Le succès en magasin se gagne souvent en rayon. Pour qu'un acheteur choisisse votre marque parmi une multitude de concurrents, vos produits doivent arriver en rayon, être correctement présentés, être réapprovisionnés en cas de besoin, ainsi que de nombreuses autres étapes cruciales.
C'est pourquoi il est évident que vous devez concentrer vos efforts de collecte de données dans les rayons du magasin. Comment pouvez-vous remporter la vente si vos produits ne sont pas correctement mis en place ? S'ils sont en rupture de stock, si le présentoir est cassé ou si vos concurrents prennent plus de place dans le rayon ? Des données de haute qualité en magasin peuvent vous alerter sur les problèmes et vous aider à prioriser vos corrections.
Cependant, l'approche standard est une approche manuelle. Vous envoyez des merchandiseurs ou des représentants sur le terrain. Ils se rendront dans les magasins cibles, 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. De plus, elle prend beaucoup de temps et n'est pas évolutive. 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 répond aux problèmes de données évolutives et rentables en magasin : la reconnaissance d'images. Qu'est-ce que la reconnaissance d'images ? Nous allons le découvrir.
Définition de la reconnaissance d'images
La reconnaissance d'images est une innovation technologique, c'est certain, 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 support 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 cet exemple : Vous êtes une marque de céréales et vous avez besoin de savoir si vos différentes céréales sont correctement présentées en rayon. Vous demandez à un représentant sur le terrain de se rendre dans le magasin et de prendre une photo. L'entrée et la sortie sont rapides. Ensuite, cette photo est soumise à la reconnaissance d'image. Le logiciel détermine ce qui a été réellement photographié - il identifie les produits spécifiques, l'emballage, les tailles, les céréales concurrentes, et plus encore. Il regroupe ces données dans une belle visualisation 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 à s'arrêter pour analyser le rayon, à passer par une liste de contrôle manuelle, etc. Il était occupé à faire 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 pour lesquelles la reconnaissance d'images est importante dans le commerce de détail. C'est à l'outil qu'il incombe de déchiffrer ce qui se passe dans une image, et non à votre équipe. En moyenne, il faut 20 heures de travail pour vérifier 10 000 produits, donc pour un détaillant ayant 35 000 articles, il faudrait environ 70 heures pour vérifier chaque produit. 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 cataloguer chaque détail du rayon.
En outre, la reconnaissance d'image est également un atout pour qualite des donnees. Vous pouvez combiner les informations provenant des 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 créer une image complètement différente, par exemple en assemblant plusieurs clichés en un panorama.
En outre, la reconnaissance d'images est également un élément important du processus pour Wiser Solutions et de la manière dont nous apportons de la valeur à nos clients. Nous voulons soutenir vos équipes sur le terrain lorsqu'elles capturent des données en magasin, y compris des photos. Grâce à la reconnaissance d'images, nous pouvons réduire le temps nécessaire à la collecte de renseignements 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 dans le magasin. De plus, vous avez la possibilité de collecter des données moins coûteuses et de meilleure qualité que l'alternative manuelle. C'est du gagnant-gagnant !
La reconnaissance d'images est un algorithme capable de traiter une image ou une vidéo et de décoder le contenu de ce support visuel.
cas d'utilisation pour 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 domaine de la vente au détail :
- Santé des rayons-La présence de votre marque en magasin est-elle saine ? 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 crackers qui a été 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 bien installés ? Sont-ils cassés ? Vous avez dépensé beaucoup d'argent pour planifier et construire cet étalage, il est donc préférable qu'il fonctionne comme prévu sur le terrain. La reconnaissance d'image peut rechercher les signes spécifiques d'un étalage sain ou malsain et fournir une variété d'alertes de disponibilité en rayon pour que les employés prennent rapidement des mesures correctives et s'assurent que vos produits sont correctement représentés.
- Connaissance de la concurrence-Que font les concurrents dans le magasin ? Vous devez savoir ce qu'ils font, qu'il s'agisse de leur emplacement dans le rayon, de nouveaux produits, de présentoirs ou de prix. La reconnaissance d'images permet d'identifier les concurrents sur des photos du magasin.
- Conformité des planogrammes-Vos planogrammes sont-ils exécutés comme prévu ? Comme pour les affichages, 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.
Comment cela affectera-t-il les travailleurs ?
Certains craignent que cette technologie ne supprime les emplois des employés. En réalité, elle permet aux associés du magasin de se concentrer davantage sur le client. Désormais, les employés n'ont plus à arpenter 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 davantage de temps à aider les clients et à leur fournir le meilleur service possible, ce qui est difficile à reproduire pour l'IA.
Ce dont un algorithme de reconnaissance d'images a besoin pour réussir
À la base, les logiciels de reconnaissance d'images permettent d'obtenir plus de données, plus de qualité et plus d'envergure. Toutefois, il ne s'agit pas d'une panacée et il faut tenir compte de certaines considérations.
Pour commencer, l'intelligence artificielle n'est pas une solution magique. Elle n'est bonne qu'en fonction de ses entrées. Pour qu'elle fonctionne, vous devez commencer par une imagerie de haute qualité. C'est un point important chez Wiser, car nous travaillons avec nos clients mystères et vos équipes de terrain sur la façon 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 bondées, angles abrupts du rayon).
Enfin, vous avez besoin d'une solution qui se termine par des informations exploitables. C'est bien de pouvoir identifier ce qui se passe sur une photo, mais vous devez pouvoir faire quelque chose de ces informations. Recherchez une plateforme qui offre une excellente veille stratégique et des visualisations de données. Assurez-vous que les résultats sont adaptés à vos besoins. L'objectif est de rationaliser la collecte de données en magasin. Ce n'est donc pas une bonne chose si la reconnaissance d'images prend 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'investir dans la reconnaissance d'image. 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 écrire àcontact ou vous renseigner sur les solutions en magasin incluses dans notre Commerce Execution Suite.
