Webinar: Video Intelligence – Tecnología para el nuevo Retail
El Retail avanza a pasos agigantados y, en los últimos años, se ha subido de lleno al carro de la innovación. Son muchas las tecnologías que se están diseñando para mejorar la experiencia del cliente y lograr un Retail más inteligente. De aquí surge nuestro tema para este webinar sobre el Video Intelligence.
En este webinar hemos hablado de la analítica de vídeo, una tecnología que ofrece una valiosa información en torno a la que organizar estrategias de mercado que nos permite personalizar la experiencia de cada cliente y conseguir su fidelización y lealtad.
Si quieres saber cómo sacar partido del video intelligence en Retail, no te pierdas el resumen de nuestro último webinar.
Video Intelligence – La última novedad en Retail
La IA, una tecnología madura
Sabemos que la Inteligencia Artificial está en nuestras vidas desde hace tiempo en forma de asistentes virtuales, procesadores de lenguaje natural como son Alexa o Siri, la conducción autónoma, etc. Aunque parezca increíble, a IA lleva con nosotros ya desde los años 60 pero ahora es cuando está llegando a la madurez.
La IA en el sector Retail
Gracias a la IA en el video analytics podemos distinguir personas de la misma manera que lo hace un humano. Esta tecnología analiza características de la persona y es capaz de clasificarla, siempre cuidando la privacidad. Antes se contaban bultos, no personas y por ello se podía confundir una persona con otro objeto, algo que provocaba muchos problemas de precisión.
Además de la precisión, con la IA la identificación de personas es totalmente anónima, es decir, no se identifica ningún rasgo personal. La privacidad, tanto a nivel ético como legal es muy importante. Otro punto a destacar es la velocidad con la que la IA es capaz de identificar personas, algo que nos permite llevar a cabo casos de uso en tiempo real: identificación de vehículos, personas por demografía, etc. Y por último, la IA nos da la posibilidad de hacer una computación edge, es decir, podemos ejecutar algoritmos dentro de la cámara sin la necesidad de costosos servidores y con un coste de mantenimiento mucho menos costoso.
El objetivo de usar la IA en el retail es principalmente maximizar el valor de los clientes en todos los puntos del customer journey, siempre con una orientación clara a medir el rendimiento de los puntos de venta. Son soluciones centradas en generar beneficios a los tres principales departamentos: operaciones, marketing y merchandising.
Casos de uso Video Intelligence
1. Medición tráfico
La IA nos permite medir con gran precisión las personas que entran en el punto de venta. La IA hace que la medición sea muy precisa poniendo solución por ejemplo al problema del merodeo (personas paradas en la puerta, personal de seguridad, de limpieza, etc.) El merodeo produce un sesgo en el conteo que se soluciona con esta tecnología inteligente que ya no cuenta a estas personas, aumentando drásticamente la precisión.
Además, se realiza una monitorización automática de los datos que nos permite reaccionar de forma ágil, por ejemplo, si un cuenta personas deja de funcionar. Con la IA podemos lanzar alertas porque detecta rápidamente cualquier error. La IA es capaz de captar cualquier conteo anómalo (una cámara se ha movido y está contando mal…) Lo capta y laza alertas para llevar a cabo de forma ágil intervenciones de soporte. Así evitamos tomar decisiones en datos erróneos. La IA minimiza los errores.
Asimismo, con la IA en Retail podemos hacer identificación de patrones de tráfico e identificar tendencias. Por ejemplo: cómo es el trafico de los lunes o cómo es de 5pm a 8pm. Nos muestra patrones para poder planificar el staff, los horarios apertura etc. Las acciones de predicción o forecasting nos ayuda a predecir el futuro basándonos en datos del pasado.
2. Ocupación
Hablamos de medición de aforo o de ocupación muy precisa. Una métrica que se popularizó durante la pandemia pero que llegó para quedarse. Medir la ocupación es algo muy importante: saber cómo de llena está la tienda a las diferentes horas… Información muy valiosa para saber en qué momentos hay más clientes y, por ejemplo, tomar decisiones en cuanto al staff. Sin duda, una métrica muy interesante que nos permite gestionar bien a nuestro personal e inlcuso mandar alertas en determinados casos (para que no entren más si está lleno, por ejemplo)
3. Trafico por zonas
Con una cámara de ojo de pez 360 podemos llegar a cubrir una superficie de unos 40-50 metros cuadrados, crear zonas en esa superficie y medir el tráfico en las mismas y los tiempos de estancia. Podemos decir que es como una evolución de los mapas de calor que nos va a permitir saber cuáles son las zonas de la tienda que tienen más interés, y dónde permanece la gente. Esto nos permitirá tomar decisiones de cara a mejorar nuestras estrategias de marketing, merchandising u operaciones. También se podrá hacer análisis demográfico por zonas, tiempo de estancia, etc.
4. Customer Journey
Para saber cómo se mueven los clientes de unas zonas a otras, es decir, las trayectorias, la correlación entre zonas. También se pueden implementar mapas de calor y sacar números: cuántas personas que han estado en la zona A han ido a la zona B, etc.
5. Conversión
Podemos medir el tráfico exterior, los que entran, los que compran… Es decir, podemos tener el embudo completo: Cuántos de los que pasan entran, cuántos de los que entran compran… Los ratios de conversión. Más interesante aún si podemos aplicar datos demográficos o por zonas.
6. Demographics
Podemos medir la conversión por género y también por zonas.
7. Visual Merchandising
Orientado a departamentos de visual y trade marketing. Automáticamente saca fotografías de alta definición cada cierto tiempo, se envían a Flame para poder ver luego la evolución de las tiendas. Aquí la IA nos ayuda a identificar cómo sacar fotografías sin personas, ya que en este caso, éstas molestan. Solo queremos ver los artículos expuestos. Podemos aprovechar las cámaras de seguridad para este objetivo.
