Étude de cas

adidas utilise la détection d'objets
pour améliorer l'expérience d'achat
en magasin

adidas est l'une des entreprises de sport les plus reconnues au monde. Du sport et des baskets, l'appli adidas rapproche l'utilisateur de l'action en lui permettant d'accéder instantanément à des baskets, à des nouveautés mode saisonnières, à des idées d'athlètes et plus encore.

Dans un magasin adidas, les consommateurs veulent savoir si une paire de chaussures est disponible. Le personnel de la boutique adidas dispose de tablettes pour consulter son inventaire en temps réel, tandis que l'application adidas permet aux consommateurs de vérifier eux-mêmes leur inventaire.

L'équipe de l'application adidas avait opté pour la recherche visuelle traditionnelle afin que les consommateurs puissent trouver facilement une paire de chaussures sans avoir à scanner un code-barres. Toutefois, si un consommateur a pris la photo trop près ou trop loin du point de vue, cela peut entraîner une expérience utilisateur frustrante, entraînant un résultat inexact et du temps perdu.

Grâce à l'introduction de l'API de détection d'objets et de suivi de ML Kit, l'équipe a pu créer une expérience fluide et intuitive. Après avoir ouvert l'application adidas sur Android ou iOS et appuyé sur le bouton « Essayer », l'appareil photo du téléphone est activé et, grâce à cette API, le téléphone détecte les chaussures en temps réel et en quelques secondes, et affiche une correspondance de reconnaissance d'image pour des centaines de produits.

ML Kit détecte les objets d'intérêt en temps réel qui, dans le cas des adidas, sont des vêtements et des chaussures de sport. Sur la base de ces détections, l'application adidas précharge les résultats de la reconnaissance d'image d'un service de reconnaissance d'images dans le cloud avant même que l'utilisateur ne demande explicitement des résultats pour l'objet qui les intéresse. Cela permet d'améliorer considérablement la vitesse d'obtention des résultats et la fluidité de l'expérience de recherche visuelle.

"Grâce à l'API de détection d'objets et de suivi de ML Kit, nous avons pu améliorer non seulement la rapidité et la précision de la recherche de l'utilisateur, mais aussi lui offrir un parcours client fluide grâce à l'approche "Bring me to me", affirme Chris Kettle, Product Lead for Digital Retail chez adidas. "Une fois que le client a scanné sa paire de chaussures et qu'il a sélectionné sa pointure, le vendeur peut en présenter une paire dans le magasin. Tout le monde aime cette fonctionnalité.