En los últimos años, el área de marketing ha avanzado de forma espectacular. Gracias a las nuevas tecnologías, las empresas han descubierto mejores métodos para llegar a los clientes, recopilar datos relevantes y analizar la información para generar conocimientos importantes. La visión por computador está ayudando a las empresas a transformar y mejorar sus procesos de marketing a medida que se dispone de mejores smartphones e infraestructuras de red. El objetivo es ofrecer a los clientes una experiencia de marca mejor y más personalizada, asegurando que vuelvan.

La visión por computador mejora el marketing

Habitualmente, las empresas contratan a equipos enteros para escanear determinadas redes sociales o sitios web en busca de publicaciones que puedan perjudicar o beneficiar a su marca. Esto no sólo es ineficiente y costoso, sino también incompleto. Aquí es donde la visión por computador juega su papel.

Con la llegada del comercio electrónico y las empresas online, es más importante que nunca entender cómo los clientes encuentran los productos. El uso de tecnologías especializadas para permitir a los clientes buscar mediante fotos elimina la necesidad de etiquetar manualmente y puede utilizarse como una potente herramienta de búsqueda y filtrado.

Las respuestas de los clientes se analizan mediante tecnologías de visión por computador para comprender mejor las emociones que suscitan los productos de la empresa. Para desarrollar diseños altamente personalizados y distintivos que coincidan con la identidad de marca de las empresas, varias herramientas de diseño de logotipos aprovechan la IA y las GAN (Generative adversarial networks). Estas herramientas proporcionan alternativas atractivas y distintivas para su uso tomando señales estéticas de personajes conocidos. Abordaremos este tema con más detalle en breve.

Puede utilizarse para elegir fotografías en función de su probabilidad de atraer visitas. En lugar de basarse en un burdo enfoque basado en los "likes", la visión por computador evalúa estas fotografías en función de los factores que son importantes en la fotografía. La clasificación de las imágenes se basa en factores como el contraste, la iluminación, los ángulos y la profundidad de campo.

Dado que el mercado está cada vez más saturado de acciones, los equipos de marketing deben recopilar y organizar los datos visuales en estadísticas significativas. Una marca puede ahorrar dinero y esfuerzo aumentando su retorno de la inversión mediante una mejor planificación de la campaña, una estrategia exhaustiva, planes para utilizar la visión por computador y una fusión eficaz del marketing con la tecnología.

Potenciación de Esfuerzos de Marketing

La visión por computador está remodelando el marketing de varias maneras. Siga leyendo para descubrir las oportunidades de vanguardia para elevar sus esfuerzos de marketing.

1. Generación de contenido original con GANs

Uno de los mayores retos del marketing online es la creación de nuevos contenidos. Afortunadamente, existen unas redes neuronales llamadas Generative Adversarial Networks (GANs) que harán este proceso mucho más fácil y rápido.

Las GAN pueden crear contenidos visuales hiperrealistas, como vídeos, fotos y modelos 3D. La generación de imágenes de personas guiadas por la pose es una de las muchas aplicaciones de esta tecnología. Permite transformar cualquier imagen en diferentes poses introduciendo en el sistema datos sobre las mismas. Este enfoque utiliza un generador de dos etapas y un discriminador. Los generadores transforman una foto utilizando los metadatos y la imagen auténtica, mientras que el discriminador determina si la entrada es real o generada.

Otro ejemplo de generación de contenido original con GAN es el de la empresa tecnológica japonesa DataGrid, que utiliza redes generativas antagónicas para crear imágenes realistas de modelos de moda falsas. En lugar de contratar a gente nueva cada vez, las marcas pueden generar sus propios contenidos originales de forma económica y eficiente.

2. Reconocimiento de objetos de marca

Las marcas tienen que supervisar las plataformas de las redes sociales y otros canales en línea para determinar dónde pueden participar los clientes potenciales, los clientes y los críticos. La detección de imágenes permite a las marcas ver las amenazas y oportunidades que influyen en su éxito. Gumgum es una empresa que realiza escucha social. Utilizan la visión por computador para identificar los logotipos de las marcas y encontrar críticas buenas y malas en toda la web.

Reconocer las imágenes de marca en las redes sociales y subtitularlas para los análisis de marketing es vital para los profesionales del marketing, ya que les permite comprender la interacción de los clientes con un producto, muestra si los consumidores establecen conexiones emocionales con la marca y permite seguir la popularidad y el cambio de percepción a lo largo del tiempo.

3. Descubrimiento de productos a través de la similitud visual

Cuando se trata de compras en línea, los clientes suelen utilizar la barra de búsqueda o una función de filtro para descubrir nuevos productos. Esto suele requerir un amplio uso de etiquetas, que se asignan manualmente a los productos. Dado que el etiquetado depende totalmente del minorista, esto puede ser muy confuso e incómodo para los consumidores, especialmente si no conocen la jerga de la marca.

Pinterest cuenta con una herramienta basada en la IA llamada Visual Search para el descubrimiento visual de productos, que elimina la necesidad de las etiquetas manuales. En lugar de los sistemas de filtrado estándar, los consumidores -a través de la aplicación móvil o la extensión del navegador- pueden seleccionar cualquier imagen que deseen, y se les mostrará toda una lista de artículos similares. De este modo, los consumidores no tienen que conocer la jerga de la marca para encontrar lo que buscan.

4. Seguimiento de la atención y las emociones del consumidor

Los avances en los algoritmos de análisis facial son ahora lo suficientemente potentes como para evaluar las expresiones faciales de los consumidores y medir sus emociones. Disney desarrolló un algoritmo (Factorized Variational Autoencoders) para determinar cómo responde su público a sus películas. Las cámaras de infrarrojos detectan y capturan las reacciones de la gente durante las proyecciones de las películas. El software identifica señales faciales complejas e incluso predice cómo se sentirán los espectadores en determinadas partes de las películas. Esto ayuda a Disney a entender qué provoca determinadas emociones.

Aprender sobre la atención y las emociones del consumidor es ahora una prioridad en las empresas. Gracias a la tecnología de detección de emociones, las marcas pueden medir el tráfico de personas, predecir los ingresos por ventas y ajustar las estrategias de marketing en consecuencia.

5. Optimización de las tasas de conversión con imágenes

Equipado con algoritmos de aprendizaje profundo, Yelp puede curar las fotos más hermosas para cualquier establecimiento para maximizar sus tasas de conversión. En lugar de utilizar el número de “likes” para determinar las mejores fotos, juzgan las fotos en función de las características que realmente importan: contraste, profundidad de campo y alineación, por nombrar algunas.

Yelp utilizó redes neuronales convolucionales para diseñar un modelo de puntuación de fotos. En sus conjuntos de datos, las fotos DSLR (digital single-lens reflex camera) sirvieron como ejemplos positivos, mientras que las imágenes no DSLR fueron ejemplos negativos. Introdujeron sus datos en el modelo de aprendizaje profundo, permitiéndole reconocer las cualidades de las buenas fotos.

6. Reconocimiento facial para personalizar la experiencia del cliente

Las tiendas Lolli & Pops cuentan con un software de reconocimiento facial que les permite identificar a los clientes más valiosos nada más entrar en la tienda. Mediante una aplicación específica, los vendedores pueden comprobar el historial de compras, las preferencias, el perfil de gustos y las alergias de un cliente. A continuación, los análisis basados en la IA les ayudan a ofrecer recomendaciones de productos personalizadas para cada cliente.

Neutrogena también ofrece experiencias personalizadas con la ayuda de una aplicación. Disponen de un dispositivo para escanear la piel que se puede acoplar a un smartphone. El escáner se sincroniza con su aplicación Skin360, que analiza tus escaneos y determina la salud de tu piel. Una vez tomadas y analizadas todas las medidas, se te indicarán los productos Neutrogena pertinentes.

Resumen

La visión por computador ha evolucionado enormemente a lo largo de los años, añadiendo interesantes capacidades al campo del marketing. Gracias a la inteligencia artificial y al aprendizaje automático, esta tecnología permite a los ordenadores obtener una comprensión visual del mundo. Al igual que las personas utilizan sus ojos y su cerebro para entender su entorno, la visión por computador puede escanear imágenes y traducir su contenido en metadatos. Los profesionales del marketing pueden entonces recopilar, organizar y evaluar esos datos para mejorar sus esfuerzos de marketing.

Los profesionales del marketing que integren la visión por computador en sus esfuerzos de marketing tendrán la oportunidad de mejorar las campañas, influir en las decisiones de compra y mejorar las experiencias de los clientes, entre otras cosas. A medida que la VC sigue madurando, los profesionales del marketing pueden anticipar que aparecerán muchas aplicaciones nuevas y potentes en el futuro.

Espero que hayas disfrutado el artículo. 

¡Hasta pronto!