Stimuler le succès de la vente au détail : Stratégies basées sur l’IA pour accélérer les revenus, améliorer l’engagement et minimiser les pertes

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Compte tenu des avancées de StrataVisionen matière de capacités d’IA, combinées à notre expertise interne en matière d’opérations de vente au détail, de prévention des pertes et de technologie, nous avons été en mesure d’appliquer les analyses en ligne au sens des affaires en magasin, ce qui peut aider les dirigeants à répondre aux questions que j’ai résumées, ci-dessous.

Quelques exemples :

Faire descendre les recettes (et la rentabilité) au niveau du département

Aujourd’hui, l’évaluation traditionnelle du magasin ne tient compte que de la vision globale de l’activité du magasin. Bien que les commerçants fassent état des ventes jusqu’au niveau de l’UGS, il n’y a pas de corrélation directe entre l’activité des acheteurs et l’assortiment et l’emplacement des produits. Cette analyse de l’activité n’existe que pour le commerce électronique, mais pas pour les magasins – jusqu’à présent. Grâce à StrataVision, les détaillants peuvent observer les mouvements et les interactions des acheteurs avec les marchandises et les associés, ce qui permet de prendre des décisions commerciales plus éclairées pour améliorer les revenus et la marge brute d’une manière inimaginable il y a seulement quelques saisons.

Par exemple, au lieu de se contenter d’analyser les résultats des ventes unitaires pour déterminer les gagnants et les perdants d’une catégorie de produits, les détaillants peuvent désormais faire correspondre l’activité des acheteurs en magasin dans des zones prédéterminées à des transactions éventuelles. Cela permet de connaître la fréquentation globale du magasin, la fréquentation par rayon (ou même par étalage) et le temps que les acheteurs passent dans des zones spécifiques (temps de séjour), ce qui permet d’évaluer l’engagement. Les détaillants peuvent également déterminer la fréquence à laquelle les clients interagissent avec les marchandises ciblées. Tout aussi important, selon le modèle de vente d’un détaillant, l’engagement entre les acheteurs et les associés du magasin peut être surveillé et jouer un rôle essentiel dans la compréhension des ventes réussies d’unités de produits.

Ces nouvelles informations correspondent bien à l’entonnoir d’analyse du commerce électronique :

• Le trafic global en magasin représente la notoriété.
• Le trafic au niveau départemental va encore plus loin dans l’intérêt.
• Le temps d’attente au niveau du rayon (ou de l’affichage), ainsi que les données d’interaction produit/associé, mesurent l’engagement et le désir d’achat.
• Enfin, les transactions effectuées au point de vente représentent l’engagement de l’acheteur.

Traditionnellement, la visibilité des détaillants sur cet entonnoir en magasin se limite à la prise de conscience et à l’engagement. Ne pas tenir compte de l’intérêt et de l’engagement signifie que les commerçants qui planifient un magasin ne tiennent pas compte du comportement des acheteurs lorsqu’ils prévoient la rotation des stocks, au risque de perdre des revenus et des bénéfices. Effectuer des tests de produits A-B sans ces informations peut révéler « ce qui s’est passé » mais pas « pourquoi cela s’est passé ».

Maintenir l’intérêt des acheteurs pour motiver le désir d’achat

Les tests A-B ne doivent pas nécessairement être axés sur les produits ; ils peuvent également être axés sur les consommateurs. La création d’analyses sur les clients au niveau des rayons ou des présentoirs permet d’obtenir des informations sur l’engagement des clients (avec les marchandises, les employés ou les deux), ce qui aide les détaillants à déterminer les présentoirs qui attirent les clients, les lacunes en matière de service et, plus intéressant encore, la conversion au niveau de la catégorie.

L’utilisation de données révélant comment les acheteurs se déplacent dans un magasin et combien de temps ils passent dans une zone peut influencer de manière significative la façon dont les marchandises sont présentées pour une visibilité optimale. Qu’il s’agisse d’une série d’enseignes ou d’une approche innovante de l’ensemble de la surface de vente, notre analyse vidéo peut guider les études afin de déterminer les meilleurs parcours des acheteurs pour l’engagement des produits, qu’il s’agisse d’achats impulsifs ou d’interactions plus longues. En totale conformité avec le GDPR et d’autres réglementations sur les informations personnelles, l’intelligence commerciale de StrataVision peut différencier l’engagement des acheteurs par sexe et par tranche d’âge, ce qui permet d’obtenir des informations plus approfondies sur les habitudes d’achat susceptibles d’améliorer la satisfaction des clients et la rotation des stocks.

Niveaux de service pour améliorer l’engagement des acheteurs

Le programme de travail d’un service représente l’intention de fournir un certain niveau de service, et les horodatages des employés représentent l’exécution de ce programme. Mais comment un détaillant peut-il savoir si l’acheteur a effectivement reçu le niveau de service souhaité et si ce service a donné lieu à un achat ? Prenons l’exemple d’un rayon de chaussures très fréquenté. Le chiffre d’affaires est peut-être conforme au plan, mais l’activité est-elle optimisée ? À l’aide d’analyses générées par l’IA au niveau du rayon, StrataVision peut déterminer que le taux de conversion des chaussures est de 25 %, alors que le taux de conversion global du magasin est de 40 %. Devons-nous nous satisfaire de cette disparité ? En associant des analyses supplémentaires, StrataVision aide le détaillant à comprendre la véritable opportunité et à faire les ajustements nécessaires dans l’allocation de la main-d’œuvre.

Développer une stratégie proactive pour réduire les vols

Bien que cet article se soit principalement concentré sur les comportements d’achat qui génèrent des revenus, une autre façon d’améliorer la rentabilité (et le service à la clientèle) est de réduire les vols dans le magasin. En s’appuyant sur les mêmes données que celles évoquées ici, StrataVision peut détecter les comportements en magasin qui conduisent à un programme de dissuasion plus efficace. Nous avons examiné l’engagement des clients/associés en tant qu’outil de vente, mais l’examen de ces lacunes en matière de service peut également mettre en évidence les lacunes en matière de dissuasion du vol qui ne sont pas aussi facilement exposées par le biais des horaires et des horodatages.

Des risques peuvent également être signalés lorsque des clients se rassemblent devant une entrée ou sont détectés dans des zones non autorisées à l’intérieur du magasin. Des alertes peuvent être créées pour fournir au personnel du magasin un retour d’information en temps réel sur l’activité des acheteurs et les risques associés. Il existe de nombreux autres cas d’utilisation pour la prévention des pertes, y compris le déploiement de notre solution de caisses automatiques : CheckoutIQ.

Les quatre exemples ci-dessus ne font qu’effleurer le potentiel de l’IA pour améliorer la visibilité d’un détaillant sur tous les aspects des opérations de son magasin. Armés de ces données, tant au niveau de chaque magasin qu’au niveau de l’entreprise, de nouvelles stratégies peuvent être déployées pour améliorer à la fois le chiffre d’affaires et la rentabilité, comme la façon dont les détaillants gèrent le commerce électronique.

Si vous souhaitez en savoir plus sur ce que nous faisons, n’hésitez pas à me contacter! Cliquez ici pour découvrir comment StrataVision’s Retail Intelligence peut transformer votre espace physique en une source riche d’informations précieuses.

Bjoern Petersen est PDG et membre du conseil d’administration de StrataVision, une société qui se consacre à l’exploitation du pouvoir de transformation de la vision par ordinateur et de l’intelligence artificielle dans le monde physique.