RetailNext ist eine der meistgenutzten In-Store-Analytics-Plattformen weltweit. Das System kombiniert eigene Kamerasensoren mit POS-Datenintegration und liefert Heatmaps, Konversionsraten nach Flächenzone und — im Visual-Merchandising-Modul — messbare Wirkungsanalysen für Produktplatzierungen. Für mittelgroße und große Einzelhändler mit mehreren Standorten konzipiert.
Kosten: Ca. 500 USD Sensor-Installation, ca. 100–250 USD/Sensor/Monat; Jahresvertrag; Preise auf Anfrage je nach Storeanzahl
Stärken
- Eigenes Sensor-Ökosystem (Aurora-Sensor) mit zentraler Cloud-Plattform
- Visual-Merchandising-Modul: verknüpft Laufwegdaten mit POS-Daten für Platzierungsvergleiche
- Unterstützt A/B-Vergleiche über Filialen hinweg
- Kein per-User-Fee — Preismodell per Sensor/Monat
- Kein kostenloser Testzugang
Einschränkungen
- US-Datenhosting — DSGVO-Compliance erfordert zusätzliche vertragliche Absicherung
- Keine öffentliche Preisliste — Preise nur auf Anfrage über Kalkulator
- Kein Self-Service-Onboarding — Implementierung immer mit RetailNext-Team
- Kein deutschsprachiger Support
- Nicht geeignet für Einzelgeschäfte unter ~500 qm
Passt gut zu
So steigst du ein
Schritt 1: Preisschätzung über retailnext.net/pricing anfordern — du gibst Storeanzahl, Eingangsanzahl und Storetyp ein, bekommst eine Schätzung. Dann Demo vereinbaren.
Schritt 2: Sensor-Platzierungsplan mit RetailNext-Team erarbeiten — wie viele Kamerasensoren, wo montiert, welche Zonen abgedeckt werden sollen. Die Aurora-Sensoren erfassen anonymisierte Bewegungsdaten ohne Gesichtserkennung.
Schritt 3: POS-Datenintegration einrichten — RetailNext verbindet sich mit den meisten gängigen Kassensystemen. Die Verknüpfung von Bewegungsdaten und Kaufdaten ist der Kern des Visual-Merchandising-Moduls.
Ein konkretes Beispiel
Eine Modekette mit 8 Filialen nutzt RetailNext, um zu messen, ob ein neues Endcap-Display für Accessoires an Position A (Eingangsbereich) oder Position B (Kassenbereich) mehr Zusatzkäufe auslöst. Das System vergleicht Dwell-Zeit, Greifrate und tatsächliche Kaufrate über beide Standorte — nach 4 Wochen zeigt die Analyse: Position B erzielt 23 % höhere Konversionsrate bei vergleichbarem Kundenaufkommen.
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