Stel je voor dat je elke hoek van je winkelruimte kunt omtoveren tot een datagestuurd contactpunt. Wat als je bestaande camera's je zouden kunnen vertellen wanneer klanten klaar zijn om te kopen, welke producten ze overwegen en zelfs voorraadtekorten kunnen voorspellen voordat ze zich voordoen?
De toekomst is al hier – waar AI-aangedreven analyses traditionele bewaking transformeren tot een slimme motor voor efficiëntie en omzetgroei.
Naarmate het winkelgedrag van consumenten verandert, blijft de detailhandel zich ontwikkelen en aanpassen aan nieuwe behoeften en voorkeuren. De e-commercemarkt presteert nog steeds goed en zal in 2028 naar verwachting een omvang van 11 biljoen dollar bereiken. Een duidelijk voordeel van online winkelen is dat klantgegevens kunnen worden verzameld uit interacties om inzicht te krijgen in gedrag, waardoor retailers de consumentenervaring kunnen afstemmen op de klant en relevante aanbiedingen aan de juiste mensen kunnen aanbieden.
Dit is echter niet de enige plek waar retailers waardevolle inzichten kunnen verwerven. Fysieke winkels maken steeds vaker gebruik van technologie om niet alleen de winkelervaring te verrijken, maar ook om gegevens te verzamelen die voorheen alleen via online winkelen toegankelijk waren. Hier komt scene intelligence om de hoek kijken. Computervisie en AI kunnen inzichten toevoegen aan beeldmateriaal dat door bewakingscamera's is vastgelegd, waardoor retailers beschikken over de informatie die ze nodig hebben om het gedrag van klanten te begrijpen, de klantervaring te verbeteren en een soepele bedrijfsvoering te faciliteren.
Veel van deze mogelijkheden kunnen in bestaande camera's worden ingebouwd, mits de hardware en plaatsing geschikt zijn. Dit helpt retailers om waardevolle bedrijfsinformatie te ontsluiten, de efficiëntie te verhogen en de totale eigendomskosten te verlagen. Het gebruik van AI-aangedreven computervisie is niet langer alleen relevant voor het behalen van beveiligings- en veiligheidsdoelstellingen, maar is nu ook een krachtig hulpmiddel voor het optimaliseren van bedrijfsprocessen door middel van automatisering. Hierdoor kan het personeel zich concentreren op de klant en worden tegelijkertijd kostenbesparingen gerealiseerd.
Laten we eens kijken hoe dit in de praktijk werkt in vijf belangrijke zones in het klanttraject door uw winkel: de parkeerplaats, de ingang, de verkoopvloer, de merchandisingdisplay en de kassa's. We zullen onderzoeken hoe netwerkoplossingen en analyses de operationele efficiëntie kunnen optimaliseren en de ervaring kunnen verbeteren.
Elk contactmoment optimaliseren, van parkeerplaats tot kassa
De customer journey begint vaak op de parkeerplaats. Dit is een uitstekende gelegenheid om AI in te zetten om een positieve indruk bij de klant te creëren vanaf het moment dat hij het terrein betreedt. Sommige klanten gaan naar de winkelvloer om rond te kijken, maar anderen komen misschien maar voor een kort bezoek, bijvoorbeeld om een reeds geplaatste bestelling op te halen. Dit betekent dat er maar weinig tijd is om indruk op hen te maken. Als hun bestelling echter niet klaar is of onjuist is, kan dit leiden tot onnodige wachttijden, waardoor de waarde van de afhaalservice wordt ondermijnd en klanten ontevreden raken.
Gelukkig kan AI worden ingezet om deze service soepel te laten verlopen. Wanneer een auto bijvoorbeeld aankomt in uw afhaalzone, kan AI-gestuurde analyse de auto detecteren en het personeel waarschuwen. Vervolgens wordt via een luidspreker een live of vooraf opgenomen audiobericht afgespeeld om de klant te laten weten dat een medewerker onderweg is. Ondertussen kunnen gerichte promoties aan de klant worden getoond terwijl deze in de auto wacht. Dankzij dit gestroomlijnde proces kunnen klanten snel met hun artikelen vertrekken, waardoor de kans op herhaalbestellingen toeneemt.
Elke ingang omtoveren tot een slimme toegangspoort
Na de parkeerplaats is de volgende locatie die we zullen bespreken de ingang van de winkel. Hoewel deze zone vaak over het hoofd wordt gezien door retailers, is het een cruciaal punt waar ze verschillende soorten gegevens kunnen verzamelen om inzicht te krijgen in bezoekersaantallen en gedrag. Camera's met analysefuncties kunnen bijvoorbeeld vastleggen hoeveel mensen uw winkel op verschillende tijdstippen van de dag, week of maand bezoeken. Zo kunt u efficiënter werken door te plannen hoeveel personeel u op deze tijdstippen nodig hebt. Met analysetechnologie kunt u ook meten hoe bepaalde etalages of advertenties het aantal bezoekers beïnvloeden en welke het meest succesvol zijn in het aantrekken van klanten.
Door gebruik te maken van toegangscontroletechnologie kunnen retailers zelfs 24/7 openingstijden aanbieden met geautoriseerde toegang tot winkels wanneer ze weinig personeel hebben of onbemand zijn, zoals 's nachts. Dit zorgt voor meer gemak, omdat de winkel 24 uur per dag open kan blijven zonder extra personeelskosten. Door op deze manier open en toegankelijk te zijn, kunnen klanten winkelen volgens hun eigen schema en wordt de algehele klanttevredenheid verhoogd.
Voorraadbeheer en merchandising naar een hoger niveau tillen
Een belangrijke factor die van invloed kan zijn op de klantervaring is de beschikbaarheid van voorraad. Laten we nu eens kijken hoe u AI kunt gebruiken om het voorraadbeheer te verbeteren en de verkoop te stimuleren. Artikelen die niet op voorraad zijn, betekenen elk jaar een aanzienlijk inkomstenverlies voor detailhandelsbedrijven en vormen een uitdaging die lastig aan te pakken kan zijn. Gelukkig kunnen camera's videobeelden van schappen vastleggen en analyseren machine learning en beeldverwerkingsalgoritmen gegevens over de plaatsing en beschikbaarheid van voorraad. Als een bepaald artikel bijna op is, kan er een realtime waarschuwing naar een dashboard of mobiele app worden gestuurd om het personeel te informeren dat er moet worden bijgevuld.
Een andere uitdaging voor retailers is het ontwikkelen van strategieën voor productplaatsing om de verkoop te stimuleren. Onderzoek toont aan dat 64% van de consumenten liever koopt bij bedrijven die hun ervaringen afstemmen op hun individuele behoeften en voorkeuren. Dit is een uitdaging in een fysieke winkel, maar het personaliseren van ervaringen is duidelijk noodzakelijk om windowshoppers om te zetten in klanten. Hand-naar-objectdetectie en heatmapvisualisatie kunnen worden gebruikt om te leren hoe klanten omgaan met de producten en schappen in de winkel en om de productplaatsing te perfectioneren.
Naast het meten van displays en de impact op het aantal bezoekers, kan AI gegevens over het winkelverkeer en het gedrag van klanten correleren met de verkoopprestaties om de werkelijke impact van marketinginitiatieven te meten. Als u deze resultaten binnen handbereik hebt, kunt u flexibel zijn en uw advertentie-uitgaven en promotiestrategieën optimaliseren op basis van verkoopgegevens.
Zo kan analyse van de betrokkenheid bij schappresentaties u helpen inzicht te krijgen in de factoren die de conversie verhogen. Als een bepaalde locatie in de winkel veel aandacht krijgt, maar weinig omzet genereert, kunnen retailers problemen oplossen en experimenteren met maatregelen zoals realtime prijswijzigingen, om te zien hoe dit de conversiepercentages beïnvloedt. Dit is nog waardevoller voor retailers met meerdere winkels. Waar feedback van winkels voorheen elk kwartaal door het hoofdkantoor werd verzameld, kan deze nu bijna realtime worden verzameld en geïnterpreteerd door middel van visuele analyses om bredere trends te identificeren die als basis kunnen dienen voor toekomstige planning.
Geïntegreerde AI voor een vlottere kassa
Zodra de klant zijn keuze heeft gemaakt, is het tijd om naar de kassa te gaan. Drukke winkels en traag voortschrijdende wachtrijen zorgen vaak voor gefrustreerde klanten, wat leidt tot het achterlaten van winkelmandjes en omzetverlies.
U kunt dit probleem aanpakken door een camera te installeren die is uitgerust met software voor het tellen van mensen, die een vooraf ingesteld aantal mensen in de kassazone detecteert. Dit activeert vervolgens een geluidsfragment in een luidspreker en stuurt een melding naar het personeel om passende maatregelen te nemen, bijvoorbeeld het openen van een extra kassa. Digitale borden kunnen ook worden gebruikt bij de kassa's om consumenten te informeren over beschikbare zelfscankassa's als er geen personeel beschikbaar is, zodat ze altijd geholpen worden.
Technologie gebruiken om de detailhandel toekomstbestendig te maken
AI-aangedreven analyses en computervisie geven het retaillandschap een nieuwe vorm. Door alledaagse bewakingsinfrastructuur om te vormen tot intelligente tools, kunnen retailers nu in elke fase van het klanttraject zinvolle gegevens verzamelen. Dit betekent dat bestaande netwerkcamera's ook een motor kunnen worden voor operationele efficiëntie en bedrijfsinformatie, wanneer deze zijn uitgerust voor multifunctioneel gebruik. Dit was zeker het geval voor het toonaangevende merk voor woningverbetering, Lowe's Companies, Inc. De retailer begon aan een traject om zijn beveiligingssysteem te moderniseren, waarbij hij gebruik maakte van geavanceerde camera's die waren uitgerust met software om de activiteiten binnen zijn netwerk van gebruikers te ondersteunen. Zo konden bijvoorbeeld facility managers informatie krijgen over het onderhoud van parkeerterreinen en konden winkelmanagers het aantal bezoekers rond bepaalde displays meten.
Bovendien voorspellen experts dat de integratie van aanvullende sensorische gegevens, zoals audio en contextuele omgevingsfactoren, ter aanvulling van videogegevens het situationeel bewustzijn verbetert en meer bruikbare inzichten oplevert, wat resulteert in een uitgebreider begrip van gebeurtenissen voor gebruikers.
De verkregen analyses kunnen u helpen om meer te verkopen door de klantervaring te verbeteren, wat uiteindelijk het rendement op uw investering verhoogt. Het stelt winkelpersoneel ook in staat om routinetaken te automatiseren, realtime inzicht te krijgen in de winkelactiviteiten en slimmere beslissingen te nemen. Dit creëert een efficiëntere, ondersteunende en boeiende werkomgeving, waardoor het personeel zich kan concentreren op de klantenservice terwijl de technologie de operationele complexiteit afhandelt.
Een punt dat echter moet worden aangepakt, is de bezorgdheid over het gebruik van AI in winkels, met name met betrekking tot privacy, naleving en gegevensbeveiliging. Het is essentieel om transparant te zijn en zowel klanten als belanghebbenden gerust te stellen over hoe AI werkt. Bijvoorbeeld welke gegevens worden verzameld, hoe deze worden gebruikt en hoe beslissingen worden genomen. Even belangrijk is het om een sterk beleid voor gegevensbeheer en cyberbeveiliging te hebben om informatie te beschermen en naleving van relevante regelgeving te waarborgen. Zonder dit kan het vertrouwen worden aangetast, wat de inspanningen om de klantervaring te verbeteren en langdurige loyaliteit op te bouwen, kan ondermijnen.
De toekomst van de detailhandel is intelligent, datagestuurd en meeslepend. Met AI-aangedreven computervisie kunt u anticiperen op behoeften, sneller handelen en slimmer verkopen – waarbij camera's het zware werk doen. Het gebruik van AI en computervisie is de sleutel tot het verbeteren van het aanbod en het waarborgen van een lange levensduur in de detailhandel. Open en schaalbare AI-oplossingen kunnen op verschillende manieren worden aangepast en gebruikt om aan uw zakelijke behoeften te voldoen.
