您正在使用多少种不同的系统来监测门店内的运营情况？而这些系统收集的数据中，又有多少真正传达到了能够据此采取行动的人员手中——您的店员、区域经理以及总部运营团队？
如果这两个答案都不尽如人意，那么您的处境就和大多数企业级零售商一样。这一技术栈是逐步扩建而成的：用于客流计数的单点解决方案、运行着独立客流预测模型的员工排班工具、仍由 Asset Protection 拥有的老旧闭路电视系统，以及从收购中继承而来却无人有时间进行迁移的系统。如今，这些数据无法互通，维护负担沉重，而且没有人能全面掌握门店的运营表现。
这不仅仅是一个零售业 IT 问题。ADAPT Research 的报告显示，超过三分之二的技术负责人计划在2025年整合工具，其中大多数人希望将供应商数量减少 20%。而目标不仅仅是减少供应商数量——而是选择能够满足企业要求（例如符合 SOC 2 标准）的平台。多年来，您一直身处这种动态环境中。
系统整合项目确实会产生实际成本，但推迟实施同样会带来成本：有些成本体现在 IT 预算中，有些则表现为生产力下降和决策质量降低。
碎片化的代价
首先是直接成本：许可费、集成维护、供应商管理，以及确保不同系统之间能够互通所需的工程时间。
麦肯锡将这种碎片化现象定义为“技术债务”，与财务债务一样，它也有本金和利息需要偿还。本金是指尚未完成的现代化改造工作：系统重构、数据标准化以及本应淘汰的集成方案。麦肯锡对首席信息官（CIO）的调查显示，这部分工作约占典型技术架构总价值的 20% 至 40%。利息则是指每个新项目为维持遗留系统正常运行而支付的代价，包括临时解决方案和脆弱的点对点集成——这占新产品预算的 10% 至 20%，超过三分之二的首席信息官表示其支付比例超过 10%。此外，60% 的受访者表示这一负担正在增加，而非减少。
对于一家大型零售商而言，这笔真金白银并没有投入到创新中。
较不显而易见的成本在于，基于分散数据做出的决策质量。Forrester 的研究发现，员工每周要花费 12 小时来查找被困在数据孤岛中的信息。Gartner 估计，数据质量低下每年给大型组织造成数百万的损失。在零售业，这些时间本应由分析师和运营人员用来推动业绩增长，而不是用于核对报告。
整合能为您带来什么
店长们并不关心抽象的客流量或停留时间。他们想知道的是：新的橱窗陈列是否吸引了更多顾客进店，卖场布局调整是否提高了转化率，以及周六客流高峰时团队的人员配置是否充足。当顾客数据测量实现统一后，这些问题只需运行一份报告的时间就能得到解答——而不是耗费大量时间来核对多个系统。整个门店组合中的各门店数据变得真正可比，异常情况也能实时浮现，而非等到下周的报告中才被发现。
同样重要的是，单一平台通过单一数据源为所有利益相关者提供服务。员工和店长能够及时了解自身与转化率目标的达成情况并采取行动，而不是等到明天才从报告中得知未达标的情况。区经理和区域经理无需拼凑电子表格，即可并排比较各门店的业绩。总部无需向多家供应商追索数据，即可获得整个业务组合的综合高管视图。而同一数据基础还支撑着 RetailNext 的 Insights 功能，该功能可分析完整的购物旅程以及员工与顾客之间的互动——当数据分散在多个系统中时，这种行为分析在结构上根本无法实现。
每家零售商都已安装了监控摄像头。Asset Protection 多年来一直配备这些设备，但当视频与分析功能集成在同一平台上时，这些录像便成为运营、商品陈列乃至总部决策的宝贵资产。为什么每周同一时间段的每小时转化率都在下降？详细的分析数据会告诉您该关注哪里：午餐高峰期排起的长队、因没有店员值守而空置的试衣间，以及吸引人群驻足的橱窗陈列。虽然这无法取代实地考察，但在差旅预算紧张的情况下，其价值却无可估量。
您总会拥有多个系统
系统整合并不意味着在每个类别上都只能接受某一家供应商的解决方案。您已经选定的业界顶尖的 POS 系统、劳动力管理系统、商业智能（BI）系统和商品陈列系统都不会被淘汰。关键在于，这些系统的数据能否汇聚到一个运营商真正能够使用的平台上。一个能够整合这些系统输出结果、以用户为中心的数据层，所推动的决策所产生的影响，远比任何数量的孤立系统都要大——无论这些系统各自表现得多么出色。
对于首席信息官（CIO）和首席技术官（CTO）而言，值得思考的架构问题是：当前的系统架构随时间推移是会产生复合价值，还是会带来复合复杂性。
人工智能需要一个基础
人工智能是当前争夺零售业 IT 预算和关注度的最新焦点——也是最受“整合”问题影响的领域。零售商们已经看到了超越炒作的切实收益，但真正的投资回报率取决于许多因素：为了弥补数据分散且不可靠的问题，是否为复杂的人工智能技术支付了过高成本？又该如何确切地知道它是否真正提升了门店业绩和客户体验？
低质量数据会推高人工智能的成本。重复或不一致的输入数据意味着人工智能服务需要处理更多工作——而零售商为了获得有价值的答案，不得不支付更高昂的费用。一个整合的数据基础能为每个 AI 项目提供更干净的输入数据——从而降低成本。Gartner 警告称，到2026年，企业将放弃 60% 缺乏“AI 就绪”数据支持的 AI 项目。
这一基础还能解答部署后随之而来的问题：这款 AI 真的有效吗？每家供应商都有演示和案例研究。但很少有零售商拥有独立、客观的数据来验证业务提升效果——预测模型是否减少了缺货情况？推荐引擎是否提升了购物篮规模？个性化优惠是否提高了复购率？互联的运营数据能够基于真实的基准线，逐家门店如实解答这些问题。如今正在构建人工智能驱动运营体系的零售商，都是从确保基础数据的准确性开始的。
与 RetailNext 合并
RetailNext 正是为此而设计，旨在成为这一基础。该平台将客流智能、购物者旅程洞察和门店绩效指标整合到一个环境中，并能与零售商现有的系统原生集成。它既能满足拥有数千家门店的全球连锁企业，也能满足刚开设第一家门店的品牌，并能有效处理那些通常导致整合项目停滞的场景：跨多个地区且基于不同技术栈的业务组合、随收购而来的带有自身遗留系统的品牌，以及负责在所有业务中推行单一全球标准的企业团队。
将业务整合到 RetailNext 平台的客户通常会发现，仅凭架构的简化这一项，就足以证明此次迁移的合理性。维护工作量减少了，治理变得更易于管理。而且，由于数据终于实现了互联互通，运营商和高管能够据此采取实际行动的分析范围也得到了扩大——例如，商品推广测试的评估周期从按季度缩短至按天，人员配置模型也能通过单一数据源在全球范围内推行。
对于美国的企业级零售商而言，RetailNext 还提供了硬件更换方案，可降低迁移出旧式计数基础设施所需的资本成本。
在分析能力方面处于领先地位的零售商，并不是那些使用工具最多的企业。他们使用的是正确的工具，这些工具相互连接，并运行在一个专为可扩展性而构建的平台上。
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