Da decoração à entrega: Como a visão computacional melhora as compras de fim de ano

A época festiva atrai automaticamente dezenas de pessoas às lojas de retalho à procura de prendas para os seus entes queridos. Para os consumidores, a corrida às compras de última hora faz parte da tradição, mas muitas vezes pode ser desafiante para os retalhistas. Algumas dificuldades comuns com a corrida às compras festivas incluem a gestão de stock e o enorme número de clientes. Graças aos avanços recentes, a artificial intelligence (AI) e, mais especificamente, a vision AI podem ser utilizadas para suavizar a correria da época festiva, tanto para os consumidores como para os retalhistas. De facto, as inovações impulsionadas por IA, tais como a augmented reality (AR) e a robótica, estão a ser amplamente utilizadas por muitos retalhistas para lidar com a correria.

Neste artigo, exploraremos como a IA e a visão computacional contribuem para as compras de fim de ano. Também discutiremos as vantagens e limitações dessas inovações durante a temporada de festas. Vamos começar!

Como a visão computacional pode ajudar nas suas compras de fim de ano?#

A visão por computador é um ramo da IA que permite às máquinas ver e interpretar o mundo real. Utilizando modelos de visão por computador como o Ultralytics YOLO11 que suportam tarefas como object detection e rastreio, os dados visuais (imagens e vídeos) podem ser analisados. Estas tarefas de visão por computador podem ajudar os consumidores e retalhistas a elevar a experiência de compras festivas.

As pessoas compram bastante durante a época festiva em comparação com qualquer outra altura do ano. Em 2023, 18% of all retail sales nos Estados Unidos ocorreram nos meses de novembro e dezembro. Com o aumento da procura durante estes meses, impulsionado pelos descontos da Black Friday e Cyber Monday, é crucial que as empresas abordem a época de pico estrategicamente para maximizar as vendas e os lucros.

As empresas podem tirar partido da computer vision para tornar as compras festivas mais fáceis e agradáveis para todos. Ao automatizar tarefas como a gestão de stock, a personalização de experiências de compra e a otimização da disposição das prateleiras, esta tecnologia pode melhorar o processo de compras.

Por exemplo, sistemas de visão computacional podem usar mapas de calor para analisar padrões de compra dos clientes e sugerir o presente perfeito. As lojas também podem usar esses dados para garantir que itens populares de fim de ano permaneçam em estoque, impulsionando as vendas e evitando a frustração do cliente. Esses sistemas economizam tempo tanto para compradores quanto para varejistas durante a agitada temporada de festas.

Aplicações da visão computacional nas compras de fim de ano#

Agora que exploramos a importância da visão computacional durante a temporada de festas, vamos mergulhar em algumas aplicações reais dessa tecnologia nas compras de fim de ano.

Compras de fim de ano com provadores virtuais#

Embora nem todo mundo queira fazer compras em lojas durante a temporada de festas, muitos ainda querem aproveitar as promoções. Os provadores virtuais baseados em visão são uma solução perfeita para esses clientes. Usando visão computacional e realidade aumentada, as empresas podem criar produtos virtuais para os clientes experimentarem no conforto de suas casas usando seus smartphones.

Veja como isso funciona:

• Captura de imagem ou vídeo: A câmera de um smartphone pode capturar uma imagem ou vídeo do usuário para iniciar o processo de provador virtual.
• Análise de características: Algoritmos de visão computacional podem analisar a imagem capturada para identificar detalhes importantes, como formato do rosto, tom de pele, dimensões corporais e outras características relevantes.
• 3D model generation: Utilizando os detalhes extraídos, é criado um modelo 3D do utilizador para fornecer uma base personalizada e realista para a experiência de teste.
• Sobreposição de produto: Produtos selecionados, como roupas ou óculos, são sobrepostos digitalmente ao modelo 3D, dando aos usuários uma visualização realista de como os itens ficariam neles.
• Personalização e experimentação: Os usuários podem ajustar o tamanho, a cor ou o estilo do produto em tempo real e experimentar várias opções para encontrar o ajuste ou visual perfeito.

A tecnologia de provador virtual ajuda os varejistas a aumentar as vendas, melhorar a satisfação do cliente e reduzir devoluções, dando aos compradores mais confiança em suas escolhas. Por exemplo, a Puma adicionou tecnologia de provador virtual ao seu aplicativo móvel, permitindo que os clientes experimentassem diferentes estilos de tênis virtualmente.

Fig 1. Funcionalidade de teste virtual da Puma.

Detecção de fraudes e furtos usando visão computacional#

Durante as épocas festivas, as vendas não são os únicos números a aumentar. Nos últimos anos, os thefts have increased by 53% nas lojas durante a época festiva. Tais relatórios são preocupantes e mostram a necessidade de melhores medidas para evitá-los.

A visão computacional oferece uma maneira eficaz de lidar com furtos em lojas e superlotação. Modelos como o Ultralytics YOLO11 que suportam estimativa de pose podem ser usados para analisar os movimentos humanos em tempo real, detectando comportamentos suspeitos que possam indicar furto.

Também pode ser utilizada para monitorizar a densidade de multidões e prever pontos de congestionamento, ajudando as lojas a gerir o fluxo de tráfego. Ao compreender o comportamento dos clientes e os padrões de tráfego, as empresas podem otimizar o layout das lojas, melhorar o fluxo de clientes e garantir uma melhor visibilidade dos produtos. Estas funcionalidades tornam mais fácil para os retalhistas lidar com desafios como o roubo e a crowd management durante a agitada época festiva.

Fig 2. A visão por computador pode ser utilizada para detetar um ladrão em lojas.

Por exemplo, a popular cadeia de supermercados norte-americana WinCo Foods utiliza sistemas de visão por computador para detetar ladrões em lojas. Optaram pela visão por computador porque os métodos tradicionais, como a monitorização de imagens de CFTV, eram ineficientes e demorados, especialmente durante a época festiva. Estes sistemas analisam transmissões de vídeo em tempo real para identificar atividades suspeitas. Como resultado, o WinCo Foods reduziu a sua taxa de roubo em mais de 60%.

Usando a visão computacional para ajudar na decoração#

Já alguma vez gastaste demasiado tempo a decorar antes do Natal? Nos Estados Unidos, as pessoas gastam em média 4 horas a decorating for holidays, muitas vezes fazendo várias viagens para aperfeiçoar as suas decorações. As ferramentas de IA e visão por computador podem tornar este processo muito mais fácil, ajudando os utilizadores a criar decorações festivas deslumbrantes sem complicações.

Ferramentas de RA baseadas em visão computacional podem analisar o layout dos ambientes e recomendar os melhores locais para as decorações. Ao levar em consideração fatores como disposição dos móveis, iluminação e espaço na parede, essas ferramentas podem sugerir os locais ideais para árvores de Natal, enfeites e outras decorações sazonais. Isso não apenas economiza tempo, mas também reduz a necessidade de idas repetidas às lojas.

Por exemplo, a IKEA lançou uma nova ferramenta digital com IA - IKEA Kreativ. Utiliza visão por computador e realidade mista 3D para ajudar os clientes a desenhar e visualizar os seus espaços de habitação. Ao carregar fotos dos seus quartos, os clientes podem obter sugestões personalizadas de mobiliário e layout adaptadas às suas necessidades.

Fig 3. Visualização de uma divisão através do IKEA Kreativ.

Visão computacional e gerenciamento de estoque de fim de ano#

A temporada de festas introduz muitos produtos novos no mercado. Gerenciar o estoque desses produtos durante esse período pode ser uma tarefa altamente complexa, especialmente para grandes empresas e plataformas de comércio eletrônico. Com o enorme volume de pedidos, torna-se um desafio para humanos processar manualmente cada um de forma eficiente.

Para resolver esse problema, as empresas estão contando cada vez mais com robôs baseados em visão. Esses robôs usam visão computacional para identificar a forma, o tamanho e o conteúdo dos pacotes. Com base nessas informações, eles determinam a melhor maneira de pegar e colocar pacotes em seus locais designados. Usando essas tecnologias inovadoras, as empresas podem otimizar significativamente o processo de gerenciamento de estoque.

Adaptando-se rapidamente às tendências tecnológicas, a Amazon está a utilizar robôs potenciados por visão por computador nas suas instalações para gerir o inventário. Um dos seus robôs, Robin, utiliza a visão por computador para recolher e colocar pacotes com precisão, demonstrando como a IA pode revolucionar a logística durante a época festiva.

Fig 4. O robô de gestão de stock da Amazon, Robin, a apanhar pacotes.

Os prós e contras de usar a visão computacional nas compras de fim de ano#

Agora que exploramos as diferentes aplicações de IA e visão computacional durante a temporada de festas, vamos analisar mais de perto algumas de suas vantagens:

• Devoluções de produtos reduzidas: Provadores virtuais e recomendações personalizadas ajudam os clientes a fazer escolhas informadas, diminuindo a probabilidade de devoluções.

• Melhor gerenciamento de prateleira: A visão computacional pode ser usada para monitorar os níveis de estoque das prateleiras, garantindo que itens populares de fim de ano sejam repostos prontamente para atender à demanda do cliente.

• Soluções escaláveis para o pico de demanda: As tecnologias de visão computacional permitem que as empresas escalem suas operações de forma eficiente, lidando com grandes volumes de clientes sem comprometer a qualidade do serviço.

Embora as aplicações de visão computacional melhorem a experiência de compra, elas também têm suas limitações e desafios. Aqui estão alguns para ter em mente:

• Privacy concerns: Recomendações personalizadas, tais como aquelas baseadas no reconhecimento facial ou em hábitos de compra, podem levantar privacy and ethical issues. São necessárias fortes medidas de segurança para proteger estes dados contra o acesso não autorizado.

• Custos de infraestrutura: Embora o uso de sistemas de visão computacional possa impulsionar as vendas e a produtividade, os custos de infraestrutura associados a esses sistemas são altos. Os investimentos iniciais necessários para construir um sistema de visão computacional sofisticado podem não ser acessíveis para pequenas empresas.

• Algoritmos enviesados: Sistemas de visão computacional podem, às vezes, apresentar resultados injustos ou imprecisos devido a vieses nos algoritmos. Esses vieses podem levar a experiências negativas para o cliente.

O futuro das compras de fim de ano#

A IA e a visão computacional estão mudando a forma como fazemos compras durante a temporada de festas, tornando as coisas mais fáceis para empresas e compradores. Desde experimentar roupas virtualmente e encontrar presentes personalizados até evitar furtos e gerenciar o estoque, essas tecnologias podem melhorar a conveniência, a segurança e a satisfação do cliente.

Embora existam certas limitações como custo e preocupações com privacidade, as vantagens de usar IA durante as festas são claras. À medida que as tecnologias de IA continuam melhorando, elas provavelmente continuarão a transformar a forma como celebramos e compramos durante as festas.

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