Optimisation de la vente au détail

Les magasins génèrent un flux constant d’informations. Les mouvements des clients et les tendances en matière de file d’attente révèlent les performances du magasin. Agir sur la base de ces informations permet aux commerçants de prendre de meilleures décisions opérationnelles.

L’optimisation de la vente au détail expliquée

L’optimisation de la vente au détail est la pratique consistant à utiliser les données de votre magasin physique pour prendre de meilleures décisions opérationnelles. La manière dont l’espace est utilisé, le parcours suivi par les clients, le déploiement du personnel et la façon dont les produits sont présentés sont autant de données qui deviennent mesurables et, moyennant le bon système, exploitables.

Plutôt que de se fier à leur intuition personnelle, les commerçants peuvent ainsi prendre des décision en connaissance de cause, en se fondant sur ce qui se passe réellement dans leur espace de vente, tant en temps réel qu’au fil du temps.

Les équipes opérationnelles utilisent les données pour planifier l’affectation du personnel et réduire les coûts. Les équipes marketing les utilisent pour comprendre le comportement des clients. Les gérants de magasin et les équipes du siège social les utilisent pour voir ce qui se passe réellement, dans le magasin et dans toute la chaîne. La valeur ajoutée s’accroît lorsque ces groupes travaillent à partir du même système. 

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Pourquoi mesurer les performances de la surface de vente est si difficile

Les détaillants s’appuient sur des données depuis des décennies. Les systèmes d’inventaire, les ventes en ligne et les transactions dans le point de vente sont autant de sources d’informations structurées sur le commerce. Mais pour tout ce qui se passe dans la surface de vente, les choses ont toujours été différentes. Jusque récemment, une bonne part de ce qui se passait entre le moment où le client entre dans le magasin et ses achats restait invisible. 

Le comptage de personnes a permis de combler une partie de ce manque. Les détaillants étaient en mesure de voir combien de clients entraient dans le magasin et de savoir quand ils étaient les plus nombreux, mais pas ce qui se passait au-delà de l’entrée. S’arrêtaient-ils face à un présentoir ? Passaient-ils devant sans s’y attarder ? Quittaient-ils le magasin parce que la file d’attente à la caisse était trop longue ? 

A man with a shopping cart strolling down a grocery aisle.

Les systèmes de point de vente numériques et les programmes de fidélité ont ajouté une pièce supplémentaire au puzzle, en associant les achats à des transactions individuelles. Malgré cela, ils se contentaient toujours de décrire le résultat plutôt que le parcours.

Aujourd'hui, les analyses basées sur l’IA changent ce qui peut être mesuré. Au lieu de se contenter d’étudier les transactions ou le nombre de visiteurs, les commerçants peuvent comprendre le comportement adopté par les clients, à mesure qu’ils l’adoptent, et réagir avant que de petites difficultés ne prennent de plus grandes proportions. 

Comment fonctionne l’optimisation de la vente au détail

Les informations sont générées dans l’ensemble du magasin, mais restent souvent cloisonnées dans des systèmes distincts. L’optimisation de la vente au détail connecte ces systèmes, ce qui permet de répondre plus facilement à ce qui se passe à mesure que les choses se passent. 

Des périphériques aux données

La plupart des commerçants possèdent déjà une grande partie de la technologie dont ils ont besoin. Une caméra réseau peut détecter la formation d’une file d’attente à la caisse et déclencher une alerte avant que les temps d’attente ne deviennent un problème. Le même événement peut également actualiser un affichage dynamique numérique ou informer le personnel, selon la manière dont le système est configuré.

Vous tirez le meilleur parti de votre magasin lorsque les périphériques partagent ce qu’ils voient, plutôt que de fonctionner isolément. 

Louise Hobroh smiling in a open office space.
« De plus en plus, les données sont au cœur de chaque entreprise. La capacité à collecter, à analyser et à déduire des informations exploitables à partir de multiples sources de données peut avoir un impact direct sur le résultat net. » Louise Hobroh, Global Marketing Manager vente au détail, Axis Communications
AXIS F4108 mounted on a wall in a grocery store.

Comment l’IA transforme les données en informations

Une file d’attente à la caisse ou un rayon en rupture de stock sont des événements qui peuvent facilement passer inaperçus jusqu’au moment où ils commencent à affecter l’expérience d’achat. Les analyses par IA détectent ces changements au fur et à mesure qu’ils se produisent et créent des métadonnées qui permettent d’y effectuer des recherches.

Au lieu de passer en revue des heures de vidéo, le personnel peut rechercher des événements spécifiques et réagir plus rapidement. En fonction du déploiement, les analyses peuvent s’exécuter dans la caméra, sur un serveur central ou les deux. 

A long queue in front of a cashier in a retail store.

Agir dès à présent, apprendre au fil du temps

L’automatisation de la vente au détail intervient en temps réel. Les analyses détectent qu’une file d’attente a atteint un seuil défini et alertent le personnel pour qu’il ouvre une autre caisse. Un rayon doit être réapprovisionné et une notification de réapprovisionnement est envoyée. Une augmentation soudaine du nombre de visiteurs déclenche un message audio automatisé.

Au fil du temps, les mêmes données soutiennent des décisions à plus long terme des gérants de magasin, des équipes opérationnelles et des équipes du siège social. Quelles zones sont les moins fréquentées ? Quand les heures de pointe surviennent-elles systématiquement ? Les tendances historiques permettent de prendre de meilleures décisions concernant l’affectation de personnel, l’espace et la disposition des produits. 

Où est-il important d’optimiser ?

Un magasin est constitué de multiples espaces formant un tout. Chaque zone a sa propre affectation, pose ses propres défis.
Illustration of retail supermarket with numbers in specific areas.

1. Entrée

L’entrée est souvent le premier endroit où les commerçants commencent à recueillir des informations sur l’activité dans le magasin. Les analyses intégrées aux caméras réseau permettent de mesurer le nombre de visiteurs, et montrent comment évolue la fréquentation au fil de la journée. Ces informations aident les responsables à comprendre quand du personnel supplémentaire peut être nécessaire. Associées aux données de vente, elles servent également de base au calcul du taux de conversion global du magasin.

L’entrée est également l’occasion d’influencer le comportement des clients. Les commerçants peuvent mesurer dans quelle mesure les vitrines attirent les visiteurs, tandis que l’affichage dynamique numérique et l’audio peuvent être adaptés au flux de visiteurs, en les accueillant et en les guidant à l’intérieur.

2. Surface de vente

La surface de vente révèle comment les clients utilisent réellement le magasin. Les analyses par IA montrent où les gens passent du temps, quels chemins ils empruntent et quelles zones reçoivent peu d’attention. Ces informations aident les commerçants à évaluer les agencements, les présentoirs et le placement des produits à l’aide des comportements observés plutôt que d’hypothèses.

La même technologie peut répondre à des questions plus spécifiques. Dans le commerce de luxe ou de détail spécialisé, par exemple, les analyses peuvent montrer combien de temps le personnel de vente passe avec les clients et comment ces interactions affectent les taux de conversion. 

3. Présentoir de marchandises

Un membre du personnel ne peut pas être partout à la fois. Les rayons se vident, les produits se retrouvent au mauvais endroit et les portes des réfrigérateurs sont parfois laissées ouvertes sans que personne ne le remarque. Les caméras dotées des analyses IA contribuent à identifier ces situations et à y remédier plus rapidement.

Le comportement des clients offre une autre perspective. Un produit qui est pris en mains de manière répétée mais rarement acheté mérite d’être examiné de plus près. Le prix est peut-être incorrect. Ou les acheteurs ne trouvent tout simplement pas assez d’informations avant de prendre une décision.

4. Caisses

Une file d’attente peut se constituer étonnamment rapidement, tandis qu’une caisse en libre-service disponible peut passer inaperçue. Ces deux situations ralentissent le flux dans le magasin et peuvent décider des clients à renoncer à leurs achats.

Les analyses par IA détectent les files d’attente à mesure qu’elles se forment et alertent le personnel lorsque les temps d’attente commencent à s’allonger. Elles peuvent également identifier les caisses en libre-service disponibles, et faciliter l’orientation des clients jusqu’à elles avant que la file ne se développe.

Au fil du temps, les mêmes données permettent de répondre à différentes questions. Quand les files d’attente se forment-elles généralement ? À quelle fréquence les clients quittent-ils le magasin sans payer ? De petits changements opérationnels peuvent alors être mesurés par rapport à ce qui se passe réellement à la caisse, plutôt que de se fier à des hypothèses. 

5. Arrière du magasin

Ce qui se passe en coulisses façonne l’expérience des clients en magasin. Avant d’atteindre les rayons, les produits passent par les entrepôts et les quais de chargement. Des retards à n’importe quel stade peuvent rapidement devenir visibles sous la forme de rayons vides ou de commandes retardées.

Les caméras aident le personnel à surveiller le flux de marchandises, de la livraison à la surface de vente. Cela permet de vérifier que les livraisons sont arrivées, soutient les enquêtes lorsque des articles viennent à manquer et visibilise la manière dont les produits progressent dans les entrepôts. 

Ce que vous avez à y gagner

Icon with a piggy bank

Réduction des coûts de fonctionnement

Le personnel est l’un des coûts les plus élevés en commerce de détail, et l’un des plus difficiles à gérer. Les caméras, capteurs et analyses basées sur l’IA fournissent les informations dont les responsables ont besoin pour mieux adapter le personnel à la demande réelle, en temps réel et en vue d’une planification à long terme.
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Augmenter les ventes

Les articles en rupture de stock et les files d’attente lentes ont un impact négatif sur l’expérience client. Les informations fournies par les caméras, les capteurs et les outils d’analyse aident les commerçants à réagir rapidement, que ce soit en réapprovisionnant ou en ouvrant davantage de caisses. Ces améliorations opérationnelles peuvent renforcer tant la satisfaction des clients que les ventes.
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Partager la valeur à travers l’ensemble de l’entreprise

De nombreux détaillants disposent déjà de caméras, de haut-parleurs et d’une infrastructure réseau. L’utilisation de cette même technologie pour optimiser la vente au détail permet à plus d’équipes de bénéficier de cet investissement, sans construire de systèmes séparés pour chaque cas d’utilisation.

Mesurer ce qui compte

La valeur de l’optimisation de la vente au détail apparaît dans les indicateurs que les détaillants suivent déjà. Il s’agit notamment du taux de conversion, de l’abandon du panier, des temps d’attente dans les files, de la disponibilité en rayon et des heures de personnel par client servi. Ce qui change est le lien entre ces chiffres et les décisions qui les sous-tendent. Lorsque les données circulent de la surface de vente à un système unique, il devient possible de voir quels changements ont fait évoluer quelle métrique.

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A busy mall with people walking up and down the escalator.

Comptage de personne

Obtenez des informations en temps réel sur la façon dont les gens se déplacent dans votre magasin.
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Man browsing in a clothing store with a shopping bag in his hand.

Fréquentation et utilisation de l’espace

Comprenez comment chaque espace de votre magasin est utilisé, en temps réel et au fil du temps.
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A young smiling woman pushing a shopping cart down a grocery aisle.

Audio en réseau

Améliorez la sûreté, la sécurité, l’efficacité et l’expérience client avec l’audio en réseau.
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Solutions sur mesure par secteur

L’optimisation de la vente au détail varie selon le type de magasin. Voici comment elle se déroule dans six formats de commerce de détail.
Woman paying her items through a self-checkout in a grocery store.


Commerces de proximité et stations-service

Ce type de magasin voit se succéder périodes de calme et de grande affluence, si bien qu’adapter le personnel au flux de clients est compliqué.

Le comptage de personnes et l’analyse des files d’attente révèlent quand ces changements ont lieu. Au fil du temps, les mêmes données permettent de visualiser plus clairement les tendances d’achat, ce qui aide les responsables à ajuster les effectifs et à évaluer quand les promotions ont le plus d’effet. 

A child putting lettuce in their shopping cart amongst other vegetables.


Magasins d'alimentation et épiceries

Un rayon vide est vite remarqué par les clients. Au moment où le personnel constate le problème, plusieurs ventes peuvent déjà avoir été perdues.

L’analyse des rayonnages permet d’identifier plus tôt les manques, tandis que la surveillance des files d’attente indique quand l’ouverture de caisses supplémentaires est nécessaire. Des messages audio peuvent aussi être utilisés pour informer les clients en périodes d’affluence.

A woman holding her smartphone and smiling at the screen. She has sunglasses on and multiple shopping bags.


Vêtements, articles de luxe et accessoires

Les vendeurs savent bien quels présentoirs attirent l’attention. Ce qui est plus difficile à juger, c’est si cette attention se traduit par des ventes ou ralentit simplement les clients.

La réponse se trouve souvent dans la vidéo elle-même. Une fois les événements munis de balises associées aux métadonnées, les détaillants peuvent comparer les présentoirs, mesurer le temps passé par les visiteurs dans différentes zones et voir le lien entre ces observations et les ventes.

Female customer getting help from a male pharmacist at the counter.


Pharmacies et drugstores

Les files d'attente se forment rarement d'un coup d'un seul. De petits retards se produisent souvent bien avant de se matérialiser à l’intérieur de l’officine ou du magasin, ce qui donne au personnel la possibilité de réagir plus tôt.

Il en va de même pour la disponibilité des stocks. Les rayons peuvent être réapprovisionnés avant qu’un manque ne devienne criant, tandis que des messages audio informent les clients et aident le personnel à coordonner son travail. 

A couple getting help from a saleswoman in a furniture store.


Bricolage, décoration et bâti, ameublement et grande distribution

Les grands magasins bénéficient d’une optimisation à chaque étape. Le suivi des stocks et le comptage de personnes aident les responsables à garder un œil sur les niveaux de stock et le flux de clients dans le magasin, tandis que l’analyse des files d’attente permet d’affecter du personnel de caisse en suffisance pour suivre la demande. Les solutions audio coordonnent la communication pour le personnel dans les grands espaces.

Woman with a journal walking beside a black car.


Concessionnaire automobile et société de location de véhicules

L’analyse de la fréquentation dans le show-room permet d’affecter le personnel en fonction de la demande réelle, et les caméras peuvent détecter quand un client attend et alerter le personnel pour venir l’aider. La reconnaissance de plaque d’immatriculation automatise le suivi des véhicules et s’intègre aux systèmes d’inventaire.

Considérations relatives à la mise en œuvre

L’optimisation de la vente au détail est une séquence de décisions prises au fil du temps, et la façon dont ces décisions sont ordonnées importe souvent davantage que la technologie elle-même.
Woman in a warehouse pressing on a AXIS C8310 Volume Controller.

Démarrez intelligemment, puis augmentez l’échelle

Déployer une analyse de vente au détail dans chaque magasin dès le premier jour est rarement nécessaire. Choisissez un cas d’utilisation aligné sur un objectif ou un KPI de l’entreprise en un seul lieu, et définissez ce qui représente le succès. Ce peut être réduire les temps d’attente en caisse ou améliorer la disponibilité en rayon d’une catégorie spécifique.

Un seul lieu suffit souvent pour répondre aux questions clés. Le problème est-il résolu ? Un objectif commercial existant est-il soutenu ? Une valeur mesurable est-elle créée ?

Une fois ces réponses établies, il devient nettement plus facile de décider d’où prolonger l’expérience. Un projet pilote couronné de succès donne également à l’organisation une expérience pratique avant d’introduire la technologie plus largement.

Bâtir sur une plateforme ouverte

L’optimisation de la vente au détail est un investissement qui doit évoluer avec l’entreprise, raison pour laquelle la flexibilité est importante dès le départ. Une plateforme ouverte permet d’ajouter de nouveaux cas d’utilisation au fil du temps et autorise un large éventail de solutions partenaires. Un système fermé verrouille le détaillant dans la feuille de route d’un seul fournisseur. 

Impliquer les bonnes personnes à un stade précoce

L’optimisation de la vente au détail commence souvent dans une partie de l’entreprise et en affecte rapidement d’autres. Un gérant de magasin peut se concentrer sur le personnel, tandis que l’IT se concentre sur l’intégration. Ces perspectives doivent s’aligner bien avant le déploiement. Sans quoi, les décisions ralentissent. Une équipe en attend une autre et le projet perd de l’élan. S’entendre à un stade précoce sur qui prend les décisions et comment la réussite est mesurée permet de maintenir le projet en mouvement. 

Utilisez l’infrastructure existante

Optimiser la vente au détail n’impose pas l’utilisation de nouveau matériel. De nombreux magasins disposent déjà de caméras, installées à l’origine pour la sécurité ou la prévention des pertes, et qui peuvent également supporter l’analyse opérationnelle.

Le facteur décisif est souvent l’emplacement plutôt que le nombre de périphériques. Une caméra surplombant une caisse peut prendre en charge l’analyse des files d’attente, tandis qu’une autre orientée sur un présentoir peut apporter des informations différentes. Certaines caméras plus anciennes peuvent nécessiter d’être remplacées, mais de nombreux modèles plus récents peuvent prendre en charge plusieurs applications d’analyse simultanément. 

A snapshot from AXIS Live Privacy Shield in a grocery store with three human outlines.

Respect de la vie privée et conformité réglementaire

Pour la plupart des applications d’optimisation de la vente au détail, identifier les clients individuels n’est pas une nécessité. Les personnes peuvent être comptées et les tendances de déplacement mesurées sans savoir qui est qui. Cela suffit pour des cas d’utilisation tels que la surveillance des files d’attente, l’analyse de la fréquentation et le flux de clients.

Les programmes de fidélisation et les applications mobiles ont ceci de différent qu’ils traitent des informations personnelles. Le consentement du client fait partie de la solution. De même que les obligations légales liées au traitement des données à caractère personnel. 

Les détaillants opérant dans plusieurs pays différents travaillent rarement selon un ensemble de règles unique. La législation en matière de protection de la vie privée diffère d’une région à l’autre et les systèmes doivent souvent être configurés différemment selon le marché.  

L’avenir de l’optimisation du commerce de détail

L’optimisation de la vente au détail évolue rapidement. Les capteurs et analyses déployés aujourd’hui constituent le fondement des possibilités à venir.

Des informations à la prédiction

Un week-end de chaleurs peut bouleverser les habitudes d’achat du jour au lendemain. De même qu’un festival local ou la première semaine de la période des fêtes. Les détaillants ont toujours su planifier ces changements, mais l’expérience seule ne suffit plus.

Combinez l’historique des ventes avec les prévisions météorologiques et les manifestations locales, et des tendances commencent à émerger. L’IA détecte les interconnexions qui passent inaperçues, de sorte que les prévisions de demande tiennent mieux la route et que l’on peut planifier en toute confiance.

Du capteur unique à l’intelligence convergente

Les caméras, l’audio et les capteurs internet des objets fonctionnent déjà ensemble dans des systèmes bien conçus. Ce qui change est la profondeur de combinaison de leurs données. À mesure que la fusion multicapteur gagnera en maturité, les détaillants obtiendront une image toujours plus fine de ce qui se passe dans le magasin, chaque source de données venant combler des lacunes laissées par les autres. Il en résulte des informations plus précises et un plus large éventail de cas d’utilisation qu’un capteur seul ne peut assumer.

Soutenir les objectifs de développement durable

De nombreux facteurs influencent la durabilité, notamment l’approvisionnement et la logistique, ainsi que le fonctionnement des magasins. L’optimisation de la vente au détail peut soutenir cette démarche en offrant une meilleure visibilité sur la manière dont les magasins utilisent l’énergie et les ressources.

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Overlay scan by a worker in a warehouse.

Efficacité opérationnelle dans la vente au détail

Les analyses basées sur l’IA et la technologie vidéo aident les détaillants à comprendre ce qui se passe dans le magasin. Ces informations soutiennent les décisions quotidiennes, de la gestion des effectifs aux améliorations opérationnelles.  

Trucks lined up in loading docks in the sunlight.

Options de sécurité dans le commerce de détail

Les centres de distribution et les activités de vente au détail font face à une pression croissante pour assurer un fonctionnement sûr et efficace. La vidéo sur IP, associée à l’IA et aux analyses, permet de sécuriser l’ensemble de la chaîne de valeur.

An Axis camera mounted on the ceiling to surveil a grocery store.

L’IA, source d’informations pour le commerce de détail

Découvrez comment l’IA et la vision par ordinateur transforment les caméras dont vous disposez déjà en une source de données pour la vente au détail sur laquelle vous pouvez agir. Un seul système assure un fonctionnement plus efficace et réduit les pertes, tout en offrant aux clients une expérience plus intelligente.

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Analyse vidéo

L’analyse vidéo ajoute du contexte aux images capturées par les caméras. Au lieu d’examiner manuellement les enregistrements, les détaillants peuvent effectuer des recherches sur des événements, réagir plus rapidement et se faire une idée plus claire de ce qui se passe dans tout le magasin. 

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Détection d’objets

La détection d’objets permet aux caméras et autres capteurs de reconnaître automatiquement des objets prédéfinis. Les informations peuvent déclencher des alertes, soutenir des enquêtes ou faire partie d’un flux de travail d’analyse plus large. 

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