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Comment qualifier solo, groupe ou famille en magasin ?

Rédigé par Romane | Jul 10, 2026 9:30:44 AM

Les points clés

L'analyse vidéo permet de qualifier automatiquement un visiteur comme solo, couple, famille ou groupe en observant s'il entre et ressort du magasin dans la même fenêtre temporelle que d'autres personnes. Cette détection de groupes s'appuie sur la ré-identification entrée/sortie (ReID) déjà utilisée pour mesurer le temps de présence, sans caméra ni modèle supplémentaire. Elle transforme un simple comptage de passages en une donnée de qualification du potentiel d'achat, exploitable pour adapter le merchandising, le staffing et les animations.

Pourquoi distinguer solo, couple et famille change la lecture de vos comptages ?

Dans le retail physique, l'unité de mesure a longtemps été l'individu : on comptait des entrées, on segmentait des profils, on mesurait des temps de présence. Mais un client seul et un client accompagné ne se comportent pas de la même façon. Une famille avec enfants n'explore pas les rayons comme un couple, qui n'achète pas comme un groupe d'amis.

La composition du groupe est une variable déterminante du comportement d'achat et jusqu'ici, elle restait invisible dans les données de fréquentation. Un comptage brut de 500 visiteurs ne dit rien du potentiel d'achat réel : ce chiffre peut recouvrir 500 clients solo ou 150 familles de 3 à 4 personnes, deux réalités commerciales totalement différentes.

Comment la computer vision qualifie-t-elle un groupe en magasin ?

La détection de groupes repose sur un principe simple : si des personnes entrent dans le magasin ensemble et en ressortent ensemble, dans la même fenêtre temporelle, elles sont considérées comme appartenant au même groupe.

Techniquement, un groupe est caractérisé par trois dimensions :

  • Sa taille : le nombre d'individus qui le composent
  • Sa composition : la segmentation marketing des membres (âge, genre, profil)
  • Sa typologie : quatre catégories définies par le système

Cette approche s'appuie directement sur les timestamps d'entrée et de sortie de chaque individu, déjà produits par le moteur de ré-identification non biométrique. Aucune donnée biométrique, aucune reconnaissance faciale : uniquement des caractéristiques visuelles anonymisées.

 

Quelles sont les 4 typologies de groupe détectées ?

Typologie Définition technique Ce que ça révèle du comportement d'achat
Solo Groupe de taille 1, quelle que soit sa composition Parcours rapide, décision individuelle, moins sensible aux animations familiales
Couple Composé de deux adultes Décision partagée, temps de présence souvent plus long
Family Au moins un enfant de moins de 18 ans et au moins un adulte Parcours ralenti par les enfants, sensibilité forte aux espaces et animations dédiés
Other Tout groupe ne correspondant à aucune des trois catégories précédentes (ex. groupe d'amis, collègues) Comportement collectif, potentiel de vente croisée

Faut-il une infrastructure supplémentaire pour activer cette qualification ?

Non. Pour les magasins déjà équipés de la ReID Entrée/Sortie, la détection de groupes s'active sans modification d'infrastructure, sans caméra additionnelle et sans configuration spécifique. C'est une extension native de la brique déjà en place : le clustering se fait directement sur les fenêtres temporelles d'entrée et de sortie déjà calculées.

Quelles données concrètes cette qualification produit-elle ?

Une fois activée, la fonctionnalité enrichit les tableaux de bord existants avec :

  • la distribution des typologies (part de solo / couple / famille / autre) sur une période donnée
  • la taille moyenne des groupes
  • la composition par profil marketing (âge, genre, profil) croisée avec la typologie

Concrètement, un responsable des opérations retail ne se contente plus de savoir combien de personnes sont entrées dans le magasin : il sait aussi avec qui elles sont venues, et peut relier ce comptage à un potentiel d'achat réel.

Quel est l'impact opérationnel pour les équipes retail ?

Connaître la part de clients solo versus couples versus familles sur une période donnée permet d'agir concrètement sur plusieurs leviers :

  • Merchandising : repenser l'implantation des rayons selon la proportion de familles ou de solos
  • Staffing : ajuster la présence vendeurs aux moments où les groupes accompagnés dominent
  • Animations commerciales : positionner les activations familiales ou couples aux créneaux les plus pertinents

Cette donnée de connaissance client, jusqu'ici accessible uniquement via des enquêtes terrain ou des panels avec les délais et les biais que cela implique est désormais produite automatiquement, chaque nuit, à partir des flux vidéo déjà en place.