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¿Qué tienen en común las cámaras de detección de sonrisas, los escáneres de códigos de barras y los vehículos autónomos? Todos aplican alguna forma de Visión por Computadora (VC), una disciplina científica que permite a las máquinas tomar decisiones útiles sobre objetos físicos reales y escenas basándose en imágenes. ¿Cómo se está aplicando esta tecnología en el mundo del comercio minorista?
La investigación temprana sobre Visión por Computadora comenzó hace más de 50 años, y su aplicación en diversas industrias ha crecido en sofisticación junto con nuestra comprensión de la disciplina. La mayoría de las cámaras digitales actuales reconocen rostros en una imagen, el software OCR en los escáneres convierte documentos escaneados a texto, y la biometría basada en visión también ayudó de forma célebre a identificar a una niña afgana por sus patrones de iris.
Algunas de las primeras aplicaciones de la Visión por Computadora en el comercio minorista provienen del comercio electrónico, pero cada vez más se utiliza en tiendas físicas para perfeccionar la comercialización en el lineal, mejorar la eficiencia operativa y crear una experiencia sin fricciones para los compradores.
A continuación, se presentan cinco formas innovadoras en que las marcas y los minoristas están utilizando la innovación impulsada por la visión.
En ocasiones, se observa un artículo de interés para la compra, pero no se dispone de información al respecto. En tales circunstancias, una herramienta denominada Lens puede ser de utilidad. Ha sido lanzada por Pinterest, el sitio web para compartir fotografías, como un producto en fase beta, y podría optimizar la experiencia en tienda.
Su funcionamiento se basa en el reconocimiento del objeto y en la provisión de información contextual relevante. Podría, por ejemplo, indicar el diseñador de un mueble y el año de su creación, o sugerir prendas de vestir complementarias a un par de zapatos específico. Basta con capturar una imagen del artículo, y la aplicación se encarga del resto.
El minorista de dulces gourmet Lolli & Pops emplea el reconocimiento facial para identificar a los miembros de su programa de fidelización al ingresar a la tienda. La visión por computadora (CV) facilita entonces una experiencia de compra personalizada: mediante el análisis de su historial de compras y preferencias, el sistema puede generar recomendaciones de productos personalizadas para cada comprador.
Al tratarlos como individuos —y, lo que es más importante, como clientes VIP—, el sistema fomenta la lealtad a la marca y transforma a los compradores ocasionales en clientes habituales. Ambos aspectos son beneficiosos para el negocio.
La belleza y simplicidad de la Visión por Computadora reside en su capacidad para transformar imágenes reales en información procesable con el fin de ayudar a marcas y minoristas a centrarse en los aspectos fundamentales en la tienda. Al “digitalizar el lineal”, las empresas obtienen ahora una conciencia situacional en tiempo real sobre lo que ocurre en el mismo. Las directrices abarcan desde lo obvio (como: “vaya a la trastienda y traiga una caja de producto para rellenar un espacio vacío”) hasta lo más sofisticado, como instrucciones para reducir el número de frentes (la cantidad de productos del mismo tipo expuestos uno al lado del otro) de un competidor y aumentar sus propios frentes en la misma proporción.
Los usuarios no móviles obtienen información basada en roles sobre una amplia gama de métricas minoristas que les indica con precisión lo que sucede en el lineal y qué acciones tomar para garantizar la mejor experiencia de compra e impulsar mayores ventas.
Aurora de RetailNext es el primer sensor diseñado específicamente para satisfacer las complejas necesidades del sector minorista. Registra la afluencia de tráfico en tienda, al igual que muchos otros sensores de su tipo, pero también enriquece los datos: incluye la tasa de captura del tráfico de paso y desglosa los recorridos de los compradores dentro de la tienda. De este modo, es posible identificar qué promociones generan engagement y cuáles disuaden a los clientes.
Sin embargo, no solo monitoriza a los compradores. También integra la interacción entre clientes y asociados, ofreciendo visibilidad en tiempo real sobre el engagement del servicio en tienda. Además, puede emplearse para impulsar campañas de marketing y mensajería personalizadas.
La visión por computadora (CV) también puede ser de ayuda en uno de los aspectos más problemáticos de la experiencia de compra: las colas en la caja.
La tienda conceptual Amazon Go en Seattle monitoriza a los compradores mediante visión por computadora (CV), con sensores en los lineales que detectan cuándo recogen un artículo. Posteriormente, registra todos los artículos en la cesta de compra del cliente con la aplicación móvil Go, eliminando por completo el proceso de pago —el comprador simplemente sale de la tienda, y la aplicación Go carga el importe automáticamente a la tarjeta de crédito designada por el comprador. El recibo se envía directamente a la aplicación.
El comprador hiperconectado que experimenta el retail sin fricciones es, sin duda, la dirección hacia la que nos dirigimos, hecho posible por la combinación de Visión por Computadora y aprendizaje profundo.
¿Se pregunta cómo las imágenes reales de los lineales se transforman en analíticas procesables?
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