RetailNext — 首頁 https://retailnext.net/zh-tw 人工智慧的效能取決於其背後所依賴的數據品質。RetailNext 每年追蹤數十億次購物行程——這是零售業中最豐富的店內數據集——而該平台的對話層 Pulse AI，讓使用者只需提出一個問題，即可取得這些智慧洞察：使用者以自然語言詢問關於自家門市的資訊，便能獲得基於其儀表板背後相同可信指標所產生的答案。Pulse AI 已包含在每項 RetailNext 訂閱方案中，無需額外付費；所有使用者皆可啟用此功能，管理員可透過控制權限限制各使用者的檢視範圍或完全關閉該功能；系統會尊重每位使用者現有的角色權限，且絕不會將客戶資料用於訓練 AI 模型。RetailNext 成立於2007年，目標是將電子商務式的分析技術引入實體零售業。該公司總部位於加州坎貝爾市，服務遍及 100 多個國家的 600 多家零售客戶，擁有約 240 名員工，與客戶的合作關係平均持續時間超過10年。該平台圍繞四項核心產品建構，其中 Pulse AI 作為貫穿所有產品的人工智慧對話層。Traffic Analytics 提供準確度達 95% 至 99% 的人流計數，並將該數據轉化為人力配置建議及真實的轉換率衡量指標。Insights 讓商品陳列與門市設計團隊能在少數幾家門市試行新的佈局、陳列或概念，並在決定全面推行前驗證結果。Asset Protection 則結合人工智慧驅動的行為分析與銷售點系統整合，在損失發生前識別防損威脅，並縮短調查時間。這三項功能均由 Aurora® 驅動，這是 RetailNext 自主研發的天花板式物聯網感測器，能透過單一裝置進行人流計數、擷取行為數據，並錄製高解析度影片。除了核心產品之外，RetailNext 還針對服飾與鞋類、百貨公司、便利商店、珠寶、餐廳、零售銀行、購物中心及設施等零售類別，推出專屬的行業解決方案；同時也針對商業智慧、行銷與客戶體驗、商品陳列、安全、門市設計及門市營運團隊，提供針對特定應用場景的解決方案。RetailNext 還營運著「基準中心」（效能測試中心），每月更新北美、歐洲、中東及非洲（EMEA）以及亞太（APAC）地區數千個零售據點的人流數據，為零售商提供評估自身績效的外部參考基準。 --- Traffic Analytics https://retailnext.net/zh-tw/platform/traffic-analytics Traffic Analytics 是 RetailNext 旗下用於測量客流量及規劃人力配置的產品。多數零售商在做出最耗費成本的營運決策時——包括人力配置、排班及營業時間——往往是基於臆測而非數據。Traffic Analytics 正是為取代這種臆測而開發。該產品由 RetailNext 的人工智慧驅動型 Aurora® 感測器提供技術支援，可提供準確度達 95% 至 99% 的客流量統計數據，並將這些原始計數數據轉化為可執行的洞察：包括在適當時間配置適當人數的建議、將門市造訪次數與實際銷售額掛鉤的真實轉換率測量，以及整個門市網路的績效比較數據。由於 RetailNext 產品線中的基礎感測器硬體均採用相同規格，Traffic Analytics 的數據可與該公司其他產品整合使用，包括用於門市佈局與商品陳列分析的 Insights，以及用於防損應用場景的 Asset Protection，且無需部署額外硬體。該產品旨在協助零售營運、門市規劃及人力管理團隊，使其能從僅憑軼事觀察門市表現，轉變為針對每個據點的客流量與轉換率進行量化且可進行基準比較的評估。RetailNext 將此定位為一種轉變：不再將人力配置與排班決策視為賭注，而是轉為基於數據的決策，其背後由該公司所描述的感測器網路提供支援，該網路在橫跨多個國家的大型零售客戶群中，能提供業界領先的人流計數準確度。該頁面引述了 The Container Store 業務洞察與分析資深總監 Matt Evans 的話，描述了這項技術帶來的轉變： --- Insights https://retailnext.net/zh-tw/platform/insights Insights 是 RetailNext 專為商品規劃與店面設計團隊打造的「測試與學習」型零售分析產品。在經過測試之前，每項門市變更通常都是一場賭注；而 Insights 的設計初衷正是要消除這種猜測成分——它讓零售商能在少量門市中試行新的佈局、陳列或商品陳列概念，透過 RetailNext 的 Aurora® 感測器所蒐集的數據，精確觀察顧客的反應，並在決定全面推行至所有門市之前，先驗證其成效。Insights 不僅止於基本的客流量統計，更能完整繪製顧客旅程地圖，揭示哪些區域能吸引顧客、哪些佈局能提升轉換率，以及顧客在抵達收銀台前於何處失去興趣；而非僅針對整間門市報告單一的總客流量或轉換率數據。同一套底層產品亦支援 RetailNext 的「商業智慧」應用場景，其被描述為超越基礎人流儀表板的功能：透過結合顧客行為數據、AI 驅動的分析、預測模型，以及基於 RetailNext 廣泛零售客戶群所建構的基準數據集，使零售商不僅能了解店內發生了什麼，更能理解其背後意義，並規劃下一步的測試方向。Insights 與 Traffic Analytics 及 Asset Protection 採用相同的 Aurora 感測器硬體運作，因此已使用上述任一產品的零售商無需安裝新硬體即可新增 Insights。該解決方案專為商品陳列、門市設計，以及零售分析或商業智慧團隊所設計，這些團隊需要先在少數幾個據點測試概念、衡量實際顧客反應， 並在此基礎上決定是否在整個零售網路中推行，藉此取代 RetailNext 所稱的「基於臆測的門市規劃」，轉而採用「基於證據的測試與驗證流程」，避免在投入資金或人力進行全門市網路變革前，便貿然行事。該頁面引述了雅詩蘭黛集團（The Estée Lauder Companies）的阿道夫·羅德里格斯（Adolfo Rodríguez）的發言：Q0 --- Asset Protection https://retailnext.net/zh-tw/platform/asset-protection Asset Protection 是 RetailNext 推出的防損與門市安全產品。大多數防損團隊至今仍採取被動應對的方式，往往在事件已造成企業損失後才回顧監視器畫面，而非在風險發生時即時察覺。Asset Protection 透過結合人工智慧驅動的行為分析與銷售點資料整合，旨在改變這種現狀。該產品能在威脅演變為實際損失之前，識別出預示風險的可疑行為與交易模式；其設計旨在直接呈現相關影像及交易異常紀錄，從而大幅縮短調查人員檢視錄影片段所需的時間。其明確目標是讓防損團隊減少事後調查的時間，將更多精力投入預防工作，同時能夠證明其安全投資所帶來的可量化回報。Asset Protection 運行於 RetailNext 平台廣泛採用的 Aurora® 感測器硬體上，因此已使用 Traffic Analytics 或 Insights 的零售商無需額外硬體即可新增資產保護功能。該產品旨在協助負責降低存貨短缺、保護庫存與員工的防損、風險管理及門市營運團隊，並被定位為零售安全領域更廣泛轉變的一部分——從被動的錄影回放，轉向與銷售點系統整合的主動、數據驅動型威脅偵測。該頁面引用了 UNTUCKit 的布倫特·保爾森（Brent Paulsen）的發言：Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q0Q --- Aurora® 感測器 https://retailnext.net/zh-tw/platform/aurora-sensor Aurora® 是 RetailNext 自主研發的物聯網感測器硬體：這是一款單一的天花板安裝式裝置，由 RetailNext 自行設計與製造（而非向第三方採購），並為平台中的所有其他產品提供動力。單一 Aurora 裝置不僅能以 95% 至 99% 的標稱準確度進行人流計數，還能同步擷取行為分析數據並錄製高解析度影片，從而取代原本需並排安裝的獨立計數、分析及攝影機硬體設備。由於 Traffic Analytics、Insights 和 Asset Protection 皆從同一組 Aurora 感測器資料流中讀取資料，零售商無需安裝新硬體，即可將上述任何產品新增至現有的 Aurora 部署中；亦可先從單一應用場景著手，日後再擴展至其他場景，無需再次派員實地勘查。RetailNext 將 Aurora 定位為專為跨國大型門市網路的全球部署而設計，並將其與公司遍佈 100 多個國家、超過 600 家零售商的廣泛客戶群相連結。產品頁面將 Aurora 定位為整個平台所依賴的實體基礎：感測器負責產生基礎的人流計數、行為及視訊數據，而 Traffic Analytics、Insights 和 Asset Protection 則是將原始感測器數據分別轉化為人力配置、商品陳列及防損決策的軟體層。對於正在評估 RetailNext 的零售商而言，Aurora 實質上是這套以軟體為主導的產品陣容中唯一需要決策的硬體環節，也是讓零售商日後能無需重新配置門市設備即可新增產品的共通紐帶。頁面中引用了 Bluebell Group 的 Jacky Leung 所言：Q0 --- 我們的 AI 優勢 https://retailnext.net/zh-tw/platform/our-ai-advantage 「我們的 AI 優勢」是 RetailNext 用來闡述其 AI 為何能提供競爭對手僅能估算的答案的論點，而此論點的依據在於數據而非模型：AI 只能針對已被量測的項目給出答案。RetailNext 每年在超過 100 個國家測量數十億次購物旅程，涵蓋從店門前經過、進入店內、店內動線、停留時間、互動到交易等每個環節，並將此呈現為零售業中規模最大的店內消費者數據庫。該頁面圍繞四大差異化優勢闡述其論點：一套整合客流量、銷售額與人力配置的零售作業系統，使人工智慧能精準揭示實際驅動轉化的關鍵因素，而非透過三套互不連通的工具進行推斷；其他業者無法捕捉的深度測量能力；無法補填的歷史數據——由於新平台僅在零售商簽約當日才開始收集數據，這正是實現年同比分析與可信異常檢測的關鍵；以及以情境為核心，因為 Pulse AI 部署於平台的幾乎每個頁面，並能解析使用者當前所在的頁面。AI 在產品中透過三個環節運作：Aurora® 感測器運用裝置端的 AI 驅動電腦視覺技術，在任何數據離開門市之前，便能區分顧客、員工與物體；該技術自2017年起便在邊緣端部署 AI，且每項安裝的計人數準確度經審計確認達 95% 至 99%；一個插值模型會參考數週的歷史模式來填補連線空缺，確保連線中斷絕不會影響年比年比較；而「預測客流量」功能則根據零售商自身的歷史門市數據生成 45 天的預測，此功能已包含在標準訂閱方案中。Pulse AI 則是對話層：它透過 RetailNext API 直接查詢零售商自身的指標，而非進行推斷；若數據無法支持某個問題的答案，則會拒絕回答；該系統經過調校，具備零售與分析專家的水準，能理解轉換率、進店率、停留時間及每位訪客銷售額等指標；並繼承每位使用者現有的 RetailNext 權限，因此無法擴大使用者被允許查看的範圍。它能回答關於門市、地區及門市群層級的客流量、轉換率、銷售額、停留時間和顧客收益等問題；針對產品設定與疑難排解問題，會從官方 RetailNext 知識庫提供解答並附上原始文章連結；支援 50 多種語言，並可在網頁平台及 iOS 裝置上使用。Pulse AI 已包含於每項訂閱方案中，無需額外費用且可無限使用，並對所有使用者開放；管理員可在「管理設定」中針對個別使用者限制可見範圍，或完全關閉此功能。RetailNext 亦提供「模型上下文協定」（MCP）連接器，讓零售商能透過其團隊現有的 AI 環境查詢資料，系統會依據每位用戶的登入資訊進行驗證，並受限於其現有權限範圍，且無需額外費用。關於信任與安全性，該頁面說明 RetailNext 符合 SOC 2 Type II 標準；僅有彙總後的儀表板級指標會傳送至 AI 供應商，而非原始或敏感的商業資料；該供應商為 Anthropic，且其名稱是經刻意選定；此外，RetailNext 禁止其第三方 AI 供應商在未經明確授權的情況下，使用客戶資料來訓練模型。該頁面亦描述了公司層面的 AI 採用情況，每位 RetailNext 員工均可使用 Anthropic 的 Claude，並配有內部培訓課程及已發布的熟練度框架。TFG 的 Nirvani Dhevcharran 被引述表示：Q0 --- 專為零售業打造 https://retailnext.net/zh-tw/platform/built-for-retail 「專為零售打造」是 RetailNext 的定位頁面，闡述零售商為何選擇 RetailNext，而非其他零售分析方案。其核心論點在於：零售分析平台是一項長期承諾——零售商在人力配置、店面佈局、行銷活動及資產保護方面的決策，其成效取決於底層數據平台的優劣；因此，供應商的選擇所帶來的價值或成本，將在數年而非數月內逐步顯現。RetailNext 將自身定位為實體零售領域的領先零售智慧平台，並列舉其優勢：客戶涵蓋 100 多個國家的 600 多家零售商；自2007年成立以來，已累積超過19年的專為零售分析打造的開發經驗；以及其所稱的「業界最精準的基礎感測器數據」作為平台根基。該頁面將案例分為四大主題：Aurora® 感測器網路所提供的業界領先計數精度；單一整合平台涵蓋客流、行為及資產保護，而非分散的點解決方案；已在跨國大型門市網路中經企業級規模部署驗證；以及 RetailNext 所稱的業界最大零售基準資料集——該資料集由其客戶群的彙總客流數據建構而成。該頁面收錄了數家具名企業零售客戶的推薦語，描述他們使用該平台所取得的成果：Sharaf DG 執行長 Nilesh Khalkho 表示：Q0Q1Q2 「專為零售業打造」是 RetailNext 核心的「為何選擇我們」論點，有別於僅描述平台功能的個別產品頁面，以及提供更結構化框架、用以評估 RetailNext 與其他零售分析方案之異同的「解決方案比較」頁面。 --- 客戶故事 https://retailnext.net/zh-tw/platform/customer-stories 「客戶案例」是 RetailNext 的案例研究索引頁面，彙整了來自其零售客戶群的以成果為導向的案例研究。該頁面指出，來自 100 多個國家的 600 多家零售商正在使用 RetailNext，客戶範圍涵蓋全球奢侈品牌至區域性專營連鎖店，並以可量化的成果而非功能來闡述其價值主張：更高的轉換率、更智慧的人力排班、更強大的防損措施，以及符合顧客需求的店面設計，每一項都與具體的客戶案例相關聯，而非泛泛而談。此頁面所連結的案例研究包含諸如 Boggi Milano、The Vitamin Shoppe、Daniel's Jewelers、Dave & Buster's、Hurley、Camper、UNTUCKit、Sharaf DG 及 Megane No Tanaka 等具名客戶，涵蓋服飾、專業零售、珠寶、娛樂與餐飲、鞋類及多品牌零售等領域。每份案例研究皆描述特定客戶如何實際運用 RetailNext 系統——例如運用「客流分析」（Traffic Analytics）進行人力調度，或運用「資產保護」（Asset Protection）進行防損管理——並詳述其達成的具體成效，而非僅提供籠統的產品說明。「客戶案例」功能是「專為零售打造」與「解決方案比較」頁面的實證補充：前兩者主要闡述 RetailNext 的整體優勢，而「客戶案例」則透過來自各零售領域及地區、經明確歸屬且具名客戶的實際成果來佐證這些優勢，旨在滿足那些希望在進一步評估該平台前，先從可比零售商處取得實證的買家需求。 --- 解決方案比較 https://retailnext.net/zh-tw/platform/solution-comparison 「解決方案比較」是 RetailNext 為零售商提供的專頁，旨在協助零售商在選擇供應商或方法之前，評估應如何進行零售分析。該頁面將此決策框架化為四種廣泛方法之間的選擇：採用單一供應商提供的整合平台，涵蓋客流量、行為分析及資產保護；從不同供應商處分別選購點解決方案，分別用於計數、熱力圖、防損及分析；利用內部工程資源自行開發客製化分析系統；或是維持現狀，繼續依賴銷售點資料、人工計數及推測，而不進行任何專門的店內分析投資。針對每種方法，該頁面列出了零售商應權衡的利弊：對於點解決方案，需承擔管理多家供應商以及整合原本未設計為互操作的數據所帶來的負擔；若選擇內部開發，則需考量時程、持續的工程成本，以及相較於經過驗證的供應商平台，內部建置系統所帶來的風險；至於維持現狀，則會因缺乏專用分析工具而產生隱性成本，包括人力配置失當、錯失轉化機會、未經驗證的商品陳列決策，以及失控的庫存短缺。該頁面還提供了一份比較表，依據一系列明確標準評估整合式零售分析平台：人流計數準確度方面，RetailNext 聲稱準確度達 95-99%，而比較表中列出的替代方案則為 75-85%；「員工排除功能」，RetailNext 方面描述為基於先進 AI 的技術，而其他平台則採用手動或基礎方法；「行為分析的廣度」，提供完整套件與僅具備基礎功能或需另尋供應商之差異；「資產保護」是否整合於同一平台，抑或需另尋供應商；「預測分析與 AI」的可用性，包含於平台內與無法使用或功能有限之差異；基礎基準資料集的規模，RetailNext 聲稱擁有數十億筆互動紀錄，而其他方案則為有限或無資料；企業級可擴展性，RetailNext 引用其服務遍及 100 多個國家、超過 600 家零售商的案例；IT 部署複雜度，RetailNext 聲稱需 4 至 6 週，而其他方案則時間不一或部署複雜；SOC 2 Type II 合規性；以及平均客戶合作年限，據稱超過10年。本表中的替代方案並非指名競爭對手——此處的比較是以一般性術語針對各類替代方案進行的。本頁面旨在協助仍在權衡「自行建置」、「購買單一平台」或「拼湊點解決方案」的買家。 --- 服飾與鞋類 https://retailnext.net/zh-tw/solutions/apparel-footwear 「服飾與鞋類」是 RetailNext 針對時尚零售商所推出的產業解決方案；該頁面指出，此類別正面臨著消費者在購買前進行長時間瀏覽、潮流快速更迭、季節性客流量劇烈波動，以及來自線上與線下渠道的雙重競爭等挑戰。RetailNext 將其消費者行為與客流數據定位為關鍵工具，用以將瀏覽者轉化為買家、優化商品陳列佈局與展示以達到最大成效，並根據各季節的客流模式精準規劃庫存與人力配置，而非事後才做出反應。該解決方案專為頁面中明確列出的各類零售商而設計，包括奢侈品精品店、快時尚連鎖店及鞋類專賣店，並採用與 RetailNext 核心產品相同的 Aurora® 感測器數據作為基礎，這些核心產品包括用於客流統計與人力配置的 Traffic Analytics、用於測試商品陳列與佈局變更的 Insights，以及用於防損的 Asset Protection。該頁面所述的功能主要聚焦於三個領域：將瀏覽行為轉化為可量化的轉換率，而非將瀏覽視為錯失的機會；量化特定商品陳列決策的投資報酬率，而非僅依賴視覺判斷；以及建立按季客流預測，而非採用單一的歷史假設。該解決方案旨在服務服飾與鞋類零售業的領導者——無論身處商品規劃、門市營運或高階管理層——他們需要基於消費者行為的實證來制定決策，因為該頁面將此類別描述為相較於其他零售業態，具有異常波動且變化迅速的特徵。該頁面引用了 Calvin Klein 門市財務副總裁達倫·鮑登（Darren Bowden）的發言：Q0 --- 便利商店 https://retailnext.net/zh-tw/solutions/convenience-stores 「便利商店」是 RetailNext 針對便利商店零售及「加油站加零售」業者所推出的產業解決方案。本頁面將便利商店零售定義為利潤微薄、銷量龐大的業務，其中每筆交易都至關重要，而精簡的人力配置模式不容許任何低效或憑直覺決策的空間，特別是針對因服務緩慢或商品陳列不佳所導致的銷售損失。RetailNext 的客流與行為數據，旨在協助便利商店業者最大化每次造訪的營收、將更多加油顧客轉化為店內消費者、針對早晚尖峰時段等高峰期優化人力配置與商品陳列，並在整個連鎖網路中（而非逐店）實現更精簡且一致的營運。與 RetailNext 其他產業專頁相同，其基礎數據源自平台共通的 Aurora® 感測器網路，因此便利商店業者無需為每項功能添購新硬體，即可導入 Traffic Analytics 進行客流統計與人力配置、Insights 測試陳列調整，或 Asset Protection 實施防損措施。本頁面所列功能著重於：將已進入店內的客流（例如因加油或快速採買而來）轉化為額外消費；管理尖峰時段的客流量劇烈波動；以及透過基於實際消費者行為數據（而非假設）所做出的更佳店內陳列決策，來提升購物籃規模。該解決方案旨在協助管理大型多據點網路的便利商店營運及商品陳列主管，因為各據點微小的效率提升，在整個連鎖體系中將產生顯著的疊加效益。頁面中引用了 BFL Group 的 Ayman Beydoun 的發言：Q0 --- 百貨公司 https://retailnext.net/zh-tw/solutions/department-stores 「百貨公司」是 RetailNext 針對大型多部門零售業者所推出的產業解決方案。該頁面指出，百貨公司面臨著該業態特有的挑戰：業者並非僅管理一家門市，而是實際上在同一棟建築內管理數十個專門部門，而每個部門的顧客行為、客流模式及業績動態皆不盡相同。RetailNext 的客流與行為數據旨在為百貨公司營運商提供「部門級」的可視性，而非僅呈現單一的全店客流量數字，從而能按類別逐一優化營運表現。其列舉的功能包括：在大型賣場樓層中實現部門級營運可見度；針對比一般專賣店更為複雜的門市規模與佈局，繪製顧客旅程地圖；以及針對設有多個出入口的門市，優化入口與人流導引策略。與 RetailNext 的其他產業解決方案相同，此方案運行於共享的 Aurora® 感測器資料平台上，這意味著百貨公司營運商可整合 Traffic Analytics 進行部門級客流統計與人力配置、Insights 用於逐部門測試佈局或商品陳列變更，以及 Asset Protection 以防止大型賣場的商品損失，而無需為每項功能配置獨立硬體。該解決方案旨在服務大型零售商的營運與商品管理主管，這些主管需要部門或品類層級的可視性，而非僅限於全店範圍；因為彙總的店內客流量數據可能會掩蓋各部門間截然不同的績效動態，例如一家商店的化妝品部門與家居用品部門之間的差異。該頁面引用了梅西百貨（Macy's）門市營運長馬克·馬斯特羅納迪（Marc Mastronardi）的發言： --- 設施 https://retailnext.net/zh-tw/solutions/facilities 「設施管理」是 RetailNext 專為設施及工作場所管理團隊所設計的解決方案，其應用情境與 RetailNext 核心零售領域的頁面略有不同。該頁面指出，設施及工作場所管理團隊常被要求同時達成多項目標：降低房地產成本、支援混合辦公策略、確保安全與佔用規範的合規性，以及提升使用者體驗。RetailNext 的佔用率與空間利用率數據，源自其零售產品普遍採用的 Aurora® 感測器平台，旨在透過實際測量的佔用率數據（而非假設）來滿足上述需求：了解空間實際的使用狀況，而非僅依循設計初衷；維持持續的佔用合規性，而非依賴定期的人工檢查；並透過實際出勤數據（而非僅憑門禁刷卡估算）來支援混合辦公策略。該頁面指出，此解決方案適用於企業園區、辦公大樓或複合式設施，將 RetailNext 底層的人流計數與行為分析技術，從傳統零售銷售應用場景延伸至更廣泛的佔用率智慧應用場景。該解決方案旨在服務於設施、 工作場所策略及房地產管理團隊，這些團隊需要持續且精準的空間利用率數據，以佐證房地產決策、證明合規性，或設計混合辦公政策。該解決方案採用與該公司零售導向產品相同的感測器硬體及基礎計數精度（聲稱達 95% 至 99%）。該頁面引述了 Ulta Beauty 的 Prama Bhatt 之言：Q0 --- 珠寶 https://retailnext.net/zh-tw/solutions/jewelry 「珠寶」是 RetailNext 針對珠寶零售商所提供的產業解決方案。該頁面指出，此類別的營運模式有別於其他零售業態，因為購買商品通常價值高、需經過深思熟慮，且往往需經由專業諮詢引導，顧客的購買歷程可能橫跨數週或數月，並需多次造訪。該頁面還指出珠寶零售業存在一項特定的營運難題：如何在滿足安全需求與維持店內親切、從容的氛圍之間取得平衡；頁面指出，標準的零售分析工具並未針對此問題提供解決方案。RetailNext 的行為與客流數據，旨在協助珠寶零售商針對預約導向的需求，優化諮詢區的使用與人力配置；理解並支援多趟造訪的顧客旅程，而非將每次造訪視為獨立事件；同時在確保安全之餘，不破壞該類別所倚重的刻意營造的從容購物體驗。該頁面列出的具體功能包括：深入理解多訪客旅程，認識到同一名顧客可能在進行高價值購買前會多次回訪；優化進行員工輔助、深思熟慮銷售的諮詢區；以及以不損害顧客體驗的方式維持安全。與 RetailNext 的其他產業解決方案相同，此方案運行於共通的 Aurora® 感測器平台上，因此珠寶零售商可透過相同的底層硬體，整合 Traffic Analytics、Insights 及 Asset Protection 等功能。該解決方案旨在協助珠寶零售業者管理一類具有以下特徵的商品類別：購買決策週期長、平均交易金額高，且需在防損與服務體驗之間取得平衡——後者取決於顧客是否感到被監控。頁面中引用了 Daniel's Jewelers 的 David Sherwood 的發言： --- 餐廳 https://retailnext.net/zh-tw/solutions/restaurants 「餐廳」是 RetailNext 針對餐廳及餐飲服務業者所推出的產業解決方案。該頁面指出，餐廳的營運表現取決於能否同時做好三件事：在適當時間配置正確的人力編制、在每次互動中提供一貫優質的顧客體驗，以及對人員與資產提供充分的保護。RetailNext 的客流智慧解決方案旨在同時解決這三項要務，而非將其視為獨立的專案：透過精準的客流預測與人力排班，使人力配置能配合實際測得的客流需求，而非依循固定排班；同時透過影像監控與促銷成效衡量，使防損與行銷成效等問題皆能基於同一套基礎數據獲得解答。該頁面指出，無論營運商經營單一據點或數百家分店，此方案皆適用；並將 RetailNext 源自其 Aurora® 感測器平台的客流與行為數據，定位為區分高績效餐廳營運與普通餐廳營運的營運智慧層。列舉的功能包括：依據實際測量需求而非固定排班表或主觀推測來配置人力；在尖峰時段縮短顧客等候時間並提升服務處理量；以及將人員安全與資產保護功能整合至用於客流計數的同一感測器數據中，使餐廳經營者無需為人力配置分析與安全監控分別建置獨立系統。該解決方案旨在協助餐飲營運主管——無論是單一據點或多據點企業規模——透過單一共享的店內數據來源，在人力成本、顧客體驗與安全之間取得平衡。該頁面引述了 Tanaka Megane 執行長 Damian Hall 的發言：Q0Q --- 零售銀行業務 https://retailnext.net/zh-tw/solutions/retail-banking 「零售銀行」是 RetailNext 為銀行分行營運商提供的產業解決方案。本頁面指出，分行營運正面臨多方壓力：客戶期望不斷提升、數位通路的普及改變了分行造訪模式，以及持續降低營運成本的壓力。RetailNext 基於其 Aurora® 感測器平台所提供的分行客流分析，旨在協助零售銀行領導者優化櫃員、交易平台或諮詢櫃檯的人員配置，使其依據實際測得的訪客模式而非固定排班來調整；縮短客戶在分行內等候的時間；並針對分行設計及更廣泛的分行網路轉型（包括哪些分行應重新設計、調整規模或進行整合）做出數據驅動的決策。本頁列出的功能包括：根據實際客戶需求而非靜態排班來配置人力；依據真實的到訪與人流數據（而非假設）來設計經驗證的分行佈局；以及利用各據點的可比人流數據來優化銀行的整體分行網路。與 RetailNext 的其他產業專頁相同，此解決方案採用與 RetailNext 核心產品相同的 Aurora® 感測器硬體及資料平台，因此銀行可透過單一共享的感測器部署，整合分行層級的 Traffic Analytics 人流分析、Insights 洞察（用於測試分行佈局變更）以及 Asset Protection 資產保護（用於分行安全防護）。該解決方案旨在協助零售銀行營運及分行網路策略負責人，這些領導者正面臨著在提升分行內體驗現代化的同時，降低分行網路營運成本的雙重壓力。該頁面引用了 BFL Group 的 Ayman Beydoun 的發言：Q0Q0 --- 購物中心 https://retailnext.net/zh-tw/solutions/shopping-malls 「購物中心」是 RetailNext 專為購物中心營運商及物業管理人員所設計的產業解決方案。該頁面指出，購物中心的營運表現正面臨多重壓力：消費者行為的轉變、租戶結構的演變，以及必須持續透過數據（而非軼事）來證明物業價值的需求。RetailNext 基於其 Aurora® 感測器平台所提供的客流分析智慧，旨在協助購物中心營運商運用實際訪客數與停留時間數據（而非估算人流量）來做出更明智的租賃決策；透過將購物中心層級的行銷活動與實際測得的訪客量相連結，來證明行銷投資報酬率；並透過向租戶提供「人流與訪客分析即服務」，開創面向租戶的新營收來源。該頁面還涵蓋了租賃與行銷以外的物業管理應用案例：具體測量通道及錨定店區域的人流走向，以及為安全與法規遵循目的管理即時佔用率。列舉的功能包括：運用量化的訪客與停留時間數據進行租賃決策、驗證商場層級行銷支出的投資報酬率，以及將商場自身的客流數據轉化為可向租戶提供的營利性服務。該解決方案旨在服務購物中心物業經理、租賃團隊及行銷團隊，這些人員需要的是涵蓋整個物業範圍、以走道和區域為單位的單一且全面的訪客行為全景視圖，而非僅限於個別租戶的店面層級數據。該頁面引用了 AlMalki Group 的 Ziad AlMalki 的發言：Q0 --- 商業智慧 https://retailnext.net/zh-tw/solutions/business-intelligence 「商業智慧」是 RetailNext 針對零售分析與商業智慧團隊所推出的應用案例解決方案。該頁面開頭便呈現鮮明對比：多數零售分析平台僅向團隊說明「發生了什麼事」，而作為此應用案例基礎產品的 RetailNext Insights，則致力於向團隊闡明這些數據的意義，以及接下來可能發生的情況。此解決方案專為需要超越基礎客流儀表板的 BI 與分析團隊打造，結合透過 RetailNext 的 Aurora® 感測器平台所擷取的消費者行為數據、人工智慧驅動的分析、預測建模，以及 RetailNext 所稱的「業界最大零售基準資料集」——該資料集係由其零售客戶群的彙總數據所建構而成。其明確目標是提供能支援各組織層級戰略決策的智慧洞察，從分析師建立自訂報告，到高階主管透過行動裝置快速查閱指標皆涵蓋其中；每項洞察皆被描述為易於取得，每項決策皆以數據為依據，而非仰賴專職分析師應要求彙整報告。該頁面列出的功能包括：能以自然語感向資料提問，而非透過固定的報表格式；在銷售等滯後指標顯現之前，預先揭示即將發生的趨勢；以及將零售商自身的表現，與 RetailNext 所稱的「業界最大可比資料集」進行基準對照。該解決方案旨在服務零售企業內部需要預測性及基準化零售數據（而非僅限於描述性、事後報告）的商業智慧、數據與分析團隊。該頁面引用了 Tanaka Megane 執行長 Damian Hall 的發言：0 --- 行銷與客戶體驗 https://retailnext.net/zh-tw/solutions/marketing-cx 「行銷與客戶體驗（行銷與客戶體驗）」是 RetailNext 針對行銷及客戶體驗團隊所推出的應用案例解決方案。該頁面開篇即提出一個具體問題：行銷團隊雖投入龐大預算將顧客引導至實體門市，但多數團隊無法證明他們付費引流的客流是否確實抵達門市，更遑論這些客流是否轉化為實際銷售。RetailNext 將其源自 Aurora® 感測器平台的客流與行為數據，定位為彌補此缺口的解決方案，能將行銷支出直接與可量測的實體店內客流量連結，進而追蹤可量測的轉化成效。該頁面列出的核心功能包括：將具體的行銷支出或活動與可量化的實體店人流掛鉤（而非依賴籠統的提升率假設）、追蹤顧客抵達店內後的購物旅程，以及根據哪些活動和管道確實能驅動可量化的實體店造訪（而非僅憑數位互動指標），來優化行銷預算分配。該解決方案與 RetailNext 的核心產品採用相同的 Aurora 感測器硬體及數據基礎，因此行銷或客戶體驗團隊可直接使用同一零售商營運及商品團隊現已倚重的店內客流量數據，無需另建專屬行銷的獨立測量系統。該解決方案旨在協助行銷與客戶體驗負責人，在數位歸因工具尚未延伸至實體店面的領域中，為旨在驅動實體門市造訪的支出提供依據並進行優化。Sharaf DG 執行長 Nilesh Khalkho 在該頁面中被引述如下： --- 商品陳列 https://retailnext.net/zh-tw/solutions/merchandising 「商品陳列」是 RetailNext 針對視覺陳列與顧客體驗團隊所提供的應用案例解決方案。該頁面指出，商品陳列決策傳統上多是基於經驗與直覺，而非經量化的證據；並將 RetailNext 定位為一種能以直接的行為數據取代這種直覺式方法的解決方案。透過分析顧客與店內環境的實際互動模式——包括哪些陳列吸引目光、顧客在哪些區域逗留，以及哪些佈局能將瀏覽轉化為購買——RetailNext 為商品陳列與顧客體驗團隊提供了決策依據，取代了以往僅憑主觀判斷的決策方式。該頁面列出的功能包括：透過 RetailNext 的 Aurora® 感測器行為數據，了解店內環境中哪些具體元素確實有效；透過 Insights 產品，在全面推行前於少量門市測試新的商品陳列概念；以及在特定商品陳列或展示決策實施後，驗證其投資報酬率，而非僅依賴可能受其他因素影響的整體銷售趨勢。此解決方案旨在協助視覺陳列、門市設計及顧客體驗團隊——這些團隊需要透過購物者行為證據來測試與驗證陳列決策，但目前卻不得不依賴主觀的店內觀察，或是無法孤立分析特定陳列或佈局變更影響的事後銷售結果。該頁面引述了 Calvin Klein 門市財務副總裁 Darren Bowden 的發言：Q0 --- 安全 https://retailnext.net/zh-tw/solutions/security 「安全」是 RetailNext 針對零售業防損與實體安全團隊所推出的應用案例解決方案，其建構基礎與 RetailNext 專屬 Asset Protection 產品頁面所介紹的同款產品相同。該頁面指出，多數防損團隊目前仍採被動應對模式，往往在事件已造成企業損失後才回顧監視器畫面，而非在風險形成之際即予以識別。RetailNext 將其結合人工智慧驅動的行為分析與銷售點資料整合的解決方案，定位為從被動模式轉向主動模式的途徑，能在威脅演變為確切損失之前即予以識別，並大幅縮減調查人員事後檢視錄影畫面所需的時間。該產品列出的核心功能包括：將安全態勢從被動轉為主動；透過自動篩選相關影像與交易異常（而非需人工審查），將案件結案時間從數天縮短至數小時；以及直接整合零售商現有的監視器基礎設施，無需全面更換監視系統。根據該頁面所述，預期成果是讓安防團隊減少花在調取與檢視錄影上的時間，轉而將更多時間投入實際預防事件，同時也能向高層證明其安防投資具有可量化的回報。該解決方案旨在協助負責減少商品短缺、保護庫存與員工安全的防損、風險管理及門市營運團隊，其運用的是與 RetailNext 其他產品相同、基於 Aurora® 感測器平台的數據。頁面中引述了 UNTUCKit 的布倫特·保爾森（Brent Paulsen）的發言： --- 門市設計 https://retailnext.net/zh-tw/solutions/store-design 「門市設計」是 RetailNext 針對門市規劃與設計團隊所提供的應用案例解決方案。該頁面將門市設計決策視為承載重大資本風險的環節：某個在設計簡報中看似極具吸引力的概念，實際執行時表現可能不如預期；而當這個問題在全面推行過程中顯現時，可能已使零售商蒙受數百萬美元的損失。RetailNext 透過其 Aurora® 感測器平台所蒐集的行為數據，能讓門市規劃與設計團隊在將決策推廣至整個門市網路之前，先在少量門市中驗證新概念、測試佈局變更，並衡量其對顧客購物路徑及銷售表現的實際影響。其核心功能包括：在將新門市概念擴展至全網前進行驗證；觀察顧客實際在店內的移動路徑，而非僅依循平面圖的設計意圖；以及透過量化的顧客行為數據，而非僅憑可能受其他因素影響的上市後銷售數據，來證明特定設計決策的投資報酬率。此解決方案針對門市規劃、設計及房地產團隊，這些團隊在為多處據點的設計變更投入資金前需要實證依據，且目前在全面推行前，測試概念實際表現的方式有限；而 RetailNext 的 Insights 產品正是專為此類小規模試點測試所設計。該頁面引用了 Kendra Scott 的 Ben Jackson 之言：Q0 --- 門市營運 https://retailnext.net/zh-tw/solutions/store-operations 「門市營運」是 RetailNext 為零售營運團隊所提供的解決方案，旨在協助其同時管理多個據點的人力配置、轉換率及績效。本頁面所針對的核心挑戰在於：營運團隊必須在數十或數百家門市中，同時降低人力成本並提升顧客體驗。RetailNext 透過 Aurora® 感測器網路，其客流量與行為數據的計數準確度達 95% 至 99%，可用於根據實際測量需求（而非固定排班）來安排人員調度；能一次性檢視整個門市網路的績效表現（而非逐店分析）；並將原始客流量數據轉化為可量化的績效指標，而非單純的訪客統計數字。該頁面列舉了具體的客戶成果作為佐證：Boggi Milano 的每位訪客銷售額提升了 40%，The Vitamin Shoppe 在七個月內創造了六百萬美元的額外銷售額，而 Camper 的轉換率則提高了 10%。這些數據被呈現為零售商運用 RetailNext 平台進行門市營運應用案例所取得的成果。該解決方案旨在協助營運主管擺脫逐店推測的模式，轉而基於同一套為 RetailNext 其他產品提供數據的基礎感測器資料，針對人力配置、排班及門市績效比較等議題，做出涵蓋整個零售網路且以數據為依據的決策。該頁面引述了 The Container Store 商業洞察與分析資深總監 Matt Evans 的發言： --- 效能測試中心 https://retailnext.net/zh-tw/benchmarks-hub 「效能測試中心」是 RetailNext 公開的零售客流量資料資源。RetailNext 每月追蹤北美、歐洲、中東及非洲（EMEA）以及亞太（APAC）地區數千家零售據點的顧客流量，據該公司表示，這提供了目前市面上最全面的實境零售表現全景之一。基礎數據源自 RetailNext 自有的 Aurora® 感測器網路，據該公司表示，其計數準確度達 95% 至 99%，這意味著這些基準是基於實際測量的客流量建立，而非問卷調查或模型估算，並每月根據美國、加拿大、EMEA 及 APAC 市場的具體數據進行更新。該平台提供基於 Power BI 建置的即時「基準指標儀表板」，讓使用者能檢視按地區、零售類別及時間段細分的即時趨勢數據。涵蓋範圍遍及多種零售業態，包括服飾、鞋類、便利商店及百貨公司等。該平台旨在為零售商、分析師及業界觀察家提供一個外部參考基準，使其能將自身門市或投資組合的表現，與更廣泛的多區域數據集進行比較，而非僅依賴自身的歷史數據。由於資料每月更新，該平台同時也作為其所涵蓋三大區域內實體零售客流宏觀變動的動態指標，對於任何試圖理解店內購物行為趨勢——而不受單一零售商自身業績影響——的人士而言，這都提供了有用的背景參考。 --- 定價 https://retailnext.net/zh-tw/pricing 「定價」是 RetailNext 的互動式定價估算頁面，用以取代公開的價格清單。RetailNext 採用訂閱制定價模式，涵蓋軟體及 Aurora® 感測器硬體；該頁面並未公布固定價格，而是提供一個三步驟的互動式估算工具：零售商輸入門市詳細資訊，包括門市數量、每間門市的平均入口數、門市類型或產業類別、地區或國家，以及當前的技術配置；該工具會即時生成以當地貨幣計價的估算結果；並將結果發送至零售商的電子郵件。訂閱服務本身涵蓋 Aurora 感測器硬體、平台軟體使用權、軟體更新、保固範圍，以及 RetailNext 基準數據的存取權限。該頁面明確指出，訂閱價格僅涵蓋軟體與硬體，而額外服務則因據點而異：包括安裝與現場勘查、專業服務（如安裝支架、佈線及網路設定）、硬體運送、銷售稅與進口關稅、針對特殊天花板高度或店面佈局的專用安裝配件，以及零售商所需的任何客製化整合服務。該頁面將此訂閱模式定位為相較於大筆前期資本採購更為節省營運成本的替代方案，描述其能透過經濟實惠的月付方式維持現金流，並指出零售商可聯絡 RetailNext 的銷售團隊洽詢折扣或企業級費率，這暗示著即使在估算工具的輸出結果中，定價仍可根據規模進行協商，而非固定不變。該頁面主要針對處於初期評估階段的零售商，這些零售商希望在直接與 RetailNext 銷售團隊接洽前，能快速獲得個人化的成本估算。 --- 合作夥伴 https://retailnext.net/zh-tw/partners 「合作夥伴」是 RetailNext 針對其合作夥伴生態系統所設立的頁面，主要面向希望轉售、與 RetailNext 平台整合，或基於該平台進行開發的組織，而非直接面向終端零售商。該頁面邀請技術供應商、顧問公司、經銷商及部署專家加入 RetailNext 合作夥伴生態系統，並說明針對上述各類別皆設有專屬的合作模式，而非採用單一的「一刀切」計畫。該頁面為合作夥伴提出的價值主張包括：透過向自身客戶提供 RetailNext 平台來開拓新的營收來源；在此過程中獲得 RetailNext 業界領先的技術支援；以及透過合作而非作為獨立供應商在同一領域競爭，從而實現更遠大的目標。該頁面將 RetailNext 自有的零售分析平台——即 Traffic Analytics、Insights、Asset Protection 以及底層的 Aurora® 感測器——定位為合作夥伴可根據其類別，選擇轉售、整合或代表自身客戶群部署的產品。此頁面有別於 RetailNext 面向客戶的頁面：其撰寫對象是正在評估是否與 RetailNext 建立商業關係的潛在商業合作夥伴，而非評估是否直接購買並部署 RetailNext 平台的零售商。由於 RetailNext 劃分了數個不同的合作夥伴類別，而非單一的通用經銷商計畫，因此本頁面可作為各類組織的入口點，從在現場部署 RetailNext 硬體的系統整合商，到針對 RetailNext 平台資料進行整合開發的軟體供應商，這些組織將分別依據不同的商業條款與 RetailNext 進行合作。 --- 關於我們 https://retailnext.net/zh-tw/about/who-we-are 「關於我們」是 RetailNext 的公司簡介頁面。RetailNext 自稱是零售分析領域的全球領導者，致力於協助全球實體零售商做出以數據為依據的決策，並表示該公司成立於2007年，其具體目標是將電子商務式的分析技術引入實體零售業。本頁所列的公司資訊包括：全球超過 600 家零售客戶，遍及 100 多個國家；全球約有 240 名員工；總部位於加州坎貝爾；以及平均客戶合作關係持續時間超過10年。該頁面將 RetailNext 的創立初衷闡述為其致力彌合的特定缺口：電子商務零售商長期以來都能針對線上顧客進行詳盡的「逐頁」行為分析，而實體零售商在歷史上卻對顧客實際進入店內後的行為，相對缺乏同等程度的洞察；RetailNext 的創立正是為了專門彌合實體零售業的這項洞察缺口。此頁面作為 RetailNext 公司層級事實的權威來源，包含成立年份、客戶數量、業務遍及國家數、 員工數、總部所在地以及平均客戶留存時間等資訊。網站上的其他頁面（例如「專為零售打造」專區及各產品頁面）亦會引用這些資料，但有時會出現略有差異或較舊的數據；若本頁的數據與網站其他處的舊數據有所不同，應以本頁為準，因其為專門的公司資料頁面，故應視為較新的資料來源。 --- 客戶案例研究 https://retailnext.net/zh-tw/resources/case-studies 以下內容彙整了已發表的 RetailNext 客戶案例研究。所有指標均取自 retailnext.net 網站上對應的案例研究頁面。 --- 案例研究：將客流量轉化為全車隊的競爭優勢（Shoe Palace） https://retailnext.net/zh-tw/resources/case-studies/case-study-shoe-palace-2026 Shoe Palace 透過 RetailNext 的客流量分析工具，將「每工時客流量」（TPLH）轉化為可量化的績效指標，精準鎖定 250 多家門市的客流高峰時段，並在第二年實現平均轉換率提升 10%。報告結果包括：平均轉換率提升 10%（年比）；全美 250 多家門市；門市網路遍及 5 個州。 --- 案例研究：從第一天起就運用數據打造實體門市（Balsam Brands） https://retailnext.net/zh-tw/resources/case-studies/balsam-brands-building-brick-and-mortar-with-data-from-day-one DTC 界寵兒 Balsam Brands 如何運用客流分析，在 Balsam Hill 和 Balsam Hill Studio 兩大品牌中建立並擴展戰略性零售佈局，不僅實現 31% 的人力成本節省，更使實體門市的進店率年增率達 10%。報告顯示的成果包括：人力成本降低 31%；進店率提升 10%（節日高峰期）。 --- 案例研究：全球衝浪品牌借助 RetailNext 提升營運效能（Hurley） https://retailnext.net/zh-tw/resources/case-studies/case-global-surfing-brand-powers-high-performance-with-retailnext 全球衝浪品牌 Hurley 分享了其如何在從另一套零售分析解決方案轉用 RetailNext 後，將轉換率提升 5%。此舉旨在透過可靠且精準的客流量統計，進而提升營運表現與業績。報告顯示的成果包括：轉換率提升 5 個百分點（從 22% 升至 27%）；涵蓋北美地區 38 家門市。 --- 案例研究：品牌透過店內分析發掘人力資源機會（Boggi Milano） https://retailnext.net/zh-tw/resources/case-studies/case-study-boggi-milano-2025 Boggi Milano 是一個義大利品牌，目前在全球超過 61 個國家設有 235 家門市。2018年，該團隊致力於提升對品牌門市表現的分析能力，並尋求與門市分析領域的專家合作。據報告顯示，成果包括：每位訪客銷售額提升 40%；轉換率提升 5 個百分點；平均客單價提升 15%。 --- 案例研究：打造更安全的大學環境（RetailDDS） https://retailnext.net/zh-tw/resources/case-studies/case-study-building-a-safer-university-environment 鑑於政府因應 COVID-19 疫情所制定的新規定，我們的合作夥伴 RetailDDS 正尋求一家可靠的解決方案供應商，以協助其大學客戶監測即時人流狀況。報告結果顯示：超過 33,000 名學生（大學客戶）。 --- 案例研究：一家歷史悠久的珠寶商如何利用店內客流量來定義成功（Daniel's Jewelers） https://retailnext.net/zh-tw/resources/case-studies/case-study-daniels-jewelers-2024 自1948年以來，Daniel’s Jewelers 在美國迅速擴張，目前已擁有超過 100 家門市。該公司採用 RetailNext 的 Traffic 2.0 解決方案，以提升營運績效、優化人力配置，並提供卓越的客戶服務。據報導，其成果包括：全美擁有 100 多家門市；創業至今已76年。 --- 案例研究：Dave & Buster's：運用分析技術轉型營運 https://retailnext.net/zh-tw/resources/case-studies/case-study-dave-and-busters-2025 Dave & Buster’s 轉向數據驅動的營運模式，展現了零售分析如何能徹底改變企業。透過運用即時洞察而非憑空猜測，管理層得以更有效地優化人力配置與投資，並促進各分店之間的透明度。據報導，其營運成果包括：美國境內共 177 家分店；最大分店面積達 70,000 平方英尺。 --- 案例研究：從 35,000 英尺高空確保商品陳列合規（Lolli and Pops） https://retailnext.net/zh-tw/resources/case-studies/case-study-ensuring-merchandising-compliance-from-35000-feet 了解 Lolli and Pops 如何透過 RetailNext 平台遠端取得商品陳列分析，從而節省時間與金錢。報告顯示的成果包括：美國境內 35 處以上據點；最大規模的門市內設有 360 個貨架位。 --- 案例研究：DTC 品牌 UNTUCKit 如何提升實體店面的轉換率 https://retailnext.net/zh-tw/resources/case-studies/case-study-how-dtc-brand-untuckit-drives-conversion-in-physical-stores UNTUCKit 原本是直接面向消費者的品牌，卻是首批開設實體門市的電商企業之一。該品牌分享了自與 RetailNext 合作以來，如何將轉換率提升 6.9%（2017–2020年）。報告結果包括：相較於分別使用客流統計與防損系統，節省約 40%；轉換率提升 6.9%；轉換率提升 6.9%（2017–2020）。 --- 案例研究：日本領先的眼鏡零售商如何實現卓越績效（田中眼鏡） https://retailnext.net/zh-tw/resources/case-studies/case-study-how-japans-leading-eyewear-retailer-drives-high-performance Megane no Tanaka 意識到，有必要根據即時店內分析數據，做出以數據為導向的策略性商業決策。這家眼鏡零售商分享了為何選擇 RetailNext，以更深入地了解店內顧客體驗。 --- 案例研究：透過 Interior Analytics 提升陳列效果（某專業服飾及配件零售商） https://retailnext.net/zh-tw/resources/case-studies/case-study-improving-fixture-performance-through-interior-analytics 該零售商希望評估陳列與陳列架的表現，藉此找出店內的主要商機，並據此做出以數據為依據的商品陳列決策。 --- 案例研究：多品牌產品展示廳（一間多品牌產品展示廳） https://retailnext.net/zh-tw/resources/case-studies/case-study-multi-brand-product-showrooms 品牌方不惜重金爭取在貨架兩端陳列區展示商品，但在評估投資報酬率時，卻經常因缺乏績效指標而陷入困境——究竟有多少顧客經過該陳列區？其中有多少比例的顧客停下腳步？他們又停留了多久？ --- 案例研究：烹飪藝術家如何將轉換率提升 75%（New West Knifeworks） https://retailnext.net/zh-tw/resources/case-studies/case-study-new-west-knifeworks 在這份書面案例研究中，New West KnifeWorks 分享了 RetailNext 平台如何為其門市表現提供精準的衡量數據，並提供可付諸行動的洞察，進而協助將轉換率提升 75%，並使門市客流量增加 32%。報告中的成果包括：門市客流量年增率 +32%；轉換率年增率 +75%。 --- 案例研究：阿聯酋電子產品零售商如何做出數據驅動的決策（Sharaf DG） https://retailnext.net/zh-tw/resources/case-studies/case-study-sharaf-dg-retailnext-2023 作為阿聯酋領先的多品牌零售商，Sharaf DG 持續創新其店內體驗。該公司於門市實施了一套由店內分析及其他資料集驅動的資料共享模式，藉此推動零售智慧化。據報告顯示，其營運成果包括：橫跨 4 個國家的 30 家門市；每月門市造訪人次超過 100 萬；商品數量超過 10,000 項。 --- 案例研究：1% 的力量（The Vitamin Shoppe） https://retailnext.net/zh-tw/resources/case-studies/case-study-the-power-of-1 The Vitamin Shoppe 制定了一項以善用精準客流數據為核心的戰術計畫。該計畫成功的關鍵，不僅在於客流數據的準確性，更在於能在兩個月內有效部署 731 家門市。報告顯示的成果包括：7 個月內額外創造 600 萬美元銷售額；全網店轉換率提升 100 個基點；2 個月內完成 731 家門市的部署。 --- 案例研究：Camper 全球門市表現成功的秘訣 https://retailnext.net/zh-tw/resources/case-studies/case-study-the-secret-to-campers-global-store-performance-success 作為一家以生產高品質產品為傲的當代零售商，Camper 希望為其門市員工提供高品質的門市數據，藉此提升實體店面的顧客體驗，並推動全球門市的營運表現。報告顯示的成果包括：轉換率提升 10%；行銷支出與工時節省 30%；客流量年增率達 20%。 --- 案例研究：透過賦能員工來革新購物體驗（100% PURE） https://retailnext.net/zh-tw/resources/case-studies/case-study-transforming-the-shopper-experience-by-empowering-associates 100% PURE 採用 RetailNext 平台，以深入了解顧客在店內的購物行為。透過該解決方案的使用者介面及其報告功能，100% PURE 得以即時掌握各門市及整體層級的客流量與轉換率趨勢。報告結果包括：平均交易金額為 70 美元（較之前的 60 美元上升）；每筆交易平均購買 3.32 件商品（較之前的 3.12 件上升）；部分門市轉換率超過 30%。 --- 案例研究：剖析某領先街機遊戲中心（Ridgelinez）的消費趨勢 https://retailnext.net/zh-tw/resources/case-studies/case-study-unpacking-consumer-trends-for-a-leading-arcade-game-center 策略顧問公司 Ridgelinez 正尋求一家可靠的零售分析合作夥伴，以衡量並分析顧客在街機遊戲中心內如何瀏覽及與各類遊戲機互動。 --- 案例研究：運用分析建立績效文化（Snow Peak） https://retailnext.net/zh-tw/resources/case-studies/case-study-using-analytics-to-create-a-performance-culture Snow Peak 運用 RetailNext 的店內分析工具來設計其關鍵績效指標（KPI），並將該系統部署至旗下所有直營門市，其中關鍵的 KPI 包括進店率、轉換率以及員工排班效率。報告顯示的成果包括：總客流量增長 8.2%；轉換率提升 13%；在裝備與服飾兩大品類中，成功轉化為顧客的消費者數量增長 213%。 --- 案例研究：在「大辭職潮」中提升薪資處理效率（The Vitamin Shoppe） https://retailnext.net/zh-tw/resources/case-studies/case-study-vitamin-shoppe-driving-payroll-efficiency The Vitamin Shoppe 分享了該公司如何透過依據 RetailNext 人流數據來優化人力配置，從而提升薪資支出與銷售額的比例。其成果包括銷售額與轉換率的顯著提升，以及營運觀念的轉變。報告中的成果包括：7 個月內額外創造 600 萬美元銷售額；全體門市轉換率提升 100 個基點；2 個月內於 731 家門市完成系統部署。 --- 近期思想領導力文章 https://retailnext.net/zh-tw/resources/blog 以下內容彙整了 RetailNext 部落格的近期文章——這是一系列探討企業級零售商如何評估、部署並從店內分析平台中取得價值的思維領導專欄。 --- 部落格：零售業的排班與任務管理已無法再分開處理 https://retailnext.net/zh-tw/resources/blog/retail-scheduling-and-task-management-can-no-longer-be-separate 零售商通常會分別規劃人力與任務，事後卻納悶為何執行效果不盡理想。以下說明為何排班與任務管理必須整合。 --- 部落格：零售商購買 RetailNext 時，實際上買的是什麼 https://retailnext.net/zh-tw/resources/blog/what-retailers-actually-buy-when-they-buy-retailnext 大多數零售分析軟體供應商只著重於銷售產品規格，而企業級零售商需要了解簽約後究竟會有什麼變化。以下便是 RetailNext 的真正差異之處。 --- 部落格：CRO 觀點：十九年。一個洞見。至今依然正確。 https://retailnext.net/zh-tw/resources/blog/cro-perspective-nineteen-years-one-insight-still-right RetailNext 首席營收官（CRO）塞爾吉奧·古鐵雷斯（Sergio Gutierrez）重新探討了2007年我們零售分析平台背後的洞見：實體門市理應享有與電子商務同等嚴謹的數據分析標準。 --- 部落格：無縫切換零售分析服務供應商 https://retailnext.net/zh-tw/resources/blog/switching-retail-analytics-providers-without-disruption 擔心更換零售分析服務供應商會導致系統停機？RetailNext 的「資助部署」方案提供每 1 美元 ARR 最高 0.85 美元的抵扣額，讓遷移過程更加順暢。 --- 部落格：整合店內分析的理由 https://retailnext.net/zh-tw/resources/blog/the-case-for-consolidating-your-in-store-analytics 分散的門市系統每週浪費超過 12 小時，並使您的技術投資價值減少多達 40%。了解為何統一的零售分析平台才是解決方案。 --- 部落格：客流資料的準確性如何影響人力成本與轉換率 https://retailnext.net/zh-tw/resources/blog/how-traffic-data-accuracy-affects-labor-costs-and-conversion RetailNext 首席營收官（CRO）塞爾吉奧·古鐵雷斯（Sergio Gutierrez）闡述了為何客流量分析的準確性對於人力成本、租約談判以及每週轉換率審查至關重要。 --- 部落格：為何僅靠客流統計已不再足夠 https://retailnext.net/zh-tw/resources/blog/why-traffic-counting-alone-is-no-longer-enough 傳統的零售人流計數技術已無法跟上人工智慧的發展步伐。了解 RetailNext 的 Aurora 感測器如何根據情境解讀人流，而非僅僅統計原始數據。 --- 部落格：客流數據中斷的隱性成本 https://retailnext.net/zh-tw/resources/blog/the-hidden-cost-of-a-traffic-data-blackout RetailNext 營收長塞爾吉奧·古鐵雷斯（Sergio Gutierrez）闡述，為何零售客流量數據中的缺口，會在系統中斷結束許久之後，仍悄然扭曲人力配置、房地產及促銷決策。 --- 部落格：為何企業級零售商選擇 RetailNext https://retailnext.net/zh-tw/resources/blog/why-enterprise-retailers-choose-retailnext 了解企業級零售商為何選擇 RetailNext 的零售分析平台：專為全球企業級規模打造，具備精準、智慧且可擴展的數據分析能力。 --- 部落格：2026年 RetailNext 消費者情緒報告 https://retailnext.net/zh-tw/resources/blog/2026-retailnext-shopper-sentiment-report RetailNext 的消費者情緒報告針對 1,053 名美國消費者進行了調查，探討通膨、關稅及人工智慧如何在2026年重塑消費者的零售決策。 --- 部落格：門市體驗危機：以數據為導向的人員配置是制勝關鍵 https://retailnext.net/zh-tw/resources/blog/the-store-experience-crisis-data-driven-staffing-wins Target 將裁減 500 個總部職位，以籌措資金增聘門市人員。了解零售客流量分析如何協助零售商更明智地配置人力，以滿足顧客需求。 --- 部落格：NRF 2026 第三天：衡量最重要的影響力 https://retailnext.net/zh-tw/resources/blog/nrf-2026-day-3-measuring-impact-that-matters-most NRF 2026 第三天回顧：蓋瑞·維納查克（Gary Vaynerchuk）的主題演講，以及 RetailNext 的展位合作計畫，展現了2026年零售大會的洞見如何為零售業帶來實質影響。 --- 部落格：NRF 2026 第二天：靈活性將決定2026年零售業的勝出者 https://retailnext.net/zh-tw/resources/blog/nrf-2026-day-2-agility-defines-retails-winners-in-2026 NRF 2026 第二天的活動顯示，零售業的贏家們都具備一項共同特質：敏捷性。來了解為何速度、真實性與情感投入，如今比規模和預算更能帶來優異表現。 --- 部落格：NRF 2026 第一天：創新推動零售業邁向未來 https://retailnext.net/zh-tw/resources/blog/nrf-2026-day-1-innovation-drives-retails-future-forward RetailNext 對 NRF 2026 首日活動的總結：來自 100 多個國家、560 多家零售商的基準數據顯示，全球客流量增長 2.3%，轉換率亦呈上升趨勢。 --- 部落格：測試與學習型零售分析的未來 https://retailnext.net/zh-tw/resources/blog/the-future-of-test-and-learn-retail-analytics-better-together 某全球服飾零售商將零售客流分析與受控測試結合，結果顯示，牆面陳列架的客流量比地面陳列架少 40%。 --- 部落格：2025年「黑色星期五」：美國零售客流量與銷售表現 https://retailnext.net/zh-tw/resources/blog/black-friday-2025-us-retail-traffic-and-sales-performance 儘管店內客流量下降了 3.6%，2025年美國「黑色星期五」的銷售額仍增長了 1.0%，這是因為購物者人數減少，但消費者更為審慎，且每次消費金額增加。請參閱完整數據。 --- 部落格：英國零售分析：RetailNext 收購 Ipsos https://retailnext.net/zh-tw/resources/blog/uk-retail-analytics-retailnexts-acquisition-of-ipsos 在收購 Ipsos Retail Performance 三年後，RetailNext 現已於英國及歐洲各地提供零售分析軟體，服務範圍涵蓋從客流統計到市場洞察的各個層面。 --- 部落格：以數據為導向的擴張：DTC 品牌進軍實體門市 https://retailnext.net/zh-tw/resources/blog/data-driven-expansion-dtc-brands-explore-stores FOURWALL 創辦人安德魯·尼隆（Andrew Neelon）闡述為何 DTC 品牌開設實體門市仍具重要性，並分享針對直接面向消費者（DTC）零售商進軍實體通路所應掌握的趨勢與建議。 --- 部落格：由人工智慧驅動的物聯網感測器正改變日本的零售營運模式 https://retailnext.net/zh-tw/resources/blog/ai-powered-iot-sensors-transform-japanese-retail-operations-better-together RetailNext 探討了像 Aurora 這樣的零售物聯網感測器，如何協助日本店家應對人力短缺、提升轉換率，並即時優化人力配置。 --- 部落格：RetailNext 於 NRF '26 盛會：創新、敏捷、影響力。 https://retailnext.net/zh-tw/resources/blog/innovation-agility-impact-retailnexts-nrf-2026-big-show 歡迎蒞臨2026年全美零售聯合會（NRF）大會，親身體驗 RetailNext：現場展示由人工智慧驅動的 Aurora 感測器，以及以「創新、敏捷與影響力」為核心、專為零售商打造的即時分析解決方案。 ---