El valor real de la visión por ordenador en el comercio minorista reside en convertir las imágenes captadas en información práctica.
Anteriormente hemos hablado de factores como la precisión y la exhaustividad como elementos primordiales para la calidad de los datos cuando se trata de datos en tienda generados por soluciones de visión computerizada.
Pero, ¿cómo convierte realmente la visión por ordenador las imágenes de las tiendas en datos cuantitativos significativos para la industria minorista y de bienes de consumo? ¿Cuáles son las herramientas y técnicas que se emplean cuando se utilizan imágenes para comprender las condiciones reales de una tienda?
Digitalización de una tienda física
La principal ventaja del uso de la visión por ordenador para la ejecución de la venta al por menor reside en su capacidad para generar una versión de las condiciones reales de la tienda con mucha más precisión que las auditorías manuales. Dado que este enfoque está orientado a las estanterías y los expositores, proporciona más datos sobre métricas como la disponibilidad en estantería y la cuota de estantería que los datos de escáner.
Para que esto funcione, se necesita una representación digitalizada holística de la tienda que convierta las imágenes capturadas en información práctica y cálculos de indicadores clave de rendimiento (KPI) capaces de impulsar la toma de decisiones. Una plataforma de visión por ordenador de última generación puede aprovechar técnicas geométricas y de cosido de imágenes avanzadas para digitalizar el comercio minorista físico.
- Cosido de imágenes panorámicas
Si alguna vez necesitas dar paseos virtuales, explorar lugares emblemáticos o encontrar tiendas, restaurantes y hoteles en cualquier calle del mundo, utilizarás la función Google Street View de Google Maps. Se trata de una función que ofrece vistas panorámicas desde posiciones situadas a lo largo de muchas calles del mundo. La mayoría de las fotografías se hacen en coche, pero lo que se muestra es una panorámica de imágenes cosidas.
Para comprender las condiciones de una tienda mediante visión por ordenador es necesario capturar numerosas imágenes de cientos de pasillos, cada uno de los cuales contiene muchos productos. Una de las formas más atractivas de visualizar datos de este tipo son las panorámicas multiperspectivas.
En términos sencillos, este proceso consiste en extraer imágenes individuales tomadas desde distintos puntos de vista y dispositivos y alinearlas para generar la panorámica final. Este proceso de mosaico -o stitching- entraña una mayor complejidad computacional en el comercio minorista que en otros ámbitos.
En un entorno ajeno a la venta al por menor, por ejemplo, el seguimiento de caras en una multitud es algo más sencillo, ya que no hay caras que se repitan. Pero en el contexto de una tienda minorista, donde a menudo se colocan productos idénticos unos junto a otros, el proceso de reconstruir visualmente la estantería asegurándose de que no hay solapamientos ni duplicados requiere un motor de cosido basado en algoritmos avanzados.
Las últimas innovaciones en captura de datos en tienda también aprovechan la tecnología de realidad aumentada, que informa a los auditores de qué partes del lineal se han capturado exactamente, lo que acelera drásticamente el proceso de cosido.
- Identificación de la ubicación y el tamaño de los productos mediante la geometría
A menudo, los fabricantes de bienes de consumo se basan en un conjunto de métricas o KPI para conocer la visibilidad de sus marcas, por ejemplo, la cuota lineal de lineal. Esta métrica se refiere al porcentaje de la longitud física del lineal que ocupa una marca en una categoría sobre la longitud total del lineal en pulgadas o metros.
El sistema Trax utiliza técnicas geométricas avanzadas para tener en cuenta el ángulo y la distancia de la estantería desde la que se tomó la foto. Esto ayuda a revelar la ubicación exacta de cada producto en la estantería, incluso teniendo en cuenta los artículos apilados. Por ejemplo, puede localizar una Coca-Cola de 600 ml en el compartimento 4, estantería 2, como el cuarto artículo por la derecha, en la parte superior de la pila.
Pero para calcular métricas como la cuota lineal del lineal, conocer el tamaño de cada producto es tan importante como su ubicación. Se crean máscaras rectangulares ajustadas alrededor de cada producto y se calcula la cantidad exacta de espacio ocupado en el lineal mediante algoritmos de aprendizaje profundo que se entrenan con dimensiones conocidas de una pequeña muestra de productos.
- Fundación para realizar mediciones complejas en estanterías
El cosido de imágenes y los motores geométricos recrean digitalmente toda la estantería, pero aún hay que traducir los datos en perspectivas significativas.
Un motor de cálculo de KPI ágil y flexible trabaja sobre puntos de datos multidimensionales agregados para ofrecer información procesable sobre diversos parámetros de la tienda, como la presencia de productos, la posición, el planograma, las promociones y los precios.
Las métricas calculadas proporcionan respuestas a preguntas críticas que pueden plantearse las marcas y los minoristas, como: ¿estoy consiguiendo mi cuota justa de lineal? ¿están mis SKU potentes en la tienda? ¿tengo los revestimientos adecuados? y ¿hasta qué punto son eficaces mis expositores y promociones? Esta información se ofrece a través de cuadros de mando adaptados a las funciones de los usuarios, desde representantes de ventas sobre el terreno hasta supervisores y directores de oficinas centrales.
Los algoritmos avanzados que realizan el cosido panorámico y los cálculos geométricos son esenciales para captar con precisión las condiciones de las tiendas y convertirlas en información práctica.
Vea este vídeo para conocer a fondo la plataforma de visión por ordenador Trax.
