Le succès en magasin se joue souvent dans les rayons. Pour qu'un acheteur choisisse votre marque parmi une multitude de concurrents, vos produits doivent arriver en rayon, être présentés correctement, être réapprovisionnés en cas de besoin, et bien d'autres étapes cruciales.
C'est pourquoi il est évident que vous devez concentrer vos efforts de collecte de données sur les rayons du magasin. Comment pouvez-vous gagner la vente si vos produits ne sont pas correctement disposés ? S'il n'y a plus de stock, si le présentoir est cassé ou si vos concurrents s'approprient une plus grande part de l'étagère ? Des données de qualité en magasin peuvent vous alerter sur les problèmes et vous aider à établir des priorités pour les résoudre.
Cependant, l'approche standard est manuelle. Vous envoyez des merchandisers ou des représentants sur le terrain. Ils se rendront dans les magasins ciblés, collecteront manuellement des données au niveau des rayons et commenceront à élaborer un plan à partir de ces données. Cette approche est sujette aux erreurs. En outre, elle prend du temps et n'est pas extensible. Il est pratiquement impossible de disposer d'un nombre suffisant de personnes pour visiter chaque magasin, et il y a de fortes chances qu'elles se trouvent dans les bons magasins comme dans les mauvais.
Aujourd'hui, il existe une solution automatisée qui permet de résoudre les problèmes d'évolutivité et de rentabilité des données en magasin : la reconnaissance d'images. Qu'est-ce que la reconnaissance d'images ? Découvrons-le.
Définition de la reconnaissance d'images
La reconnaissance d'images est une innovation technologique, certes, mais c'est aussi une valeur ajoutée pour votre entreprise. La reconnaissance d'images est un algorithme capable de traiter une image ou une vidéo et de décoder le contenu de ce média visuel. L'outil peut identifier ce qui se trouve dans l'image, qu'il s'agisse d'un produit spécifique, d'une marque, d'une catégorie ou d'autre chose.
Prenons l'exemple suivant : Vous êtes une marque de céréales et vous avez besoin de savoir si vos différentes céréales sont correctement présentées dans les rayons. Vous demandez à un représentant sur le terrain de se rendre dans le magasin et de prendre une photo. C'est rapide. Cette photo est ensuite soumise à la reconnaissance d'image. Le logiciel détermine ce qui a été photographié - il identifie les produits spécifiques, l'emballage, les tailles, les céréales concurrentes, etc. Il regroupe ces données dans une visualisation agréable, et vous pouvez rapidement savoir ce qui se passe dans ce rayon.
Dans cet exemple, votre représentant sur le terrain remporte une grande victoire. Il a simplement pris une photo, il n'a pas eu besoin de s'arrêter pour analyser le rayon, de passer par une liste de contrôle manuelle, etc. Il a pu se consacrer à d'autres activités génératrices de valeur dans le magasin.
Pourquoi la reconnaissance d'images est-elle importante?
Le gain de temps est l'une des principales raisons de l'importance de la reconnaissance d'images dans le commerce de détail. C'est à l'outil de déchiffrer ce qui se passe dans une image, et non à votre équipe, qu'il incombe de le faire. En moyenne, il faut 20 heures de travail pour contrôler 10 000 produits. Pour un détaillant qui possède 35 000 articles, il faudrait donc environ 70 heures pour passer en revue tous les produits. À ce rythme, il faudrait au moins deux employés travaillant à temps plein toute la semaine. Il est beaucoup plus rapide de prendre quelques photos que de répondre à une enquête ou de répertorier tous les détails d'un rayon.
En outre, la reconnaissance d'images permet d'améliorer la qualité des données. Vous pouvez combiner les informations fournies par les représentants sur le terrain et d'autres sources avec les applications de reconnaissance d'images pour obtenir une meilleure image du magasin. Les représentants peuvent capturer d'autres points de données, par exemple. Vous pouvez également demander à l'IA et à l'apprentissage automatique d'analyser les images à la recherche d'autres attributs ou de construire une image complètement différente, comme l'assemblage de plusieurs clichés en un panorama.
En outre, la reconnaissance d'images est également un élément important du processus de Wiser Solutions et de la manière dont nous apportons de la valeur à nos clients. Nous voulons aider vos équipes sur le terrain à capturer des données en magasin, y compris des images. Grâce à la reconnaissance d'images, nous pouvons réduire le temps nécessaire à la collecte d'informations exploitables. En outre, nous pouvons compléter vos données par d'autres informations afin que vos représentants puissent avoir des conversations plus intelligentes avec les magasins.
Dans l'ensemble, cette technologie peut contribuer de diverses manières à votre objectif final : posséder et contrôler plus d'espace à l'intérieur du magasin. De plus, vous avez la possibilité de collecter des données moins coûteuses et de meilleure qualité que les méthodes manuelles. Tout le monde y gagne!
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Cas d'utilisation de la reconnaissance d'images dans le commerce de détail
Comment pouvez-vous utiliser cette technologie pour apporter de la valeur à votre entreprise ? Voici quelques exemples de cas d'utilisation dans le secteur de la vente au détail:
- Santé des rayons -La présence de votre marque en magasin est-ellesaine ? Les produits doivent être en rayon, les prix doivent être corrects, les adjacences doivent être conformes aux attentes, etc. En outre, la technologie peut mettre en évidence un emballage endommagé, par exemple une boîte de biscuits écrasée pendant le processus de réapprovisionnement. La reconnaissance d'images permet d'identifier un grand nombre de ces points de données dans les images des rayons des magasins .
- Conformité de l'affichage -Vos présentoirs en magasin sont-ils correctement installés ? Sont-ils cassés ? Vous avez dépensé beaucoup d'argent pour planifier et construire ce présentoir, il est donc préférable qu'il fonctionne comme prévu sur le terrain. La reconnaissance d'images permet de repérer les signes spécifiques d'un étalage sain ou malsain et de fournir diverses alertes sur la disponibilité en rayon afin que les employés puissent rapidement prendre des mesures correctives et s'assurer que vos produits sont correctement représentés.
- Informations sur la concurrence - Quefont les concurrents dans le magasin ? Vous devez savoir ce qu'ils font, qu'il s'agisse de leur emplacement en rayon ou de leurs nouveaux produits, de leur présentation ou de leurs prix. La reconnaissance d'images permet d'identifier les concurrents sur les photos du magasin.
- Conformité desplanogrammes-Vos planogrammessont-ilsexécutés comme prévu ? Comme pour les présentoirs, vous consacrez beaucoup de temps et d'efforts à l'élaboration de ces planogrammes. La reconnaissance d'images peut comparer des photos prises sur le terrain à un échantillon de planogramme pour déterminer s'ils correspondent.
Quel sera l'impact sur les travailleurs?
Certains craignent que cette technologie ne supprime des emplois. En réalité, elle permet aux associés du magasin de se concentrer davantage sur le client. Désormais, les employés n'ont plus à parcourir les allées à la recherche d'articles mal rangés, ils sont simplement dirigés directement vers le problème et reçoivent des instructions sur la manière de le résoudre. Ils peuvent ainsi consacrer plus de temps à aider les clients et à leur offrir le meilleur service possible, ce que l'IA peut difficilement reproduire .
Ce dont un algorithme de reconnaissance d'images a besoin pour réussir
À la base, les logiciels de reconnaissance d'images ont pour but d'en faire plus : plus de données, plus de qualité, plus d'échelle. Toutefois, il ne s'agit pas d'une panacée et il faut tenir compte de certaines considérations.
Tout d'abord, l'intelligence artificielle n'est pas une solution magique. Elle ne vaut que ce que valent ses données d'entrée. Pour qu'elle fonctionne, il faut commencer par des images de haute qualité. Nous travaillons avec nos clients mystères et vos équipes de terrain sur la manière de prendre des photos de la meilleure qualité possible du magasin. Si vous faites appel à vos propres équipes, par exemple, assurez-vous qu'elles disposent des outils nécessaires pour prendre de bonnes images et qu'elles sont formées pour savoir ce qu'il faut éviter (mauvais éclairage, allées encombrées, angles abrupts du rayon).
Enfin, vous avez besoin d'une solution qui aboutisse à des informations exploitables. C'est bien de pouvoir identifier ce qui se passe sur une photo, mais il faut pouvoir faire quelque chose de cette information. Recherchez une plateforme qui propose des outils de veille stratégique et de visualisation des données. Assurez-vous que les résultats sont adaptés à vos besoins. L'objectif est de rationaliser la collecte de données en magasin. Il n'est donc pas souhaitable que la reconnaissance d'images prenne plus de temps que vos flux de travail manuels.
Les épiciers de détail peuvent être hésitants au début, mais beaucoup commencent à reconnaître les avantages d'un investissement dans la reconnaissance d'images. La technologie continue de se développer avec de nouvelles idées et de nouvelles perspectives, ce qui permet de prendre des décisions commerciales plus rentables et plus dynamiques.
Vous voulez en savoir plus sur la reconnaissance d'images ? Vous pouvez nous contacter ou vous renseigner sur les solutions en magasin incluses dans notre Commerce Execution Suite.
