# RetailNext

> RetailNext is an AI retail analytics platform, founded in 2007 and headquartered in Campbell, California, that turns the richest in-store dataset in retail — billions of shopping trips measured every year — into staffing, merchandising, and loss-prevention decisions for 600+ retail customers in 100+ countries. Pulse AI, the platform's conversational layer included in every subscription, lets users ask questions about their stores in plain language and get answers grounded in their own trusted metrics.

## Products

- [Traffic Analytics](https://retailnext.net/zh-cn/platform/traffic-analytics): 基于人工智能的人流量统计，准确率达 95%-99%，可将原始门店人流量数据转化为人员配置建议，并实现真实的转化率测量。
- [Insights](https://retailnext.net/zh-cn/platform/insights): RetailNext 的“测试与学习”平台，用于在少数几家门店中试行新的布局、陈列或商品陈列方案，并在向全网推广前验证顾客的反应。
- [Asset Protection](https://retailnext.net/zh-cn/platform/asset-protection): 将基于人工智能的行为分析与 POS 系统集成相结合，在损失发生前就识别出防损威胁，并缩短调查时间。
- [Aurora® 传感器](https://retailnext.net/zh-cn/platform/aurora-sensor): 这款由 RetailNext 设计和制造的单个吊顶式物联网传感器，为平台其余部分的人流统计、行为分析和视频功能提供支持。

## Why RetailNext

- [专为零售而设计](https://retailnext.net/zh-cn/platform/built-for-retail): RetailNext 阐述了为何 100 多个国家的 600 多家零售商使用其平台——准确性、平台覆盖范围以及企业级部署经验。
- [客户案例](https://retailnext.net/zh-cn/platform/customer-stories): 采用 RetailNext 的零售商案例研究及具体客户成果（转化率、人员配置、防损、门店设计）。
- [解决方案对比](https://retailnext.net/zh-cn/platform/solution-comparison): 一个用于评估零售分析平台的框架，以及零售商在选择平台前应权衡的利弊。

## Solutions by Sector

- [服装与鞋类](https://retailnext.net/zh-cn/solutions/apparel-footwear): 针对面临浏览环节占比较高且客流量随季节剧烈波动的时尚零售商，提供购物者行为分析服务。
- [便利店](https://retailnext.net/zh-cn/solutions/convenience-stores): 面向便利店运营商的客流和商品陈列分析，重点在于将加油顾客转化为店内销售，并应对高峰时段的客流量。
- [百货公司](https://retailnext.net/zh-cn/solutions/department-stores): 针对大面积、多品类零售环境的部门级客流与业绩分析。
- [设施](https://retailnext.net/zh-cn/solutions/facilities): 面向负责管理房地产成本、合规性及混合办公策略的设施和工作场所团队提供的 Occupancy 及空间利用率数据。
- [珠宝](https://retailnext.net/zh-cn/solutions/jewelry): 面向高价值、以咨询为导向的珠宝零售业的数据分析，涵盖橱窗陈列表现及咨询区利用率。
- [餐厅](https://retailnext.net/zh-cn/solutions/restaurants): 面向餐饮运营商的客流预测、人员排班和安防分析。
- [零售银行业](https://retailnext.net/zh-cn/solutions/retail-banking): 用于柜员/服务台人员配置、缩短等待时间以及网点设计决策的分行客流分析。
- [购物中心](https://retailnext.net/zh-cn/solutions/shopping-malls): 面向购物中心运营商的客流和租户分析，助力其做出租赁、营销投资回报率以及入驻合规性方面的决策。

## Solutions by Use Case

- [商业智能](https://retailnext.net/zh-cn/solutions/business-intelligence): 面向商业智能（BI）和分析团队的预测建模及基准数据集分析，超越基础客流仪表盘的范畴。
- [市场营销与客户体验](https://retailnext.net/zh-cn/solutions/marketing-cx): 将营销支出与可衡量的店内客流量和转化率挂钩，从而在营销活动与门店到访之间建立闭环。
- [商品陈列](https://retailnext.net/zh-cn/solutions/merchandising): 关于哪些展示形式、区域和布局能将浏览者转化为买家的行为证据，用于测试概念并证明投资回报率。
- [安全](https://retailnext.net/zh-cn/solutions/security): 面向防损和调查团队的 AI 行为分析及与 POS 系统集成的异常报告功能。
- [店铺设计](https://retailnext.net/zh-cn/solutions/store-design): 在向全网推广之前，根据顾客购物路径和销售数据，对新的门店概念和布局调整进行验证。
- [门店运营](https://retailnext.net/zh-cn/solutions/store-operations): 面向管理多个门店的零售运营团队，提供劳动力排班、岗位转换及车队绩效基准分析服务。

## Data & Benchmarks

- [基准对比中心](https://retailnext.net/zh-cn/benchmarks-hub): 一个每月更新的仪表盘，展示北美、欧洲、中东和非洲（EMEA）以及亚太（APAC）地区数千家零售门店的真实客流量数据，并按地区、行业和时间段进行对比分析。

## Resources

- [博客](https://retailnext.net/zh-cn/resources/blog): 关于零售趋势、店内分析及零售技术等主题的文章。
- [案例研究](https://retailnext.net/zh-cn/resources/case-studies): 描述 RetailNext 部署所带来的可量化业务成果的客户成功案例。
- [产品简介](https://retailnext.net/zh-cn/resources/product-briefs): 按产品、应用场景和行业分类的 RetailNext 产品概述，可供下载。
- [视频](https://retailnext.net/zh-cn/resources/videos): RetailNext 平台上的视频内容、客户成果以及零售行业相关话题。
- [活动](https://retailnext.net/zh-cn/resources/events): RetailNext 的活动日程表和活动回顾，包括参展信息。

## Case Studies

- [从第一天起就利用数据打造实体门店（Balsam Brands）](https://retailnext.net/zh-cn/resources/case-studies/balsam-brands-building-brick-and-mortar-with-data-from-day-one): DTC 领域的新星 Balsam Brands 如何利用客流分析，在 Balsam Hill 和 Balsam Hill Studio 两大品牌下推出并扩展战略性零售业务，从而实现 31% 的人力成本节约，并将实体店的客入店率同比提升至 10%。
- [全球冲浪品牌借助 RetailNext 提升业绩表现（Hurley）](https://retailnext.net/zh-cn/resources/case-studies/case-global-surfing-brand-powers-high-performance-with-retailnext): 全球冲浪品牌 Hurley 分享了其如何在从另一款零售分析解决方案切换至 RetailNext 后，将转化率提升了 5%。通过 RetailNext 获得可靠且准确的客流量数据，从而提升了业务表现和业绩。
- [品牌借助店内分析发掘用工机会（Boggi Milano）](https://retailnext.net/zh-cn/resources/case-studies/case-study-boggi-milano-2025): Boggi Milano 是一家意大利品牌，目前在全球 61 多个国家拥有 235 家门店。2018年，该团队希望改进对品牌门店业绩的分析，并寻求与一家门店分析领域的专家建立合作关系。
- [营造更安全的大学环境（RetailDDS）](https://retailnext.net/zh-cn/resources/case-studies/case-study-building-a-safer-university-environment): 鉴于政府为应对新冠疫情而出台的新规定，我们的合作伙伴 RetailDDS 正在寻找一家可靠的解决方案提供商，以帮助其大学客户实时监测场馆客流量。
- [一家历史悠久的珠宝商如何利用客流量来衡量成功（Daniel's Jewelers）](https://retailnext.net/zh-cn/resources/case-studies/case-study-daniels-jewelers-2024): 自 1948年以来，Daniel’s Jewelers 在美国迅速扩张，目前已拥有超过 100 家门店。他们采用 RetailNext 的 Traffic 2.0 解决方案来提升业绩、优化人力配置，并提供卓越的客户服务。
- [Dave & Buster's：借助分析技术重塑运营模式](https://retailnext.net/zh-cn/resources/case-studies/case-study-dave-and-busters-2025): Dave & Buster’s 向数据驱动型运营的转型，展现了零售分析如何改变企业。通过利用实时洞察而非凭空猜测，管理层能够更好地优化人员配置和投资，并在各门店之间促进透明度。
- [从 35,000 英尺高空确保商品陈列合规（Lolli and Pops）](https://retailnext.net/zh-cn/resources/case-studies/case-study-ensuring-merchandising-compliance-from-35000-feet): 了解 Lolli and Pops 如何通过 RetailNext 平台远程获取商品陈列分析数据，从而节省时间和成本。
- [DTC 品牌 UNTUCKit 如何提升实体店的转化率](https://retailnext.net/zh-cn/resources/case-studies/case-study-how-dtc-brand-untuckit-drives-conversion-in-physical-stores): UNTUCKit 最初是一个直接面向消费者的品牌，是首批开设实体门店的电商企业之一。该品牌分享了自与 RetailNext 合作以来，其转化率如何实现了 6.9% 的增长（2017-2020年）。
- [日本领先的眼镜零售商如何实现卓越业绩（田中眼镜）](https://retailnext.net/zh-cn/resources/case-studies/case-study-how-japans-leading-eyewear-retailer-drives-high-performance): Megane no Tanaka 意识到，有必要基于实时门店分析数据，做出战略性的、以数据为驱动的商业决策。这家眼镜零售商分享了其选择 RetailNext 的原因，以期更深入地了解门店购物体验。
- [通过 Interior Analytics 提升陈列效果（某专业服装及配饰零售商）](https://retailnext.net/zh-cn/resources/case-studies/case-study-improving-fixture-performance-through-interior-analytics): 该零售商希望评估陈列和陈列架的表现，从而发现店内关键商机，并据此做出基于数据的商品陈列决策。
- [多品牌产品展厅（一个多品牌产品展厅）](https://retailnext.net/zh-cn/resources/case-studies/case-study-multi-brand-product-showrooms): 品牌方不惜重金争取在端头陈列区展示产品，但在评估投资回报率时，却常常因缺乏绩效指标而陷入困境——究竟有多少顾客经过该陈列区？其中有多少比例的顾客驻足？他们停留了多长时间？
- [烹饪艺术家如何将转化率提升 75%（New West Knifeworks）](https://retailnext.net/zh-cn/resources/case-studies/case-study-new-west-knifeworks): 在这份书面案例研究中，New West KnifeWorks 分享了 RetailNext 平台如何为其提供精准的门店业绩评估和可操作的洞察，从而帮助将转化率提升 75%，并将门店客流量增加 32%。
- [阿联酋电子产品零售商如何做出数据驱动的决策（Sharaf DG）](https://retailnext.net/zh-cn/resources/case-studies/case-study-sharaf-dg-retailnext-2023): 作为阿联酋领先的多品牌零售商，Sharaf DG 始终致力于创新店内购物体验。该公司在门店中实施了一种基于店内分析及其他数据集的数据共享模式，以此推动零售智能的发展。
- [1% 的力量（The Vitamin Shoppe）](https://retailnext.net/zh-cn/resources/case-studies/case-study-the-power-of-1): The Vitamin Shoppe 制定了一项围绕利用准确的客流量数据展开的战术计划。该计划能否成功，不仅取决于客流量数据的准确性，还取决于能否在 2 个月内有效部署 731 家门店。
- [Camper 全球门店业绩成功的秘诀](https://retailnext.net/zh-cn/resources/case-studies/case-study-the-secret-to-campers-global-store-performance-success): 作为一家以生产高品质产品为荣的现代零售商，Camper 希望为门店员工提供高质量的门店数据，以提升线下购物体验，并推动其全球门店业绩的增长。
- [通过赋能员工重塑购物体验（100% PURE）](https://retailnext.net/zh-cn/resources/case-studies/case-study-transforming-the-shopper-experience-by-empowering-associates): 100% PURE 采用了 RetailNext 平台，以更深入地了解顾客的店内购物行为。通过该解决方案的用户界面及其报告，100% PURE 能够实时掌握门店层面和汇总层面的客流量及转化率趋势。
- [深入剖析一家领先街机游戏中心（Ridgelinez）的消费趋势](https://retailnext.net/zh-cn/resources/case-studies/case-study-unpacking-consumer-trends-for-a-leading-arcade-game-center): 战略咨询公司 Ridgelinez 正在寻找一家可靠的零售分析合作伙伴，以衡量和分析顾客在街机游戏中心内如何浏览和与各种游戏机进行互动。
- [利用数据分析打造绩效文化（Snow Peak）](https://retailnext.net/zh-cn/resources/case-studies/case-study-using-analytics-to-create-a-performance-culture): Snow Peak 利用 RetailNext 的门店分析工具设计了关键绩效指标（KPI），并在旗下直营店全面部署了该系统，其中关键的 KPI 包括客流转化率、成交率以及员工排班效率。
- [在“大辞职潮”中提升薪资管理效率（The Vitamin Shoppe）](https://retailnext.net/zh-cn/resources/case-studies/case-study-vitamin-shoppe-driving-payroll-efficiency): The Vitamin Shoppe 分享了该公司如何通过基于 RetailNext 客流数据优化人力配置，从而提升薪资支出与销售额的比例。其取得的成果包括销售额和转化率的显著提升，以及运营理念的转变。

## Product Briefs

- [Performance Dashboard | 产品简介](https://retailnext.net/zh-cn/resources/product-briefs/brief-performance-dashboard): 借助功能全面的仪表盘，提升门店管理效能，通过预测性且可操作的洞察，助您在当今瞬息万变的零售环境中保持领先地位。
- [Insights | 产品简介](https://retailnext.net/zh-cn/resources/product-briefs/insights-brief): 不仅限于简单的客流量统计，还要全面了解顾客的购物全过程，简化 A/B 测试，并对创新的门店概念进行评估和测试，从而提升业绩。
- [Asset Protection | 产品简介](https://retailnext.net/zh-cn/resources/product-briefs/brief-asset-protection): RetailNext 先进的 Asset Protection 系统专为零售业打造，凭借其直观且开放的平台，帮助零售商大规模减少商品损耗，并加快调查进度。
- [Traffic Analytics | 产品简介](https://retailnext.net/zh-cn/resources/product-briefs/brief-traffic-analytics): 以业界领先的精度收集并分析顾客行为数据。通过客流量、转化率和平均交易额等关键指标，即时洞察门店业绩表现。
- [Aurora | 产品简介](https://retailnext.net/zh-cn/resources/product-briefs/brief-aurora): Aurora® 是一款多功能物联网传感器，可简化购物者行为的监测工作。从精准掌握购物者的行进路线，到分析其个别动作和行为，Aurora® 的功能远超传统的客流统计和转化率分析。
- [Occupancy | 产品简介](https://retailnext.net/zh-cn/resources/product-briefs/brief-occupancy): RetailNext 的实时客流量监测与管理解决方案旨在通过自动生成报告和设置客流量阈值，帮助零售商遵守社交距离指南和客流量限制规定。
- [Passby 交通 | 产品简介](https://retailnext.net/zh-cn/resources/product-briefs/brief-passby-traffic): “路过”客流和转化率有助于评估营销活动（包括橱窗陈列、促销标牌等）在吸引顾客驻足店前并进入店内方面的效果。
- [购物中心 | 产品简介](https://retailnext.net/zh-cn/resources/product-briefs/brief-shopping-centers): 通过解决当今物业所有者和购物中心面临的复杂而独特的挑战，重塑购物体验。了解 RetailNext 如何帮助您的企业提升业绩，并为您的商场吸引客流。
- [Interior Analytics | 产品简介](https://retailnext.net/zh-cn/resources/product-briefs/brief-interior-analytics): 在正式推出前，找出痛点，优化店内导航并测试布局。通过方向图、停留时间分析、动态热力图等方式可视化购物者行为数据，从而了解店内蕴藏的商机。
- [超市和便利店的 Occupancy 追踪 | 产品简介](https://retailnext.net/zh-cn/resources/product-briefs/brief-occupancy-tracking-for-supermarkets-c-stores): RetailNext 专为超市和便利店设计的实时客流监测与管理解决方案，旨在通过自动生成报告和配置客流阈值，帮助企业遵守社交距离指南和客流限制规定。
- [车客流统计 | 产品简介](https://retailnext.net/zh-cn/resources/product-briefs/brief-traffic-counting): 在选择车客流统计解决方案提供商时，需要考虑的因素众多。请下载《车客流统计检查清单》，以指导您的选择。
- [分析管理功能 | 产品简介](https://retailnext.net/zh-cn/resources/product-briefs/brief-analytics-administrative-capabilities): 市场上有多种零售分析平台可供选择，您如何确定自己做出了正确的决定？请参考《RetailNext 分析管理功能检查清单》，以指导您的选择。
- [Visual Merchandising | 产品简介](https://retailnext.net/zh-cn/resources/product-briefs/brief-visual-merchandising): 获取商品陈列洞察，查看实时快照，监控品牌一致性，并了解区域行为，从而提升品牌知名度和产品参与度。

## Recent Articles

A running thought-leadership series on how enterprise retailers evaluate,
deploy, and get value from in-store analytics.

- [零售排班与任务管理已无法再分而治之](https://retailnext.net/zh-cn/resources/blog/retail-scheduling-and-task-management-can-no-longer-be-separate): 零售商们通常将人力安排与任务分配分开规划，随后却不解为何执行效果不佳。以下是排班与任务管理必须融合的原因。
- [零售商购买 RetailNext 时，他们实际上买到了什么](https://retailnext.net/zh-cn/resources/blog/what-retailers-actually-buy-when-they-buy-retailnext): 大多数零售分析软件供应商只推销产品规格，而企业级零售商需要了解签约后会有哪些变化。以下是 RetailNext 的真正优势所在。
- [CRO 视角：十九年。一个洞见。至今依然正确。](https://retailnext.net/zh-cn/resources/blog/cro-perspective-nineteen-years-one-insight-still-right): RetailNext 首席收入官塞尔吉奥·古铁雷斯重新审视了 2007年我们零售分析平台背后的洞见：实体店理应享有与电子商务同等严格的数据分析标准。
- [在不影响业务的情况下更换零售分析服务提供商](https://retailnext.net/zh-cn/resources/blog/switching-retail-analytics-providers-without-disruption): 担心更换零售分析服务提供商会导致系统停机？RetailNext 的“资助部署”服务提供每 1 美元 ARR 最高 0.85 美元的抵扣额度，从而简化迁移流程。
- [整合店内分析的理由](https://retailnext.net/zh-cn/resources/blog/the-case-for-consolidating-your-in-store-analytics): 分散的门店系统每周浪费 12 个多小时，并导致您的技术投资价值损失高达 40%。了解为何统一的零售分析平台是解决之道。
- [客流数据准确性如何影响人力成本和转化率](https://retailnext.net/zh-cn/resources/blog/how-traffic-data-accuracy-affects-labor-costs-and-conversion): RetailNext 首席收入官塞尔吉奥·古铁雷斯解释了为何客流量分析的准确性对劳动力成本、租赁谈判以及每周转化率审查至关重要。
- [为什么仅靠客流统计已不再足够](https://retailnext.net/zh-cn/resources/blog/why-traffic-counting-alone-is-no-longer-enough): 传统的零售客流量统计技术已无法跟上人工智能的发展步伐。了解 RetailNext 的 Aurora 传感器如何结合具体情境分析客流量，而非仅仅统计原始数据。
- [交通数据中断的隐性成本](https://retailnext.net/zh-cn/resources/blog/the-hidden-cost-of-a-traffic-data-blackout): RetailNext 首席收入官塞尔吉奥·古铁雷斯（Sergio Gutierrez）阐述了为何零售客流量数据中的缺口，会在系统中断结束后很长一段时间内，悄无声息地影响人员配置、房地产和促销决策。
- [企业级零售商为何选择 RetailNext](https://retailnext.net/zh-cn/resources/blog/why-enterprise-retailers-choose-retailnext): 了解企业级零售商为何选择 RetailNext 的零售分析平台：专为全球企业级规模打造的精准、智能且可扩展的数据。
- [2026年 RetailNext 消费者情绪报告](https://retailnext.net/zh-cn/resources/blog/2026-retailnext-shopper-sentiment-report): RetailNext 发布的消费者情绪报告对 1,053 名美国消费者进行了调查，旨在了解通胀、关税和人工智能如何在 2026年重塑零售决策。
- [门店体验危机：数据驱动的员工配置制胜之道](https://retailnext.net/zh-cn/resources/blog/the-store-experience-crisis-data-driven-staffing-wins): 塔吉特（Target）将裁减 500 个总部职位，以筹集资金用于门店人员配置。了解客流分析如何帮助零售商更明智地配置人员，从而满足购物者的需求。
- [NRF 2026 第三天：衡量最重要的影响](https://retailnext.net/zh-cn/resources/blog/nrf-2026-day-3-measuring-impact-that-matters-most): NRF 2026 第三天回顾：加里·维纳查克（Gary Vaynerchuk）的主题演讲以及 RetailNext 展位上的合作项目，展现了 2026年零售大会的洞见如何推动零售业的实际变革。
- [NRF 2026 第二日：敏捷性将决定 2026年零售业的赢家](https://retailnext.net/zh-cn/resources/blog/nrf-2026-day-2-agility-defines-retails-winners-in-2026): NRF 2026 大会第二天显示，零售业的赢家都具备一个共同特点：敏捷性。了解为何速度、真实性与情感投入如今比规模和预算更能带来优势。
- [NRF 2026 第一天：创新推动零售业未来发展](https://retailnext.net/zh-cn/resources/blog/nrf-2026-day-1-innovation-drives-retails-future-forward): RetailNext 对 NRF 2026 首日的总结：来自 100 多个国家 560 多家零售商的基准数据显示，全球客流量增长 2.3%，转化率也在上升。
- [“试错式”零售分析的未来](https://retailnext.net/zh-cn/resources/blog/the-future-of-test-and-learn-retail-analytics-better-together): 某全球服装零售商将客流分析与受控测试相结合，结果发现，墙面陈列区的客流量比地面陈列区低 40%。
- [2025年“黑色星期五”：美国零售客流量与销售表现](https://retailnext.net/zh-cn/resources/blog/black-friday-2025-us-retail-traffic-and-sales-performance): 尽管客流量下降了 3.6%，但 2025年美国“黑色星期五”的销售额仍增长了 1.0%，这是因为购物者数量减少，但他们购物更趋理性，每次购物花费更多。查看完整数据。
- [英国零售分析：RetailNext 收购益普索](https://retailnext.net/zh-cn/resources/blog/uk-retail-analytics-retailnexts-acquisition-of-ipsos): 在收购 Ipsos Retail Performance 三年后，RetailNext 已向英国和欧洲各地提供零售分析软件，服务范围涵盖客流统计到数据洞察。
- [数据驱动的扩张：DTC 品牌进军实体店](https://retailnext.net/zh-cn/resources/blog/data-driven-expansion-dtc-brands-explore-stores): FOURWALL 创始人安德鲁·尼伦（Andrew Neelon）阐述了 DTC 品牌开设实体店为何依然重要，并分享了针对计划进军实体零售领域的 DTC 零售商的趋势分析与建议。
- [人工智能驱动的物联网传感器正在改变日本的零售运营模式](https://retailnext.net/zh-cn/resources/blog/ai-powered-iot-sensors-transform-japanese-retail-operations-better-together): RetailNext 探讨了像 Aurora 这样的零售物联网传感器如何帮助日本商店应对劳动力短缺、提高转化率，并实时优化人员配置。
- [RetailNext 亮相 NRF '26 大型展会：创新、敏捷、影响力。](https://retailnext.net/zh-cn/resources/blog/innovation-agility-impact-retailnexts-nrf-2026-big-show): 欢迎莅临 2026年 NRF 展会参观 RetailNext 展台：现场演示基于“创新、敏捷与影响力”理念打造的、由人工智能驱动的 Aurora 传感器及实时分析解决方案，助力零售商。

## Company

- [关于我们](https://retailnext.net/zh-cn/about/who-we-are): RetailNext 的公司背景——成立于 2007年，总部位于加利福尼亚州坎贝尔市，在 100 多个国家拥有 600 多家零售客户，员工约 240 人。
- [合作伙伴](https://retailnext.net/zh-cn/partners): RetailNext 面向技术提供商、咨询公司、经销商和部署专家的合作伙伴生态系统。
- [定价](https://retailnext.net/zh-cn/pricing): 一款基于门店数量的 RetailNext 定价交互式估算工具。
- [联系我们](https://retailnext.net/zh-cn/about/contact-us): 销售、支持及其他 RetailNext 团队的联系表单和转接信息。