服装与鞋类

RetailNext 将精准的人流量统计数据与您的 POS 数据相结合，为您呈现每家门店的真实转化率，并指出浏览顾客在何处流失——是在橱窗前、卖场内还是试衣间里——从而帮助您弥补这些短板。Boggi Milano 等服装品牌利用这一洞察，将每位访客销售额提升了 40%。

是的。RetailNext 通过衡量“路过到进店”的转化率，来展示哪些橱窗设计方案能真正吸引顾客进店，并追踪顾客在店内停留的时间以及他们与陈列和季节性展示的互动情况。您可以在可比门店中测试不同方案，并在向全网推广之前，衡量每个促销周期的投资回报率。

RetailNext 利用基于您历史数据和季节性规律的 AI 驱动预测模型，按日期和时段预测客流量，然后据此推荐与需求相匹配的人员配置——这样，您既能应对周六高峰和节假日客流激增，又不会在平日清晨客流较少时出现人员过剩的情况。

RetailNext 通过标准 API 与您的 POS、人员管理和商业智能 (BI) 工具集成，因此客流量和转化率数据会流向您的团队用于排班和报告的现有系统。

RetailNext 是一款云原生解决方案，基于单一的、由 PoE 供电的 Aurora® 传感器构建，网络配置简单（仅需一个出站端口，无需 VPN），因此无需更改架构即可从寥寥数家门店扩展至数千家门店。部署通常按地区分阶段进行——我们的团队将为您制定一份具有代表性的网络部署时间表。

投资回报率（ROI）源于“1% 的力量”——即整个门店网络在转化率、客单价和劳动效率方面微小但持续累积的提升。服装行业客户已取得显著成效，例如 Boggi Milano 的客单价提升了 40%，Camper 的转化率提高了 10%。