您目前使用多少種不同的系統來監測店內狀況？而這些系統所蒐集的數據中，究竟有多少能真正傳遞給能夠據此採取行動的人員——也就是您的店員、區域經理，以及總部的營運團隊？
如果這兩種答案都無法令您滿意，那麼您的處境就與大多數企業級零售商無異。這套系統是透過一次又一次的決策逐步擴充而成的：包括用於門口人流計數的單點解決方案、運行自有客流預測模型的員工排班工具、仍由 Asset Protection 持有的舊有閉路電視系統，以及從併購案中繼承而來、至今無人有時間進行遷移的系統。如今，這些數據無法相互串聯，維護負擔沉重，且無人能對門市表現獲得統一的整體視圖。
這不僅僅是零售業的 IT 問題。ADAPT Research 的報告指出，超過三分之二的技術領導者計畫在2025年整合工具，其中多數目標是將供應商數量減少 20%。而目標不僅僅是減少供應商數量——更在於選用符合企業需求的平台，例如符合 SOC 2 合規標準的平台。這些動態變化，您已經面對多年了。
整合專案確實有其成本，但延後執行同樣會產生成本：部分成本會反映在 IT 預算中，其餘則以生產力下降及決策品質變差的形式呈現。
首先是直接成本：授權費用、系統整合與維護、供應商管理，以及讓不同系統能夠相互通訊所需的工程時間。
麥肯錫將此類碎片化現象定義為「技術債務」，而如同財務債務一般，它同樣包含本金與利息的償付。本金是指尚未完成的現代化工作：系統重建、資料整合，以及本應淘汰的系統整合。根據麥肯錫對資訊長（CIO）的調查，這部分佔典型技術架構總價值的 20% 至 40%。利息則是指每個新專案為維持舊系統正常運作，所必須支付的權宜之計及脆弱的點對點整合成本——這佔新產品預算的 10% 至 20%，且超過三分之二的 CIO 表示其支付比例超過 10%。此外，60% 的受訪者指出，這項負擔正在增加，而非減少。
對一家大型零售商而言，這筆真正的資本並未投入創新。
較不顯而易見的成本，在於基於分散數據所做出的決策品質。Forrester 發現，員工每週需耗費 12 小時搜尋被困在資訊孤島中的資料。Gartner 估計，數據品質不佳每年使大型組織蒙受數百萬的損失。在零售業中，這些時間本應由分析師和營運人員用來推動績效表現，而非用於核對報表。
店經理們並不關心抽象的客流量或停留時間。他們想知道的是：新的櫥窗陳列是否吸引了更多顧客進店、賣場佈置調整是否提升了轉換率，以及週六的客流高峰時段團隊的人手配置是否充足。當顧客數據測量系統統一後，這些問題能在生成一份報告的時間內獲得解答——而非耗費在整合多個系統上的時間。整個門市組合中的各門市將能進行真正意義上的比較，異常狀況也能即時浮現，而非等到下週的報告才被發現。
同樣重要的是，單一平台能透過單一可信資料來源，服務所有利害關係人。員工和店經理能及時掌握自身表現與轉換率目標的對比狀況，以便立即採取行動，而非等到明天才從報告中得知未達標的情況。區經理和區域經理無需將電子表格拼湊在一起，即可並排比較各門市表現。總部無需向多家供應商追蹤資料，即可獲得涵蓋整個業務組合的整合高層概覽。而同一數據基礎更驅動著 RetailNext 的 Insights 功能，該功能能分析完整的購物旅程以及員工與顧客之間的互動——若數據分散於多個系統之中，此類行為分析在結構上根本無法實現。
每家零售商都已安裝監視器。Asset Protection 多年來一直配備這些設備，但當影片與分析工具整合在同一個平台上時，這些影像便成為營運、商品陳列乃至總部的重要資產。為何每週同一時間的每小時轉換率都會下降？詳盡的分析數據會告訴您該關注哪些環節：午餐尖峰時段排起的長隊、因無人值守而閒置的試衣間，以及吸引人群駐足的櫥窗陳列。雖然這無法取代親臨門市的體驗，但在差旅預算緊縮之際，其價值卻無可估量。
整合並不意味著在每個類別上都只能接受單一供應商的解決方案。您已經選定的業界頂尖 POS、人力資源管理、商業智慧（BI）及商品陳列系統，都將繼續沿用。關鍵在於，這些系統所產生的數據能否匯集到一個營運商真正能使用的平台上。一個能整合這些輸出結果、以使用者為導向的層級，所推動的決策所產生的影響力，遠勝於任何數量互不相通的系統——無論這些系統單獨運作時表現得多麼出色。
對首席資訊長（CIO）和首席技術長（CTO）而言，值得探討的架構問題在於：貴公司的現有架構隨時間推移所產生的，究竟是複合價值，還是複合複雜性。
人工智慧（AI）是當前最受矚目、爭奪零售業 IT 預算與關注的最新關鍵議題——也是最受「整合」問題影響的領域。零售商們已看到超越炒作的實際效益，但真正的投資報酬率（ROI）取決於許多因素：您是否為了彌補分散且不可靠的數據，而對複雜的人工智慧系統支付過高代價？又該如何確切知道它是否真的提升了門市績效與顧客體驗？
低品質的數據會推高人工智慧的成本。重複或不一致的輸入資料意味著人工智慧服務必須處理更多工作——而零售商為了獲得有價值的答案，也得支付更高昂的費用。整合的數據基礎能為每項 AI 計畫提供更乾淨的輸入資料——並降低成本。Gartner 已警告，到2026年為止，企業將放棄 60% 缺乏「AI 就緒」數據支援的 AI 專案。
這項基礎架構同時也能解答部署後隨之而來的問題：這套 AI 真的有效嗎？每家供應商都有示範和案例研究。但鮮有零售商擁有獨立、客觀的數據來驗證成效——預測模型是否減少了缺貨情況？推薦引擎是否提升了購物籃規模？個人化優惠是否增加了回訪率？透過互聯的營運數據，可以依據真實的基準線，逐家門市如實解答這些問題。當今建立 AI 驅動營運模式的零售商，都是從確保基礎數據的準確性開始的。
RetailNext 的設計初衷正是為了成為這樣的基礎架構。該平台將客流分析、消費者旅程洞察及門市績效指標整合於單一環境中，並能與零售商現有系統進行原生整合。其適用範圍從擁有數千家門市的全球連鎖企業，到剛開設首間門市的品牌皆可涵蓋，並能有效處理整合專案通常會陷入停滯的狀況：例如跨多個地區且採用不同技術架構的業務組合、附帶自有舊有系統的收購品牌，以及負責推動全全球統一標準的企業團隊。
將系統整合至 RetailNext 的客戶通常會發現，光是架構的簡化這一點，就足以證明此次遷移的價值。維護成本降低，治理變得更易於管理。此外，由於資料終於得以串聯，營運人員和高階主管能夠實際採取行動的分析範圍也隨之擴大——例如，商品推廣測試的評估週期從數個季度縮短至數天，人力配置模型也能透過單一資料源在全球範圍內推行。
對於美國企業級零售商而言，RetailNext 還提供硬體更換方案，有助於降低從舊式計數基礎架構遷移所產生的資本成本。
在分析能力方面最領先的零售商，並非那些運用最多工具的企業。他們運用的是正確的工具，且這些工具相互串聯，並建置於一個能隨業務擴展而擴展的平台上。
探索企業級的資助部署方案 👉 店內分析的新時代正等待著您