Avant les capteurs intelligents G5/G6, il était presque impossible d'accéder aux statistiques de *footfall* des passants et des achats dans le secteur du *retail* et de les analyser.
Vionvision fournit des solutions complètes qui relient toutes les phases du *conversion funnel* des ventes afin de découvrir des informations clés pour les opérateurs. Notre technologie d'exclusion du personnel et nos fonctionnalités de carte de chaleur révèlent des données client authentiques grâce à la vision par ordinateur avancée. De plus, en intégrant le système de point de vente, nous pouvons même mesurer le taux d'engagement des produits jusqu'au ratio de conversion d'achat final, ce qui permet de mesurer l'ensemble du parcours client sans manquer aucune information détaillée pour donner des instructions sur l'allocation des SKU, la planification des campagnes de marketing de vente groupée et l'équilibre du ratio personnel/client sur une base de zone afin de maximiser l'efficacité des opérations en magasin.
Vionvision PTE Ltd. adhère aux principes de « Prévenir la fraude, minimiser les pertes, sécuriser les bénéfices », aidant à la compréhension et à la prévention de la fraude au détail, assurant la protection de vos investissements. Grâce à la technologie ReID, il suit l'ensemble du parcours du client dans le magasin avec des activités mises en évidence (par exemple, mouvement corporel anormal, entrée et sortie rapides, comportements à la caisse, etc.), la reconnaissance et la catégorisation, le recoupement des données de vente via l'intégration POS, l'identification des divergences de produits avec les algorithmes de reconnaissance d'objets et la détection des comportements suspects tels que les temps de caisse prolongés ou les gestes inhabituels. Ces conclusions, ainsi que les profils des clients, peuvent être exportés de manière transparente vers la gestion du magasin, les systèmes de contrôle centralisés ou déclencher directement des alertes en temps réel pour éviter la perte dès le départ sans efforts manuels supplémentaires de surveillance.
Réduisez les coûts des clients mystères et améliorez l'efficacité de la supervision au niveau du groupe en mettant en œuvre des alertes proactives en temps réel générées par des algorithmes d'IA pour surveiller les normes SOP du magasin et générer les suggestions opérationnelles et de gestion les plus ciblées en matière d'optimisation des ventes. La technologie de reconnaissance d'objets peut suivre l'hygiène du sol et enregistrer les scénarios de désordre pour l'examen de la gestion du magasin. L'état de service des employés, y compris les comportements inappropriés tels que l'utilisation du téléphone portable ou les réponses tardives aux clients, est automatiquement intégré dans le système de notation. La vérification croisée continue de zones cibles spécifiques assure des présentations de produits organisées, tandis que l'intégration automatisée avec la chaîne d'approvisionnement empêche les rayons vides, ce qui permet de réaliser des économies sur les coûts de main-d'œuvre. L'encombrement est traité par le biais d'un système en boucle fermée permettant un examen, une correction et une validation automatisés par l'IA.
Avec un minimum d'équipement sur le marché, Vionvision aide les marques internationales de *retail* à comparer de manière compétitive les données de *footfall* inter-magasins au siège social, à identifier les anomalies (anormalement hautes/basses), à les comparer et à les catégoriser, à permettre l'analyse des facteurs démographiques avec exclusion et haute précision, et à exécuter des plans pris en charge par une plateforme BI basée sur le *cloud*.
Unifiez l'image de marque, reproduisez les stratégies de marketing réussies et mettez en œuvre la gestion des employés la plus efficace en effectuant des tests A/B, des comparaisons inter-magasins et une analyse de cluster assistée par l'IA jusqu'à ce que les mesures de réplication et de normalisation les plus efficaces soient trouvées, comme l'intégration des données de point de vente avec les systèmes de planification du personnel.
