La aplicación de la tecnología de reconocimiento visual en el sector retail

El reconocimiento visual (o visión artificial) está ganando peso en el sector retail para numerosos casos de uso tales como la gestión de inventario, la autentificación del comprador, los controles de calidad, la supervisión de tiendas sin personal, etc. Por ejemplo, en agosto Snapchat comunicó que se había aliado con Amazon para añadir a su app la funcionalidad de la búsqueda de producto de forma visual. Los usuarios podrán escanear directamente objetos físicos a través de la cámara de sus smartphones y recibirán una notificación para ver todos los resultados existentes en Amazon para ese tipo de productos. Este lanzamiento es un desafío para Pinterest y Target, que tienen una visión ambiciosa que integra la tecnología de reconocimiento visual de Pinterest (llamada Lens) en la herramienta de registro, aplicaciones móviles y página web de Target.​​La visión artificial como rama de la Inteligencia Artificial (IA), implica tanto hardware como algoritmos y está enfocada a capacitar a las máquinas para que puedan derivar información a partir de datos. Las imágenes de fotos congeladas, videos o streaming son generalmente capturadas, convertidas en datos visuales (y metadatos), analizadas y tratadas como información e incluso transformadas en acciones. En el ámbito de retail, la demanda de reconocimiento visual se estima potente, impulsada por el ritmo y volumen de crecimiento del sector, la dependencia en datos visuales y la adecuación en general que tiene la IA con la industria. En 2020, se espera que aproximadamente el 85% de los consumidores de retail sean informados o gestionados mediante IA. El mercado de reconocimiento visual en la industria de bienes de consumo y retail alcanzará los $17.7B en 2019, partiendo de $4.8B en 2017.

Escenarios de uso para e-Commerce

• Búsqueda visual para e-Commerce – Snap y Amazon se unen a la creciente lista de organizaciones que convierten los dispositivos de cámara de los consumidores en motores de búsqueda y generadores de beneficios como Google y Bing. Google cuenta con las Google Goggles, que cuentan con la función de “Style Match”. Esta función busca los productos capturados a través de una foto por la cámara y sugiere puntos de venta y productos similares. Por otro lado, Google empieza a proponer a los retailers que identifiquen los productos de tal forma que permita a los motores de búsqueda no sólo identificarlos sino también especificar los detalles del producto.

• “Style trials” – El reconocimiento visual permite la personalización de la experiencia del consumidor impulsando las aplicaciones de realidad aumentada que permiten a los consumidores probarse la ropa o los looks vía apps, cámaras o espejos inteligentes. Google Tango es la aplicación tecnológica de Google que utiliza la realidad aumentada para simular un showroom y que Gap emplea para que sus clientes puedan “probarse” sus productos. La prueba del producto no solo alcanza a la ropa, accesorios y zapatos, sino que existen empresas como por ejemplo Sephora, que implementa esta técnica para productos de uso facial tanto a través de espejos inteligentes como en su aplicación a través de la cámara del Smartphone.

Escenarios de uso para tiendas físicas

• Tiendas automáticas y sin personal – el reconocimiento visual y facial es la herramienta que permite a este tipo de tiendas seguir a los consumidores (y a su cesta de la compra) a través de cámaras instaladas dentro de la tienda mientras entran, compran y se van. Amazon Go ofrece este servicio y ha comunicado que las estadísticas de tiempo de compra y recurrencia han aumentado, indicando que la experiencia de compra sin cajeros impulsada por el reconocimiento visual está teniendo un efecto positivo.
  Información del consumidor – reconocimiento facial y visual para la recogida de datos de comportamiento del consumidor a nivel individual. La información recogida permite al retailer crear una experiencia omnicanal consistente para el consumidor, por ejemplo como parte de una nueva estrategia de retail.

• Analítica de disposición e inventario – Trax es la plataforma de captura y lectura de imágenes de los estantes de las tiendas e inventarios que convierte toda esta información en datos digitalizados de tal forma que el retailer tiene acceso inmediato para identificar niveles de inventario para priorizar y apalancarse en la analítica predictiva para optimizar la distribución de la tienda.

• Robots y asistentes digitales – el reconocimiento visual impulsa el uso de robots para la identificación de irregularidades en el stock, etiquetados, pricing incorrecto e incluso responde las dudas de los consumidores. La aplicación de esta opción se extiende al servicio de recogida de pedidos online.

• Pérdida de productos y robo – cada año los retailers pierden alrededor de $49B en “pérdidas de inventario”, definidas como inventario reportado que posteriormente no existe en el inventario efectivo. Vendedores como AiFi y Everseen han desarrollado reconocimiento visual que, integrado con las cámaras de seguridad puede seguir tanto a los productos como a los consumidores para asegurarse de que los productos no salen de la tienda sin previo pago.

Guidance

• El desarrollo de sistemas de reconocimiento visual requiere la prueba de los mismos, para lo cual se pueden utilizar plataformas como Figure Eight que ofrecen el servicio de entrenamiento, prueba y ajuste.​Un reto subyacente a la aplicación del reconocimiento visual es el desarrollo de una base de datos potente para soportar los procesos de apredizaje supervisado. Por ello, un punto diferenciador de las compañías de IA más exitosas es el acceso a una fuente de datos de alta calidad y vinculada a un dominio experto.
• La carrera por la implantación del reconocimiento visual hace necesaria una escalabilidad inmediata del experimento piloto a la organización al completo, para lo que será necesario buscar acuerdos de colaboración, adquisiciones para conseguir los datos, etc.
• Los retailers están dándole una vuelta al nuevo enfoque para las tiendas físicas, que asumen un nuevo papel en el ámbito de la experiencia del consumidor en el servicio omnicanal.
  

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