Étude de cas
Analyser et prédire la fréquentation des magasins pour favoriser le succès de la vente au détail
Le défi
Comment analyser la fréquentation des commerces de détail pour comprendre le comportement des clients ?
Secteur d'activité: Retail
Résultats tangibles
90%
Précision de la fréquentation des magasins en temps réel
10 000 m2
Surface du magasin
Optimiser
Les décisions en matière de personnel, de marketing et de maintenance
90%
Précision de la fréquentation des magasins en temps réel
10 000 m2
Surface du magasin
Optimiser
Les décisions en matière de personnel, de marketing et de maintenance
Le projet
Les données sont essentielles à la réussite du retail. Et si de nombreux acteurs comprennent l'importance des données, peu d'entre eux sont capables de les recueillir et de les exploiter efficacement. Comment mesurer avec précision la fréquentation des magasins en temps réel ? Et comment tirer des enseignements des quantités massives de données recueillies ? Ce magasin de télécommunications était à la recherche de données analytiques précises pour l'aider à prendre des décisions plus judicieuses concernant l'affectation de son personnel, à accroître ses bénéfices et à améliorer la satisfaction de ses clients.
Les données font la différence. En analysant la fréquentation des magasins à l'aide de l'IA, les détaillants peuvent optimiser leurs ressources et leur personnel, et aller plus loin dans la construction d'une relation plus étroite avec les clients.
Ce que nous avons fait
Des caméras en magasin et une plateforme cloud alimentée par l'IA pour des informations tangibles sur le comportement des clients.
Nous avons déployé une seule unité Gaia AI sur une caméra existante pour capturer le flux de la caméra et recueillir des données comportementales. Ces données ont été transmises à la plateforme cloud Gaia, qui a été formée pour fournir une analyse du trafic en temps réel sur la base des comportements observables.
Caméra CCTV
Analyse vidéo de l'IA
- 1 unité Gaia AI sur une caméra existante, calculant les données comportementales locales en temps réel et les transmettant à la plateforme Gaia
- Compte sur la plateforme cloud
- Analyse en temps réel du trafic dans les magasins
L'impact
Améliorer les performances des magasins, clarifier la prise de décision et prévoir des modèles pour l'avenir
En mesurant avec précision la fréquentation quotidienne et hebdomadaire, l'enseigne a la possibilité d'optimiser la dotation en personnel en fonction des habitudes observées chez les clients. L'analyse permet aux opérateurs de concevoir l'agencement des magasins en fonction du parcours idéal des clients et de mesurer le succès de la présentation des magasins ou des campagnes de marketing saisonnières. Outre le suivi des taux de conversion des ventes, ces outils aident les directeurs de magasin à planifier le personnel opérationnel et les stocks. Dans le retail, seuls les plus forts survivent. Les magasins assistés par l'IA ont le potentiel de transformer complètement l'expérience traditionnelle en magasin grâce à la personnalisation, à l'automatisation et à l'amélioration de l'efficacité.
- 90% de précision pour le trafic en magasin en temps réel, le trafic cumulé et le trafic horaire
- Suivi des performances du magasin. 3,3k clients anonymes détectés en moyenne par semaine.
- Optimiser les décisions en matière de personnel, de marketing et de maintenance
- Rentabilité accrue des magasins, niveaux de service plus élevés
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