Jordan Fisher était troublé. Chaque variété de boisson énergisante Red Bull est présentée dans une canette métallique similaire, et le système de caméra de son entreprise, qui suit les produits que les clients achètent dans les magasins, avait du mal à les distinguer.
Cet obstacle était l’un des nombreux auxquels son entreprise, Standard AI, a été confrontée lors de la modernisation d’un dépanneur Circle K à Tempe, en Arizona, avec un logiciel de vision par ordinateur, qui suit chaque article que les clients ramassent afin qu’ils puissent simplement numériser leur téléphone compatible avec l’application pour payer au fur et à mesure qu’ils partent, éliminant la ligne de caisse. Un réseau de plus de 100 caméras peut identifier n’importe lequel des milliers de barres chocolatées ou de boissons de taille similaire saisies par les clients, y compris les canettes de Red Bull, désormais identifiables grâce à une combinaison de projections géométriques et de caméras à plus haute résolution.
Ce suivi de l’activité des consommateurs dans le magasin – où les acheteurs regardent et s’attardent, avec des caméras capturant leurs interactions et leurs quasi-accidents – fait partie d’un effort croissant pour utiliser la collecte de données pour rendre l’immobilier commercial plus efficace.
« Checkout est en quelque sorte l’application qui tue, mais ce n’est que la pointe de l’iceberg », a déclaré M. Fisher, directeur général de Standard AI, qui affine la précision de la caméra dans des environnements à volume élevé et à haute densité. « Vous avez un système qui sait où se trouvent les gens en temps réel, au centimètre près. Tout est question d’utilisation de l’immobilier.
De l’invasion des magasins à grande surface à l’essor du commerce électronique et, plus récemment, aux blocages pandémiques, le commerce de détail physique peut sembler coincé dans une crise perpétuelle. Mais le shopping en personne reste très populaire et fait l’objet d’investissements importants. (Les investissements dans les technologies de détail ont atteint un record de 31,5 milliards de dollars au deuxième trimestre de cette année.) Amazon a généreusement dépensé pour la vente au détail physique, dont 13,4 milliards de dollars pour l’acquisition de Whole Foods et le développement de son système Just Walk Out, qui a lancé un course à la caisse sans caissier parmi les épiceries et les détaillants.
Les couches technologiques ajoutées dans les magasins et les lieux de divertissement (caméras de suivi des foules, informations glanées à partir des smartphones, décompte du trafic piétonnier du quartier et données démographiques sophistiquées) visent à reproduire la mesure et l’analyse des données de l’expérience en ligne.
Mais les défenseurs de la vie privée tirent la sonnette d’alarme au sujet de la technologie alors que Big Tech fait l’objet d’une surveillance accrue. Le témoignage du Congrès de la dénonciatrice de Facebook, Frances Haugen, en octobre a intensifié les appels à de nouvelles réglementations pour freiner les géants de la Silicon Valley.
Le manque de clarté réglementaire complique les efforts visant à répondre aux préoccupations en matière de confidentialité. Sans une loi fédérale globale sur la protection de la vie privée ni même une définition partagée des données personnelles, les détaillants doivent trier les couches de règles étatiques et municipales, telles que la loi californienne sur la protection de la vie privée, a déclaré Gary Kibel, associé du cabinet d’avocats Davis+Gilbert spécialisé dans la vente au détail. intimité.
Les entreprises technologiques contrecarrent le refoulement en notant que leurs systèmes sont conçus pour limiter ce qu’ils collectent et anonymiser le reste. Par exemple, le système de Standard AI ne capture pas les visages, ils ne peuvent donc pas être analysés avec la technologie de reconnaissance faciale.
Le volume croissant de données sur le comportement des consommateurs et des foules a des implications importantes sur la conception immobilière. Cela rend même l’espace physique plus interactif pour les spécialistes du marketing.
WaitTime, une start-up de comptage de foules à intelligence artificielle soutenue par Cisco Systems, est utilisée par des sites tels que le Dodger Stadium et le Melbourne Cricket Ground en Australie. À la FTX Arena, où se déroule le Miami Heat, la messagerie numérique sur les entrées du hall alimentée par WaitTime indique aux fans non seulement où trouver de la nourriture et des boissons, mais aussi la longueur des files d’attente.
Sur le marché actuel, « les données éliminent le risque », a déclaré Ken Martin, directeur exécutif des ventes mondiales chez Cisco, ajoutant que la technologie de suivi des foules pourrait garantir un retour sur investissement élevé.
L’utilisation accrue de la technologie de comptage de foule fait partie d’une vague de changements que les experts de l’industrie disent que les sports et autres lieux de divertissement utiliseront pour améliorer la sécurité et le flux de foule et permettre les commandes mobiles et sans contact.
“La pandémie a poussé les personnes qui n’utilisaient pas cette technologie à la limite”, a déclaré Sanford D. Sigal, directeur général de NewMark Merrill, qui possède plus de 80 centres commerciaux, et président de BrightStreet Ventures, une entreprise qui développe la vente au détail. La technologie. « Est-ce que cette technologie est l’aspirine, que vous prenez quand vous vous sentez mal, ou la pénicilline, là où elle vous sauve la vie ? Aujourd’hui, c’est définitivement la pénicilline.
De nombreux observateurs de l’industrie suggèrent que ces méthodes peuvent améliorer les performances, mais il y a des sceptiques.
“Je suis un fan de la prise de décision basée sur des faits, mais il y a beaucoup de charlatans qui promettent des choses qui ne sont pas raisonnables en termes de résultats”, a déclaré Mark A. Cohen, directeur des études de vente au détail à la Columbia Business School.
Mais les partisans soutiennent que les données peuvent faire une différence dans la prise de décision en rationalisant la location et la recherche de nouveaux emplacements. Des informations détaillées sur la façon dont les clients utilisent le stationnement ou des magasins spécifiques aident les propriétaires et les propriétaires à mieux organiser leurs centres commerciaux et leurs centres commerciaux.
« Ce n’est pas que les données soient si éloignées de l’intuition. C’est que les données sont réelles et donnent aux marques l’impulsion supplémentaire dont elles ont besoin pour ouvrir un magasin », a déclaré Adam Henick, fondateur de Current Real Estate Advisors, qui se concentre sur les médias sociaux et l’analyse des données.
Il a comparé l’adoption des données dans l’immobilier à l’adoption récente par la Major League Baseball d’alignements défensifs plus agressifs, en utilisant une analyse statistique pour déplacer les joueurs de champ pour chaque frappeur. C’est le même jeu, mais joué avec beaucoup plus de stratégie et de certitude.
Les courtiers peuvent plus facilement sélectionner des emplacements potentiels vers une poignée de points en fonction de la démographie locale et du mélange de magasins à proximité, a déclaré Ethan Chernofsky, vice-président du marketing chez Placer.ai, qui fournit des informations de localisation et des données démographiques aux détaillants.
“Maintenant, vous comprenez vraiment les données démographiques qui se présentent à un emplacement, le trafic piétonnier réel, la valeur des colocataires et de leur trafic, une compréhension beaucoup plus riche d’un emplacement”, a déclaré Kevin Campos, qui dirige le fonds de technologie de vente au détail de l’entreprise. la société de capitaux Fifth Wall. « C’est une conversation plus éclairée entre un propriétaire et un locataire potentiel.
Placer compte environ 800 clients dans l’immobilier commercial et la vente au détail, y compris les meilleurs courtiers et promoteurs tels que Tishman Speyer et Marcus & Millichap. Les données de Placer ont été un outil incontournable pour mesurer les acheteurs fidèles cette année, offrant des informations vieilles d’une semaine où les méthodes antérieures retardaient de trois ou quatre mois, a déclaré James Cook, directeur de la recherche sur le commerce de détail pour les Amériques chez JLL, une agence immobilière commerciale. courtage.
La croissance de l’exploration de données a attiré de plus en plus d’entrepreneurs, désireux de créer une expérience plus fondée sur les données pour les marques de vente au détail.
Leap, une start-up new-yorkaise, exploite des boutiques dans plusieurs États pour de petites marques, souvent natives du numérique, directement destinées aux consommateurs, s’occupant de leurs biens immobiliers, de leur travail de conception et même de l’analyse des données, a déclaré Amish Tolia, co-directeur général. de Bond. Par exemple, Goodlife Clothing, un détaillant en ligne, a embauché Leap pour exploiter ses deux sites de Manhattan.
“Je regarde cette entreprise d’une manière numérique, et ils la voient de la même manière”, a déclaré Andrew Codispoti, co-fondateur et co-directeur général de Goodlife. “Ils deviennent des experts dans de plus en plus d’endroits à travers le pays, où se développer, en fonction de vos données en tant que marque.”
L’option d’ouvrir un emplacement clé en main est un argument de vente important, mais Leap fusionne également les modèles d’achat, y compris les ventes de commerce électronique local, la circulation piétonnière et la démographie du quartier, dans tous ses emplacements. Cela lui permet de choisir les locataires idéaux et même de leur indiquer les marchandises les plus rentables à afficher.
“Leap va effectivement posséder un ensemble de données à l’échelle nationale qui est vraiment significatif pour les détaillants et les propriétaires immobiliers”, a déclaré M. Henick de Current Advisors, qui a aidé Leap à trouver des emplacements à Manhattan pour les détaillants. « Cela peut rassurer les marques sur leur taux de réussite dans un endroit donné. »
L’exploration et l’analyse de données deviennent des outils clés pour aider le commerce de détail et le divertissement à se remettre du ralentissement induit par la pandémie, a-t-il ajouté. « Si vous dépensez des dollars, ne voulez-vous pas les dépenser aussi précisément que possible ? » il a dit. « Je pense que c’est l’avantage des données.
