La reconnaissance faciale au service du retail

La reconnaissance faciale au service du retail

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Vous vous souvenez certainement du film Minority Report dans lequel les iris des yeux des piétons sont scannés dans les lieux publics. En 2019, la technologie n’est plus une réalité distante et ceci inclut le secteur de la vente de détail.

 

Les caméras et des logiciels sont de plus en plus utilisés dans les magasins, les centres d’achats, les supermarchés, afin d’analyser qui regarde quoi, pendant combien de temps et quelles sont les impressions ressenties durant ces actions. Des logiciels avancés d’intelligence artificielle sont en mesure de déterminer l’âge et le sexe de celui qui regarde, mais aussi ses émotions et si ce qu’il voit lui est déplaisant ou agréable. Ces structures deviennent de plus en plus précises et les détaillants du monde entier continuent de développer et de mettre en place des solutions innovantes basées sur ces dernières.

 

Beaucoup plus de renseignements pour les détaillants

Des logiciels tels Neoface ou Eyesee de NEC permettent aux détaillants de déterminer votre sexe, votre origine raciale et votre âge approximatif, où et pendant combien de temps vous regardez différents présentoirs et si vous étiez en train de sourire ou de lancer un regard noir à ce moment.

 

À certaines occasions, ils reconnaîtront votre identité exacte. De telles informations peuvent potentiellement être croisées avec d’autres séries de données vous concernant, telles que la fréquence à laquelle vous faites des achats dans un point de vente spécifique, quand vous avez fréquenté ce point de vente pour la dernière fois, ce que vous avez acheté à ce moment… et même quels produits vous avez volé en temps réel.

 

Ces technologies ont le potentiel de fournir aux points de ventes physiques le «même niveau de précision des données et de ciblage publicitaire que n’importe quel site web moderne», selon les dires des représentants de la Conférence Technologie, Marketing digital et Détail DX3 à la Société Radio-Canada (CBC) en 2016.

 

L’application pour la restauration CaliBruger, basée en Californie, en est un exemple pertinent: elle a connecté la reconnaissance faciale à son programme de fidélité (avec le consentement de leurs clients). Le logiciel, installé dans des kiosques de commandes, reconnait les membres inscrits quand ils s’approchent, activent leur compte de fidélité et, basé sur leurs précédents achats, ce logiciel peut leur présenter leurs menus favoris

 

Les résultats de cette analyse peuvent être un ensemble de réponses émotionnelles auxquelles les détaillants et les marques pourraient accéder pour les aider à prendre des décisions à propos d’éléments cruciaux susceptibles d’influencer la décision d’achat, tels que:

 

  • Le prix, l’emballage et l’étiquette des produits : si les réponses émotionnelles sont négatives, il pourrait être temps de baisser les prix. Si les clients examinent les emballages et semblent confus, il est peut être temps de revoir l’emballage.
  • La disponibilité en inventaire et le réapprovisionnement : si les clients semblent satisfaits de certaines saveurs, on peut augmenter leurs stocks et stocker moins les saveurs moins populaires.
  • Le placement dans les rayons, dans la boutique et l’agencement des rayons : si les réponses émotionnelles suggèrent un agacement, on restructure la façon dont les produits sont présentés ou on déplace des marchandises vers d’autres rayons.

 

De manière intéressante, une récente recherche de Forbes montre que 70% des milléniaux aux États-Unis et 62% au Royaume-Uni affirment qu’ils apprécieraient une marque ou un détaillant utilisant l’intelligence artificielle pour présenter des produits plus intéressants.

 

Des préoccupations en matière de vie privée et d’éthique

À ce jour, de telles avancées ne suscitent pas l’enthousiasme de tous. «Ces pratiques sont vraiment plus intrusives que la vidéo… il s’agit d’informations très, très confidentielles qui peuvent sembler anodines en surface. Mais, qui sait de quelle manière elles peuvent être utilisées dans des contextes particuliers», se demande Randy Lippert, professeur associé en criminologie à l’Université de Windsor dans une entrevue avec la CBC.

 

Des experts croient que les technologies de reconnaissance faciale et émotionnelle pourraient inclure des aspects de marketing manipulatif ou même de discrimination d’âge, de sexe ou raciale. Les consommateurs ne sauront pas nécessairement de quelle façon l’information est stockée ou partagée avec des tiers. Le commissaire à la protection de la vie privée du Canada indique que «les données d’imagerie faciale sont particulièrement sensibles car elles sont uniques et peuvent être liées à de nombreux autres niveaux de données individuelles».

 

Les données d’imagerie faciale sont particulièrement sensibles car elles sont uniques et peuvent être liées à de nombreux autres niveaux de données individuelles.

 

Selon une enquête menée par le fournisseur de solutions de personnalisation RichRelevance en 2018, 58% des résidents du Royaume-Uni pensent que les technologies de reconnaissance émotionnelle sont «dérangeantes». Henrick Nambord, Vice-présidents des ventes, Europe, Moyen-Orient et Afrique pour cette firme, pense que cela pourrait être partiellement dû au manque de compréhension de l’intelligence artificielle.

 

«… Il est clair que les consommateurs du Royaume-Uni ne comprennent pas encore complètement l’intelligence artificielle. À cet effet, les détaillants ne se doivent pas seulement d’être transparents sur la façon dont ils utilisent l’intelligence artificielle, mais ils doivent aussi souligner ses bénéfices – principalement sa capacité à rendre l’expérience d’achat des clients plus mémorable que jamais auparavant», mentionnait Nambord à PCR.

 

Cela étant dit, il est essentiel que les détaillants et leurs partenaires technologiques garantissent le respect de la conformité et suivent des principes éthiques stricts lorsqu’ils développent et mettent en place de tels systèmes.

 

Pour la plupart des magasins de détail, la survie est basée sur leur capacité à trouver les informations et d’en extraire le sens; les technologies de reconnaissance faciale et émotionnelle sont riches de promesses pour atteindre de tels objectifs.

 

Phil Siarri

 

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