为什么选择 RetailNext

解决方案对比

选择何种零售分析方案，是零售商所做的最具影响力的技术决策之一。正确的平台将为您的运营决策提供多年支撑；而错误的选择所带来的代价——无论是预算、内部资源还是错失的机会——都将超出您的预期。

本页面旨在帮助您清晰地做出这一决策。我们详细介绍了零售商通常考虑的四种方案、每种方案的实际成本与成效，以及 RetailNext 相对于其他方案的优势所在。

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零售分析的四种方法。

大多数零售商都会评估其中一种或多种方法。每种方法在成本、功能、实现价值所需时间以及长期风险方面都存在真正的权衡。

集成平台

一家供应商。一套数据集。涵盖客流、行为分析和防损的全面智能解决方案。更快实现价值，降低总体拥有成本，并仅需对接一个支持团队。

点解决方案

分别由不同的供应商负责客流统计、热力图分析、防损和数据分析。虽然能对各个组件进行更精细的控制，但系统复杂度、成本以及数据核对工作也会显著增加。

自主开发

由您的工程团队使用通用硬件开发的定制分析方案。可实现最大程度的控制权和知识产权所有权——但需要 12 至 24 个月才能实现基本功能，且需承担持续的工程成本，并且没有基准数据。

现状

POS 数据、人工统计和假设。虽然无需投入资金——但错误决策、错失优化机会以及竞争劣势所带来的隐性成本会随着时间的推移而不断累积。

并非所有的分析都是一样的。

这些方法在准确性、完整性、实现价值所需时间以及总体拥有成本方面存在显著差异。以下是客观的对比分析。

RetailNext 与竞争对手平台。

在评估综合零售分析平台时，以下这些方面最为关键。RetailNext 的优势源于专为零售业设计的硬件、统一的平台以及 19 多年针对零售业的创新积累。
能力 RetailNext 主要竞争对手
人流计数精度 95-99% — 由人工智能驱动的 Aurora® 传感器，经人工审核 75-85% — 改装的安防摄像头或通用物联网设备
员工排除 checkmark 基于先进人工智能技术、专为客户设计的指标 cross 仅限手动或基本模式
行为分析（热力图、路径分析） checkmark 完整的 Insights 产品套件 partial 基本供应商或独立供应商
Asset Protection 集成 checkmark 统一平台——无需额外供应商 cross 需要单独的供应商
预测分析与人工智能 checkmark Pulse AI 聊天机器人 + 基于 AI 的人员配置预测 cross 不可用或数量有限
基准对比数据集 checkmark 业内规模最大——每年数十亿次交互 partial 数量有限或缺货
企业级可扩展性 checkmark 600 多家零售商，100 多个国家，已在全球范围内得到验证 partial 不确定因素——大规模部署的实际经验有限
IT 部署的复杂性 checkmark 云原生，一个出站端口，4-6 周部署 partial 变量——通常更为复杂
SOC2 II 类合规 checkmark 符合要求 partial 变量
平均客户存续期 10年以上 未知 / 可变
能力 人流计数精度
RetailNext 95-99% — 由人工智能驱动的 Aurora® 传感器，经人工审核
主要竞争对手 75-85% — 改装的安防摄像头或通用物联网设备
能力 员工排除
RetailNext checkmark 基于先进人工智能技术、专为客户设计的指标
主要竞争对手 cross 仅限手动或基本模式
能力 行为分析（热力图、路径分析）
RetailNext checkmark 完整的 Insights 产品套件
主要竞争对手 partial 基本供应商或独立供应商
能力 Asset Protection 集成
RetailNext checkmark 统一平台——无需额外供应商
主要竞争对手 cross 需要单独的供应商
能力 预测分析与人工智能
RetailNext checkmark Pulse AI 聊天机器人 + 基于 AI 的人员配置预测
主要竞争对手 cross 不可用或数量有限
能力 基准对比数据集
RetailNext checkmark 业内规模最大——每年数十亿次交互
主要竞争对手 partial 数量有限或缺货
能力 企业级可扩展性
RetailNext checkmark 600 多家零售商，100 多个国家，已在全球范围内得到验证
主要竞争对手 partial 不确定因素——大规模部署的实际经验有限
能力 IT 部署的复杂性
RetailNext checkmark 云原生，一个出站端口，4-6 周部署
主要竞争对手 partial 变量——通常更为复杂
能力 SOC2 II 类合规
RetailNext checkmark 符合要求
主要竞争对手 partial 变量
能力 平均客户存续期
RetailNext 10年以上
主要竞争对手 未知 / 可变

单一平台与多点解决方案。

许多零售商最初都是从整合点解决方案入手的——从一家供应商处采购客流计数器，从另一家采购热力图分析工具，再从第三家采购防损系统。这种思路看似合理：每项功能都选用业界顶尖的产品。但实际情况要复杂得多。

点解决方案场景

  • 供应商 A 负责车客流统计
  • 供应商 B 负责热力图和行为分析
  • 供应商 C：防损与视频监控
  • 使用内部或第三方商业智能（BI）工具对所有数据进行汇总
  • 3-5 份供应商合同、支持关系及续约谈判
  • 跨数据源的数据始终无法完全核对一致
  • 内部资源被用于处理供应商管理的复杂性

RetailNext 的现实情况

  • Traffic Analytics、Insights 和 Asset Protection 集成于一个平台
  • 统一的数据集——无需数据核对
  • 仅需与一家供应商对接，一份合同，一支支持团队
  • 包含 API 接口，可无缝集成 BI 工具，无需额外费用
  • 点解决方案的总成本通常超过平台价格
  • 一次部署、一次入职、统一仪表盘

"When looking for a solution that would help us run our stores and protect our teams and assets, it became clear that RetailNext was the best choice on the market. We are able to save ~40% versus using separate systems for traffic counting and loss prevention."


— Brent Paulsen, Managing Director and Head of Retail

UNTUCKit 标志

购买现成产品，还是从零开始开发？

对于一些零售商而言，自主开发似乎是正确的战略举措——能够掌握控制权、拥有知识产权，并能根据其特定的数据架构量身定制。以下是大多数零售企业在实践中如何落实这一策略的具体情况。
考虑 RetailNext 自主开发
实现基本功能所需的时间 4-6 周 12-24 个月及以上
人流计数精度 checkmark 从第一天起就达到 95-99% cross 需要数月或数年才能达到相当的精度
持续工程费用 checkmark 包含在平台费中 cross 至少需要 2-4 名全职等效（FTE）工程师，长期招聘
AI/ML 改进 checkmark 平台的自动更新 cross 需要专用的机器学习能力
基准数据 checkmark 可访问业内最大的数据集 cross 无法访问——必须自行构建
风险 checkmark 成熟的技术，成熟的部署 cross 未经验证的开发，高失败率
机会成本 checkmark 专注于核心业务的工程团队 cross 工程资源多年来被挪作他用
供应商稳定性 checkmark 19年以上，600 多家客户 cross 内部团队人员流动风险
考虑 实现基本功能所需的时间
RetailNext 4-6 周
自主开发 12-24 个月及以上
考虑 人流计数精度
RetailNext checkmark 从第一天起就达到 95-99%
自主开发 cross 需要数月或数年才能达到相当的精度
考虑 持续工程费用
RetailNext checkmark 包含在平台费中
自主开发 cross 至少需要 2-4 名全职等效（FTE）工程师，长期招聘
考虑 AI/ML 改进
RetailNext checkmark 平台的自动更新
自主开发 cross 需要专用的机器学习能力
考虑 基准数据
RetailNext checkmark 可访问业内最大的数据集
自主开发 cross 无法访问——必须自行构建
考虑 风险
RetailNext checkmark 成熟的技术，成熟的部署
自主开发 cross 未经验证的开发，高失败率
考虑 机会成本
RetailNext checkmark 专注于核心业务的工程团队
自主开发 cross 工程资源多年来被挪作他用
考虑 供应商稳定性
RetailNext checkmark 19年以上，600 多家客户
自主开发 cross 内部团队人员流动风险

停滞不前的隐性代价。

维持现状总让人觉得是低风险的选择。没有预算、无需实施、也不会造成干扰。但对于拥有多家门店的零售商而言，基于不完整数据做出的决策所带来的成本，每周都会在每家门店中不断累积。

劳动力错配

如果根据假设而非实际和预测的客流量进行排班，通常会导致 5% 至 10% 的不必要人力成本或服务水平未达标。对于拥有 100 家门店的连锁网络而言，这是一笔相当可观且反复出现的成本。

错失的转化

如果没有准确的客流数据，就无法计算出真实的转化率——这意味着您无法识别哪些门店表现不佳，也无法找出原因。行业数据显示，通过数据驱动的优化，转化率可提升 15% 至 20%。

未经验证的商品陈列

在缺乏行为数据的情况下做出布局和设备选型决策，风险极高。全车队范围的部署失败可能造成数百万的损失。“测试与学习”方法可将该风险降至近乎为零——但前提是您必须拥有运行该方法所需的数据。

失控的收缩

如果没有集成的防损和 POS 异常报告功能，就很难主动发现库存损耗，更难以高效地进行调查。集成平台可将调查时间缩短多达 75%。

选择 RETAILNEXT 的理由。

选择零售分析合作伙伴时最关键的指标。

95-99

人流计数精度

每次安装时均进行人工审核

4-6

平均部署时间表

vs 12-24 个月（内部开发）

10

年度平均客户合作关系

RetailNext 的客户群

600

全球零售商

100 多个国家

查看客户案例

准备好做出一个充满信心的决定了吗？

请与我们的团队联系。我们将详细为您讲解各项对比内容，并根据您的具体情况协助您制定商业方案。

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