Ayudará reconocimiento de imagen a eCommerce

Un par de soluciones de análisis de imágenes podrían abrir la puerta a poderosas aplicaciones de eCommerce y para minoristas que podrían mejorar las experiencias de compara o crear nuevas oportunidades de marketing.

[Tweet “Nueva tecnología de reconocimiento de imagen de #Google y #Microsoft ayudará al #eCommerce”]

El pasado 18 de febrero Google reveló su versión beta de su servicio de reconocimiento de imagen, abriendo la interfaz pública de pago llamada Cloud Vision API.

Reconocimiento de imagen de Google

Este servicio, abierto a todo mundo, permite a los desarrolladores ingresar imágenes para análisis de contenidos. El algoritmo, que utiliza aprendizaje de computadoras, puede identificar objetos en una imagen, reconocer palabras o texto, o incluso adivinar qué emoción presenta una persona en la foto.

Como ejemplo, Google presentó una foto del inicio de un maratón. Cloud Vision reconoció que la imagen contenía “correr” y le asignó una calificación de 100% de confianza. El algoritmo también reconoció “maratón” en la imagen, con un nivel de confianza similar.

Reconocimiento de imagen de Microsoft

Otra innovación en reconocimiento de imágenes es la de Microsoft, que está desarrollando un API como parte de su Proyecto Oxford. En este momento, el Proyecto Oxford se está dedicando a desarrollar APIS de reconocimiento de emociones, caras e imágenes. Se encuentra en formato previo de distribución limitada, pero pronto estará disponible para todos los desarrolladores.

Aplicaciones en eCommerce y comercios minoristas

Google y Microsoft no son las primeras compañías en trabajar en reconocimiento de imágenes y soluciones de análisis. Sin embargo, al ofrecer estos servicios como API, las cuales son relativamente fáciles de integrar en nuevas aplicaciones, dan un paso significativo.

Estas APIs podrían hacer posible que startups pequeñas o incluso minoristas establecidos desarrollen aplicaciones que podrían impactar en la forma en que los consumidores compran.

Aunque los usos potenciales para el análisis de datos son numerosos, las aplicaciones en eCommerce y para minoristas son tres, principalmente: clasificación de imágenes, realidad aumentada y filtrado de contenidos.

Clasificación de Imágenes para Búsqueda de Productos

Tanto el API de Google como el de Microsoft identificarán objetos en una imagen. Esta función podría permitir nuevas formas de reconocimiento y búsqueda de productos.

Una app, podría, por ejemplo, tomar una foto en un smartphone o capturar una imagen en Social Media y “rastrear” ese look en diferentes eCommerces.

¿Cómo lo haría? Si se trata de un traje oscuro, estas APIs podrían reconocer que se trata de un traje, negro, con corbata azul y para hombre. Entonces podría realizarse una búsqueda de productos en varios sitios y darle resultados al usuario que coincidan con lo que desea.

Otra app podría usar la API para tomar fotos de un espacio y sugerir arte o decoración que vaya con el lugar y darle resultados que sean relevantes para ese usuario.

Realidad aumentada avanzada

Varias empresas han estado produciendo aplicaciones de compras usando realidad aumentada (o AR por sus siglas en inglés). Estas apps permiten a los clientes “probarse” sombreros o ropa en un vestidor virtual. Muchas de estas aplicaciones han logrado una experiencia muy buena. Zugara es un ejemplo.

Esta aplicación podría ir más lejos. Ya que la app ya está viendo al comprador a través de una cámara web para sobreponer una imagen de un vestido o blusa, podría tomar una foto del rostro del comprador y enviarlo a la API de Google o Microsoft para análisis emocional.

Los datos del análisis de imagen de la API podría guiar la app de realidad aumentada. Si el cliente se ve frustrado, podría preguntar si algo está mal. Si el comprador está feliz, la app podría comentar sobre lo que se está probando, incluso diciéndole “te ves bien”.

Identificar contenido inapropiado

Tanto la API de Google Cloud Vision como la de Proyecto Oxford de Microsoft tienen servicios que filtran contenido con imágenes inapropiadas, como desnudez, violencia o incluso lenguaje soez (pues también pueden analizar texto). En eCommerce esta función podría aplicarse al contenido que ingresa el usuario.

Algunos minoristas, por ejemplo, piden a sus usuarios subir fotos a su sitio de eCommerce para mostrar a otros consumidores cómo se ve su producto en la vida real. Pero puede tomar mucho esfuerzo clasificar y filtrar estas imágenes. Un análisis de imágenes podrían automatizar el proceso, hacienda más fácil para los minoristas aceptar contribuciones del usuario.