Avant que le coronavirus ne frappe, les attentes des consommateurs changeaient déjà et créaient des défis dans l'industrie du commerce de détail. Et les DSI, qui historiquement n'avaient pas grand-chose à voir avec le développement de nouvelles expériences client, étaient de plus en plus chargés de stimuler l'innovation. Pour offrir des produits et services similaires à ceux d'Amazon ici et maintenant et fidéliser la marque, ils se tournent vers l'intelligence artificielle (IA) pour améliorer l'expérience d'achat des consommateurs dans les magasins et en ligne.
Bien sûr, l'IA à elle seule ne transformera pas le commerce de détail, mais il existe plusieurs technologies clés qui, lorsqu'elles sont mariées avec l'IA, peuvent apporter l'innovation à cette industrie. L'une est l'analyse vidéo, qui transforme les magasins réguliers en magasins intelligents qui ont une visibilité sur le comportement des consommateurs pour un merchandising optimisé. Les détaillants peuvent tirer parti de la vidéo pour analyser les magasins afin d'activer des éléments tels que les cartes thermiques qui montrent où les consommateurs passent le plus de temps dans le magasin. C'est le genre de connaissances que de nombreux détaillants ne possèdent pas actuellement.
Les magasins intelligents nécessitent un assortiment d'applications pour divers cas d'utilisation. À l'aide d'un logiciel d'analyse vidéo, les détaillants peuvent créer une infrastructure distribuée pour déployer plusieurs applications sur le même serveur dans chaque magasin. L'analytique vidéo peut également être déployée pour la protection des actifs dans les bornes d'auto-paiement et pour surveiller le vol des employés. Pour un détaillant moyen, le rétrécissement ou la perte de stock représente environ 1,5 à 2% des revenus – un coût qui peut être réduit et rajouté au résultat net avec l'aide de l'IA.
Alors, qu'est-ce que cela fait ressembler à un vrai magasin? Prenez un grand détaillant qui a mis en œuvre une solution de protection des actifs basée sur l'IA dans les kiosques d'auto-paiement, qui peut identifier les erreurs de numérisation et le changement de ticket. Lorsque quelqu'un essaie de numériser une bouteille de vin avec un sac de croustilles en dessous, l'application peut reconnaître la forme du produit, verrouiller le scanner et avertir les associés du magasin.