Datawiz vs RetailNext

Останнє оновлення: 3 серпня 2026

Datawiz BI — це платформа для аналізу транзакційних і складських даних, яка працює з даними вашої POS-системи та товарних залишків, відстежуючи маржинальність, промоакції та роботу постачальників. RetailNext — це платформа для аналізу фізичного простору магазину та потоків покупців; вона працює з камерами й датчиками на стелі, відстежуючи, як люди пересуваються торговим залом. Якщо ви шукаєте альтернативи RetailNext, варто одразу прояснити один момент: чесна відповідь для багатьох мереж — не «обрати щось одне», а «зрозуміти, яка проблема стоїть перед вами прямо зараз», адже чимало рітейлерів зрештою використовують інструменти обох категорій одночасно, а не обирають між ними.

Окресливши цю рамку, перейдімо до повного порівняння, чесного розбору кожної платформи та висновку, який підкаже, який інструмент підходить для якої ситуації.

Datawiz BI vs RetailNext: порівняння функціоналу

RetailNext

RetailNext працює з 2007 року й є одним із найвідоміших гравців в аналітиці фізичної роздрібної торгівлі. Платформа поєднує стельові датчики, відео та виявлення через Wi-Fi/Bluetooth, щоб відповісти на питання, на яке дані POS-системи відповісти не можуть: що насправді відбувається в торговому залі.

Сильні сторони

• Точність підрахунку трафіку на рівні найкращих рішень ринку. Датчик Aurora заявляє точність підрахунку відвідувачів 95–99%, що перевіряється під час запуску, — рівень точності, критичний, якщо ви спираєтеся на дані про трафік під час планування штату чи бюджету.
• Унікальна категорія даних. Час перебування в зоні, шлях до покупки та вузькі місця в чергах — це дані, які транзакційний BI-інструмент у принципі не може побачити.
• Єдина сенсорна екосистема. Один парк датчиків живить дані про трафік, картування маршрутів покупців і відео для запобігання втратам — єдиний дашборд, значною мірою завдяки якому платформа так часто фігурує в корпоративних тендерах (RFP).
• Довга історія роботи з великими мережами. Майже два десятиліття роботи з великими роздрібними брендами означають зрілі процеси підтримки та готові інтеграції з поширеними POS- і WFM-системами.

Слабкі сторони

• Реальні капітальні витрати й тривале впровадження. Фізичні датчики потрібно доставити, встановити й відкалібрувати в кожному магазині — процес триває місяці, а не тижні, і вимагає реальних витрат на обладнання понад плату за софт.
• Відсутність транзакційної та складської аналітики. Платформа нічого не говорить про маржу, канібалізацію, надійність постачальників чи стан залишків — для цих питань потрібна окрема система.
• Витрати на відповідність вимогам. Безперервне відеозаписування та оцінка демографічних характеристик прямо потрапляють у зону регулювання GDPR/CCPA і норм щодо біометричних даних, що потребуватиме пильної уваги юридичної служби.
• Відсутність публічних цін і безкоштовного періоду. Усе відбувається через процес продажів і демонстрацій, що ускладнює оцінку вартості й відповідності завданням до того, як ви витратите час на реальні перемовини.

Datawiz BI

Datawiz BI — це програмне рішення для аналітики роздрібної торгівлі, розраховане на мережі середнього розміру, яке перетворює дані магазинів на вимірювані бізнес-результати.

Роздрібні команди використовують Datawiz, щоб знаходити першопричини падіння продажів, виявляти проблеми із залишками до того, як вони почнуть коштувати грошей, готувати категорійні огляди за хвилини замість днів і відстежувати виконання планів у магазинах у режимі реального часу.

Сильні сторони

• Без обладнання, швидке впровадження. Інтеграція відбувається через staging-базу даних за 1–2 місяці за повного супроводу команди Datawiz — нічого не потрібно доставляти чи встановлювати в магазинах.
• Вбудована роздрібна фінансова логіка. Маржа, приріст від промо, канібалізація та надійність постачальників — це вбудовані розрахунки, а не кастомні розробки.
• Низький поріг входу. Категорійні менеджери та власники мереж можуть працювати з платформою напряму, без знання DAX, SQL чи залучення виділеного аналітика.
• Ціна, що масштабується разом із бізнесом, а не зі штатом. Оскільки тариф залежить від кількості магазинів і SKU, а не від кількості користувачів, доступ може отримати кожен директор магазину без зростання рахунку за кожен логін.

Слабкі сторони

• Немає видимості фізичної поведінки покупців. Платформа не показує час перебування в зоні, трафік чи те, як люди насправді пересуваються магазином.
• Менша екосистема порівняно з гравцем із 18-річною історією. У RetailNext довший трек-рекорд і ширша база корпоративних інтеграцій і кейсів.
• Вужчий фокус категорії. Рішення побудоване спеціально навколо транзакційної та складської аналітики роздрібної торгівлі, а не ширшої категорії «розумного магазину» на стику обладнання та софту, у якій конкурує RetailNext.
• Менша впізнаваність бренду в корпоративних тендерах. Мережі, що проводять формальні оцінки постачальників «розумного магазину» з урахуванням обладнання, частіше вже тримають RetailNext у списку розгляду.

Підсумковий висновок

Ці дві платформи, по суті, не борються за один і той самий бюджет — вони відповідають на різні питання, і чесна відправна точка — спершу зрозуміти, на яке питання ви намагаєтеся відповісти.

Ключовий компроміс RetailNext — глибина проти вартості й часу: платформа дає рівень розуміння фізичної поведінки покупців, недоступний жодному іншому рішенню з цього порівняння, але за це доводиться платити витратами на обладнання, багатомісячним впровадженням і постійними витратами на відповідність вимогам щодо відео та біометричних даних.

Компроміс Datawiz BI — дзеркальний: платформа дає швидку, суто програмну видимість маржі, залишків і ефективності категорій, але нічого не говорить про те, що покупці фізично роблять усередині ваших магазинів — для цього все одно знадобиться інструмент на кшталт RetailNext.

Що кому підходить:

• Підходить мережам, яким потрібно розуміти трафік, час перебування в зоні та планування магазину й діяти на основі цих даних: RetailNext.
• Підходить мережам, яким потрібна швидка, суто програмна видимість маржі, залишків і ефективності категорій: Datawiz BI.

Часті запитання

У чому головна різниця між Datawiz BI та RetailNext?

Datawiz BI аналізує транзакційні та складські дані: маржу, промоакції, рівень залишків і роботу постачальників. RetailNext аналізує фізичну поведінку покупців за допомогою датчиків і камер у магазині: трафік, час перебування в зоні та довжину черг. Платформи охоплюють різні частини роздрібних операцій, а не конкурують напряму за одні й ті самі завдання.

Чи дорожчий Datawiz BI за RetailNext?

Сильно залежить від кількості магазинів і потреби в обладнанні. Datawiz BI коштує від $500/місяць із необмеженою кількістю користувачів і без витрат на обладнання. RetailNext не публікує ціни, але бере плату за датчик на місяць плюс вартість самого обладнання — за сторонніми оцінками, порівнянні корпоративні сенсорні впровадження коштують від $5000+ за точку («двері»). Для мережі з кількома магазинами сукупна вартість володіння RetailNext, як правило, виявляється значно вищою, якщо враховувати обладнання, монтаж і калібрування.

Чи використовує якась із платформ ШІ або прогнозну аналітику?

Datawiz BI включає Wizora — ШІ-асистента для рітейлу, який відповідає на запитання природною мовою, надає практичні рекомендації, прогнозує продажі та попит, передбачає ризики щодо залишків і допомагає оптимізувати ціни, промоакції та асортимент на основі історичних даних, сезонності та інших бізнес-факторів. ШІ RetailNext призначений для підрахунку відвідувачів і прогнозування трафіку — з фокусом на рух покупців, а не на роздрібні операції та ефективність бізнесу.

Чи потрібна виділена технічна команда для роботи з кожною з платформ?

Datawiz BI потребує участі технічних фахівців лише на етапі початкового налаштування staging-бази даних; після цього бізнес-користувачі працюють із системою без програмування. RetailNext потребує постійної технічної підтримки для обслуговування й калібрування датчиків і камер, оскільки це система, залежна від обладнання.

Чи масштабується кожна з платформ на великі мережі з присутністю в кількох регіонах?

Архітектура Datawiz BI обробляє багаторічну історію транзакцій на рівні окремих рядків з оновленням протягом дня на кількох ринках одночасно. RetailNext теж масштабується, але масштабування означає фізичне розгортання й калібрування датчиків у кожному магазині — повільніший процес, прив'язаний до обладнання.

Чи можна протестувати платформу перед тим, як прийняти рішення?

Datawiz BI пропонує 14-денний безкоштовний період роботи з повною версією платформи. RetailNext наразі не пропонує безкоштовний період чи безкоштовну версію — оцінка відбувається через живу демонстрацію з командою продажів.