattiva di RetailNext per la stima dei prezzi, che sostituisce il listino prezzi pubblico. RetailNext utilizza un modello di prezzo basato su abbonamento che copre sia il software che l’hardware dei sensori Aurora®; invece di pubblicare prezzi fissi, la pagina offre uno strumento di stima interattivo in tre passaggi: il rivenditore inserisce i dettagli del negozio, tra cui il numero di punti vendita, il numero medio di ingressi per negozio, il tipo di negozio o la categoria di settore, la regione o il paese e la configurazione tecnologica attuale; lo strumento genera subito un preventivo nella valuta locale; i risultati vengono anche inviati all’indirizzo e-mail del rivenditore. L’abbonamento include l’hardware dei sensori Aurora, l’accesso al software della piattaforma, gli aggiornamenti software, la copertura in garanzia e l’accesso ai dati di riferimento di RetailNext. La pagina specifica chiaramente che il prezzo dell’abbonamento copre solo software e hardware, e che i servizi aggiuntivi variano a seconda della sede: installazione e sopralluoghi, servizi professionali come montaggio, cablaggio e configurazione di rete, spedizione dell’hardware, IVA e dazi doganali, hardware di montaggio specializzato per altezze del soffitto o configurazioni del negozio fuori dal comune, e qualsiasi integrazione personalizzata di cui un rivenditore possa aver bisogno. La pagina presenta la struttura dell’abbonamento come un’alternativa a basso costo operativo rispetto a un ingente investimento iniziale, descrivendola come un modo per preservare il flusso di cassa grazie a pagamenti mensili convenienti, e sottolinea che i rivenditori possono contattare il team vendite di RetailNext per tariffe scontate o di livello aziendale, suggerendo che i prezzi sono negoziabili in base al volume piuttosto che fissi, anche rispetto a quanto indicato dal preventivatore. La pagina è rivolta a un rivenditore nella fase iniziale di valutazione che desidera un preventivo veloce e personalizzato prima di rivolgersi direttamente al team di vendita di RetailNext. --- Partner https://retailnext.net/it/partners "Partner" è la pagina di RetailNext dedicata al suo ecosistema di partner, rivolta alle organizzazioni che vogliono rivendere, integrarsi o sviluppare soluzioni basate sulla piattaforma di RetailNext, piuttosto che direttamente ai rivenditori che sono i clienti finali. La pagina invita fornitori di tecnologia, società di consulenza, rivenditori e specialisti di implementazione a unirsi all’ecosistema di partner di RetailNext, precisando che esiste un modello di partnership su misura per ciascuna di queste categorie, anziché un unico programma “taglia unica”. La proposta di valore dichiarata per un partner è l’accesso a nuovi flussi di entrate offrendo la piattaforma di RetailNext ai propri clienti, un supporto leader del settore da parte di RetailNext durante questo processo e la possibilità di andare oltre lavorando insieme, anziché come fornitore indipendente in competizione nello stesso settore. La pagina presenta la piattaforma di analisi del retail di RetailNext, ovvero Traffic Analytics, Insights, Asset Protection e il sensore Aurora® sottostante, come il prodotto che un partner potrebbe rivendere, integrare o implementare per conto della propria base clienti, a seconda della categoria di appartenenza. Questa pagina è diversa dalle pagine di RetailNext rivolte ai clienti: è pensata per un potenziale partner commerciale che sta valutando se instaurare un rapporto commerciale con RetailNext, piuttosto che per un rivenditore che sta valutando se acquistare e implementare direttamente la piattaforma di RetailNext. Dato che RetailNext definisce diverse categorie di partner distinte anziché un unico programma generico per i rivenditori, questa pagina funge da punto di accesso per una vasta gamma di organizzazioni, dall’integratore di sistemi che installa l’hardware RetailNext in loco al fornitore di software che sviluppa un’integrazione con i dati della piattaforma RetailNext; ognuna di queste realtà collaborerebbe con RetailNext secondo condizioni commerciali diverse. --- Chi siamo https://retailnext.net/it/about/who-we-are "Chi siamo" è la pagina di presentazione di RetailNext. RetailNext si definisce leader mondiale nell’analisi dei dati nel settore retail, aiutando i negozi fisici di tutto il mondo a prendere decisioni basate sui dati, e afferma di essere stata fondata nel 2007 con l’obiettivo specifico di portare l’analisi dei dati in stile e-commerce nel retail tradizionale. I dati aziendali riportati in questa pagina sono: oltre 600 clienti nel settore retail a livello globale, in più di 100 paesi, circa 240 dipendenti in tutto il mondo, sede centrale a Campbell, in California, e una durata media delle collaborazioni con i clienti di oltre 10 anni. La pagina descrive la premessa alla base della fondazione di RetailNext come una specifica lacuna che l’azienda si è prefissata di colmare: i rivenditori online dispongono da tempo di analisi comportamentali dettagliate, pagina per pagina, sui propri clienti online, mentre i rivenditori fisici hanno storicamente avuto una visibilità relativamente limitata su come gli acquirenti si comportassero effettivamente una volta all’interno di un negozio, e RetailNext è stata creata proprio per colmare questa lacuna di visibilità nel settore della vendita al dettaglio fisica. Questa pagina funge da fonte ufficiale per i dati aziendali di RetailNext, tra cui l’anno di fondazione, il numero di clienti, il numero di paesi, numero di dipendenti, sede centrale e durata media della relazione con il cliente, a cui si fa riferimento, a volte con cifre leggermente diverse o meno aggiornate, anche in altre pagine del sito come “Pensato per il commercio al dettaglio” e nelle singole pagine dei prodotti; laddove i dati di questa pagina differiscano da quelli più vecchi riportati altrove, questa pagina va considerata la fonte più aggiornata, poiché è la pagina dedicata alle informazioni aziendali. --- Casi di studio dei clienti https://retailnext.net/it/resources/case-studies Le voci seguenti riassumono i casi di studio dei clienti di RetailNext già pubblicati. Ogni dato è tratto dalla corrispondente pagina del caso di studio su retailnext.net. --- Caso di studio: trasformare l’affluenza in un vantaggio per tutta la flotta (Shoe Palace) https://retailnext.net/it/resources/case-studies/case-study-shoe-palace-2026 Shoe Palace ha trasformato il proprio indice di traffico per ora lavorativa (TPLH) in un indicatore di performance misurabile, utilizzando gli strumenti di analisi del traffico di RetailNext per individuare le ore di punta in oltre 250 negozi e ottenere un aumento medio del tasso di conversione del 10% entro il secondo anno. I risultati riportati includono: +10% di aumento medio del tasso di conversione (su base annua); oltre 250 negozi negli Stati Uniti; 5 Stati in cui sono presenti i negozi. --- Caso di studio: Come costruire un negozio fisico usando i dati fin dal primo giorno (Balsam Brands) https://retailnext.net/it/resources/case-studies/balsam-brands-building-brick-and-mortar-with-data-from-day-one Come Balsam Brands, uno dei nomi di punta del DTC, ha sfruttato l’analisi del traffico per lanciare ed espandere una presenza strategica nel settore retail attraverso Balsam Hill e Balsam Hill Studio, ottenendo un risparmio del 31% sui costi di manodopera e aumentando il tasso di affluenza fino al 10% su base annua nei negozi fisici. I risultati riportati includono: riduzione del 31% dei costi di manodopera; aumento del 10% del tasso di affluenza (picco festivo). --- Caso di studio: un marchio globale di surf potenzia le prestazioni grazie a RetailNext (Hurley) https://retailnext.net/it/resources/case-studies/case-global-surfing-brand-powers-high-performance-with-retailnext Hurley, marchio globale di surf, racconta come ha aumentato il tasso di conversione del 5% dopo essere passato da un’altra soluzione di analisi retail a RetailNext, per ottenere dati affidabili e precisi sul traffico e migliorare così le prestazioni e i risultati aziendali. I risultati riportati includono: aumento del tasso di conversione di +5 punti percentuali (dal 22% al 27%); 38 negozi in Nord America. --- Caso di studio: un marchio individua opportunità di lavoro grazie all’analisi dei dati in negozio (Boggi Milano) https://retailnext.net/it/resources/case-studies/case-study-boggi-milano-2025 Boggi Milano è un marchio italiano presente sul mercato con 235 negozi in oltre 61 paesi. Nel 2018, il team ha cercato di migliorare l’analisi delle prestazioni dei negozi del marchio e ha deciso di collaborare con un esperto di analisi dei dati in negozio. I risultati riportati includono: +40% di aumento del rendimento per cliente; +5 punti percentuali di aumento del tasso di conversione; +15% di aumento dello scontrino medio. --- Caso di studio: Creare un ambiente universitario più sicuro (RetailDDS) https://retailnext.net/it/resources/case-studies/case-study-building-a-safer-university-environment A seguito delle nuove norme e regolamenti emanati dal governo a causa del COVID-19, il nostro partner, RetailDDS, era alla ricerca di un fornitore affidabile di soluzioni per monitorare in tempo reale i livelli di affluenza per un cliente universitario. I risultati riportati includono: oltre 33.000 studenti (cliente universitario). --- Caso di studio: come una gioielleria storica usa l'affluenza in negozio per misurare il successo (Daniel's Jewelers) https://retailnext.net/it/resources/case-studies/case-study-daniels-jewelers-2024 Dal 1948, Daniel’s Jewelers ha registrato una rapida espansione negli Stati Uniti e oggi vanta oltre 100 negozi. L’azienda utilizza la soluzione Traffic 2.0 di RetailNext per migliorare le prestazioni, ottimizzare la gestione del personale e offrire un eccellente servizio clienti. Tra i risultati riportati figurano: oltre 100 negozi in tutto il Paese; 76 anni di attività. --- Caso di studio: Dave & Buster's: trasformare le operazioni grazie all'analisi dei dati https://retailnext.net/it/resources/case-studies/case-study-dave-and-busters-2025 Il passaggio di Dave & Buster’s a un modello operativo basato sui dati dimostra come l’analisi dei dati nel settore retail possa trasformare un’azienda. Utilizzando informazioni in tempo reale invece di basarsi su supposizioni, la direzione può ottimizzare meglio la gestione del personale e gli investimenti, oltre a promuovere la trasparenza tra tutte le sedi. I risultati riportati includono: 177 sedi negli Stati Uniti; 70.000 piedi quadrati (le sedi più grandi). --- Caso di studio: garantire la conformità del merchandising da 35.000 piedi di altezza (Lolli and Pops) https://retailnext.net/it/resources/case-studies/case-study-ensuring-merchandising-compliance-from-35000-feet Scopri come Lolli and Pops ha risparmiato tempo e denaro accedendo da remoto alle analisi di merchandising tramite la piattaforma RetailNext. I risultati riportati includono: oltre 35 punti vendita negli Stati Uniti; 360 scaffali nei negozi più grandi. --- Caso di studio: come il marchio DTC UNTUCKit aumenta le conversioni nei negozi fisici https://retailnext.net/it/resources/case-studies/case-study-how-dtc-brand-untuckit-drives-conversion-in-physical-stores Nato come marchio che vendeva direttamente ai consumatori, UNTUCKit è stato tra le prime aziende di e-commerce ad aprire negozi fisici. Il marchio ci racconta come è riuscito ad aumentare la conversione del 6,9% (2017-2020) da quando ha iniziato a collaborare con RetailNext. I risultati riportati includono: risparmio di circa il 40% rispetto all’utilizzo di sistemi separati per il conteggio dei visitatori e la prevenzione delle perdite; aumento della conversione del +6,9%; aumento della conversione del +6,9% (2017–2020). --- Caso di studio: come il principale rivenditore di occhiali del Giappone raggiunge prestazioni eccellenti (Tanaka Megane) https://retailnext.net/it/resources/case-studies/case-study-how-japans-leading-eyewear-retailer-drives-high-performance Megane no Tanaka ha capito che era necessario prendere decisioni aziendali strategiche basate sui dati, grazie all’analisi in tempo reale di ciò che succede in negozio. Il rivenditore di articoli ottici ci spiega perché ha scelto RetailNext per capire meglio l’esperienza in negozio. --- Caso di studio: Migliorare le prestazioni degli espositori grazie all’Interior Analytics (Un rivenditore specializzato in abbigliamento e accessori) https://retailnext.net/it/resources/case-studies/case-study-improving-fixture-performance-through-interior-analytics Il rivenditore voleva misurare le prestazioni degli espositori e degli allestimenti per individuare le opportunità chiave all’interno del negozio e prendere decisioni di merchandising basate sui dati. --- Caso di studio: Showroom multimarca (Uno showroom multimarca) https://retailnext.net/it/resources/case-studies/case-study-multi-brand-product-showrooms I marchi pagano cifre da capogiro per essere esposti sugli espositori alle estremità dei corridoi, ma quando si tratta di valutare il ROI, si trovano spesso in difficoltà a causa della mancanza di indicatori di performance: quanti clienti sono passati davanti all’espositore, quale percentuale si è fermata e per quanto tempo è rimasta lì? --- Caso di studio: come gli artisti della cucina hanno aumentato la conversione del 75% (New West Knifeworks) https://retailnext.net/it/resources/case-studies/case-study-new-west-knifeworks In questo caso di studio scritto, New West KnifeWorks spiega come la piattaforma RetailNext abbia fornito una misurazione accurata delle prestazioni dei propri negozi e approfondimenti utili che hanno contribuito ad aumentare i tassi di conversione del 75% e il traffico in negozio del 32%. I risultati riportati includono: +32% di aumento dell’affluenza nei negozi (su base annua); +75% di aumento della conversione (su base annua). --- Caso di studio: come un rivenditore di elettronica degli Emirati Arabi Uniti prende decisioni basate sui dati (Sharaf DG) https://retailnext.net/it/resources/case-studies/case-study-sharaf-dg-retailnext-2023 In qualità di principale catena multimarca degli Emirati Arabi Uniti, Sharaf DG innova costantemente l’esperienza in negozio. Ha implementato nei propri punti vendita un modello di condivisione dei dati basato sull’analisi dei dati in negozio e su altri set di dati per potenziare la retail intelligence. I risultati riportati includono: 30 negozi in 4 paesi; oltre 1 milione di visite mensili nei negozi; oltre 10.000 prodotti. --- Caso di studio: Il potere dell'1% (The Vitamin Shoppe) https://retailnext.net/it/resources/case-studies/case-study-the-power-of-1 The Vitamin Shoppe ha messo a punto un piano tattico basato sull’utilizzo di dati precisi sul traffico dei clienti. Fondamentale per il successo del piano non è stata solo l’accuratezza dei dati sul traffico, ma anche la capacità di implementare efficacemente il piano in 731 negozi nel giro di 2 mesi. I risultati riportati includono: 6 milioni di dollari di vendite aggiuntive in 7 mesi; aumento del tasso di conversione di 100 punti base su tutta la rete; 731 negozi implementati in 2 mesi. --- Caso di studio: Il segreto del successo globale di Camper in termini di prestazioni dei negozi https://retailnext.net/it/resources/case-studies/case-study-the-secret-to-campers-global-store-performance-success Camper, un’azienda di vendita al dettaglio moderna che va fiera dei suoi prodotti di alta qualità, voleva fornire ai dipendenti dei propri negozi dati di alta qualità per migliorare l’esperienza in negozio e potenziare le prestazioni dei negozi a livello globale. I risultati riportati includono: +10% di aumento del tasso di conversione; +30% di risparmio sulla spesa di marketing e sulle ore di lavoro; +20% di aumento del traffico (su base annua). --- Caso di studio: Trasformare l’esperienza degli acquirenti valorizzando i collaboratori (100% PURE) https://retailnext.net/it/resources/case-studies/case-study-transforming-the-shopper-experience-by-empowering-associates 100% PURE ha scelto la piattaforma RetailNext per capire al meglio i comportamenti di acquisto dei propri clienti all’interno dei negozi. Grazie all’interfaccia utente della soluzione e ai suoi report, 100% PURE ha potuto monitorare in tempo reale l’andamento del traffico e delle conversioni, sia a livello di singolo negozio che a livello aggregato. I risultati riportati includono: valore medio della transazione di 70 $ (in aumento rispetto ai 60 $ precedenti); 3,32 unità per transazione (in aumento rispetto alle 3,12 precedenti); conversione superiore al 30% in alcune sedi selezionate. --- Caso di studio: Analisi delle tendenze di consumo per una delle principali sale giochi (Ridgelinez) https://retailnext.net/it/resources/case-studies/case-study-unpacking-consumer-trends-for-a-leading-arcade-game-center Ridgelinez, una società di consulenza strategica, era alla ricerca di un partner affidabile nel campo dell'analisi dei dati di vendita al dettaglio per misurare e analizzare il modo in cui i clienti si muovono e interagiscono con le varie macchine da gioco all'interno di una sala giochi. --- Caso di studio: come usare l'analisi dei dati per creare una cultura orientata al rendimento (Snow Peak) https://retailnext.net/it/resources/case-studies/case-study-using-analytics-to-create-a-performance-culture Snow Peak ha utilizzato gli strumenti di analisi in-store di RetailNext per definire i propri indicatori chiave di prestazione (KPI) e implementare il sistema in tutti i negozi di proprietà dell’azienda; tra i KPI fondamentali figurano il tasso di acquisizione, la conversione e l’efficienza nella pianificazione dei turni del personale. I risultati riportati includono: +8,2% di aumento del traffico totale dei clienti; +13% di aumento della conversione; +213% di clienti che effettuano acquisti sia di attrezzatura che di abbigliamento. --- Caso di studio: come migliorare l'efficienza nella gestione delle buste paga durante la "Grande Dimissione" (The Vitamin Shoppe) https://retailnext.net/it/resources/case-studies/case-study-vitamin-shoppe-driving-payroll-efficiency The Vitamin Shoppe racconta come è riuscita a migliorare il rapporto tra costo del personale e fatturato ottimizzando la gestione della forza lavoro sulla base dei dati sul traffico forniti da RetailNext. Tra i risultati raggiunti ci sono un aumento significativo delle vendite e del tasso di conversione, oltre a un cambiamento nella percezione delle operazioni. I risultati riportati includono: 6 milioni di dollari di vendite aggiuntive in 7 mesi; aumento del tasso di conversione di +100 punti base su tutta la rete; implementazione in 731 negozi in 2 mesi. --- Riflessioni recenti di leadership di pensiero https://retailnext.net/it/resources/blog I seguenti articoli riassumono i post più recenti del blog di RetailNext: una serie di approfondimenti su come i grandi rivenditori valutano, implementano e traggono valore dalle piattaforme di analisi dei dati in negozio. --- Blog: La pianificazione del personale e la gestione delle attività nel settore retail non possono più essere separate https://retailnext.net/it/resources/blog/retail-scheduling-and-task-management-can-no-longer-be-separate I rivenditori pianificano il personale e le attività separatamente, poi si chiedono perché l'esecuzione lasci a desiderare. Ecco perché la pianificazione e la gestione delle attività devono andare di pari passo. --- Blog: Cosa comprano davvero i rivenditori quando acquistano RetailNext https://retailnext.net/it/resources/blog/what-retailers-actually-buy-when-they-buy-retailnext La maggior parte dei fornitori di software di analisi per il settore retail vende solo specifiche tecniche, ma le grandi catene devono sapere cosa cambia una volta firmato il contratto. Ecco in cosa consiste la vera differenza di RetailNext. --- Blog: Il punto di vista del CRO: Diciannove anni. Un'intuizione. Ancora valida. https://retailnext.net/it/resources/blog/cro-perspective-nineteen-years-one-insight-still-right Sergio Gutierrez, CRO di RetailNext, ripropone l'intuizione del 2007 alla base della nostra piattaforma di analisi per il retail: i negozi fisici meritavano lo stesso rigore nei dati di cui godeva l'e-commerce. --- Blog: Cambiare fornitore di analisi per il settore retail senza interruzioni https://retailnext.net/it/resources/blog/switching-retail-analytics-providers-without-disruption Temi che cambiare fornitore di analisi per il settore retail comporti tempi di inattività? Il programma “Funded Deployment” di RetailNext offre un credito fino a 0,85 $ per ogni 1 $ di ARR, facilitando la migrazione. --- Blog: Perché dovresti consolidare le tue analisi in negozio https://retailnext.net/it/resources/blog/the-case-for-consolidating-your-in-store-analytics I sistemi dei negozi frammentati comportano uno spreco di oltre 12 ore alla settimana e fino al 40% del valore della tua infrastruttura tecnologica. Scopri perché una piattaforma unificata di analisi dei dati nel settore retail è la soluzione giusta. --- Blog: In che modo l'accuratezza dei dati sul traffico influisce sui costi di manodopera e sulla conversione https://retailnext.net/it/resources/blog/how-traffic-data-accuracy-affects-labor-costs-and-conversion Sergio Gutierrez, CRO di RetailNext, spiega perché l'accuratezza dell'analisi dell'affluenza è fondamentale per i costi del personale, le trattative sui contratti di locazione e le analisi settimanali delle conversioni. --- Blog: Perché il solo conteggio dei visitatori non basta più https://retailnext.net/it/resources/blog/why-traffic-counting-alone-is-no-longer-enough Le vecchie tecnologie di conteggio dei visitatori nei negozi non riescono a tenere il passo con l'intelligenza artificiale. Scopri come il sensore Aurora di RetailNext interpreta il traffico pedonale nel contesto, non solo come semplici conteggi. --- Blog: Il costo nascosto di un’interruzione dei dati sul traffico https://retailnext.net/it/resources/blog/the-hidden-cost-of-a-traffic-data-blackout Sergio Gutierrez, CRO di RetailNext, spiega perché le lacune nei dati sull’affluenza nei negozi influenzano silenziosamente le decisioni relative al personale, agli immobili e alle promozioni anche molto tempo dopo che l’interruzione del servizio è terminata. --- Blog: Perché le grandi catene di vendita al dettaglio scelgono RetailNext https://retailnext.net/it/resources/blog/why-enterprise-retailers-choose-retailnext Scopri perché i grandi rivenditori scelgono la piattaforma di analisi dei dati di RetailNext: dati precisi, intelligenti e scalabili, pensati per le grandi aziende a livello globale. --- Blog: Rapporto 2026 di RetailNext sul sentiment degli acquirenti https://retailnext.net/it/resources/blog/2026-retailnext-shopper-sentiment-report Il rapporto di RetailNext sul sentiment dei consumatori ha intervistato 1.053 consumatori statunitensi per capire in che modo l’inflazione, i dazi e l’intelligenza artificiale stanno cambiando le decisioni di acquisto nel 2026. --- Blog: La crisi dell’esperienza in negozio: la gestione del personale basata sui dati fa la differenza https://retailnext.net/it/resources/blog/the-store-experience-crisis-data-driven-staffing-wins Target sta tagliando 500 posti di lavoro a livello centrale per finanziare il personale dei negozi. Scopri come l’analisi dell’affluenza nei negozi aiuta i rivenditori a gestire il personale in modo più intelligente per soddisfare le esigenze dei clienti. --- Blog: NRF 2026, giorno 3: misurare l’impatto che conta davvero https://retailnext.net/it/resources/blog/nrf-2026-day-3-measuring-impact-that-matters-most Riepilogo del terzo giorno dell’NRF 2026: il discorso di Gary Vaynerchuk e le collaborazioni allo stand di RetailNext dimostrano come le intuizioni emerse alla conferenza sul retail del 2026 abbiano un impatto concreto sul settore. --- Blog: NRF 2026, Giorno 2: L’agilità determina chi saranno i vincitori del settore retail nel 2026 https://retailnext.net/it/resources/blog/nrf-2026-day-2-agility-defines-retails-winners-in-2026 Il secondo giorno dell’NRF 2026 ha messo in luce che i vincitori del settore retail hanno una caratteristica in comune: l’agilità. Scopri perché velocità, autenticità e coinvolgimento emotivo contano ormai più delle dimensioni e del budget. --- Blog: NRF 2026, Giorno 1: L’innovazione spinge in avanti il futuro del commercio al dettaglio https://retailnext.net/it/resources/blog/nrf-2026-day-1-innovation-drives-retails-future-forward Il riassunto di RetailNext sul primo giorno dell'NRF 2026: i dati di riferimento raccolti da oltre 560 rivenditori in più di 100 paesi mostrano un aumento del 2,3% dell'affluenza nei negozi a livello globale e un incremento del tasso di conversione. --- Blog: Il futuro dell’analisi dei dati nel settore retail basata sul “test-and-learn” https://retailnext.net/it/resources/blog/the-future-of-test-and-learn-retail-analytics-better-together Una catena globale di negozi di abbigliamento ha combinato l'analisi del traffico in negozio con una serie di test controllati, scoprendo che gli espositori a parete registravano un traffico inferiore del 40% rispetto a quelli a pavimento. --- Blog: Black Friday 2025: affluenza nei negozi statunitensi e andamento delle vendite https://retailnext.net/it/resources/blog/black-friday-2025-us-retail-traffic-and-sales-performance Le vendite del Black Friday 2025 negli Stati Uniti sono aumentate dell'1,0% nonostante l'affluenza nei negozi sia scesa del 3,6%, poiché un numero minore di acquirenti, ma più determinati, ha speso di più per ogni visita. Guarda i dati completi. --- Blog: Analisi del settore retail nel Regno Unito: l'acquisizione di Ipsos da parte di RetailNext https://retailnext.net/it/resources/blog/uk-retail-analytics-retailnexts-acquisition-of-ipsos A tre anni dall'acquisizione di Ipsos Retail Performance, RetailNext offre software di analisi per il settore retail in tutta la Gran Bretagna e in Europa, dal conteggio delle visite alle analisi approfondite. --- Blog: Espansione basata sui dati: i marchi DTC puntano sui negozi https://retailnext.net/it/resources/blog/data-driven-expansion-dtc-brands-explore-stores Andrew Neelon, fondatore di FOURWALL, spiega perché per i marchi DTC è ancora importante aprire negozi fisici, condividendo tendenze e consigli per i rivenditori direct-to-consumer che decidono di espandersi nel mondo fisico. --- Blog: I sensori IoT basati sull'intelligenza artificiale rivoluzionano il settore della vendita al dettaglio in Giappone https://retailnext.net/it/resources/blog/ai-powered-iot-sensors-transform-japanese-retail-operations-better-together RetailNext spiega come i sensori IoT per il settore retail, come Aurora, aiutino i negozi giapponesi a far fronte alla carenza di manodopera, ad aumentare i tassi di conversione e a ottimizzare la gestione del personale in tempo reale. --- Blog: Il grande evento di RetailNext all’NRF ’26: Innovazione. Agilità. Impatto. https://retailnext.net/it/resources/blog/innovation-agility-impact-retailnexts-nrf-2026-big-show Vieni a scoprire RetailNext all’NRF 2026: dimostrazioni dal vivo dei sensori Aurora basati sull’intelligenza artificiale e analisi in tempo reale incentrate su innovazione, agilità e impatto per i rivenditori. ---