Traitement intelligent des images dans un parking

Si on devait répertorier toutes les voitures qui sont passées dans un parking, enregistrer l’heure d’arrivée et de départ…, à votre avis, comment devrions-nous procéder ?

Imaginez une seule minute, que la personne responsable de cette mission soit obligée d’être présente à l’entrée pour enregistrer le numéro d’immatriculation et l’heure d’arrivée et qu’il y ait une autre personne présente à la sortie pour enregistrer le numéro de la plaque et l’heure de passage.

Par la suite, un 3ème travail demanderait de recouper ces informations afin de reconstituer l’heure d’arrivée et de sortie de chaque véhicule. Et finalement, d’en créer des tableaux de bord pour aide à la décision. Comme vous pouvez le constater, c’est donc un travail titanesque qui demande de réunir des ressources. Alors quelle solution proposer pour optimiser cette collecte d’informations ?

Une solution intelligente pour collecter les informations

Un système de caméras (basiques ou IR) pour la lecture automatisée de plaques d’immatriculation est souvent la solution adoptée. Mais cela demande toujours de recouper les informations.

Le traitement d’image s’avère être la solution pour une utilisation intelligente de ces données. On peut lire automatiquement et on alimente une base pour savoir tout l’historique sur les véhicules. Plus concrètement, une personne ou une machine équipée d’un scan prend en photo la plaque, peut extraire les informations souhaitées, et les classer de manière automatisée.

On peut également programmer différents rapports qui se font automatiquement.   Cette solution doit être simple et surtout apporter une réponse fiable à tous les besoins.

Traitement intelligent des données des cartes de fidélité ?

Que peut retenir une enseigne de grande surface de la carte de fidélité d’un client ? Elle peut connaître ses données personnelles mais aussi son panier d’achat. Elle peut par exemple, découvrir que certains achats se font ensemble et par une classe sociale bien déterminée. Mais à travers ces données, comment peut-elle être plus performante ?

Améliorer la relation client !

Un traitement de faveur est un service personnalisé que fait l’enseigne à un client fidèle. A partir de sa carte de fidélité, elle peut lui proposer les bonnes promotions. Mais elle peut aussi, identifier ses attentes et ses centres d’intérêt pour mieux cibler ses actions et répondre à ses attentes !

Grâce au big data, l’analyse des informations peut apporter une vraie valeur ajoutée à l’enseigne de supermarché. Elle peut par exemple, si elle arrive à identifier son parcours en magasin à travers ses achats, repenser la disposition des produits, pour l’inciter à augmenter son panier moyen.

Si elle constate, que différents achats sont toujours présents par une classe sociale bien définie, elle peut améliorer leur parcours et l’optimiser pour que les courses deviennent plus rapides !

Un traitement intelligent des informations

Aujourd’hui il est possible de créer une solution intelligente qui permette le traitement de ce genre d’informations, de les classer et surtout d’offrir des propositions d’amélioration. Sans modifier le système d’informations déjà présent, la solution apporte une analyse des données relatives au comportement des millions de clients, en une fraction de seconde !

Traitement intelligent des réclamations pour donner un ordre de priorité

Malgré la présence d’un CRM pour la gestion des relations clients, il est souvent très délicat de traiter les réclamations. Le nombre étant souvent élevé sans compter les mails de questions ou de demande d’informations, comment faire pour juger de l’urgence et de la gravité dans cette masse ?

Pour le marketing, la solution miracle serait de pouvoir détecter dans cette pile, les clients à traiter en priorité. Évidemment, ce choix se ferait selon différents critères comme la non satisfaction, la colère… et donc l’attitude et les sentiments de l’auteur.

Une priorité selon quel critère ?

Un client mécontent, en colère… est une personne qu’il faut prendre en charge rapidement ; Pourtant malgré les avancées technologiques et les NTIC, il est très difficile de pouvoir les identifier entre tous les autres messages qui parlent de la marque. Pourtant c’est urgent et parfois vital !

Détecter ces nuances de sentiments, à travers des mots est la solution pour un traitement plus efficace et éviter un buzz viral.

Détecter les sentiments

En réalité, la solution serait de détecter le ton du mail d’une manière très rapide pour savoir s’il faut traiter en urgence ou pas. Une classification serait alors mise en place pour une optimisation du service clients.

Il existe une solution informatique qui permet de détecter à travers la sémantique utilisée, les sentiments de l’expéditeur. On peut classifier les sentiments et gérer sa E-réputation sans prendre de risques.

Le but est de trouver l’opinion, le sentiment et l’attitude qui sont exprimés dans un document textuel, les échanges e-mail ou les commentaires sur les blogs et forums.

Le traitement de l’image au service du marketing

Pour réaliser une étude de marché, il faut souvent mouiller sa chemise et faire du terrain ! L’un des exemples les plus marquants est celui de la détermination des prix.

Posez la question à un directeur marketing, vous verrez que déterminer le prix d’un produit n’est pas une mince affaire ! Ce dernier se fixe évidemment en fonction du coût de revient moyennant une marge mais il est vital également de bien vérifier les prix pratiqués par les concurrents afin de s’aligner au prix du marché. Un prix mal fixé a de lourdes conséquences.

Une perte de temps dans la collecte des informations

Le marketing est alors obligé de faire des études de prix en se rendant directement sur place. La collecte de prix se fait manuellement ; On doit reprendre à la main, références et prix. Souvent des fautes sont commises ; Une perte de temps considérable pour une opération qui n’est pas sensée coûter cher !

Le traitement d’images pour optimiser la collecte de prix et d’informations

Le Traitement d’images permet la reconnaissance de caractères manuscrits ou indiqués sur le code à barre. A l’aide d’un smartphone qui lit les prix notés sur le code à barres, la personne est capable de tout collecter et de traiter l’information.

Ce type de solution s’adapte parfaitement au système d’informations et permet de collecter mais aussi de classer les informations. C’est donc un vrai gain de temps et d’argent et on peut ainsi avoir une base de données très riche pour rester compétitif !