Le comptage de personnes a connu une évolution sans précédent depuis l’époque où l’on se contentait de mesurer le nombre d’entrées et de sorties d’un lieu. Les caméras modernes de mesure de la fréquentation peuvent désormais analyser l’âge et le sexe des personnes, et exclure le personnel du comptage. Il est par ailleurs possible de connecter plusieurs capteurs pour mesurer le temps de présence dans chaque zone et générer des cartes thermiques de différents endroits.

Une nouvelle technologie vient cependant de voir le jour : la réidentification (Re-ID). Elle fait appel à l’intelligence artificielle pour identifier les visiteurs à partir d’une série de caractéristiques uniques, telles que leurs vêtements, motifs, couleurs, accessoires et logos. Autrement dit, il est possible d’identifier une personne à l’aide de différents capteurs, sans avoir recours à la reconnaissance faciale, tout en restant conforme au RGPD.

La technologie de réidentification va au-delà du simple comptage de personnes. La possibilité d’identifier et de suivre en continu des personnes dans les environnements de commerce de détail ouvre de nouvelles perspectives dans ce domaine.

La réidentification permet de mesurer avec précision le temps de présence des visiteurs dans un magasin à l’aide d’une seule caméra. Cette technologie permet de compter et de suivre les personnes lorsqu’elles entrent et sortent d’un magasin, mais aussi de déterminer combien de temps elles y restent. En exploitant les données de passage en magasin, elle vous donne une vision claire et complète du temps de présence. La technologie Re-ID se distingue ainsi des technologies basées sur le Wi-Fi, qui évaluent le temps de présence en envoyant des signaux aux appareils mobiles des clients et ne représentent donc qu’un échantillon de la fréquentation globale.

L’un des principaux avantages de la technologie Re-ID est d’identifier les personnes qui ne font que passer dans un magasin sans faire d’achats. Il arrive souvent que les boutiques et les grands magasins à entrées multiples soient utilisés comme lieux de passage, sans intention d’y faire des achats. Étant donné que la réidentification peut suivre la même personne à l’aide de plusieurs capteurs, elle permet de fixer des seuils de présence et d’identifier comme des passants les personnes qui entrent et sortent dans un court laps de temps. Cette technologie permet aux magasins de comptabiliser le nombre réel de visiteurs uniques, sans compter plusieurs fois les personnes qui entrent et sortent à plusieurs reprises.

Au-delà du simple suivi des passants, la réidentification permet d’analyser plus finement les parcours clients. Les détaillants peuvent ainsi identifier les zones les plus fréquentées ou les moins visitées, et mesurer le temps passé par les clients dans chacune d’elles.

Par exemple, cette technologie permet de mesurer le temps passé par un client dans une cabine d’essayage en détectant précisément les moments d’entrée et de sortie. Grâce au suivi multi-capteurs, il est également possible de réduire le nombre d’appareils nécessaires, car il n’est plus indispensable de couvrir l’intégralité du parcours client. Dans les centres commerciaux, la réidentification permet en outre d’analyser le nombre et le type de magasins visités par les clients.

Contrairement à d’autres technologies d’exclusion du personnel, la réidentification ne nécessite pas que les employés portent des badges ou des cordons, ce qui peut être contraire aux directives de marque de certains détaillants. Grâce à l’intelligence artificielle, cette technologie distingue les employés des clients en analysant leur comportement en magasin, notamment le temps passé sur place. Elle peut également apprendre à reconnaître les uniformes du personnel. Cette solution est particulièrement avantageuse pour les points de vente comptant un grand nombre d’employés, pour ceux où le personnel entre et sort fréquemment pour assister les clients, ainsi que pour les magasins à faible fréquentation — comme les boutiques de luxe — où l’exclusion du personnel des comptages peut avoir un impact significatif sur les indicateurs de performance, notamment le taux de transformation.

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