為什麼選擇 RetailNext

解決方案比較

選擇如何進行零售分析，是零售商所面臨的最具影響力的技術決策之一。正確的平台將為您未來的營運決策奠定基礎，並持續發揮作用多年；反之，錯誤的選擇所帶來的代價——無論是預算、內部資源，還是錯失的商機——都將超出您的預期。

本頁旨在協助您清晰地做出此項決策。我們已詳細列出零售商會考慮的四種方案、每種方案的實際成本與效益，以及相較於其他替代方案，RetailNext 所處的位置。

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探討零售分析的四種方法。

大多數零售商都會評估其中一種或多種方法。每種方法在成本、功能、實現價值所需的時間以及長期風險方面，都存在著實際的取捨。

整合式平台

一家供應商。一套資料集。涵蓋客流、行為分析和防損的全面智慧解決方案。更快實現價值，降低總體擁有成本，並僅需對接一個支援團隊。

點解決方案

分別由不同的供應商負責客流計數、熱力圖分析、防盜及分析等功能。雖然能對各個組件擁有更多控制權，但系統複雜度、成本及資料核對工作卻大幅增加。

自行開發

由貴公司工程團隊使用通用硬體所開發的客製化分析系統。具備最高程度的控制權與智慧財產權所有權——但需耗時 12 至 24 個月才能實現基本功能，且需持續投入工程成本，並缺乏基準數據。

現狀

POS 數據、人工統計及假設。雖無需投資——但錯誤決策、錯失優化機會及競爭劣勢所帶來的隱性成本，會隨著時間推移而不斷累積。

並非所有分析工具都一樣。

這些方法在準確性、完整性、實現價值所需時間以及總擁有成本方面存在顯著差異。以下是客觀的比較。

RetailNext 與競爭對手平台之比較。

在評估整合式零售分析平台時，以下這些面向至關重要。RetailNext 的優勢在於專為零售業打造的硬體、統一的平台，以及超過19年的零售業專屬創新經驗。
能力 RetailNext 主要競爭對手
人流計數的準確度 95-99% — 由人工智慧驅動的 Aurora® 感測器，經人工審核 75-85% — 改裝的監視器或通用物聯網裝置
員工排除 checkmark 由先進人工智慧驅動、專為客戶設計的指標 cross 僅限手動或基本模式
行為分析（熱力圖、路徑分析） checkmark 完整的 Insights 產品套件 partial 基本供應商或獨立供應商
Asset Protection 整合 checkmark 統一平台 — 無需額外供應商 cross 需另行聘請供應商
預測分析與人工智慧 checkmark Pulse AI 聊天機器人 + 由 AI 驅動的人力配置預測 cross 無貨或數量有限
基準比較資料集 checkmark 業界規模最大——每年數十億次互動 partial 數量有限或缺貨
企業級可擴展性 checkmark 600 多家零售商、100 多個國家，已在全球範圍內獲得驗證 partial 變數 — 大型部署的實績有限
IT 部署的複雜性 checkmark 雲原生、一個出站埠、4 至 6 週的部署時間 partial 變數 — 通常較為複雜
SOC2 第 II 類合規性 checkmark 符合規範 partial 變數
平均客戶留存時間 10年以上 未知／可變
能力 人流計數的準確度
RetailNext 95-99% — 由人工智慧驅動的 Aurora® 感測器，經人工審核
主要競爭對手 75-85% — 改裝的監視器或通用物聯網裝置
能力 員工排除
RetailNext checkmark 由先進人工智慧驅動、專為客戶設計的指標
主要競爭對手 cross 僅限手動或基本模式
能力 行為分析（熱力圖、路徑分析）
RetailNext checkmark 完整的 Insights 產品套件
主要競爭對手 partial 基本供應商或獨立供應商
能力 Asset Protection 整合
RetailNext checkmark 統一平台 — 無需額外供應商
主要競爭對手 cross 需另行聘請供應商
能力 預測分析與人工智慧
RetailNext checkmark Pulse AI 聊天機器人 + 由 AI 驅動的人力配置預測
主要競爭對手 cross 無貨或數量有限
能力 基準比較資料集
RetailNext checkmark 業界規模最大——每年數十億次互動
主要競爭對手 partial 數量有限或缺貨
能力 企業級可擴展性
RetailNext checkmark 600 多家零售商、100 多個國家，已在全球範圍內獲得驗證
主要競爭對手 partial 變數 — 大型部署的實績有限
能力 IT 部署的複雜性
RetailNext checkmark 雲原生、一個出站埠、4 至 6 週的部署時間
主要競爭對手 partial 變數 — 通常較為複雜
能力 SOC2 第 II 類合規性
RetailNext checkmark 符合規範
主要競爭對手 partial 變數
能力 平均客戶留存時間
RetailNext 10年以上
主要競爭對手 未知／可變

單一平台 對比 多點解決方案。

許多零售商起初會整合各類單點解決方案——例如從一家供應商處採購人流計數器、從另一家取得熱力圖分析、再從第三家導入防損系統。這種做法的邏輯看似合理：每項功能都選用業界頂尖的解決方案。但實際情況卻更為複雜。

「點式解決方案」情境

  • 供應商 A 負責車流計數
  • 供應商 B 負責熱力圖與行為分析
  • 供應商 C 負責防損與影像監控
  • 使用內部或第三方商業智慧 (BI) 工具來整合所有資料
  • 3 至 5 份供應商合約、支援關係及續約協商
  • 跨來源的資料始終無法完全核對一致
  • 內部資源耗費於管理供應商的複雜性

RetailNext 的現實

  • Traffic Analytics、Insights 及 Asset Protection 整合於單一平台
  • 單一統一資料集 — 無需進行資料核對
  • 僅需與一家供應商合作、一份合約、一支支援團隊
  • 內建 API，可無需額外費用即可與 BI 工具整合
  • 點解決方案的總成本通常高於平台價格
  • 單一部署、單一導入流程、統一儀表板

"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 標誌

購買現成產品，或從頭開始開發。

對某些零售商而言，建立內部系統似乎是正確的戰略舉措——這能帶來控制權、智慧財產權所有權，並能針對其特定的資料架構量身打造。以下將說明這在大多數零售企業的實際運作中究竟是什麼樣子。
考量 RetailNext 自行開發
實現基本功能所需的時間 4 至 6 週 12-24+ 個月
人流計數的準確度 checkmark 從第一天起即達 95-99% cross 需要數月或數年才能達到相似的精度
持續性工程成本 checkmark 已包含在平台費用中 cross 至少 2 至 4 名全職當量（FTE）工程師，長期職缺
AI／ML 的改進 checkmark 自動平台更新 cross 需要專用的機器學習功能
基準數據 checkmark 可存取業界最大的資料集 cross 無法存取 — 必須自行建立
風險 checkmark 經過驗證的技術，成熟的部署方案 cross 未經驗證的開發，失敗率極高
機會成本 checkmark 專注於核心業務的工程團隊 cross 工程資源多年來被挪作他用
供應商穩定性 checkmark 19年以上，600 多家客戶 cross 內部團隊人員流動風險
考量 實現基本功能所需的時間
RetailNext 4 至 6 週
自行開發 12-24+ 個月
考量 人流計數的準確度
RetailNext checkmark 從第一天起即達 95-99%
自行開發 cross 需要數月或數年才能達到相似的精度
考量 持續性工程成本
RetailNext checkmark 已包含在平台費用中
自行開發 cross 至少 2 至 4 名全職當量（FTE）工程師，長期職缺
考量 AI／ML 的改進
RetailNext checkmark 自動平台更新
自行開發 cross 需要專用的機器學習功能
考量 基準數據
RetailNext checkmark 可存取業界最大的資料集
自行開發 cross 無法存取 — 必須自行建立
考量 風險
RetailNext checkmark 經過驗證的技術，成熟的部署方案
自行開發 cross 未經驗證的開發，失敗率極高
考量 機會成本
RetailNext checkmark 專注於核心業務的工程團隊
自行開發 cross 工程資源多年來被挪作他用
考量 供應商穩定性
RetailNext checkmark 19年以上，600 多家客戶
自行開發 cross 內部團隊人員流動風險

原地踏步的隱性代價。

現狀總讓人覺得是低風險的選擇。沒有預算、無需執行、也不會造成干擾。但對於擁有多家分店的零售商而言，基於不完整數據所做出的決策所帶來的成本，每週都會在每家分店中不斷累積。

勞動力錯配

若排班是基於假設而非實際與預測的客流量，通常會導致 5% 至 10% 的不必要人力成本，或無法達到服務水準。對於擁有 100 家門市的連鎖網路而言，這是一筆龐大且反覆發生的成本。

錯失的轉換

若缺乏準確的客流數據，便無法計算出真實的轉換率——這意味著您無法辨別哪些門市表現不佳，也無法釐清原因。業界數據顯示，透過數據驅動的優化，轉換率可提升 15% 至 20%。

未經核實的商品陳列

若未基於行為數據來決定佈局與設備配置，將面臨極高風險。若全車隊的部署失敗，可能造成數百萬的損失。測試與學習的方法可將此風險降至近乎為零——但前提是您必須擁有執行此方法所需的數據。

失控的縮水

如果沒有整合的防損和 POS 異常報告功能，就很難主動發現庫存損耗，更難以高效地進行調查。整合平台可將調查時間縮短多達 75%。

支持 RETAILNEXT 的理由。

選擇零售分析合作夥伴時，最關鍵的指標。

95-99

人流計數的準確度

每次安裝時均會進行人工審核

4-6

平均部署時程

vs 12-24 個月內建立內部團隊

10

年度平均客戶合作關係

RetailNext 的客戶群

600

全球零售商

100 多個國家

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