De nouveaux comportements de consommation ont vu le jour cette dernière décennie. Désillusions et échecs sont le lot des enseignes qui n’ont pas réussi leur adaptation et qui ont fini par faire faillite. Ces comportements, induits par la révolution numérique, se traduisent par une augmentation massive des achats en ligne. Les enseignes et les marques sont amenées à repenser leur stratégie en termes d’expérience client, afin de ne pas être les prochaines à fermer leurs magasins.

Quelle stratégie adopter ?

Les points d’attention sont variés. Ceci implique, entre autres, de redéfinir la manière dont le conseil est apporté au client, raison pour laquelle il se rend encore en points de vente. Mais le plus important reste de solutionner les plus grands points de frustrations du client que sont les files d’attente en caisse et les articles en rupture de stock. L’intelligence artificielle, et plus particulièrement l’analyse visuelle et la reconnaissance d’images, semble apporter les solutions les plus appropriées pour les résoudre.

Réduction de files d’attente

Personne n’aime attendre, encore moins à une époque où tout ou presque est instantané. Combien de consommateurs changent d’avis à l’entrée déjà ou rebroussent chemin avec leur article en main à la vue d’une (trop) longue attente ? Les queues en magasin sont vraisemblablement la plus grande contrainte des magasins physiques. 89% des consommateurs admettent avoir déjà quitté un magasin en raison d’une trop longue attente en caisse. La patience de l’un n’est pas la patience de l’autre, c’est vrai. Il n’empêche que personne n’aime attendre et pour 60% des consommateurs français, par exemple, le temps d’attente ne devrait pas excéder 5 minutes.

La reconnaissance visuelle est une solution véritablement intéressante, puisqu’elle permet de prédire la formation de files d’attente et donc d’adapter le personnel en magasin. De plus, son utilisation rend possible des magasins dits « cashierless ».

En pratique

La computer vision ou la reconnaissance visuelle permet de compter les gens et de détecter la formation de files pour alerter le gérant du magasin dès les premiers signes pour adapter le personnel.

Il est également possible de développer un système de paiement libre pour éviter les files en s’appuyant sur une base de données client comprenant la signature faciale et les coordonnées du consommateur afin de lui envoyer automatiquement une facture à la sortie du magasin sur base des produits identifiés dans le panier. Cette utilisation de la reconnaissance visuelle demande plus d’efforts à sa mise en place, mais permet d’aller bien plus loin en termes d’optimisation de l’expérience client.

Implémenter un système de prédiction de files d’attente permet généralement d’augmenter ses ventes de 3 à 4% en moyenne le premier mois, ce pourcentage pouvant exploser en fonction de la nature du magasin. À long terme, le taux de fidélisation du client bénéficiera également de cette expérience client améliorée et contribuera ainsi au chiffre d’affaires annuel.