Optimiser le taux d’occupation des espaces de coworking: Comment maximiser ses revenus en analysant l’affluence​

IA et computer vision : comment les algorithmes de traitement d’image, quand l’invisible nous saute aux yeux Dans notre monde de plus en plus axé sur la technologie, l’IA (intelligence artificielle) et la computer vision (vision par ordinateur) sont devenus des domaines d’une importance cruciale. Grâce aux investissements et aux avancées technologiques des dernières années, les algorithmes de traitement d’image ont maintenant la capacité de révéler l’invisible et de fournir des informations précieuses. Dans cet article, nous explorerons le concept de la computer vision, nous verrons son lien avec l’IA, ses applications pratiques et son impact sur notre quotidien. Qu’est-ce que la computer vision ? La computer vision est une branche de l’IA qui se concentre sur l’analyse et l’interprétation des images et des vidéos grâce aux ordinateurs. Elle repose sur des techniques telles que le traitement d’image, la reconnaissance d’objets, la détection de motifs et bien d’autres. Elle vise à permettre aux machines de « voir » et de comprendre le contenu visuel de la manière la plus proche à celle d’une personne lambda.  En d’autres termes, la computer vision cherche à donner aux ordinateurs la capacité de percevoir et de comprendre le monde qui les entoure.  Les applications de la computer vision dans notre vie quotidienne : La computer vision a un impact majeur dans divers aspects de notre vie et est d’ores et déjà présente autour de nous au quotidien.  Dans le domaine de la sécurité, elle permet de reconnaître et identifier des individus grâce à la reconnaissance faciale et aide à la surveillance des domiciles des particuliers et des entreprises. Les systèmes de vidéosurveillance équipés de la vision par ordinateur sont capables de détecter les comportements suspects et d’alerter les autorités compétentes en cas de besoin.  En matière de santé, la computer vision est utilisée pour l’analyse d’images médicales. Elle permet ainsi de détecter plus rapidement et plus efficacement les maladies et aide les médecins dans leur diagnostic. Ces professionnels peuvent alors utiliser des algorithmes de computer vision pour analyser les radiographies, les scanners ou les IRM et repérer les anomalies qui pourraient échapper à l’œil humain. Cela permet un traitement plus rapide et plus précis des patients qui libère du temps pour les médecins et bénéficie à la santé de tous.  Le secteur du transport bénéficie également de cette technologie avec la détection d’obstacles et la conduite autonome. On le retrouve à bord de nombreux véhicules équipés de systèmes de computer vision capables d’analyser l’environnement routier en temps réel, pour détecter les autres véhicules, les piétons, les panneaux de signalisation et les feux de circulation. Cela permet de rendre la conduite plus sûre pour tous les usagers.  La publicité et notamment les études d’ux design (centrées sur expérience utilisateur) tire également parti de la vision par ordinateur en analysant les expressions faciales et les réactions des consommateurs pour personnaliser les publicités. On peut même voir apparaître aujourd’hui des écrans publicitaires équipés de cette technologie qui peuvent analyser les émotions des personnes devant un écran et adapter le contenu en conséquence pour maximiser l’impact en créant du contenu dynamique. Le fonctionnement de la computer vision grâce à l’IA : L’IA joue un rôle essentiel dans le développement, le déploiement et le perfectionnement de la computer vision. Grâce à des algorithmes d’apprentissage automatique (machine learning) et d’apprentissage profond (deep learning), les ordinateurs sont capables d’apprendre à partir de grandes bases de données composées d’images et de vidéos. Ces algorithmes permettent d’entraîner les modèles de computer vision à reconnaître et à interpréter les informations contenues dans les images et les vidéos. Les réseaux de neurones artificiels, qui sont au cœur de l’IA, sont utilisés pour extraire des caractéristiques visuelles et pour effectuer des classifications, des détections d’objets, des segmentations et bien plus encore. Pour comprendre le fonctionnement de la computer vision basée sur l’IA, prenons l’exemple de la détection d’objets. Lorsque nous entraînons un modèle de computer vision, comme celui contenu dans les boîtiers d’IVS, à détecter des objets spécifiques comme des clients ou des mannequins dans une boutique, nous fournissons au modèle un grand nombre d’images annotées où les objets sont clairement identifiés. Le modèle apprend alors à reconnaître les caractéristiques visuelles qui distinguent ces objets. Par exemple, pour détecter une personne, le modèle peut apprendre à reconnaître les formes, les contours, la taille et les textures associés à un être humain. Une fois le modèle entraîné, il est capable de détecter automatiquement des clients dans de nouvelles images et à les distinguer des mannequins d’une vitrine. Les avantages et défis de la computer vision : La computer vision présente des avantages et opportunités variés selon son utilisation. La principale utilisation est l’automatisation de tâches fastidieuses et répétitives : cela offre un gain de temps et d’efficacité énorme aux entreprises comme aux particuliers. Par exemple, elle permet d’être constant et de ne pas subir les conséquences de l’ennui qui peuvent être causés par la redondance d’une action. Pour prendre l’exemple de la surveillance, un système embarquant de la vision par ordinateur permettra d’analyser un flux vidéo en continu, sans perdre de concentration, 24h sur 24, améliorant ainsi la sécurité des individus. Plus que de permettre de gagner du temps, cette technologie améliore aussi la précision et la fiabilité des analyses visuelles, surpassant souvent les capacités humaines en termes de vitesse et de précision. Par exemple, dans une foule regroupant des centaines d’individus, un ordinateur sera beaucoup plus rapide pour détecter une anomalie qu’un humain qui va devoir scanner visuellement les images tout en se concentrant sur ce qu’il recherche.  Pour ce qui est du futur et des nouvelles perspectives en termes d’expériences utilisateur, la computer vision promet des avancées impressionnantes, notamment dans le domaine de la réalité augmentée et de la réalité virtuelle. La reconnaissance d’objets, de formes et de patterns permet en effet de développer des solutions de plus en plus réalistes et s’intégrant toujours mieux dans notre environnement pour des coûts diminuants au fil des avancées de la technologie. La vision par ordinateur soulève cependant également des défis et

IA et computer vision : comment les algorithmes de traitement d’image, quand l’invisible nous saute aux yeux

IA et computer vision : algorithmes de traitement d’image, quand l’invisible nous saute aux yeux Dans notre monde de plus en plus axé sur la technologie, l’IA (intelligence artificielle) et la computer vision (vision par ordinateur) sont devenus des domaines d’une importance cruciale. Grâce aux investissements et aux avancées technologiques des dernières années, les algorithmes de traitement d’image ont maintenant la capacité de révéler l’invisible et de fournir des informations précieuses. Dans cet article, nous explorerons le concept de la computer vision, nous verrons son lien avec l’IA, ses applications pratiques et son impact sur notre quotidien. Qu’est-ce que la computer vision ? La computer vision est une branche de l’IA qui se concentre sur l’analyse et l’interprétation des images et des vidéos grâce aux ordinateurs. Elle repose sur des techniques telles que le traitement d’image, la reconnaissance d’objets, la détection de motifs et bien d’autres. Elle vise à permettre aux machines de « voir » et de comprendre le contenu visuel de la manière la plus fidèle de celle de l’humain.  En d’autres termes, la computer vision cherche à donner aux ordinateurs la capacité de percevoir et de comprendre le monde qui les entoure.  Les applications de la computer vision dans notre vie quotidienne : La computer vision a un impact majeur dans divers aspects de notre vie et est d’ores et déjà présente autour de nous au quotidien.  Dans le domaine de la sécurité, pour lutter contre le terrorisme, elle permet de reconnaître et d’identifier des individus sur des flux vidéo. Pour aider à la surveillance des domiciles des particuliers et des entreprises, les systèmes de vidéosurveillance équipés de la vision par ordinateur sont capables de détecter des comportements suspects et d’alerter les autorités compétentes en cas de besoin (intrusions, mouvements de foule, comportement suspects). En matière de santé, la computer vision est utilisée pour l’analyse d’images médicales. Elle permet ainsi de détecter plus rapidement et plus efficacement les maladies et aide les médecins dans leur diagnostic. Ces professionnels peuvent alors utiliser des algorithmes de computer vision pour analyser les radiographies, les scanners ou les IRM et repérer les anomalies qui pourraient échapper à l’œil humain. Cela permet un traitement plus rapide et plus précis des patients qui libère du temps pour les médecins et bénéficie à la santé de tous.  Un dernier cas d’application de cette technologie dans la santé pour les séniors est la surveillance des personnes âgées à domicile grâce à la détection des chutes, des comportements étranges etc. qui peut les aider à rester vivre plus longtemps dans leur domicile sans assistance médicalisée.    Le secteur du transport bénéficie également de cette technologie avec la détection d’obstacles et la conduite autonome. On le retrouve à bord de nombreux véhicules équipés de systèmes de computer vision capables d’analyser l’environnement routier en temps réel, pour détecter les autres véhicules, les piétons, les panneaux de signalisation et les feux de circulation. Cela permet de rendre la conduite plus sûre pour tous les usagers.  La publicité et notamment les études d’ux design (centrées sur expérience utilisateur) tire également parti de la vision par ordinateur en analysant les expressions faciales et les réactions des consommateurs pour personnaliser les publicités. On peut même voir apparaître aujourd’hui des écrans publicitaires équipés de cette technologie qui peuvent analyser les émotions des personnes devant un écran et adapter le contenu en conséquence pour maximiser l’impact en créant du contenu dynamique. Le fonctionnement de la computer vision grâce à l’IA : L’IA joue un rôle essentiel dans le développement, le déploiement et le perfectionnement de la computer vision. Grâce à des algorithmes d’apprentissage automatique (machine learning) et d’apprentissage profond (deep learning), les ordinateurs sont capables d’apprendre à partir de grandes bases de données composées d’images et de vidéos. Ces algorithmes permettent d’entraîner les modèles de computer vision à reconnaître et à interpréter les informations contenues dans les images et les vidéos. Les réseaux de neurones artificiels, qui sont au cœur de l’IA, sont utilisés pour extraire des caractéristiques visuelles et pour effectuer des classifications, des détections d’objets, des segmentations et bien plus encore. Pour comprendre le fonctionnement de la computer vision basée sur l’IA, prenons l’exemple de la détection d’objets. Lorsque nous entraînons un modèle de computer vision, comme celui contenu dans les boîtiers d’IVS, à détecter des objets spécifiques comme des clients ou des mannequins dans une boutique, nous fournissons au modèle un grand nombre d’images annotées où les objets sont clairement identifiés. Le modèle apprend alors à reconnaître les caractéristiques visuelles qui distinguent ces objets. Par exemple, pour détecter une personne, le modèle peut apprendre à reconnaître les formes, les contours, la taille et les textures associés à un être humain. Les avantages et défis de la computer vision : La computer vision présente des avantages et opportunités variés selon son utilisation. La principale utilisation est l’automatisation de tâches fastidieuses et répétitives : cela offre un gain de temps et d’efficacité énorme aux entreprises comme aux particuliers. Par exemple, elle permet d’être constant et de ne pas subir les conséquences de l’ennui qui peuvent être causés par la redondance d’une action. Pour prendre l’exemple de la surveillance, un système embarquant de la vision par ordinateur permettra d’analyser un flux vidéo en continu, sans perdre de concentration, 24h sur 24, améliorant ainsi la sécurité des individus. Plus que de permettre de gagner du temps, cette technologie améliore aussi la précision et la fiabilité des analyses visuelles, surpassant souvent les capacités humaines en termes de vitesse et de précision. Par exemple, dans une foule regroupant des centaines d’individus, un ordinateur sera beaucoup plus rapide pour détecter une anomalie qu’un humain qui va devoir scanner visuellement les images tout en se concentrant sur ce qu’il recherche.  Pour ce qui est du futur et des nouvelles perspectives en termes d’expériences utilisateur, la computer vision promet des avancées impressionnantes, notamment dans le domaine de la réalité augmentée et de la réalité virtuelle. La reconnaissance d’objets, de formes et de patterns permet en effet de développer des solutions de plus en plus réalistes et

Comment l’intelligence artificielle révolutionne la manière dont on voit le monde ?

Comment l’intelligence artificielle révolutionne la manière dont on voit le monde ? L’intelligence artificielle (IA) est un domaine qui combine l’informatique à de gigantesques bases de données pour résoudre des problèmes complexes ou automatiser des tâches chronophages. Depuis sa création, l’IA a une grande ambition : reproduire les capacités cognitives de l’Homme, voire les dépasser. Mais comment l’IA a-t-elle évolué au fil du temps ? Quelles sont ses applications actuelles dans les entreprises mais aussi au sein de nos foyers ? Comment l’IA nous permet-elle de voir le monde différemment ? Les grandes ambitions initiales L’IA est sans aucun doute l’un des domaines les plus passionnants et les plus dynamiques de l’informatique, avec une histoire qui remonte à plusieurs décennies. Depuis les premiers jours de l’intelligence artificielle, les chercheurs ont toujours eu des ambitions élevées, cherchant à créer des machines qui pourraient rivaliser avec les humains en termes d’intelligence. Les années 1950 ont vu émerger les premiers travaux sur l’IA, avec des chercheurs aujourd’hui célèbres comme Alan Turing, John McCarthy et Marvin Minsky qui ont jeté les bases de ce qui allait devenir un domaine majeur de l’informatique. Ils ont cherché à créer des machines capables de raisonner, d’apprendre et de communiquer comme des humains, une idée qui semblait incroyablement audacieuse à l’époque. Cependant, malgré ces ambitions élevées, les premiers progrès de l’IA ont été limités par les contraintes techniques et financières de l’époque. Les ordinateurs étaient peu puissants, chers et peu accessibles, ce qui signifiait que les chercheurs devaient se contenter de travailler avec des ressources limitées. De plus, les données étaient rares et difficiles à traiter, ce qui rendait difficile la création d’algorithmes efficaces. Malgré ces obstacles, ces chercheurs ont réussi à créer des algorithmes qui ont jeté les bases de l’IA moderne. Ils ont créé des tests pour évaluer le niveau d’intelligence des machines, comme le célèbre test de Turing, qui est toujours utilisé aujourd’hui. Ils ont également développé des algorithmes basés sur des règles logiques rigides, qui ont posé les fondations de l’apprentissage machine aujourd’hui très prévalant dans les grandes entreprises. L’arrivée de l’IA dans les entreprises Dans les années 1980, l’IA a commencé à se faire une place dans les entreprises grâce aux avancées du numérique. L’informatique a connu un bond en avant considérable, les ordinateurs sont devenus exponentiellement plus performants, moins coûteux et plus connectés grâce à l’arrivée d’internet. Les données sont également devenues plus abondantes, plus diverses et plus accessibles. Les algorithmes ont évolué pour devenir plus flexibles et adaptatifs, avec l’apparition de l’apprentissage automatique (machine learning) et de l’apprentissage profond (deep learning). Ces améliorations ont permis à cette technologie de se diffuser rapidement dans les entreprises, offrant des solutions innovantes pour optimiser les processus, améliorer la qualité des produits et services, réduire les coûts, ou encore, augmenter la satisfaction des clients. Aujourd’hui, elle est utilisée dans une grande variété de secteurs d’activité, des manufactures à la finance en passant par la santé, l’éducation, la sécurité et bien d’autres encore. L’intelligence artificielle est par exemple utilisée pour analyser des bases de données massives (big data) et en extraire des informations pertinentes pour les entreprises. Elle permet également de détecter des fraudes, des anomalies ou des risques pour aider les entreprises à mieux gérer leurs opérations et à minimiser les pertes. Elle est également utilisée pour reconnaître des visages, des voix ou des objets, ce qui permet de renforcer la sécurité dans les lieux publics ou les zones sensibles. Une autre fonctionnalité est la traduction des textes en langues étrangères, la génération de texte ou la synthétisation de la parole pour créer du contenu, recommander des produits, des services ou des contenus personnalisés pour optimiser le cross-selling et l’upselling. Les chatbots ou les assistants vocaux peuvent également aider les utilisateurs à trouver rapidement les réponses à leurs questions ou à résoudre des problèmes techniques. Enfin, l’IA peut être utilisée pour piloter des véhicules autonomes ou des drones, une innovation technologique qui promet de révolutionner la manière dont les marchandises sont livrées et les personnes se déplacent. Des entreprises telles que Tesla, Amazon et Google sont en train de développer des solutions de conduite autonome, qui pourraient réduire les accidents de la route, améliorer l’efficacité du transport et contribuer à la réduction des émissions de gaz à effet de serre à l’échelle mondiale. L’arrivée dans nos foyers : les applications grand-public L’IA est en train de révolutionner notre façon de vivre et d’interagir avec notre environnement au quotidien. Avec l’avènement des applications grand public, nous assistons à l’arrivée de robots domestiques, de systèmes de sécurité avancés, et d’assistants vocaux sophistiqués tels que Siri ou Alexa. Les robots domestiques sont de plus en plus utilisés pour effectuer des tâches ménagères, tels que l’aspiration, le nettoyage ou la cuisine. Ces robots sont capables d’apprendre et de s’adapter à notre mode de vie, ce qui leur permet de devenir des aides précieuses dans nos foyers. Les systèmes de sécurité intelligents permettent quant à eux de protéger nos maisons et nos biens grâce à des technologies de reconnaissance faciale ou de détection d’intrusion. Ces systèmes peuvent envoyer des alertes en temps réel et même interagir avec les forces de l’ordre si nécessaire. Dans le domaine de la santé, l’IA est utilisée pour aider à diagnostiquer les maladies et développer des traitements personnalisés pour les patients. Les chercheurs ont mis au point des algorithmes capables de prédire le risque de cancer du sein chez les femmes et d’aider à la détection précoce de la maladie. Cette technologie est également utilisée dans l’industrie pour optimiser les processus de production et réduire les coûts. Par exemple, elle peut être utilisée pour détecter les défaillances et les erreurs de production, afin d’optimiser la qualité des produits et d’augmenter l’efficacité de la chaîne de production. Enfin, dans le domaine du commerce en ligne, elle est utilisée pour personnaliser les recommandations de produits aux clients et améliorer l’expérience d’achat en ligne. Ces systèmes peuvent analyser les données de navigation et les comportements d’achat des

Comment l’IA aide au quotidien les professionnels dans tous les domaines du retail ?

Comment l’IA aide les professionnels dans tous les domaines du retail au quotidien ? Le retail, ou commerce de détail, a été fortement impacté par l’explosion du commerce en ligne. Les retailers ont dû s’adapter à une concurrence accrue de la part des sites de vente en ligne, tels qu’Amazon ou Cdiscount, qui offrent souvent des prix inférieurs et une plus grande sélection de produits. Pour rester compétitifs, de nombreux détaillants ont commencé à offrir des options de vente en ligne, à améliorer leur service client et à proposer des expériences de shopping uniques pour attirer les clients en magasin. En outre, de nombreux commerçants ont également adopté l’utilisation de technologies comme la réalité augmentée, l’IA et la robotique pour améliorer l’expérience d’achat retail et se différencier de la concurrence en ligne.  L’IA dans le monde de l’entreprise Qu’est ce que l’IA L’intelligence artificielle (IA) est un domaine technologique visant à créer des machines capables d’effectuer des tâches qui nécessitent normalement l’intelligence humaine, telles que la reconnaissance vocale, la traduction ou la prise de décision. Il existe plusieurs types d’IA en fonction du type d’apprentissage qu’elles utilisent comme: l’apprentissage supervisé, où l’ia suit des règles spécifiques pour accomplir des tâches, l’apprentissage non supervisé ou l’apprentissage en profondeur, dont les algorithmes vont s’affiner à chaque fois qu’ils traitent des données et améliorent leurs performances au fil du temps. L’IA tend à se démocratiser et devient plus accessible à tout type d’entreprise, quelle que soit sa taille. Utilisation dans le monde de l’entreprise L’IA a de nombreuses applications dans les entreprises, notamment la prévision de la demande, les recommandations de produits, la détection des fraudes et la gestion de la chaîne d’approvisionnement. Elle peut également être utilisée pour améliorer l’expérience client en proposant des produits personnalisés ou en fournissant une messagerie en ligne via des chatbots IA. Plus largement, l’IA peut être utilisée pour optimiser et automatiser les processus commerciaux internes, en réduisant les coûts et en augmentant l’efficacité. L’IA dans le monde du retail Les outils de gestion des points de vente Les outils de tracking de retail sont utilisés pour suivre les performances des entreprises de retail à une échelle globale et aident à améliorer la stratégie de vente et de marketing. Il existe de nombreux types d’outils de tracking de retail, notamment les systèmes de gestion de point de vente (POS: point of sale). Ce sont des logiciels utilisés par les entreprises de retail pour enregistrer les transactions de vente en magasin. Ils permettent aux employés de saisir les articles achetés par les clients et de traiter les paiements, généralement en utilisant une caisse enregistreuse ou un terminal de paiement électronique. Les outils POS offrent également de nombreuses fonctionnalités de suivi, comme la gestion des stocks et l’analyse des ventes. Ils peuvent être utilisés pour suivre les ventes au niveau du magasin, du groupe de magasins ou de l’entreprise au global, ce qui peut aider les entreprises à mieux comprendre leurs performances et à prendre des décisions stratégiques en conséquence. Pour la gestion de l’approvisionnement, ces logiciels aident les entreprises à suivre les mouvements des produits de bout en bout, du fournisseur au magasin et peuvent être utilisés pour améliorer l’efficacité globale de la chaîne. La gestion des ressources humaines, elle, bénéficie aussi des technologies d’automatisation grâce à l’IA : gestion des dossiers des employés, des congés ou encore gestion des absence, les applications sont nombreuses et tendent à évoluer pour s’intégrer dans la vie quotidienne des entreprises.  Les outils d’analyse de la demande En plus de permettre d’observer et de gérer en continu les opérations quotidiennes d’un point de vente, les avancées technologiques de ces logiciels permettent aux entreprises de collecter et d’analyser les données sur les ventes, les tendances de consommation et les comportements des clients en temps réel. Globalement, les outils de gestion de la relation client (CRM) sont les plus utilisés, ils aident les entreprises à suivre et à gérer les interactions avec les clients, de la prospection au service après-vente. Ils permettent une traçabilité et soulagent les services commerciaux permettant de dégager plus de temps pour la prospection commerciale et l’amélioration des performances.   Avec le développement de l’intelligence artificielle et les avancées de l’analyse de données, les outils de tracking retail sont de plus en plus sophistiqués et aident les entreprises à prendre des décisions stratégiques en temps réel. Les professionnels du retail peuvent désormais analyser de grandes quantités de données, telles que les données de vente ou de comportement des clients. Cela peut les aider à identifier les tendances et les opportunités de croissance, ainsi qu’à optimiser leur stratégie de marketing et de vente. En ce qui concerne les magasins et leur structure, l’IA peut être utilisée pour analyser le comportement des clients dans les magasins et optimiser l’agencement des produits en conséquence. Cela peut aider les retailers à attirer l’attention des clients sur les produits les plus pertinents et à inciter à l’achat. En résumé, l’IA peut être utilisée pour améliorer l’efficacité des opérations du retail, répondre aux besoins des clients de manière plus rapide et efficace et optimiser les stratégies de vente et de marketing de l’entreprise.  Une solution de tracking pensée pour le retail Les solutions d’analyse de parcours client et de comptage Les outils de gestion de point de vente sont nombreux et il est nécessaire de saisir les tenants et aboutissants de l’utilisation de ces derniers. Vous pouvez vous intéresser à l’article « Quelles solutions d’analyse et de comptage pour le retail en 2023 ? » , pour pouvoir en apprendre plus sur les solutions disponibles pour vous. Si vous désirez en apprendre plus sur le comportement de vos clients de la porte d’entrée à la porte de sortie en pouvant retracer leurs parcours, vous devrez faire appel à un logiciel de capture et d’analyse de parcours client et de comptage complet. Grâce aux informations disponibles, vous pourrez effectuer des modifications sur votre merchandising et sur votre parcours client afin de booster vos performances magasin et de fidéliser vos clients.  La solutions

Comment améliorer l’ux de son magasin grâce au tracking client ?

Comment améliorer l’ux de son magasin grâce au tracking client ? L’expérience utilisateur (UX) fait référence à l’expérience globale d’une personne lors de l’utilisation d’un produit, d’un système ou d’un service. Elle inclut les perceptions, attitudes et émotions de l’utilisateur à l’égard du produit, ainsi que ses aspects pratiques, fonctionnels et esthétiques.   L’expérience utilisateur a été formellement reconnue comme une discipline à part entière dans les années 1980, lorsque les entreprises ont commencé à s’intéresser de manière plus approfondie aux besoins et aux préférences des utilisateurs de leurs produits.    Au fil des années, l’expérience utilisateur a évolué avec l’avancement de la technologie. Avec l’avènement de l’ère numérique, l’expérience utilisateur est devenue de plus en plus importante, en particulier dans le domaine de la technologie de l’information et de la communication. Aujourd’hui, l’expérience utilisateur est considérée comme un élément clé de la conception de tout produit ou service, qu’il s’agisse d’un site Web, d’une application mobile, d’un logiciel ou d’un produit physique. Les entreprises cherchent à créer des expériences utilisateur exceptionnelles pour fidéliser leurs clients et se démarquer de la concurrence.   Comment le tracking retail permet-il d’améliorer l’expérience de ses utilisateurs et de booster ses performances ?  Le suivi de l’expérience client Pour pouvoir bénéficier de l’amélioration des performances désirée, il ne faut négliger aucun aspect du parcours du client. C’est pour cette raison qu’il est important de mettre en place une démarche centrée sur le suivi et l’analyse de l’expérience des clients en magasin.  Le suivi des KPI Dans la recherche de la meilleure expérience utilisateur pour vos clients, il y a plusieurs indicateurs clés de performance (KPI) qui peuvent être suivis pour évaluer l’efficacité d’une boutique physique : Taux de conversion ou  taux de transformation : il s’agit du pourcentage de clients qui effectuent un achat lors de leur visite dans la boutique. Chiffre d’affaires : il s’agit du montant total des ventes réalisées dans la boutique au cours d’une période donnée. Temps passé en magasin : il s’agit du temps moyen que les clients passent dans la boutique. Taux de rebond : il s’agit du pourcentage de clients qui quittent la boutique sans effectuer d’achat. Nombre de visites : il s’agit du nombre total de clients qui visitent la boutique au cours d’une période donnée. Taux de satisfaction des clients : il s’agit du pourcentage de clients qui sont satisfaits de leur expérience dans la boutique. Panier moyen : il s’agit du montant moyen des achats effectués par les clients dans la boutique. Taux d’attractivité des vitrines : Il mesure le nombre de personnes attirées par la vitrine (une vitrine attrayante pouvant inciter les prospects à rentrer et ainsi causer des ventes additionnelles). Il est important de suivre ces KPI de manière régulière pour évaluer l’efficacité de la boutique et apporter les changements nécessaires pour améliorer l’expérience des clients. L’intérêt d’analyser le parcours des clients L’analyse du parcours client en magasin consiste à suivre et à étudier les différentes étapes de la visite d’un client dans un magasin physique. Cela permet de comprendre comment les clients interagissent avec les produits et les services proposés et de déterminer les points forts et les points faibles de l’expérience d’achat en magasin. L’analyse du parcours client peut aider à booster le chiffre d’affaires d’un magasin physique de plusieurs manières : Amélioration de l’expérience d’achat : en comprenant les attentes et les besoins des clients, il est possible de concevoir un parcours d’achat plus fluide et plus agréable. Cela peut augmenter le taux de conversion et inciter les clients à acheter davantage. Optimisation de l’agencement des produits : en analysant le parcours des clients dans le magasin, il est possible de déterminer où placer les produits de manière à ce qu’ils soient plus visibles et plus facilement accessibles. Cela peut favoriser le cross-selling en amenant les clients à acheter davantage de produits. Identification des opportunités de vente additionnelle : en suivant le parcours des clients, il est possible de repérer les moments où ils pourraient être intéressés par l’achat de produits supplémentaires. Cela permet de mettre en place des stratégies de vente additionnelle pour augmenter le panier moyen. Réduction des taux de rebond : en analysant le parcours des clients, il est possible de repérer les points de friction qui peuvent les inciter à quitter le magasin sans acheter. Cela permet de mettre en place des actions pour réduire les taux de rebond et inciter les clients à acheter. L’A/B testing Pour pouvoir améliorer les performances d’un magasin, il est important de tester et mesurer, avec des méthodes comme l’A/B testing, l’impact d’un changement avant de le rendre définitif. L’A/B testing (aussi appelé split testing) est une méthode utilisée pour comparer deux versions d’un produit ou d’une stratégie pour déterminer laquelle est la plus performante. Par exemple, une entreprise peut utiliser l’A/B testing pour comparer deux versions d’un site Web pour voir laquelle génère le plus de conversions ou deux versions d’une campagne publicitaire pour voir laquelle génère le plus de clics. Pour effectuer un test A/B, une entreprise divise son public cible en deux groupes, appelés groupe A et groupe B. Le groupe A reçoit la version A du produit ou de la stratégie, tandis que le groupe B reçoit la version B. Les résultats du test sont ensuite comparés pour déterminer laquelle des deux versions est la plus efficace.  En magasin, les retailers peuvent également utiliser cette méthode pour tester des éléments tels que l’agencement du magasin, l’emplacement des produits en vedette, ou les offres de vente. Par exemple, ils peuvent tester deux versions différentes de l’agencement du magasin pour voir laquelle encourage les clients à acheter davantage de produits. Ils peuvent également tester différentes offres de vente pour voir laquelle incitera les clients à dépenser plus d’argent.  En utilisant l’A/B testing, les magasins de détail peuvent identifier les éléments qui fonctionnent le mieux et ainsi améliorer leurs performances.  Cette méthode de test va aussi permettre de faire des tests sur un magasin pilote pour pouvoir trouver la

Quelles solutions d’analyse et de comptage pour le retail en 2023 ?

Quelles solutions d’analyse et de comptage pour le retail en 2023 ? À la suite du confinement, les boutiques en ligne ont connu un essor sans précédent au détriment du retail qui, lui, a profondément souffert. Les acteurs historiques du commerce physique ont vu se renforcer cette nouvelle concurrence qui vient bouleverser la manière dont les commerçants travaillent. Pour survivre, ils ont dû trouver de nouveaux outils pour faire face à ces difficultés. La démocratisation de l’intelligence artificielle et des algorithmes prédictifs pour des utilisations grand public ont révolutionné la manière dont nous pouvons collecter des données en temps réel permettant ainsi de redonner le pouvoir au commerce physique face aux business en ligne.   L’une des meilleures technologies accessibles pour vous les commerçants et permettant un meilleur pilotage de vos boutiques est le comptage de personnes et l’analyse du parcours client. Il existe une multitude de solutions permettant de collecter et traiter ces données alors, comment choisir ? Quelles sont les solutions les plus adaptées à vos besoins en 2023 ? Cet article a pour but de faire un tour d’horizon de ces solutions afin de vous permettre de trouver celle qui sera le plus adaptée à vos besoins.  Le comptage par capteur connecté La première façon de collecter des données est d’utiliser des objets connectés à des boitiers de comptage. Il en existe plusieurs types que nous allons vous présenter ici. Le capteur infrarouge Le capteur infrarouge est celui qui a été historiquement le plus utilisé. Il permet de compter de manière très simple le nombre de personnes rentrant ou sortant dans un magasin grâce à un capteur placé au niveau des points d’entrée. Le comptage s’effectue grâce à un faisceau laser infrarouge qui compte une entrée lorsqu’il est coupé lors du passage d’un client. Cette solution possède plusieurs avantages : Ils peuvent fonctionner sur piles et ne requièrent donc pas de raccordements électriques. Leur format est relativement compact et permet donc une installation discrète Ces boîtiers sont peu coûteux puisqu’ils restent relativement basiques Ils ne requièrent pas de compétences avancées lors de leur utilisation le comptage est anonyme   Elle possède cependant des désavantages : Les capteurs ne peuvent compter que les entrées et les sorties puisqu’ils comptent à l’aide d’un faisceau et vous donnent donc des données relativement limitées Elle ne vous donne pas accès à des fonctionnalités plus poussées comme les autres capteurs. Le comptage n’est pas précis et non adapté à l’entrée de multiples individus : lors de passages de groupes ou d’un passage simultané de plusieurs personnes, le capteur est dépassé et ne peut pas compter de manière précise le nombre d’entrées. La taille de l’entrée qui peut être couverte est relativement petite Le capteur thermique Une des évolutions des capteurs infrarouges est le capteur thermique. Il va permettre de compter au niveau des points d’entrée de vos magasins mais cette fois-ci de manière bien plus précise. Vous allez pouvoir compter le nombre d’entrée des groupes dans vos magasins et le nombre d’entrées individuelles, de manière très précise cette fois-ci, puisque le capteur se place au-dessus de l’entrée et n’est donc pas affectée par l’entrée simultanée de clients. Les avantages de cette solution : Les données récoltés sont précises Le comptage s’effectue de manière anonyme L’installation peut être moins coûteuse que l’installation de caméras et s’il fonctionne sur batterie, le capteur ne requière pas d’installation électrique. Ces capteurs peuvent couvrir des entrées plus grandes   Les désavantages de cette solution : Ces boîtiers peuvent être relativement onéreux Les boîtiers sont assez imposants et très peu discrets Les données collectées sont limitées, vous ne pourrez connaître que le nombre d’entrées et de sortie, elles ne vous permettent pas de mieux connaître vos prospects Le comptage par caméra Les caméras sont déjà très souvent présentes dans les magasins notamment pour la surveillance dans un but de sécurité pour une boutique. Cependant, ces dernières peuvent maintenant être utilisées dans un nouveau but : mieux connaître vos clients et suivre les performances de votre point de vente. Il existe sur le marché une multitude de solutions vous donnant différents niveaux de connaissance de vos données.  L’analyse du flux de caméras de surveillance : La première solution et la plus simple est l’analyse du flux de vos caméras de surveillance. Si votre magasin est d’ores et déjà équipé de ce genre de système, vous pourrez faire appel à des logiciels vous permettant d’analyser ces flux vidéo pour en retirer des informations sur votre business. L’installation de cette solution ne requière alors aucun investissement onéreux puisque vous avez déjà investi dans vos caméras. Vous devrez cependant vous assurer que vos caméras possèdent une qualité d’image suffisante et qu’elles couvrent l’ensemble de votre point de vente. Enfin, vous allez devoir souscrire un abonnement au logiciel d’analyse qui peut lui coûter relativement cher et être peu précis si votre installation n’est pas parfaite. Cette solution couvrant l’ensemble du magasin, elle va vous permettre de suivre le parcours de vos clients dans votre magasin et ainsi de pouvoir en tirer des informations vous aidant à la prise de décision commerciales. Les avantages de cette solution : La précision des données : si votre installation est bien effectuée, vous allez pouvoir compter de manière précise les entrées et sorties de votre magasin mais aussi, suivre le parcours de vos clients Les données accessibles sont beaucoup plus nombreuses et le traitement peut vous permettre d’extraire des informations plus complexes qu’un simple comptage Vous n’avez pas de coûts liés à l’installation des caméras si vous en êtes déjà équipés Les désavantages de cette solution : Le coût des abonnements est souvent élevé Le traitement des données est réalisé en ligne sur des serveurs dont vous n’êtes pas propriétaires, ce qui cause un problème de gestion des données. L’installation de caméra est très chère si vous ne possédez pas un système de surveillance suffisant ou bien paramétré. L’aspect Big Brother, surveillance avec les caméras qui peuvent impacter négativement l’expérience des utilisateurs.  Les boîtiers d’analyse vidéo  Les boîtiers d’analyse vidéo représentent une solution tout