RetailNext — ホームページ https://retailnext.net/ja AIの性能は、その基盤となるデータの質に左右されます。RetailNextは毎年数十億件の来店データを計測しており、これは小売業界で最も充実した店舗内データセットです。そして、このプラットフォームの対話型レイヤーであるPulse AIにより、その知見はたった1つの質問で得られるようになります。ユーザーは平易な言葉で店舗について質問するだけで、ダッシュボードの基盤となっている信頼性の高い指標に基づいた回答を得ることができます。 Pulse AIは、すべてのRetailNextサブスクリプションに追加費用なしで含まれており、すべてのユーザーが利用可能です。管理者による制御機能により、ユーザーごとの閲覧権限を制限したり、機能を完全に無効にしたりすることができ、各ユーザーの既存の役割に基づく権限設定も尊重されます。また、顧客データがAIモデルの学習に使用されることは一切ありません。 RetailNextは、実店舗小売業界にEコマース式の分析機能をもたらすことを目標に、2007年に設立されました。同社はカリフォルニア州キャンベルに本社を置き、100カ国以上で600社を超える小売顧客にサービスを提供しています。従業員数は約240名で、顧客との平均提携期間は10年を超えています。 このプラットフォームは4つのコア製品を中核として構築されており、そのすべてにまたがる対話型レイヤーとして「Pulse AI」が利用可能です。「Traffic Analytics」は、95～99％の精度で来客数を計測し、そのデータを人員配置の推奨や実際のコンバージョン測定に活用します。 「Insights」は、マーチャンダイジングや店舗デザインチームが、数店舗で新しいレイアウト、ディスプレイ、またはコンセプトを試験的に導入し、全店舗への展開を決定する前にその結果を検証できるようにします。「Asset Protection」は、AIを活用した行動分析とPOSシステムとの連携により、損失につながる前に防犯上の脅威を特定し、調査時間を短縮します。 これら3つのソリューションはすべて、Aurora®によって支えられています。RetailNext独自の天井設置型IoTセンサーであるAurora®は、1台のデバイスで人流の計測、行動データの収集、高解像度動画の録画を同時に行います。 中核製品に加え、RetailNextは、アパレル・履物、百貨店、コンビニエンスストア、宝飾品、レストラン、リテールバンキング、ショッピングモール、施設といった小売カテゴリー向けの業界別ソリューションに加え、ビジネスインテリジェンス、マーケティングおよび顧客体験、マーチャンダイジング、セキュリティ、店舗デザイン、店舗運営チーム向けのユースケース別ソリューションも提供しています。 また、RetailNextは「ベンチマーク・ハブ」を運営しており、北米、EMEA、APAC地域の数千カ所の小売店舗における来店客数データを毎月更新して提供することで、小売業者に対し、自社の業績を評価するための外部の基準点を提供しています。 --- Traffic Analytics https://retailnext.net/ja/platform/traffic-analytics 「Traffic Analytics」は、RetailNextが提供する来店客数測定および人員配置支援ソリューションです。多くの小売業者は、人員配置、シフト作成、営業時間など、最もコストのかかる業務上の意思決定を、データではなく推測に基づいて行っています。「Traffic Analytics」は、そうした推測に代わるものとして開発されました。 RetailNextのAI搭載Aurora®センサーを基盤としており、95～99％の精度で来店客数を計測し、その生データを実用的な知見へと変換します。具体的には、適切なタイミングで適切な人数を配置するための推奨事項、来店と実際の売上を結びつけた正確なコンバージョン率の測定、および店舗ネットワーク全体にわたる業績比較データなどが提供されます。 RetailNextの製品ライン全体で基盤となるセンサーハードウェアが共通しているため、「Traffic Analytics」のデータは、レイアウトやマーチャンダイジング分析を行う「Insights」や、損失防止を目的とした「Asset Protection」など、同社の他の製品と、追加のハードウェアを導入することなく統合することが可能です。 本製品は、店舗の業績に関する経験則に基づく観察から、各拠点における来店客数やコンバージョン率を定量化し、ベンチマーク可能な指標へと移行する必要がある、小売運営、店舗計画、および人員管理チームを対象としています。 RetailNext社は、これを「人員配置やシフト作成の決定を『賭け』として扱うのをやめ、データに基づいた意思決定へと転換する」手段として位置付けています。同社によれば、このセンサーネットワークは、多国にまたがる大規模な小売顧客基盤において、業界トップクラスの集計精度を実現しているとのことです。 The Container StoreのビジネスInsightsおよびアナリティクス担当シニアディレクター、マット・エヴァンス氏は、このソリューションがもたらした変化について、同ページで次のように述べています： --- Insights https://retailnext.net/ja/platform/insights Insightsは、RetailNextが提供する、マーチャンダイジングおよび店舗デザインチーム向けの「テスト・アンド・ラーン」型小売分析製品です。 通常、店舗の変更はテストされるまでは「賭け」のようなものですが、Insightsは、小売業者が少数の店舗で新しいレイアウト、ディスプレイ、またはマーチャンダイジングのコンセプトを試験的に導入し、RetailNextのAurora®センサーから得られるデータを用いて買い物客の反応を正確に観察し、全店舗への展開を決定する前にその結果を検証できるように設計されており、そうした「当て推量」を排除します。 Insightsは、単なる客数の集計にとどまらず、顧客の購買プロセスを包括的に可視化します。店舗全体の客数やコンバージョン率といった単一の集計値を報告するのではなく、どのゾーンが買い物客の関心を引いているか、どのレイアウトがコンバージョンにつながっているか、また買い物客がレジに到達する前にどこで離脱しているかを明らかにします。 この基盤となる製品は、RetailNextの「ビジネスインテリジェンス」ユースケースもサポートしています。これは、基本的な客数ダッシュボードの枠を超え、買い物客の行動データにAIを活用した分析、予測モデリング、そしてRetailNextの広範な小売顧客基盤から構築されたベンチマークデータセットを組み合わせたものです。これにより、小売業者は店舗で何が起きたかだけでなく、それが何を意味し、次に何をテストすべきかを理解することができます。 Insightsは、Traffic AnalyticsやAsset Protectionと同じAuroraセンサーハードウェア上で動作するため、すでにこれらの製品のいずれかをご利用中の小売業者は、新しいハードウェアを導入することなくInsightsを追加できます。本製品は、数か所の店舗でコンセプトをテストし、実際の買い物客の反応を測定し、 その上で初めて、全店舗への展開を決定することを目指しています。これにより、RetailNextが「推測に基づく店舗計画」と位置づけるものを、全店舗ネットワークへの変更に資本や労力を投入する前に、証拠に基づいた「テストと検証」のプロセスへと置き換えることができます。同ページには、エスティ ローダー・カンパニーズのアドルフォ・ロドリゲス氏のコメントが掲載されています： --- Asset Protection https://retailnext.net/ja/platform/asset-protection 「Asset Protection」は、RetailNextが提供する損失防止および店舗セキュリティ製品です。多くの損失防止チームは依然として事後対応型で、進行中のリスクを未然に防ぐのではなく、すでに金銭的損失が発生した後にカメラの映像を確認するといった対応にとどまっています。「Asset Protection」は、AIを活用した行動分析とPOSデータの統合を組み合わせることで、こうした状況を変えるよう設計されています。 本製品は、実際の損失につながる前に脅威を示す不審な行動や取引パターンを特定し、関連する映像や取引上の異常を直接抽出することで、調査担当者が映像を精査する時間を短縮できるよう設計されています。 その目的は、損失防止チームが事後の調査に費やす時間を減らし、予防活動により多くの時間を割けるようにすると同時に、セキュリティ投資に対する測定可能なリターンを実証できるようにすることです。 「Asset Protection」は、RetailNextのプラットフォーム全体で採用されているAurora®センサーハードウェア上で動作するため、すでに「Traffic Analytics」や「Insights」を利用している小売業者は、資産保護機能を追加するために別途ハードウェアを用意する必要はありません。 本製品は、在庫の減少を抑制し、在庫と従業員の両方を保護する責任を担う、損失防止、リスク管理、および店舗運営チームを対象としており、小売セキュリティにおける、事後的な映像確認から、POSシステムと統合された、データ駆動型の予防的な脅威検知への広範な移行の一環として位置付けられています。 同ページでは、UNTUCKitのブレント・ポールセン氏のコメントが引用されています： --- Aurora® センサー https://retailnext.net/ja/platform/aurora-sensor Aurora®は、RetailNextが独自に開発したIoTセンサーハードウェアです。これは、第三者から調達するのではなく、RetailNextが自ら設計・製造した天井取り付け型の単一デバイスであり、プラットフォーム内の他のすべての製品を支える中核となっています。 1台のAuroraユニットは、95～99％の精度で人数を計測し、行動分析データを収集し、高解像度の動画を同時に記録します。これにより、本来であれば別々に設置する必要があった人数計測、分析、およびカメラのハードウェアを置き換えることができます。 「Traffic Analytics」、「Insights」、「Asset Protection」はいずれも、同じAuroraセンサーのフィードからデータを取得するため、小売業者は新しいハードウェアを設置することなく、既存のAurora導入環境にこれらの製品のいずれかを追加できます。また、1つのユースケースから開始し、後日、再度の現場訪問を行うことなく他のユースケースへと拡張することも可能です。 RetailNext社は、Auroraを、多国にまたがる大規模な店舗ネットワーク全体でのグローバル展開を想定して構築されたものとして位置付けており、同社はこれを、100カ国以上で600社を超える小売業者からなる幅広い顧客基盤と結びつけています。 製品ページでは、Auroraをプラットフォームの他の部分が依存する物理的な基盤として位置付けています。センサーが基礎となる客数、行動、映像データを生成し、Traffic Analytics、Insights、Asset Protectionは、その生のセンサーデータをそれぞれ人員配置、商品陳列、盗難防止の意思決定へと変換するソフトウェア層となります。 RetailNextの導入を検討している小売業者にとって、Auroraは、ソフトウェア主導の製品ラインナップの中で実質的に唯一のハードウェアに関する決定事項であり、店舗の再設置を行うことなく後から製品を追加できる共通の基盤となっています。同ページには、Bluebell GroupのJacky Leung氏のコメントが掲載されています： --- 当社のAIの強み https://retailnext.net/ja/platform/our-ai-advantage 「AIアドバンテージ」とは、RetailNextが自社のAIが競合他社では推定しかできないような答えを導き出せる理由として掲げる主張であり、その根拠となっているのはモデルではなくデータです。つまり、AIは測定されたことに対してのみ答えを出すことができるのです。 RetailNextは、100カ国以上において、店舗前を通り過ぎる瞬間から入店、店内の動線、滞在時間、顧客との関わり、そして購入に至るまでの数十億件ものショッピングジャーニーを年間で計測しており、これを小売業界最大規模の店内顧客データとして提示しています。 このページでは、4つの差別化要因を中心にその主張を展開しています。第一に、客数、売上、人員配置を1つのシステムに統合した「小売オペレーティングシステム」です。これにより、AIは3つの連携していないツール間で推測を行うのではなく、実際にコンバージョンを促進する要因を特定できます。第二に、他社が捕捉できないほどの測定の深さです。 新規プラットフォームは契約締結日から小売業者のデータ収集を開始するため、過去データを遡って補完することができない点（これにより、前年比比較や信頼性の高い異常検知が可能になります）；そして、コンテキストを中核に据えている点です。Pulse AIはプラットフォームのほぼすべてのページに組み込まれており、ユーザーが閲覧しているページを読み取ります。 AIは製品内の3つのポイントで機能します。Aurora®センサーは、データが店舗外へ送信される前に、デバイス上でAIを活用したコンピュータビジョンを使用して、買い物客とスタッフ、および物体を区別します。このエッジAIは2017年から導入されており、すべての設置場所で95～99％の人数カウント精度が監査で確認されています； また、補完モデルは数週間にわたる過去のパターンに基づいて通信の途絶によるデータ欠損を補完するため、通信障害があっても前年比比較が途切れることはありません。さらに、「Predictive Traffic」は、小売業者自身の過去の店舗データから45日間の予測を生成し、これは標準サブスクリプションに含まれています。「Pulse AI」は対話型レイヤーとして機能します： RetailNextのAPIを通じて小売業者独自の指標を直接照会し、推測による回答は行いません。データで裏付けられない質問には回答を控え、コンバージョン率、キャプチャー率、滞在時間、ショッパー・イールドを理解する小売・分析の専門家として最適化されています。また、各ユーザーの既存のRetailNextアクセス権限を継承するため、ユーザーが閲覧を許可されている範囲を超えて情報を表示することはありません。 店舗、地域、店舗群レベルでの集客、コンバージョン、売上、滞在時間、ショッパー・イールドに関する質問に回答し、公式のRetailNextナレッジベースから製品の設定やトラブルシューティングに関する質問に、出典記事へのリンクを添えて回答します。50以上の言語に対応しており、WebプラットフォームおよびiOSでご利用いただけます。 Pulse AIは、すべてのサブスクリプションに追加費用なしで含まれており、無制限にご利用いただけます。また、すべてのユーザーで有効化されています。管理者は、管理設定でユーザーごとの表示範囲を制限したり、機能を完全に無効にしたりすることができます。 また、RetailNextはModel Context Protocol（MCP）コネクタとしても利用可能です。これにより、小売業者は、チームが既に使用しているAI環境から、各ユーザーのログイン情報による認証を経て、既存の権限範囲内で、追加費用なしでデータを照会することができます。 信頼性とセキュリティに関して、同ページでは、RetailNextがSOC 2 Type IIに準拠していること、AIプロバイダーに送信されるのは生データや機密性の高いビジネスデータではなく、ダッシュボードレベルの集計指標のみであること、プロバイダーはAnthropicであり、その名称が意図的に明記されていること、またRetailNextは、明示的な許可がない限り、サードパーティのAIプロバイダーが顧客データを用いてモデルを学習させることを許可していないことが記載されています。 また、同ページでは全社的なAI導入についても説明されており、RetailNextの全従業員がAnthropicの「Claude」を利用できるほか、社内研修カリキュラムや公開された習熟度フレームワークも整備されています。TFGのNirvani Dhevcharran氏は次のように述べています。Q0 --- 小売業向けに設計されています https://retailnext.net/ja/platform/built-for-retail 「小売業向けに設計されています」は、小売業者が小売分析における他のアプローチではなく、RetailNextを選ぶ理由を説明する、RetailNextのポジショニングページです。 その核心となる主張は、小売分析プラットフォームは長期的な取り組みであるということです。小売業者が行う人員配置、店舗レイアウト、販促キャンペーン、資産保護に関する意思決定は、その基盤となるデータプラットフォームの質に左右されるため、ベンダーの選択は数ヶ月単位ではなく、数年単位で価値やコストとして積み重なっていくのです。 RetailNextは、実店舗小売業界をリードする小売インテリジェンスプラットフォームとして自らを位置付けており、100カ国以上で600社以上の小売業者を顧客に抱えていること、2007年の創業以来19年以上にわたり小売分析に特化した開発を続けてきたこと、そして業界で最も正確とされる基盤となるセンサーデータを基盤としていることを挙げています。 このページでは、以下の4つのテーマに沿って事例を紹介しています： Aurora®センサーネットワークによる業界トップクラスの集計精度、個別のポイントソリューションではなく、客流量、行動、資産保護を網羅する単一の統合プラットフォーム、多国間にまたがる大規模な店舗ネットワークにおけるエンタープライズ規模での実績、そしてRetailNextが「業界最大規模の小売ベンチマークデータセット」と称する、自社の顧客基盤から集約された客流量データに基づいて構築されたデータセットです。 このページには、プラットフォーム導入による成果について語る、実名の企業小売顧客数社からの声も掲載されています。Sharaf DGのCEOであるNilesh Khalkho氏は次のように述べています：Macy'sのChief Store OfficerであるMarc Mastronardi氏は次のように述べています：また、The Container StoreのBusiness Insights and Analytics担当シニアディレクターであるMatt Evans氏は次のように述べています： 「小売業向けに設計されています」は、RetailNextの中心的な「当社を選ぶ理由」として機能しており、プラットフォームの機能を紹介する個々の製品ページや、小売分析における他のアプローチと比較してRetailNextを評価するためのより体系的な枠組みを示す「ソリューション比較」ページとは一線を画しています。 --- お客様の事例 https://retailnext.net/ja/platform/customer-stories 「お客様の事例」は、RetailNextのケーススタディ一覧ページであり、同社の小売顧客から寄せられた成果ベースのケーススタディを集約したものです。このページによると、100カ国以上で600社を超える小売業者がRetailNextを利用しており、その範囲はグローバルな高級ブランドから地域密着型の専門チェーンまで多岐にわたります。また、同社の価値提案は機能ではなく、測定された成果に基づいて構成されています： コンバージョン率の向上、より効率的な人員配置、万全な盗難防止対策、そして買い物客にとって使いやすい店舗デザインなど、いずれも一般的な主張ではなく、具体的な顧客事例と結びつけられています。このページからリンクされている事例研究には、Boggi Milano、The Vitamin Shoppe、Daniel's Jewelers、Dave & Buster's、Hurley、Camper、UNTUCKit、Sharaf DG、Megane No Tanakaといった実名の顧客が含まれており、アパレル、専門小売、宝飾品、エンターテインメント・飲食、靴、マルチブランド小売といった幅広い分野を網羅しています。 各事例紹介では、一般的な製品説明ではなく、特定の顧客がRetailNextを具体的にどのように活用したか（例：人員配置のための「Traffic Analytics」や、損失防止のための「Asset Protection」など）と、それによって達成された測定可能な成果について解説しています。 「顧客事例」は、「小売業向けに設計されています」や「ソリューション比較」ページに対する実証的な補足資料としての役割を果たしています。これらのページがRetailNextの一般的なメリットを提示しているのに対し、「顧客事例」は、さまざまな小売業界や地域にわたる、個別の顧客名と実績を明記した成果を通じて、その主張を裏付けています。これは、プラットフォームをさらに評価する前に、類似する小売業者からの実証事例を求めている購入者を対象としています。 --- ソリューションの比較 https://retailnext.net/ja/platform/solution-comparison 「ソリューション比較」は、ベンダーや手法を選定する前に、小売分析への取り組み方を検討している小売業者向けのRetailNextのページです。このページでは、意思決定を以下の4つの大まかなアプローチからの選択として提示しています。1つは、1つのベンダーから、来店客数、行動分析、資産保護を網羅する単一の統合プラットフォームを導入する方法です。2つ目は、客数計測、ヒートマップ、損失防止、分析の各分野について、別々のベンダーからポイントソリューションを個別に組み合わせる方法です。 社内のエンジニアリングリソースを活用して独自の分析システムを構築する；あるいは、POSデータ、手作業による集計、および仮定に依存した現状を維持し、店舗内分析への専用の投資を行わない――といった選択肢です。 各アプローチについて、このページでは小売業者が検討すべきトレードオフを提示しています。ポイントソリューションの場合、複数のベンダーを管理し、本来連携するよう設計されていないデータを照合する負担があります； 社内開発の場合、実績のあるベンダーのプラットフォームと比較した際の、開発期間、継続的なエンジニアリングコスト、および社内開発システムに伴うリスク；現状維持の場合、専用の分析システムなしでの運営に起因する、業務の非効率化、コンバージョン機会の逸失、検証されていない商品配置の決定、および管理されていない在庫減少といった隠れたコストです。 また、このページでは、統合型小売分析プラットフォームを、特定の基準に基づいて評価した比較表も掲載されています。その基準とは、来客数計測の精度（RetailNext社は95～99％と主張しているのに対し、比較対象の代替ソリューションは75～85％とされています）； スタッフ除外機能については、RetailNext側は高度なAIベースであるのに対し、他社は手動または基本的な手法であると説明されています；行動分析の幅広さについては、フルスイートであるか、それとも基本機能のみ、あるいは別途ベンダーを必要とするか；資産保護機能が同一プラットフォームに統合されているか、それとも別途ベンダーを必要とするか；予測分析とAIの可用性については、含まれているか、利用不可または限定的か； 基盤となるベンチマークデータセットの規模（数十億件のインタラクションがあるのに対し、他社は限定的または利用不可とされています）；エンタープライズレベルの拡張性（RetailNextは100カ国以上で600社以上の小売業者に導入されていることが挙げられています）；IT導入の複雑さ（RetailNextは4～6週間とされていますが、他社は期間にばらつきがあるか、または複雑であるとされています）； SOC 2 Type IIへの準拠状況；および平均顧客利用期間（10年以上とされています）。この表に記載されている代替案は、特定の競合他社名を挙げたものではありません。比較は、代替アプローチのカテゴリーに対して一般的な観点から提示されています。このページは、自社開発、単一プラットフォームの購入、あるいはポイントソリューションの組み合わせのいずれを選択すべきか、まだ検討中の購入者を対象としています。 --- アパレル・フットウェア https://retailnext.net/ja/solutions/apparel-footwear 「アパレル＆フットウェア」は、RetailNextがファッション小売業者向けに提供するセクターソリューションです。同ページによると、このカテゴリーは、購入前の閲覧期間が長期化していること、トレンドの急速な変化、季節ごとの客足の劇的な変動、そしてオンラインおよびオフラインの両チャネルからの競争に直面しているとされています。 RetailNextは、自社の買い物客の行動データおよび来店客数データを、閲覧者を購入者に転換し、最大の効果を得るための商品レイアウトや陳列を最適化し、各シーズンの来店客数の変動パターンに合わせて在庫や人員配置を事後対応ではなく、事前に正確に計画するためのツールとして位置付けています。 このソリューションは、同ページで明示的に挙げられている、ラグジュアリーブティック、ファストファッションチェーン、靴専門店など、あらゆる業態の小売業者向けに構築されており、RetailNextの中核製品を支えるAurora®センサーデータを活用しています。これらの中核製品には、客数計測や人員配置のための「Traffic Analytics」、商品陳列やレイアウト変更のテストを行う「Insights」、および盗難防止のための「Asset Protection」が含まれます。 このページで述べられている機能は、主に3つの分野に焦点を当てています。それは、商品閲覧を「逃した機会」として扱うのではなく、測定可能なコンバージョンへと転換すること、視覚的な判断のみに頼るのではなく、特定の商品陳列に関する意思決定の投資対効果を定量化すること、そして画一的な過去のデータに基づく仮定を用いるのではなく、シーズンごとの客足予測を構築することです。 このソリューションは、アパレルおよびフットウェア小売業界のリーダー（マーチャンダイジング、店舗運営、あるいは経営幹部レベルを問わず）を対象としており、同ページが「他の小売業態に比べて異常に変動が激しく、変化の速い」と特徴づけるカテゴリーにおいて、意思決定を行うために買い物客の行動に関する実証データが必要な方々に向けたものです。 同ページでは、Calvin Kleinの店舗財務担当副社長であるダレン・ボウデン氏のコメントが引用されています： --- コンビニエンスストア https://retailnext.net/ja/solutions/convenience-stores 「コンビニエンスストア」は、RetailNextが提供する、コンビニエンスストアおよびガソリンスタンド併設型小売事業者向けの業界別ソリューションです。本ページでは、コンビニエンスストア事業を、利益率が低く販売数量の多いビジネスとして位置づけています。このビジネスでは、すべての取引が重要であり、人員を最小限に抑えた運営モデルでは、非効率や当て推量による余地は一切ありません。特に、サービスの遅さや商品陳列の不備によって生じる売上機会の損失については、許容できません。 RetailNextの来店客数および行動データは、コンビニエンスストアの運営者が1回の来店あたりの売上を最大化し、ガソリン利用客をより多く店内での購入客へと転換し、朝や夕方のラッシュ時などのピーク時間帯に向けた人員配置や商品陳列を最適化し、店舗ごとにではなくネットワーク全体のすべての拠点において、より効率的で一貫性のある運営を行うことを支援するものです。 RetailNextの他の業界別ページと同様、基礎となるデータはプラットフォーム全体で共有されるAurora®センサーネットワークから取得されるため、コンビニエンスストア事業者は、客数計測や人員配置のための「Traffic Analytics」、商品陳列の変更をテストするための「Insights」、あるいは盗難防止のための「Asset Protection」を、各機能ごとに新しいハードウェアを導入することなく追加することができます。 このページで紹介されている機能は、ガソリン購入やちょっとした用事で既に店内に入っている既存の来店客を、追加購入へと誘導すること、ラッシュ時に発生する客数の急激な変動を管理すること、そして仮定ではなく実際の買い物客の行動データに基づいた適切な店内陳列の決定を通じて、1人あたりの購入金額（バスケットサイズ）を向上させることに重点を置いています。 このソリューションは、大規模な多店舗ネットワークを管理するコンビニエンスストアの運営責任者や商品企画責任者を対象としており、店舗ごとのわずかな効率向上が、ネットワーク全体で大きな相乗効果を生み出します。ページには、BFL Groupのアイマン・ベイドゥーン氏のコメントが掲載されています： --- デパート https://retailnext.net/ja/solutions/department-stores 「デパート」は、大規模で多部門展開を行う小売事業者向けのRetailNextの業界別ソリューションです。このページでは、百貨店が業態特有の課題に直面していると位置付けています。つまり、事業者は単一の店舗を管理するのではなく、実質的に一つの建物内に存在する数十の専門部門を管理しており、各部門ごとに顧客の行動、来店客の流れ、業績の動向が異なるのです。 RetailNextの客動線および行動データは、店舗全体の客動線数という単一の数値ではなく、各部門ごとの可視性をデパート運営者に提供することを目的としており、これによりカテゴリーごとに業績を最適化することが可能になります。 主な機能としては、大規模な売り場全体にわたる部門ごとの業績可視化、一般的な専門小売店よりも複雑である店舗の規模やレイアウトにおける顧客の動線の可視化、および複数の入口を持つ店舗における入口と動線戦略の最適化などが挙げられます。 RetailNextの他の業界向けソリューションと同様、本ソリューションも共有のAurora®センサーデータプラットフォーム上で動作します。つまり、百貨店運営企業は、各機能ごとに個別のハードウェアを用意することなく、「Traffic Analytics」による部門単位の客数計測や人員配置、「Insights」による部門ごとのレイアウトや商品陳列の変更テスト、そして広大な売り場全体での「Asset Protection」による盗難防止を組み合わせることができます。 このソリューションは、店舗全体の集計データだけでは、例えば化粧品売り場と家庭用品売り場の間で大きく異なる業績の動向が見えにくくなるため、店舗全体だけでなく売り場やカテゴリー単位での可視化を必要とする、大規模小売業者の運営およびマーチャンダイジング担当者を対象としています。 同ページでは、Macy'sのチーフ・ストア・オフィサーであるマーク・マストロナルディ氏のコメントが引用されています：Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0 --- 施設 https://retailnext.net/ja/solutions/facilities 「施設」は、RetailNextが施設およびワークプレイス管理チーム向けに提供するソリューションであり、RetailNextの中核となる小売セクター向けのページとは、やや異なる位置づけのユースケースとなっています。このページでは、施設およびワークプレイス管理チームが、不動産コストの削減、ハイブリッドワーク戦略の支援、安全性および収容人数に関するコンプライアンスの確保、そして利用者の体験向上といった課題を、多くの場合同時に解決することが求められていると位置づけています。 RetailNextの占有率およびスペース利用率データは、同社の小売向け製品全体で採用されているAurora®センサープラットフォームから取得されており、仮定ではなく実測された占有率データを用いて、こうしたニーズに応えることを目的としています。 スペースが設計上どのように使用されるべきかではなく、実際にどのように使用されているかを把握し、定期的な手動チェックに頼るのではなく継続的な占有規制の遵守を維持し、バッジのスワイプによる推定値のみに依存するのではなく、実際の出席データを用いてハイブリッドワーク戦略を支援します。 同ページによると、このソリューションは企業キャンパス、オフィスビル、あるいは複合施設に適用可能であり、RetailNextの基盤となる人流計測および行動分析技術を、従来の小売販売のユースケースから、より広範な在室状況インテリジェンスのユースケースへと拡張しています。これは、 ワークプレイス戦略、および不動産管理チームを対象としており、不動産に関する意思決定の根拠付け、コンプライアンスの証明、あるいはハイブリッドワーク方針の策定のために、継続的かつ正確なスペース利用データが必要とされています。これには、同社の小売向け製品が採用しているのと同じセンサーハードウェアと、95～99％とされる基本の計数精度が活用されています。 同ページでは、Ulta Beautyのプラマ・バット氏のコメントが引用されています：Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0 --- ジュエリー https://retailnext.net/ja/solutions/jewelry 「ジュエリー」は、RetailNextがジュエリー小売業者向けに提供する業界別ソリューションです。同ページによると、このカテゴリーは他の小売業態とは運営方法が異なり、購入金額が高く、購入決定に至るまで慎重に検討され、多くの場合、専門スタッフによる相談を基に行われるため、顧客の購買プロセスは数週間から数ヶ月にわたり、複数回の来店を要することがあるとされています。 また、このページでは、ジュエリー小売業界特有の運営上の課題として、セキュリティ上の必要性と、居心地が良くゆったりとした店内雰囲気の維持とのバランスを取ることを挙げており、標準的な小売分析ではこれに対応できていないと指摘しています。 RetailNextの行動データおよび客動線データは、ジュエリー小売業者が、予約主導型の需要に合わせて相談エリアの利用や人員配置を最適化し、各来店を独立したイベントとして扱うのではなく、複数回にわたる顧客の購買プロセスを理解・支援し、この業界が重視する「あえてゆったりとした」ショッピング体験を損なうことなくセキュリティを管理できるよう支援することを目的としています。 同ページで挙げられている具体的な機能には、特に複数回の来店を伴う顧客の購買プロセスを理解すること（同じ顧客が高額な購入に至るまでに数回来店する可能性があることを認識すること）、スタッフがサポートする熟考型の販売が行われる相談エリアを最適化すること、そして顧客体験を損なうことなくセキュリティを維持することが含まれます。 RetailNextの他の業界向けソリューションと同様、本ソリューションも共通のAurora®センサープラットフォーム上で動作するため、宝飾品小売業者は、同じ基盤ハードウェアを使用して「Traffic Analytics」「Insights」「Asset Protection」の各機能を組み合わせることができます。 このソリューションは、検討期間が長く、平均取引額が高く、防犯対策と「監視されていると感じさせない」サービス体験とのバランスを取る必要がある購入カテゴリーを扱うジュエリー小売業者を対象としています。同ページでは、Daniel's JewelersのDavid Sherwood氏のコメントが引用されています： --- レストラン https://retailnext.net/ja/solutions/restaurants 「レストラン」は、RetailNextがレストランおよび外食事業者を対象に提供する業界向けソリューションです。このページでは、レストランの業績は、「適切なタイミングで適切な人員配置を行うこと」、「あらゆる接点において一貫して質の高い顧客体験を提供すること」、そして「人と資産を適切に保護すること」という3つの要素を同時に実現できるかどうかにかかっていると説明しています。 RetailNextの客足分析ソリューションは、これら3つの要素を個別の取り組みとしてではなく、同時に解決できるよう設計されています。具体的には、正確な客足予測と人員配置計画により、固定されたスケジュールではなく、実際に計測された需要に合わせて人員を配置できるようにします。また、映像セキュリティと販促効果測定を通じて、同一の基盤データから、損失防止やマーケティング効果に関する課題への答えを見出せるようにします。 同ページでは、これが事業者が1店舗を運営している場合でも、数百店舗を運営している場合でも適用されると述べられており、RetailNextのAurora®センサープラットフォームから得られる客動線および行動データを、業績の高いレストラン運営と平均的な運営を分ける「オペレーショナル・インテリジェンス」の層として位置付けています。 具体的な機能としては、固定の勤務表や推測ではなく、測定された需要に基づいた人員配置、ピーク時の客の待ち時間の短縮とサービス処理能力の向上、さらに、客数計測に使用されるのと同じセンサーデータを用いて人命保護と資産保護の機能を統合することで、レストラン運営者が人員配置分析とセキュリティのために別々のシステムを必要としないことが挙げられています。 このソリューションは、単一店舗から多店舗展開の企業規模を問わず、店舗内のデータを1つの共有ソースとして活用し、人件費、顧客体験、セキュリティのバランスを取る必要があるレストラン運営責任者を対象としています。同ページには、タナカメガネのCEOであるダミアン・ホール氏のコメントが掲載されています：Q0 --- リテールバンキング https://retailnext.net/ja/solutions/retail-banking 「リテールバンキング」は、RetailNextが銀行支店運営者向けに提供する業界別ソリューションです。このページでは、顧客の期待の高まり、デジタルチャネルの普及に伴う来店パターンの変化、そして運営コスト削減への継続的な圧力など、複数の要因から同時に支店の業績が圧迫されている現状を解説しています。 RetailNextの「Aurora®」センサープラットフォームから得られる支店来客動向分析データは、リテールバンキングの責任者が、固定されたスケジュールではなく、実際に測定された来店パターンに合わせて、窓口やプラットフォーム、あるいはアドバイザリーデスクの人員配置を最適化できるよう支援することを目的としています。 来店時の顧客の待ち時間を短縮すること；そして、どの支店を再設計、規模変更、または統合すべきかを含め、支店設計やより広範な支店ネットワークの変革について、データに基づいた意思決定を行うことを支援するよう位置づけられています。 このページで紹介されている機能には、固定されたスケジュールではなく実際の顧客需要に合わせて人員配置を調整すること、仮定ではなく実際の来店データや動線データに基づいて検証された支店レイアウトを設計すること、そして全拠点の比較可能な来客データを活用して銀行の支店ネットワーク全体を最適化することが含まれます。 RetailNextの他のセクターページと同様、このソリューションもRetailNextの中核製品と同じ基盤となるAurora®センサーハードウェアおよびデータプラットフォームを共有しているため、銀行は1つの共有センサー展開を用いて、支店レベルの「Traffic Analytics」、支店レイアウト変更のテストのための「Insights」、および支店セキュリティのための「Asset Protection」を組み合わせることができます。 本ソリューションは、支店内の体験を近代化しつつ、ネットワークの運営コストを削減するというプレッシャーのもとで支店ネットワークを管理する、リテールバンキング業務および支店ネットワーク戦略の責任者を対象としています。ページには、BFL GroupのAyman Beydoun氏のコメントが掲載されています： --- ショッピングモール https://retailnext.net/ja/solutions/shopping-malls 「ショッピングモール」は、RetailNextがショッピングモールやショッピングセンターの運営者および不動産管理者を対象に提供する業界別ソリューションです。このページでは、消費者の行動の変化、テナント構成の変遷、そして単なる体験談ではなくデータに基づいて不動産の価値を証明し続ける必要性といった要因により、ショッピングセンターの業績が厳しい状況に置かれていることを解説しています。 RetailNextの「Aurora®」センサープラットフォームから得られる来客動線分析データは、モール運営者が推定来客数ではなく実際の来客数や滞在時間データに基づいて、より的確な賃貸契約の意思決定を行えるよう支援し、モール全体のマーケティング活動を測定された来客数と結びつけることでマーケティングROIを実証し、 さらに、テナントに対して来客数や来客分析データをサービスとして提供することで、テナント向けの新たな収益源を創出することを目指しています。また、このページでは、賃貸やマーケティング以外の不動産管理における活用事例についても取り上げています。具体的には、通路や主力店舗エリアにおける人流の測定、および安全性や規制順守を目的としたリアルタイムの占有率管理などです。 具体的な機能としては、定量化された来客数および滞在時間データに基づく賃貸契約の意思決定、モール全体のマーケティング費用対効果の証明、そしてモール独自の来客データをテナント向けに提供する収益化可能なサービスへの転換などが挙げられます。 このソリューションは、個々のテナントの店舗レベルデータだけでなく、施設全体にわたる来訪者の行動を、回廊やゾーンレベルで包括的に一元的に把握する必要がある、ショッピングセンターの不動産管理者、賃貸チーム、およびマーケティングチームを対象としています。同ページでは、AlMalki GroupのZiad AlMalki氏のコメントが引用されています：Q0Q0 --- ビジネス・インテリジェンス https://retailnext.net/ja/solutions/business-intelligence 「ビジネス・インテリジェンス」は、RetailNextが小売分析およびBIチーム向けに提供するユースケースソリューションです。このページは、他のプラットフォームとは対照的な点から始まります。多くの小売分析プラットフォームは、チームに「何が起きたか」を伝えるのに対し、このユースケースの基盤となる製品であるRetailNext Insightsは、そのデータが何を意味し、次に何が起こりそうかをチームに伝えることを目的としています。 このソリューションは、基本的な客数ダッシュボード以上の機能を求めるBIおよびアナリティクスチーム向けに構築されており、RetailNextのAurora®センサープラットフォームを通じて収集された買い物客の行動データと、AIを活用した分析、予測モデリング、そしてRetailNextが「業界最大規模の小売ベンチマークデータセット」と称する、同社の小売顧客基盤全体から集約されたデータとを組み合わせています。 掲げられている目標は、カスタムレポートを作成するアナリストから、モバイル端末で主要指標を素早く確認する経営幹部まで、組織のあらゆるレベルにおける戦略的決定を支援するインテリジェンスです。すべてのインサイトはアクセスしやすく、あらゆる決定は、専任のアナリストが依頼に応じてレポートを作成することに依存するのではなく、データに基づいたものとなるよう設計されています。 ページに記載されている機能には、固定されたレポート形式ではなく、平易な英語でデータに質問を投げかけること、売上などの遅行指標に反映される前に今後の動向を把握すること、そしてRetailNextが「業界最大規模の比較可能データセット」と説明するものと小売業者の自社の業績をベンチマークすることが含まれています。 このソリューションは、単なる事後的な記述的レポートではなく、予測的かつベンチマーク化された小売データを必要とする、小売企業内のビジネスインテリジェンス、データ、およびアナリティクスチームを対象としています。同ページには、タナカメガネのCEOであるダミアン・ホール氏のコメントが掲載されています： --- マーケティングと顧客体験（CX） https://retailnext.net/ja/solutions/marketing-cx 「マーケティングと顧客体験（CX）」は、RetailNextがマーケティングおよびカスタマーエクスペリエンスチーム向けに提供するユースケースソリューションです。このページでは、まず具体的な課題が提示されています。マーケティングチームは、顧客を実店舗に誘導するために多額の予算を投じていますが、その大半は、費用をかけて誘導した顧客が実際に店舗に訪れたかどうかを証明できず、ましてやそれが売上につながったかどうかまでは確認できていません。 RetailNextは、同社のAurora®センサープラットフォームから得られる集客データや行動データを、この課題を解決する手段として位置付けています。これにより、マーケティング費用を測定された店舗への集客に直接結びつけ、さらにそこから測定されたコンバージョンへとつなげることができます。 ページで紹介されている機能には、一般的な売上増加率の仮定に頼るのではなく、特定のマーケティング費用やキャンペーンを測定された店舗来客数と結びつけること、買い物客が店舗に到着した後の店内での顧客行動を可視化すること、そしてデジタルエンゲージメント指標だけでなく、実際に測定された店舗来客数を促進していることが実証されたキャンペーンやチャネルに基づいて、マーケティング予算の配分を最適化することが挙げられています。 このソリューションは、Auroraの主力製品と同じ基盤となるAuroraセンサーハードウェアとデータを共有しているため、マーケティングチームやCXチームは、マーケティング専用の別個の測定システムではなく、同じ小売業者の運営チームやマーチャンダイジングチームがすでに活用しているのと同じ店舗来客データを利用することができます。 このソリューションは、デジタルアトリビューションツールが実店舗までカバーしていないカテゴリーにおいて、実店舗への来店を促進するための支出の正当化と最適化を必要とする、マーケティングおよび顧客体験（CX）の責任者を対象としています。同ページには、Sharaf DGのCEOであるNilesh Khalkho氏のコメントが掲載されています： --- マーチャンダイジング https://retailnext.net/ja/solutions/merchandising 「マーチャンダイジング」は、RetailNextがビジュアルマーチャンダイジングおよび顧客体験（CX）チーム向けに提供するユースケースソリューションです。このページでは、マーチャンダイジングの意思決定が従来、測定された証拠ではなく経験や直感に基づいて行われてきたことを指摘し、RetailNextを、その直感に基づくアプローチを直接的な行動データに置き換える手段として位置付けています。 どのディスプレイが注目を集めているか、買い物客がどのゾーンで立ち止まっているか、どのレイアウトが商品閲覧から購入へとつながっているかなど、買い物客が実際に店舗環境とどのように関わっているかを可視化することで、RetailNextは、これまで経験則に頼っていた意思決定に対して、マーチャンダイジングおよびCXチームに裏付けとなる証拠を提供します。 このページで挙げられている機能には、RetailNextのAurora®センサーに基づく行動データから、店舗環境のどの具体的な要素が実際に効果を上げているかを把握すること； 「Insights」製品を活用し、新規のマーチャンダイジングコンセプトを、本格的な展開に先立ち少数の店舗でテストすること；および、他の要因によって説明され得る全体的な売上動向のみに依存するのではなく、特定のマーチャンダイジングやディスプレイに関する決定が下された後に、その投資対効果（ROI）を実証することです。 このソリューションは、買い物客の行動データに基づいてマーチャンダイジングの決定を検証・確認する必要があり、現在は特定のディスプレイやレイアウト変更による効果を特定できない主観的な店内観察や事後の売上結果に頼らざるを得ない、ビジュアルマーチャンダイジング、店舗デザイン、および顧客体験の各チームを対象としています。 同ページでは、Calvin Kleinの店舗財務担当副社長であるダレン・ボウデン氏のコメントが引用されています： --- セキュリティ https://retailnext.net/ja/solutions/security 「セキュリティ」は、RetailNextが小売業の損失防止および物理的セキュリティチーム向けに提供するユースケースソリューションであり、RetailNextの「Asset Protection」専用製品ページで紹介されている同名の製品を基盤として構築されています。同ページでは、多くの損失防止チームが依然として事後対応型の働き方を続けており、リスクが顕在化する前にそれを特定するのではなく、事件が発生してすでに企業に金銭的損失が生じた後に、カメラの映像を確認している現状を指摘しています。 RetailNextは、AIを活用した行動分析とPOSデータの統合を組み合わせることで、こうした事後対応型のモデルから事前対応型のモデルへと移行し、脅威が確実な損失に発展する前に特定し、調査担当者が事後に映像を検索する時間を大幅に削減できると位置付けています。 具体的な機能としては、事後対応型から事前予防型のセキュリティ体制への移行、手動での確認を必要とせず関連映像や取引の異常を自動的に抽出することで、数日かかっていた案件の解決を数時間に短縮すること、そしてカメラシステムの全面的な入れ替えを必要とせず、小売業者の既存のカメラインフラを活用できることが挙げられています。 同ページによると、このソリューションの目的は、セキュリティチームが映像の抽出や確認に費やす時間を削減し、実際にインシデントを未然に防ぐことに注力できるようになること、そして経営陣に対してセキュリティ投資の測定可能な成果を実証できるようにすることです。 このソリューションは、RetailNextの他の製品と同様にAurora®センサープラットフォームのデータを活用し、在庫減少の抑制や在庫・従業員の保護を担当する、損失防止、リスク管理、店舗運営の各チームを対象としています。同ページでは、UNTUCKitのブレント・ポールセン氏のコメントが引用されています： --- 店舗デザイン https://retailnext.net/ja/solutions/store-design 「店舗デザイン」は、店舗の計画・設計チーム向けのRetailNextのユースケースソリューションです。このページでは、店舗設計の意思決定には多大な資本リスクが伴うことを指摘しています。すなわち、設計概要書では魅力的に見えるコンセプトも、実際には期待通りの成果を上げられない場合があり、展開が進んでその事実が明らかになる頃には、小売業者に数百万ドルの損失をもたらす可能性があるのです。 RetailNextの行動データは、同社のAurora®センサープラットフォームから収集されたもので、店舗計画・設計チームが、全店舗への展開を決定する前に、少数の店舗において新しいコンセプトの検証、レイアウト変更のテスト、そして買い物客の動線や売上実績への実際の影響を測定できるようにするものです。 主な機能としては、新しい店舗コンセプトを全店舗に展開する前に検証すること、フロアプランで想定された動線ではなく、買い物客が実際にどのように店内を移動しているかを確認すること、そして他の要因によって説明され得る展開後の売上数値だけでなく、測定された買い物客の行動データを用いて、特定の設計決定に対する投資対効果（ROI）を立証することが挙げられます。 このソリューションは、多数の店舗でデザイン変更に資本を投じる前に証拠を必要としている店舗計画、設計、および不動産担当チームを対象としています。また、現在、本格展開前にコンセプトの実世界でのパフォーマンスを検証する手段が限られているチーム向けに、RetailNext社の「Insights」製品を活用して、まさにこのような小規模なパイロットテストを実施できるようにすることを目的としています。 同ページでは、ケンドラ・スコットのベン・ジャクソン氏のコメントが引用されています：Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0 --- 店舗運営 https://retailnext.net/ja/solutions/store-operations 「店舗運営」は、多数の店舗にわたる人件費、コンバージョン率、業績を同時に管理する小売運営チーム向けのRetailNextのソリューションです。このページが取り組む中核的な課題は、運営チームが数十から数百店舗にわたり、人件費の削減と顧客体験の向上を同時に図らなければならないという点です。RetailNextのAurora®センサーネットワークを通じて95～99％の計測精度が実証されているRetailNextの来店客数および行動データを活用することで、固定されたシフト表ではなく、実際に計測された需要に合わせてスタッフのシフトを組むことが可能になります。また、店舗ごとに個別に確認するのではなく、全店舗の業績を一元的に把握し、単なる来店客数の集計にとどまらず、生の来店客数を測定可能な業績指標へと変換することができます。 このページでは、具体的な顧客実績を証拠として挙げています。Boggi Milanoでは買い物客の収益率が40％向上し、The Vitamin Shoppeでは7か月間で600万ドルの追加売上を生み出し、Camperではコンバージョン率が10％向上しました。これらの数値は、店舗運営のユースケースにおいてRetailNextのプラットフォームを活用している小売業者による成果として提示されています。 このソリューションは、RetailNextの他の製品にも活用されている基盤となるセンサーデータを活用し、店舗ごとの当て推量から、人員配置、シフト編成、店舗間の業績比較について、ネットワーク全体にわたるデータに基づいた意思決定へと移行する必要がある運営責任者を対象としています。The Container StoreのビジネスInsightsおよびアナリティクス担当シニアディレクターであるマット・エヴァンス氏のコメントがページに掲載されています： --- ベンチマーク・ハブ https://retailnext.net/ja/benchmarks-hub 「ベンチマーク・ハブ」は、RetailNextが提供する小売店の来店客数に関する公開データリソースです。RetailNextは毎月、北米、EMEA、APAC地域の数千カ所の小売店舗における来店客数を追跡しており、同社によれば、これは「実世界の小売業績に関する、どこよりも包括的な分析結果の一つ」となっています。 基礎となるデータは、RetailNextが独自に運用するAurora®センサーネットワークから得られています。同社によれば、このネットワークは95～99％の精度で人数を計測しており、つまり、これらのベンチマークはアンケートやモデルによる推定値ではなく、実際に計測された来店客数に基づいて構築されています。データは、特に米国、カナダ、EMEA、APACの各市場からの情報を基に、毎月更新されます。 このハブでは、Power BIを基盤としたライブの「ベンチマーク・ダッシュボード」にアクセスでき、ユーザーは地域、小売セクター、期間ごとに分類されたリアルタイムのトレンドデータを閲覧できます。対象範囲は、アパレル、靴、コンビニエンスストア、百貨店など、複数の小売業態に及びます。 このハブの目的は、小売業者、アナリスト、業界オブザーバーに対し、自社の過去の数値のみに依存するのではなく、より広範な多地域データセットと自社の店舗やポートフォリオの業績を比較するための外部参照基準を提供することにあります。 データは毎月更新されるため、このハブは、対象とする3つの地域における実店舗の客動のマクロ的な変化を示す継続的な指標としても機能します。これは、個々の小売業者の業績とは独立して、店舗での購買行動がどのような傾向にあるかを理解しようとするすべての人にとって、有用な背景情報となります。 --- 価格 https://retailnext.net/ja/pricing 「価格」は、RetailNextのインタラクティブな価格見積もりページであり、公開価格表の代わりとして利用されています。 RetailNextは、ソフトウェアおよびAurora®センサーハードウェアを網羅するサブスクリプション型の価格モデルを採用しており、固定価格を公表する代わりに、このページでは3ステップのインタラクティブな見積もりツールを提供しています。小売業者は、店舗数、1店舗あたりの平均入口数、店舗タイプまたは業種、地域または国、現在の技術環境などの店舗詳細情報を入力します。 このツールは現地通貨建ての見積もりを即座に算出します。また、結果は小売業者のメールアドレスにも送信されます。サブスクリプション自体には、Auroraセンサーのハードウェア、プラットフォームソフトウェアへのアクセス権、ソフトウェアのアップデート、保証、およびRetailNextのベンチマークデータへのアクセスが含まれます。 このページでは、サブスクリプション料金にはソフトウェアとハードウェアのみが含まれており、追加サービスは店舗ごとに異なることが明記されています。追加サービスには、設置や現地調査、取り付け、配線、ネットワーク設定などの専門サービス、ハードウェアの配送、消費税や輸入関税、特殊な天井高や店舗レイアウトに対応した専用の取り付け金具、および小売業者が必要とするあらゆるカスタム統合などが含まれます。 同ページでは、このサブスクリプション構造を、多額の初期投資に代わる「運用コストの低い選択肢」として位置付けており、予算に優しい月額支払いを介してキャッシュフローを確保できると説明しています。また、小売業者は割引料金やエンタープライズレベルの料金についてRetailNextの営業チームに問い合わせることができると記載されており、見積もりツールの算出結果であっても、価格は固定ではなく、規模に応じて交渉可能であることを示唆しています。 このページは、RetailNextの営業チームに直接問い合わせる前に、迅速かつ個別のコスト見積もりを希望する、評価段階初期の小売業者を対象としています。 --- パートナー https://retailnext.net/ja/partners 「パートナー」は、RetailNextのパートナーエコシステムに関するページであり、エンドユーザーである小売業者そのものではなく、RetailNextのプラットフォームの再販、統合、またはその上での開発を希望する組織を対象としています。 このページでは、テクノロジープロバイダー、コンサルティング会社、再販業者、導入スペシャリストに対し、RetailNextのパートナーエコシステムへの参加を呼びかけており、画一的な単一のプログラムではなく、各カテゴリーごとに最適化されたパートナーシップモデルが用意されていると説明しています。 パートナーにとっての価値提案として挙げられているのは、自社の顧客にRetailNextのプラットフォームを提供することで新たな収益源を開拓できること、その過程でRetailNextから業界をリードするサポートを受けられること、そして同じ市場で競合する単独のベンダーとして活動するのではなく、協力することでさらなる成果を上げられることです。 このページでは、RetailNext独自の小売分析プラットフォーム、すなわち「Traffic Analytics」、「Insights」、「Asset Protection」、および基盤となる「Aurora®」センサーを、パートナーのカテゴリーに応じて、パートナーが自社顧客向けに再販、統合、または導入を行う製品として位置付けています。 このページは、RetailNextの顧客向けページとは異なります。RetailNextのプラットフォームを直接購入・導入するかどうかを検討している小売業者向けではなく、RetailNextとのビジネス関係を構築すべきかどうかを評価している潜在的なビジネスパートナー向けに作成されています。 RetailNextでは、単一の汎用的な再販業者プログラムではなく、いくつかの異なるパートナーカテゴリーを設けています。そのため、このページは、現場でRetailNextのハードウェアを導入するシステムインテグレーターから、RetailNextのプラットフォームデータとの連携を構築するソフトウェアベンダーに至るまで、幅広い組織にとってのエントリーポイントとして機能しており、各組織はそれぞれ異なる商業条件に基づいてRetailNextと提携することになります。 --- 私たちについて https://retailnext.net/ja/about/who-we-are 「私たちについて」は、RetailNextの会社概要ページです。RetailNextは、小売分析分野におけるグローバルリーダーとして、世界中の実店舗小売業者がデータに基づいた意思決定を行えるよう支援していると自負しており、eコマース式の分析手法を実店舗小売に導入するという明確な目標を掲げて2007年に設立されたと述べています。 このページに記載されている会社の概要は、世界100カ国以上で600社以上の小売顧客を抱え、全世界で約240名の従業員を擁し、本社はカリフォルニア州キャンベルにあり、顧客との平均提携期間は10年以上であるということです。 このページでは、RetailNextの設立の前提を、同社が解消を目指した特定のギャップとして位置付けています。すなわち、EC小売業者はかねてより、オンライン顧客に関するページごとの詳細な行動分析データを持っていましたが、実店舗小売業者は歴史的に、買い物客が店内で実際にどのように行動しているかについて、それに匹敵する可視性を比較的ほとんど持てませんでした。RetailNextは、特に実店舗小売業におけるこの可視性のギャップを埋めるために設立されたのです。 このページは、設立年、顧客数、展開国数、 従業員数、本社所在地、平均顧客継続期間など、RetailNextの企業情報に関する公式な情報源として機能しています。これらの情報は、サイト内の「小売業向けに設計されています」や個々の製品ページなど、他のページでも参照されていますが、数値が若干異なる場合や古い数値が掲載されている場合があります。このページの数値が他の場所の古い数値と異なる場合、このページは企業情報を専門に扱うページであるため、より最新の情報源として扱われるべきです。 --- お客様の導入事例 https://retailnext.net/ja/resources/case-studies 以下の項目は、RetailNextが公開している顧客事例をまとめたものです。各指標は、retailnext.net上の対応する公開事例ページから引用したものです。 --- 事例研究：来店客数を全店舗の競争優位性へと転換する（Shoe Palace） https://retailnext.net/ja/resources/case-studies/case-study-shoe-palace-2026 Shoe Palace社は、RetailNextの来店客数分析を活用し、250店舗以上におけるピーク時間帯を特定することで、労働時間あたりの来店客数（TPLH）を測定可能な業績指標へと転換し、2年目までにコンバージョン率を平均10％向上させました。 報告された成果は以下の通りです：コンバージョン率の平均上昇率＋10％（前年比）；全米250店舗以上；5つの州に店舗を展開。 --- 事例研究：開業当初からデータを活用して実店舗を構築する（Balsam Brands） https://retailnext.net/ja/resources/case-studies/balsam-brands-building-brick-and-mortar-with-data-from-day-one DTC業界の注目企業であるBalsam Brands社が、トラフィック分析を活用してBalsam HillおよびBalsam Hill Studio全体で戦略的な小売展開を開始・拡大し、人件費を31％削減するとともに、実店舗での来店率を前年比で最大10％向上させた経緯をご紹介します。報告された成果は以下の通りです：人件費31％削減、来店率10％増（ホリデーシーズンのピーク時）。 --- 事例紹介：世界的なサーフィンブランドがRetailNextを活用して高いパフォーマンスを実現（Hurley） https://retailnext.net/ja/resources/case-studies/case-global-surfing-brand-powers-high-performance-with-retailnext 世界的なサーフィンブランドであるHurleyは、ビジネスパフォーマンスと業績の向上を図るため、信頼性が高く正確な来店客数データを取得できるよう、他社の小売分析ソリューションからRetailNextへ切り替えた結果、コンバージョン率を5％向上させた経緯を共有しています。報告された成果は以下の通りです：コンバージョン率が5ポイント上昇（22％から27％へ）；北米の38店舗。 --- 事例研究：ブランドが店舗内分析を活用して人材採用の機会を発見（Boggi Milano） https://retailnext.net/ja/resources/case-studies/case-study-boggi-milano-2025 Boggi Milanoは、61カ国以上に235店舗を展開するイタリアのブランドです。 2018年、同チームはブランドの店舗業績分析を改善すべく、店舗内分析の専門企業との提携を検討しました。報告された成果は以下の通りです：来店客あたりの売上高が40％増加、コンバージョン率が5ポイント上昇、平均客単価が15％増加しました。 --- 事例研究：より安全な大学環境の構築（RetailDDS） https://retailnext.net/ja/resources/case-studies/case-study-building-a-safer-university-environment 新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の影響により政府が新たな規則や規制を定めたことを受け、当社のパートナーであるRetailDDSは、大学クライアントのリアルタイムの収容人数を監視するための信頼できるソリューションプロバイダーを探していました。報告された結果には、33,000人以上の学生（大学クライアント）が含まれています。 --- 事例研究：老舗ジュエリー店が店舗への来客数を基に成功を定義する方法（Daniel's Jewelers） https://retailnext.net/ja/resources/case-studies/case-study-daniels-jewelers-2024 1948年の創業以来、Daniel’s Jewelersは米国で急速に事業を拡大し、現在では100店舗以上を展開しています。同社では、RetailNextの「Traffic 2.0」ソリューションを活用し、業績の向上、人件費の最適化、そして優れた顧客サービスの提供を実現しています。報告されている実績は以下の通りです：全米に100店舗以上を展開、創業76年。 --- 事例紹介：Dave & Buster's：アナリティクスを活用した業務の変革 https://retailnext.net/ja/resources/case-studies/case-study-dave-and-busters-2025 Dave & Buster’sがデータ駆動型の運営へと移行したことは、小売分析がビジネスをいかに変革し得るかを示しています。推測に頼るのではなく、リアルタイムの洞察を活用することで、経営陣は人員配置や投資をより適切に最適化し、全店舗にわたる透明性を高めることができます。報告された実績は以下の通りです：米国に177店舗、最大規模の店舗は70,000平方フィートです。 --- 事例研究：35,000フィートの上空から商品陳列のコンプライアンスを確保する（Lolli and Pops） https://retailnext.net/ja/resources/case-studies/case-study-ensuring-merchandising-compliance-from-35000-feet Lolli and Pops社が、RetailNextプラットフォームを通じて商品陳列に関する分析データをリモートで活用し、時間とコストをどのように削減したかをご紹介します。報告された実績は以下の通りです：米国国内に35店舗以上を展開、最大規模の店舗では360の陳列棚を設置しています。 --- 事例研究：DTCブランド「UNTUCKit」が実店舗でのコンバージョンをどのように促進しているか https://retailnext.net/ja/resources/case-studies/case-study-how-dtc-brand-untuckit-drives-conversion-in-physical-stores もともとD2C（消費者直販）ブランドであったUNTUCKitは、実店舗を展開した最初のEコマース企業のひとつです。同ブランドは、RetailNextとの提携以来、コンバージョン率を6.9％（2017年～2020年）向上させた経緯について語っています。 報告された成果は以下の通りです：個別の集客計測システムや防犯システムと比較して約40％のコスト削減；コンバージョン率6.9％の向上；コンバージョン率6.9％の向上（2017年～2020年）。 --- 事例研究：日本を代表する眼鏡小売業者がいかに高い業績を上げているか（タナカメガネ） https://retailnext.net/ja/resources/case-studies/case-study-how-japans-leading-eyewear-retailer-drives-high-performance 「メガネの田中」は、リアルタイムの店舗内分析に基づいて、データ駆動型の戦略的な経営判断を行う必要性を認識しました。この眼鏡小売業者は、店舗内での顧客体験をより深く理解するために、RetailNextを選定した理由を語っています。 --- 事例研究：Interior Analyticsを活用した陳列パフォーマンスの向上（アパレル・アクセサリーの専門小売業者） https://retailnext.net/ja/resources/case-studies/case-study-improving-fixture-performance-through-interior-analytics この小売業者は、店内の主要なビジネスチャンスを特定し、データに基づいた商品陳列の意思決定を行うために、ディスプレイや什器のパフォーマンスを測定しようとしていました。 --- 事例紹介：マルチブランド製品ショールーム（あるマルチブランド製品ショールーム） https://retailnext.net/ja/resources/case-studies/case-study-multi-brand-product-showrooms 各ブランドはエンドキャップに商品を陳列するために高額な費用を支払っていますが、ROIを評価する際、パフォーマンス指標の不足に常に頭を悩ませています。具体的には、ディスプレイの前を通り過ぎた買い物客の人数、立ち止まった買い物客の割合、そして滞在時間はどれくらいだったのか、といった点です。 --- 事例紹介：料理の達人たちがコンバージョン率を75％向上させた方法（New West Knifeworks） https://retailnext.net/ja/resources/case-studies/case-study-new-west-knifeworks このケーススタディでは、New West KnifeWorks社が、RetailNextプラットフォームを活用することで、店舗の業績を正確に測定し、実用的な知見を得た結果、コンバージョン率を75％向上させ、来店客数を32％増加させることができた経緯について紹介しています。 報告された成果は以下の通りです：来店客数 32％増（前年比）、コンバージョン率 75％増（前年比）。 --- 事例研究：UAEのエレクトロニクス小売業者がデータに基づいた意思決定を行う方法（Sharaf DG） https://retailnext.net/ja/resources/case-studies/case-study-sharaf-dg-retailnext-2023 UAEを代表するマルチブランド小売業者であるSharaf DGは、店舗での体験を絶えず革新しています。同社は、店舗内分析やその他のデータセットを活用したデータ共有モデルを各店舗に導入し、小売インテリジェンスの向上を図っています。 報告された実績は以下の通りです：4カ国にまたがる30店舗、月間来店者数100万人以上、取り扱い商品数1万点以上。 --- 事例研究：「1％の力」（The Vitamin Shoppe） https://retailnext.net/ja/resources/case-studies/case-study-the-power-of-1 「The Vitamin Shoppe」は、正確な来店客数データを活用するための戦術計画を策定しました。この計画の成功には、来店客数データの正確さだけでなく、2か月以内に731店舗に効果的に展開できる能力も不可欠でした。 報告された成果は以下の通りです：7ヶ月間で600万ドルの追加売上、全店舗でのコンバージョン率100ベーシスポイントの向上、2ヶ月間で731店舗への展開。 --- 事例研究：Camperのグローバル店舗における業績向上の秘訣 https://retailnext.net/ja/resources/case-studies/case-study-the-secret-to-campers-global-store-performance-success 高品質な製品の製造に誇りを持つ現代的な小売企業として、Camper社は、店舗スタッフに質の高い店舗データを提供し、店頭での顧客体験を向上させるとともに、世界中の店舗の業績向上を図りたいと考えていました。 報告された成果は以下の通りです：コンバージョン率が10％向上、マーケティング費用と人件費が30％削減、来店客数が前年比20％増加しました。 --- 事例研究：スタッフの能力を引き出すことで買い物体験を変革する（100% PURE） https://retailnext.net/ja/resources/case-studies/case-study-transforming-the-shopper-experience-by-empowering-associates 100% PURE社は、顧客の店舗内での購買行動を深く理解するために、RetailNextプラットフォームを導入しました。同ソリューションのUIとレポートを通じて、100% PURE社は店舗レベルおよび集計レベルの両方で、来店客数やコンバージョン率の推移をリアルタイムで把握することができました。 報告された結果には、平均取引額が70ドル（60ドルから増加）、1取引あたりの購入数が3.32個（3.12個から増加）、特定の店舗におけるコンバージョン率が30％以上などが含まれています。 --- 事例研究：大手アーケードゲームセンターの消費者動向を分析（Ridgelinez） https://retailnext.net/ja/resources/case-studies/case-study-unpacking-consumer-trends-for-a-leading-arcade-game-center 戦略コンサルティング会社であるRidgelinezは、ゲームセンター内のさまざまなゲーム機を顧客がどのように移動し、どのように利用しているかを測定・分析するための、信頼できる小売分析パートナーを探していました。 --- 事例研究：アナリティクスを活用したパフォーマンス重視の企業文化の構築（Snow Peak） https://retailnext.net/ja/resources/case-studies/case-study-using-analytics-to-create-a-performance-culture Snow Peak社は、RetailNextの店舗内分析ツールを活用して主要業績評価指標（KPI）を策定し、直営店全体にシステムを導入しました。重要なKPIには、顧客獲得率、コンバージョン率、およびスタッフシフト管理の効率性などが含まれます。 報告された成果は以下の通りです：来店客数総数が8.2％増加、コンバージョン率が13％上昇、ギアとアパレルの両部門でコンバージョンに至った来店客数が213％増加しました。 --- 事例研究：「大辞職潮」のさなかにおける給与計算業務の効率化（The Vitamin Shoppe） https://retailnext.net/ja/resources/case-studies/case-study-vitamin-shoppe-driving-payroll-efficiency The Vitamin Shoppe社は、RetailNextの来店客数データに基づいて人員配置を最適化することで、売上高に対する人件費比率を改善できた経緯について紹介しています。 その成果としては、売上高やコンバージョン率の大幅な向上、そして業務に対する認識の変化などが挙げられます。報告された結果には、7ヶ月間で600万ドルの追加売上、全店舗でのコンバージョン率100ベーシスポイントの向上、2ヶ月間で731店舗への導入などが含まれています。 --- 最近のオピニオンリーダーシップ https://retailnext.net/ja/resources/blog 以下の記事は、RetailNextブログからの最近の投稿をまとめたものです。このブログは、大手小売企業が店舗内分析プラットフォームをどのように評価・導入し、そこから価値を引き出しているかについて取り上げた、業界をリードする洞察シリーズです。 --- ブログ：小売業におけるシフト管理とタスク管理は、もはや切り離して考えることはできません https://retailnext.net/ja/resources/blog/retail-scheduling-and-task-management-can-no-longer-be-separate 小売業者は、人員配置と業務を別々に計画しておきながら、なぜ実行がうまくいかないのかと首をかしげています。スケジュール管理と業務管理を統合しなければならない理由は、以下の通りです。 --- ブログ：小売業者が「RetailNext」を購入する際、実際に何を得ているのか https://retailnext.net/ja/resources/blog/what-retailers-actually-buy-when-they-buy-retailnext 小売分析ソフトウェアのベンダーの多くは、単に仕様を売り込んでいますが、大手小売企業は契約締結後に何が変わるのかを知る必要があります。RetailNextの真の違いはここにあります。 --- ブログ：CROの視点：19年。ひとつの洞察。今もなお正しい。 https://retailnext.net/ja/resources/blog/cro-perspective-nineteen-years-one-insight-still-right RetailNextの最高収益責任者（CRO）であるセルジオ・グティエレス氏は、当社の小売分析プラットフォームの基盤となった2007年の洞察を振り返りました。それは、「実店舗にも、Eコマースと同様の厳密なデータ分析が求められる」というものでした。 --- ブログ：業務に支障をきたさずに小売分析プロバイダーを切り替える方法 https://retailnext.net/ja/resources/blog/switching-retail-analytics-providers-without-disruption 小売分析プロバイダーの切り替えにより、システム停止が発生するのではないかとご心配ですか？ RetailNextの「Funded Deployment」では、ARR 1ドルにつき最大0.85ドルのクレジットを提供し、移行を円滑に進めることができます。 --- ブログ：店舗内分析の統合が推奨される理由 https://retailnext.net/ja/resources/blog/the-case-for-consolidating-your-in-store-analytics 店舗システムが分散していると、週に12時間以上を無駄にし、ITインフラの価値の最大40％を浪費することになります。統合型小売分析プラットフォームが解決策となる理由をご覧ください。 --- ブログ：トラフィックデータの精度が人件費とコンバージョンに与える影響 https://retailnext.net/ja/resources/blog/how-traffic-data-accuracy-affects-labor-costs-and-conversion RetailNextのCRO、セルジオ・グティエレス氏は、来店客数分析の精度が、人件費、賃貸契約の交渉、および週次コンバージョン率の検証においてなぜ重要なのかを説明しています。 --- ブログ：交通量調査だけではもはや不十分な理由 https://retailnext.net/ja/resources/blog/why-traffic-counting-alone-is-no-longer-enough 従来型の来店客数計測技術は、AIの進化に追いついていません。RetailNext社の「Aurora」センサーが、単なる集計値ではなく、状況に応じた来店客の流れをどのように分析するのか、ぜひご覧ください。 --- ブログ：トラフィックデータの遮断がもたらす隠れたコスト https://retailnext.net/ja/resources/blog/the-hidden-cost-of-a-traffic-data-blackout RetailNextのCRO、セルジオ・グティエレス氏が、小売店の来店客数データに不備があると、システム障害が解消された後も長い間、人員配置、不動産、販促に関する意思決定に知らず知らずのうちに偏りが生じてしまう理由について語ります。 --- ブログ：大手小売企業がRetailNextを選ぶ理由 https://retailnext.net/ja/resources/blog/why-enterprise-retailers-choose-retailnext 大手小売企業がRetailNextの小売分析プラットフォームを選ぶ理由をご覧ください。グローバルな企業規模に合わせて構築された、正確で、インテリジェント、かつ拡張性の高いデータを提供します。 --- ブログ：2026年版「RetailNext」買い物客の心理調査レポート https://retailnext.net/ja/resources/blog/2026-retailnext-shopper-sentiment-report RetailNextの「買い物客の意識調査レポート」では、2026年にインフレ、関税、AIが小売における意思決定をどのように変えつつあるかについて、米国の買い物客1,053人を対象に調査を行いました。 --- ブログ：店舗体験の危機：データに基づく人員配置が鍵となります https://retailnext.net/ja/resources/blog/the-store-experience-crisis-data-driven-staffing-wins ターゲットは、店舗の人員配置に必要な資金を確保するため、本社職員500人を削減する予定です。小売店の来店客数分析が、小売業者が買い物客のニーズに応えるために、より賢明な人員配置を行うのにどのように役立つかをご覧ください。 --- ブログ：NRF 2026 3日目：最も重要なインパクトの測定 https://retailnext.net/ja/resources/blog/nrf-2026-day-3-measuring-impact-that-matters-most NRF 2026 3日目のまとめ：ゲイリー・ヴェイナーチャック氏の基調講演やRetailNextのブースパートナーシップは、小売業界カンファレンス2026で得られた知見が、小売業界にどのような具体的な影響をもたらすかを示しています。 --- ブログ：NRF 2026 2日目：2026年の小売業界で勝者となるのは、機動力のある企業です https://retailnext.net/ja/resources/blog/nrf-2026-day-2-agility-defines-retails-winners-in-2026 NRF 2026の2日目では、小売業界で成功を収めている企業には共通点があることが明らかになりました。それは「機動力」です。スピード、信頼性、そして感情的な関与が、なぜ規模や予算を上回る成果をもたらすのか、その理由をご覧ください。 --- ブログ：NRF 2026 1日目：イノベーションが小売業界の未来を牽引する https://retailnext.net/ja/resources/blog/nrf-2026-day-1-innovation-drives-retails-future-forward RetailNextによるNRF 2026初日のまとめ：100カ国以上、560社以上の小売業者からのベンチマークデータによると、世界的な来店客数は2.3％増加し、成約率も上昇しています。 --- ブログ：「テスト・アンド・ラーン」型小売分析の未来 https://retailnext.net/ja/resources/blog/the-future-of-test-and-learn-retail-analytics-better-together ある世界的なアパレル小売企業は、来店客動線分析と対照実験を組み合わせた結果、壁面ディスプレイへの来店客数がフロア設置の陳列棚に比べて40％少ないことが明らかになりました。 --- ブログ：2025年のブラックフライデー：米国の小売店への来店客数と売上実績 https://retailnext.net/ja/resources/blog/black-friday-2025-us-retail-traffic-and-sales-performance 2025年の米国のブラックフライデーの売上高は、来店客数が3.6％減少したにもかかわらず、1.0％増加しました。これは、買い物客の数は減ったものの、より慎重に買い物をする客が増え、1回の来店あたりの購入額が増加したためです。詳細なデータをご覧ください。 --- ブログ：英国の小売分析：RetailNextによるIpsosの買収 https://retailnext.net/ja/resources/blog/uk-retail-analytics-retailnexts-acquisition-of-ipsos Ipsos Retail Performanceの買収から3年が経ち、RetailNextは、客数計測からインサイト提供に至るまで、英国および欧州全域で小売分析ソフトウェアを提供しています。 --- ブログ：データ駆動型の事業拡大：DTCブランドが実店舗展開に注力 https://retailnext.net/ja/resources/blog/data-driven-expansion-dtc-brands-explore-stores FOURWALLの創業者であるアンドルー・ニーロン氏が、DTCブランドが実店舗を展開することの意義について解説し、実店舗展開を目指すDTC小売業者に向けたトレンドやアドバイスを共有しています。 --- ブログ：AIを活用したIoTセンサーが日本の小売業務を変革する https://retailnext.net/ja/resources/blog/ai-powered-iot-sensors-transform-japanese-retail-operations-better-together RetailNextは、Auroraのような小売向けIoTセンサーが、日本の店舗において人手不足の解消、コンバージョン率の向上、そしてリアルタイムでの人員配置の最適化にどのように役立つかについて解説しています。 --- ブログ：RetailNextのNRF '26ビッグショー：イノベーション。俊敏性。インパクト。 https://retailnext.net/ja/resources/blog/innovation-agility-impact-retailnexts-nrf-2026-big-show NRF 2026でRetailNextの展示をご覧ください。小売業者向けに、「イノベーション」「アジリティ」「インパクト」を基盤とした、AI搭載のAuroraセンサーとリアルタイム分析のライブデモを行います。 ---