« Google Analytics hors ligne », déclare Mayi, révolutionne le commerce de détail avec mAsh , une solution d'analyse IA basée sur la vidéosurveillance.
Diagnostic des points de blocage des ventes grâce à l'analyse de l'entonnoir et des facteurs, permettant d'atteindre un taux de renouvellement de contrat de 90 %.
-Sélectionnée parmi les 200 startups à fort potentiel de TechCrunch, l'entreprise cible activement le marché mondial.
« L’analyse des données, autrefois considérée comme allant de soi en ligne, est désormais également disponible hors ligne. »
Le secteur du commerce de détail reste centré sur les magasins physiques. Or, la gestion d'un magasin repose en grande partie sur l'expérience et l'intuition. Si les taux de conversion en ligne, des clics aux paiements, sont quantifiables, il est difficile, en magasin, de déterminer la durée de présence des clients et leur parcours. Une start-up a vu le jour pour combler ce manque. mAy-I, une entreprise d'analyse vidéo par intelligence artificielle, a développé mAsh, une solution qui exploite les images de vidéosurveillance existantes pour suivre les déplacements des visiteurs et les taux de conversion, permettant ainsi d'évaluer la performance des magasins physiques grâce aux données. Le PDG, Kim Chan-gyu, a déclaré : « Nous allons inaugurer une ère où les magasins physiques seront gérés grâce aux données, à l'instar de Google Analytics pour les boutiques en ligne. »
L'histoire de May.I est pour le moins inattendue. L'équipe fondatrice, habituée à organiser des événements physiques, constatait l'absence de méthode pour en mesurer le succès. Les données issues des compteurs et capteurs Wi-Fi existants étaient imprécises, et le coût du recours à des consultants pour analyser les déplacements était prohibitif. Face à ces limitations, l'équipe a compris que les événements physiques, à l'instar des événements en ligne, devaient être étayés par des données. S'appuyant sur les idées d'un spécialiste en IA au sein de l'équipe, trois cofondateurs – le PDG, le directeur technique et le chercheur principal – ont rejoint l'aventure et lancé May.I. Chacun a mis à profit son expertise pour relever les défis techniques, jetant ainsi les bases de l'entreprise, qui compte aujourd'hui une quarantaine d'employés.
Les magasins physiques utilisent les données de vidéosurveillance pour comprendre le parcours client.
Il existe trois raisons principales pour lesquelles les clients choisissent Mayi. Premièrement, son installation est entièrement automatisée. Les compteurs existants ou les solutions à base de capteurs nécessitent une installation et un câblage, ce qui engendre des coûts et des délais importants. À l'inverse, mAsh utilise les caméras de vidéosurveillance déjà installées dans le magasin, éliminant ainsi le besoin d'équipements supplémentaires ou de travaux de construction. Cela minimise les frais d'installation tout en assurant une acquisition de données immédiate, pour une satisfaction client optimale. Deuxièmement, sa précision repose sur l'apprentissage profond. Contrairement aux méthodes existantes qui se contentent de compter les passages à l'entrée, mAsh identifie précisément les objets dans la vidéo, en faisant la distinction entre les employés et les visiteurs. Ceci surmonte largement les limitations des compteurs existants, dont la précision est généralement de 70 à 80 %, et fournit des données extrêmement fiables, adaptées aux besoins spécifiques du magasin. Troisièmement, mAsh fournit des données de déplacement individuelles. Au-delà du simple comptage des visiteurs, la solution suit leur parcours, de l'entrée à la sortie, révélant les zones où les clients passent le plus de temps et celles où ils se désintéressent et quittent le magasin. Ces données vont bien au-delà des simples chiffres et offrent des informations pratiques pour l'élaboration de stratégies commerciales.
Le système analytique de May.I se résume à l'analyse de l'entonnoir et à l'analyse factorielle. L'analyse de l'entonnoir illustre le parcours client, de l'entrée en magasin à l'achat, en passant par l'expérience client, la consultation et l'achat, avec les taux de conversion à chaque étape. Elle va au-delà du simple constat d'une baisse des ventes et permet un diagnostic précis : la cause est-elle une diminution du nombre de visiteurs, un désengagement lors de l'expérience client ou une transition difficile entre la consultation et l'achat ? C'est un outil précieux pour les dirigeants et les responsables de magasin, leur permettant d'identifier les freins à la baisse des ventes et de proposer des stratégies d'amélioration. L'analyse factorielle va plus loin en quantifiant l'impact des variables internes et externes, telles que le sexe et l'âge des visiteurs, la durée de la visite, la météo, les promotions et les zones commerciales environnantes, sur les indicateurs clés de performance (KPI). Dépassant le marketing basé sur l'intuition et les conjectures, elle apporte des réponses fondées sur les données à des questions comme : « Comment les ventes évoluent-elles lorsque le temps passé en magasin par les clientes d'une vingtaine d'années augmente ? » Elle offre ainsi une aide concrète pour allouer efficacement des ressources limitées et développer des stratégies de ciblage optimales.
Récemment, la demande pour des événements éphémères tels que les boutiques éphémères et les expositions connaît une croissance rapide. Pour les événements qui privilégient l'expérience de marque, la collecte de données sur la satisfaction des visiteurs et la fréquentation permet d'aller au-delà du simple reporting de performance et d'apporter des améliorations immédiatement applicables à la prochaine étape de planification. Le PDG, Kim Chan-gyu, souligne : « Les données ne se contentent pas de déterminer ce qui a fonctionné ou non ; elles servent de boussole, indiquant les points à renforcer et les aspects à modifier. »
De la vérification des données à la sécurité, la stratégie de confiance de Mayi
La technologie de Mayi a déjà fait ses preuves dans divers domaines. Une grande chaîne de divertissement chinoise a testé l'efficacité de ses événements de pré-séance par le biais d'un test A/B, ce qui a permis d'accroître l'audience publicitaire de plus de 16 %. Ces données ont servi de preuves objectives pour la fixation des tarifs publicitaires. Une marque automobile internationale a analysé l'efficacité de son espace expérientiel et la satisfaction de ses visiteurs dans le cadre d'une boutique éphémère, ce qui a influencé ses stratégies futures. Par ailleurs, un site de vente en ligne performant a optimisé sa stratégie pour ses points de vente physiques en validant les données relatives à la fréquentation de ses bornes interactives et de ses espaces photos.
Ainsi, l'analyse en entonnoir et l'analyse factorielle sont devenues des outils qui vont bien au-delà du simple enregistrement des données. Elles permettent d'identifier les points de blocage dans les opérations en magasin et de suggérer des pistes d'amélioration basées sur l'expérience client. Alors qu'auparavant, les clients répondaient souvent : « Je ne sais pas comment exploiter ces données », désormais, les chefs de projet et les analystes de données sont impliqués dès les premières étapes, élaborant ensemble des interprétations et des plans d'utilisation personnalisés. Cette structure d'accompagnement a permis d'atteindre un haut niveau de satisfaction client, et le taux de renouvellement des contrats cette année avoisine les 90 %. Le PDG, Kim Chan-gyu, souligne l'importance du processus de transformation des données en résultats concrets : « Aussi sophistiquée soit la technologie, elle est inutile si elle ne débouche pas sur des solutions opérationnelles sur le terrain. »
La sécurité est un principe fondamental pour May.i. Lors de l'analyse, seules des données pseudonymisées, telles que le sexe, l'âge et la durée de présence, sont conservées, et la vidéo originale est immédiatement supprimée. De plus, le traitement en périphérie du réseau (edge computing) renforce la sécurité en empêchant la diffusion des enregistrements vidéo hors du magasin. Ce processus est conforme au Règlement général sur la protection des données (RGPD) de l'UE, la norme internationale la plus stricte en matière de protection de la vie privée, et sa fiabilité a été démontrée lors de tests réalisés dans des magasins à l'étranger. L'avantage concurrentiel unique de May.i réside dans son système complet, qui va au-delà de la simple amélioration de la précision des données et englobe l'ensemble du processus d'utilisation, d'assistance et de sécurité.
Stimuler la croissance par l'expansion mondiale et la diversification industrielle
La stratégie d'expansion de May.i repose sur trois axes. Premièrement, l'entreprise s'implante à l'international. Elle développe des partenariats et des projets pilotes dans des zones clés comme l'Europe, le Japon, les États-Unis et l'Asie du Sud-Est, avec des résultats concrets attendus au Japon pour le second semestre de cette année et le début de l'année prochaine. L'exploration des marchés étrangers ne se limite pas à l'augmentation des ventes ; elle vise à établir des normes d'analyse de données applicables au secteur du commerce de détail mondial. À cet égard, May.i a récemment attiré l'attention à l'échelle internationale. En août, elle a été sélectionnée pour Startup Battlefield 200, un concours mondial de startups organisé par TechCrunch, ce qui lui a permis de présenter son projet aux États-Unis fin octobre. Cette sélection constitue une reconnaissance officielle de son expertise technologique et de son potentiel de croissance par les investisseurs internationaux et les acteurs du secteur. Deuxièmement, l'entreprise diversifie son portefeuille d'activités. Au-delà du commerce de détail, elle étend sa technologie à la sûreté et à la sécurité, en développant des modules de gestion de la congestion et de détection des comportements anormaux, avec pour objectif une commercialisation d'ici 2026. Ceci pourrait ouvrir de nouvelles perspectives dans la sécurité en cas de catastrophe, l'exploitation d'installations à grande échelle et la gestion de sites industriels. Le troisième objectif est de pénétrer le marché du commerce de détail de petite et moyenne taille. Le plan consiste à réduire la fracture numérique dans le secteur physique en rationalisant et en diffusant des modèles analytiques éprouvés dans les grandes entreprises auprès de petits commerces tels que les magasins de proximité et les franchises.
Après avoir levé 6 milliards de wons lors d'un tour de table de série A auprès de Samsung Venture Investment et d'autres investisseurs fin 2018, May.I prépare actuellement son tour de table de série B. Ce dernier vise à accélérer son expansion internationale, à consolider sa rentabilité et à optimiser sa structure en vue d'une future introduction en bourse. Concrètement, l'entreprise s'attache à optimiser ses coûts de serveurs et à améliorer l'efficacité de son infrastructure cloud afin de garantir des revenus stables. Elle accélère également le développement de ses réseaux et partenariats locaux, indispensables à son expansion mondiale.
Le PDG Kim Chan-gyu souligne : « Les startups doivent identifier les véritables besoins des clients, même en période d’incertitude », et « Le commerce physique deviendra bientôt un monde piloté par les données ». May.i se définit comme le « Google Analytics du commerce physique » et comble les lacunes du secteur du commerce de détail grâce aux données. Dès lors que l’intuition dans la gestion des magasins se traduit en chiffres, le paradigme du commerce physique est en pleine mutation, et May.i se trouve au cœur de cette transformation.
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