Chères lectrices, chers lecteurs,
Wassa propose une solution, baptisée Dencity, qui analyse le comportement des clients dans les magasins. Cette technologie s’appuie sur les images tirées de caméras existantes, puis sont analysées avec du machine learning.
Fournir aux entreprises des données sur lesquelles s’appuyer
Concrètement, l’entreprise a développé une plateforme d’analyse du trafic, permettant de fournir à l’entreprise des données sur lesquelles s’appuyer. Dencity s’appuye sur le parc de caméras existant des magasins, afin d’en analyser les images, grâce à des technologies de reconnaissance visuelle,puis d’en tirer des enseignements à l’aide d’algorithmes de machine learning développés en interne. Par la suite, les images sont traitées en local, ou dans le cloud. Elles sont ensuite retransmises visuellement aux enseignes via des diagrammes et graphiques accessibles sur ordinateur, smartphones ou tablettes.
Trois modules proposés
Selon les besoins des retailers, trois modules peuvent être proposés. Ces derniers peuvent être intégrés ou combinés aux points de vente. Le premier module permet de déterminer le profil des clients du magasin. La responsable déclare:
“Une à deux caméras, équipées de cette solution, suffisent à déterminer l’âge et le sexe des consommateurs qui passent le sas d’entrée, explique Aurélie Fruitière, product manager. Aujourd’hui, la technologie reconnaît à 95% le sexe, mais à 85% seulement l’âge. Car pour cela, il faut analyser finement le visage. Nous fonctionnons d’ailleurs par tranches d’âge. Ce sont elles qui intéressent nos clients, car elles correspondent à une étape dans le parcours de vie
Elle ajoute une nuance quant à l’identification des personnes:
“Mais attention, il ne s’agit pas de reconnaissance faciale. On ne peut identifier la personne. On ne peut par exemple déduire des images analysées que vous êtes venu deux fois dans le magasin. La solution est complètement anonymisée. Les images, une fois analysées, sont effacées et seules les données brutes sont remontées sur la plateforme”
Le deuxième module mesure quant à lui l’affluence dans un magasin, et permet de quantifier le nombre de personnes passant d’un rayon à un autre. Enfin, le troisième module permet quant à lui de détecter des zones de chaleur. Il permet concrètement d’analyser les flux et les comportements des clients pour mieux en déduire et comprendre leur centre d’intérêt.
Le coût quant à lui varie selon les les prestations et la superficie couverte. Le montant se calcul au prorata du nombre de caméras.
Du coté de Hong Kong, deux magasins sont déjà équipés de la technologie.
Yvan Dupuy