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Comment la vision par ordinateur change le commerce de détail

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2023-04-11 12:49:031367parcourir

Comment la vision par ordinateur change le commerce de détail

La vision par ordinateur dans le commerce de détail permet aux ordinateurs de voir et d'analyser des données critiques et d'en tirer une compréhension. Lorsqu’elle est appliquée au processus de vente au détail, elle peut créer un changement de paradigme dans le fonctionnement du commerce de détail traditionnel.

Si l'intelligence artificielle permet aux ordinateurs de penser, alors la vision par ordinateur permet aux ordinateurs de voir, d'analyser et de comprendre. En tant que sous-ensemble de l'intelligence artificielle, la vision par ordinateur permet aux ordinateurs et aux systèmes d'extraire des informations significatives à partir d'images numérisées, de vidéos et de toute autre aide visuelle.

Il fournit des recommandations et prend certaines actions en fonction des données qu'il obtient. Grâce à ses solutions révolutionnaires, le marché mondial de la vision par ordinateur devrait atteindre 73,7 milliards de dollars d'ici 2027. Ces dernières années, de plus en plus d’entreprises de vente au détail ont prévu d’intégrer la vision par ordinateur dans leurs opérations.

D’ici 2028, la taille du marché de l’intelligence artificielle dans le secteur mondial de la vente au détail devrait atteindre 31,18 milliards de dollars américains. De l’analyse du comportement des consommateurs à la surveillance de l’état de santé en magasin, la vision par ordinateur dans le commerce de détail peut contribuer à améliorer les revenus des détaillants et l’expérience d’achat globale des clients.

Avantages de la vision par ordinateur dans le commerce de détail

La vision par ordinateur dans le commerce de détail a le potentiel de transformer le secteur en améliorant l'expérience d'achat globale des clients et le retour sur investissement des détaillants.

1. Cartographie de cartes thermiques dans le secteur de la vente au détail

Une carte thermique est une représentation graphique de données, utilisant différentes couleurs pour représenter différentes valeurs. Cela peut aider à visualiser la densité. Dans le secteur de la vente au détail, les cartes thermiques aideront les utilisateurs à identifier et à comprendre le comportement des consommateurs et les fonctionnalités du magasin. La technologie de cartographie thermique dans le commerce de détail fournit des images en temps réel pour aider à surveiller l'activité et à attribuer différentes couleurs au trafic des consommateurs à chaque étage ou zone. Des géants du secteur tels que Sephora, Samsonite et ATU Duty Free ont déployé des cartes thermiques dans leurs magasins pour tester de nouvelles stratégies de vente, expérimenter des mises en page et comprendre l'activité des clients dans le magasin.

2. Miroir virtuel

Le miroir virtuel est un miroir sans tain qui affiche un affichage électronique derrière la vitre. La plupart de ces miroirs sont équipés d’une vision par ordinateur capable de surveiller et d’analyser les modèles visuels. Le miroir virtuel utilise des capteurs, des caméras et des écrans équipés de vision par ordinateur pour proposer aux clients différentes suggestions de tenues basées sur les tendances actuelles et les données collectées.

Offrir aux acheteurs la possibilité de voir et d'essayer virtuellement plusieurs vêtements leur permet de gagner du temps en n'ayant pas à faire la queue et d'améliorer l'expérience d'achat globale. Les caméras déployées avec la vision par ordinateur aideront à capturer la forme et la taille de l'utilisateur et, sur cette base, à lui offrir diverses options basées sur les tendances de la mode. La mise en œuvre de miroirs virtuels dans les magasins de détail peut contribuer à réduire la charge de travail du personnel de vente et également à améliorer l'expérience de la marque.

3. Détection du trafic en magasin

Les caméras et capteurs de vision informatique pour l'analyse des clients aident à détecter et à identifier les modèles de trafic et de données en magasin. Cela permet de séparer les itinéraires des acheteurs dans tout le magasin et de capturer les taux de trafic répercutés. Cela aide les détaillants à identifier les promotions qui stimulent l'engagement des utilisateurs et celles qui fonctionnent mal.

L’analyse du commerce de détail par l’IA inclut également les interactions des employés et des clients et ne se limite pas à l’observation du comportement d’achat des acheteurs. Il offre une visibilité en temps réel sur l'engagement des services en magasin et permet de piloter des campagnes de messagerie et de marketing personnalisées.

Par exemple, Samsung utilise la vision par ordinateur pour quantifier le comportement des clients en magasin. Il utilise plusieurs caméras en magasin et des algorithmes avancés de vision par ordinateur pour collecter des données de trafic, démographiques et de temps d'arrêt, leur donnant ainsi une compréhension claire des performances du magasin et des mesures préliminaires de performance.

4. Prévention des pertes

La vision par ordinateur est connue sous le nom d'yeux de l'ordinateur et est donc cruciale pour prévenir les pertes liées au vol dans les magasins de détail. Les algorithmes d'apprentissage automatique en vision par ordinateur aident à observer le comportement des clients, à détecter et à identifier des modèles et à prendre les décisions requises en fonction de ces entrées. Cela permet d’identifier toute activité suspecte de la part des acheteurs.

Les problèmes tels que les employés offrant des produits gratuits ou à prix réduit à des personnes qu'ils connaissent ont été réduits après la mise en œuvre de la vision par ordinateur. Étant donné que la technologie peut identifier chaque article dans la zone de paiement et le lier à une transaction, la vision par ordinateur peut aider à empêcher toute tentative de vol d'articles par les employés.

5. Reconnaissance d'images

La technologie de reconnaissance d'images basée sur la vision par ordinateur est largement utilisée par les entreprises de vente au détail et de commerce électronique. Cela profite à la fois aux consommateurs et aux détaillants. En utilisant l'apprentissage profond dans la reconnaissance d'images, il peut aider les détaillants en fournissant des fonctionnalités telles que la recherche personnalisée, le profilage des clients ou des acheteurs, la détection des contrefaçons, l'analyse des tendances de la mode, etc.

Grâce aux données collectées grâce à la reconnaissance d'image, les détaillants peuvent les mettre en œuvre, concevoir des campagnes marketing efficaces et améliorer le retour sur investissement. Cela peut également améliorer l'expérience en magasin, car la technologie peut aider les détaillants à conserver les ventes des clients qui préfèrent comparer les prix en ligne via des smartphones ou d'autres appareils.

6. Renforcer la gestion des stocks

Les systèmes de gestion des stocks dans le secteur de la vente au détail visent à répondre aux besoins des clients et à fournir des produits sans stocker trop de produits, qui pourraient éventuellement expirer ou être gaspillés dans l'entrepôt, ou vice versa. ce qui épuisera les stocks.

La disponibilité d'un produit en rayon fait référence à sa visibilité en rayon auprès des clients au bon endroit, au bon moment et au bon prix. Une mauvaise gestion de la disponibilité en rayon entraîne des pertes pour tout le monde, car les clients peuvent quitter un magasin de détail spécifique et se rendre dans un autre magasin de détail, ce qui entraîne une perte à long terme de la fidélité des clients et des ventes.

L'utilisation de la vision par ordinateur et de l'apprentissage automatique peut aider à réduire la mauvaise gestion de la disponibilité dans les rayons en surveillant et en accordant des opportunités en gardant une vue des stocks à tout moment. La vision par ordinateur permet la collecte de données en temps réel via des vidéos et des images collectées à partir de téléphones mobiles, de robots et/ou de caméras fixes placées dans des entrepôts et des étagères. Un logiciel basé sur la vision par ordinateur permet de détecter les défauts des articles mal étiquetés, de suivre les stocks, de prédire la demande hors pointe et de pointe pour des produits spécifiques et de fournir des commandes aux fournisseurs.

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