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

A temporada de festas atrai automaticamente muitas pessoas às lojas de varejo, comprando presentes para seus entes queridos. Para os consumidores, a corrida de última hora para as festas faz parte da tradição, mas muitas vezes pode ser um desafio para os varejistas. Algumas dificuldades comuns com a corrida de compras de fim de ano incluem o gerenciamento de estoque e o grande número de clientes. Graças aos avanços recentes, a inteligência artificial (IA) e, mais especificamente, a Visão de IA podem ser usadas para suavizar a corrida da temporada de festas, tanto para consumidores quanto para varejistas. De fato, inovações orientadas por IA, como realidade aumentada (RA) e robótica, estão sendo amplamente utilizadas por muitos varejistas para lidar com a corrida.

Neste artigo, vamos explorar como a IA e a visão computacional contribuem para as compras de fim de ano. Também vamos discutir 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 computacional é um ramo da IA que possibilita que as máquinas vejam e interpretem o mundo real. Usando modelos de visão computacional como o Ultralytics YOLO11 que suportam tarefas como detecção de objetos e rastreamento, os dados visuais (imagens e vídeos) podem ser analisados. Essas tarefas de visão computacional podem ajudar consumidores e varejistas a elevar a experiência de compra de fim de ano.

As pessoas compram bastante durante a época de festas de fim de ano, mais do que em qualquer outra época do ano. Em 2023, 18% de todas as vendas no varejo nos Estados Unidos foram nos meses de novembro e dezembro. Com o aumento da demanda durante esses meses, impulsionado pelas ofertas da Black Friday e Cyber Monday, é crucial que as empresas abordem a alta temporada estrategicamente para maximizar as vendas e os lucros.

As empresas podem aproveitar a visão computacional para tornar as compras de fim de ano mais fáceis e agradáveis para todos. Ao automatizar tarefas como gerenciamento de estoque, personalizar experiências de compra e otimizar a organização das prateleiras, essa tecnologia pode melhorar o processo de compra.

Por exemplo, os sistemas de visão computacional podem usar mapas de calor para analisar os padrões de compra dos clientes e sugerir o presente perfeito. As lojas também podem usar esses dados para garantir que os itens populares para as festas de fim de ano permaneçam em estoque, aumentando as vendas e evitando a decepção dos clientes. Esses sistemas economizam tempo para compradores e varejistas durante a movimentada correria de fim de ano.

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 do mundo real dessa tecnologia nas compras de fim de ano.

Compras de fim de ano com provas virtuais

Embora nem todos queiram fazer compras nas 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 que os clientes experimentem no conforto de suas casas usando seus smartphones. 

Aqui está 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 experimentação virtual.
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• Análise de características: Algoritmos de visão computacional podem analisar a imagem capturada para identificar detalhes importantes, como formato do rosto, tom de pele, dimensões do corpo e outras características relevantes.
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• Geração de modelo 3D: Usando os detalhes extraídos, um modelo 3D do usuário é criado para fornecer uma base personalizada e realista para a experiência de experimentação.
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• Superposição de produtos: Os produtos selecionados, como vestuário ou óculos, são sobrepostos digitalmente no modelo 3D, dando aos utilizadores uma pré-visualização realista de como os artigos ficariam neles.
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• 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 a aparência perfeitos.

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

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Detecção de fraudes e roubos usando visão computacional

Durante as temporadas de festas, as vendas não são os únicos números que aumentam. Nos últimos anos, os roubos em lojas aumentaram 53% durante a temporada de festas. Tais relatos são preocupantes e mostram a necessidade de melhores medidas para evitá-los. 

A visão computacional oferece uma forma eficaz de combater o furto e a superlotação. Modelos como o YOLO11, que suportam a estimativa de pose, podem ser usados para analisar os movimentos humanos em tempo real, identificando comportamentos suspeitos que possam indicar roubo. 

Ele também pode ser usado para monitorar a densidade de multidões e prever pontos de congestionamento, ajudando as lojas a gerenciar o fluxo de tráfego. Ao entender o comportamento do cliente e os padrões de tráfego, as empresas podem otimizar o layout da loja, melhorar o fluxo de clientes e garantir uma melhor visibilidade do produto. Esses recursos facilitam para os varejistas lidarem com desafios como roubo e gerenciamento de multidões durante a movimentada temporada de festas.

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Por exemplo, a popular rede de supermercados dos EUA, WinCo Foods, usa sistemas de visão computacional para detectar ladrões de lojas. Eles optaram pela visão computacional porque os métodos tradicionais, como o monitoramento de imagens de CFTV, eram ineficientes e demorados, especialmente durante a temporada de festas de fim de ano. Esses sistemas analisam feeds de vídeo em tempo real para identificar atividades suspeitas. Como resultado, a WinCo Foods reduziu sua taxa de roubos em mais de 60%.

Usando visão computacional para ajudar a decorar

Você já gastou muito tempo decorando antes do Natal? Nos Estados Unidos, as pessoas gastam em média 4 horas decorando para as festas de fim de ano, muitas vezes com várias viagens para aperfeiçoar suas exibições. As ferramentas de IA e visão computacional podem tornar este processo muito mais fácil, ajudando os usuários a criar configurações de férias impressionantes sem o incômodo.

As ferramentas de RA baseadas em visão computacional podem analisar layouts de salas e recomendar os melhores locais para decorações. Ao ter em conta fatores como a disposição dos móveis, a iluminação e o espaço nas paredes, estas ferramentas podem sugerir os locais ideais para árvores de Natal, ornamentos e outras decorações sazonais. Isto não só poupa tempo, como também reduz a necessidade de visitas repetidas à loja.

Por exemplo, a IKEA lançou uma nova ferramenta digital habilitada para IA - IKEA Kreativ. Ela usa visão computacional e realidade mista 3D para ajudar os clientes a projetar e visualizar seus espaços de vida. Ao enviar fotos de seus quartos, os clientes podem obter sugestões personalizadas de móveis e layouts adaptados às suas necessidades. 

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Visão computacional e gestão de estoque de feriados

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 e-commerce. Com o volume massivo de pedidos, torna-se um desafio para os humanos processar manualmente cada um de forma eficiente. 

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

Adaptando-se rapidamente às tendências tecnológicas, a Amazon está usando robôs com visão computacional em suas instalações para gerenciar o estoque. Um de seus robôs, Robin, usa visão computacional para pegar e colocar pacotes com precisão, demonstrando como a IA pode revolucionar a logística durante a temporada de férias.

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Os prós e contras do uso da visão computacional para 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:

• Redução de devoluções de produtos: As experiências virtuais e as recomendações personalizadas ajudam os clientes a fazer escolhas informadas, diminuindo a probabilidade de devoluções.

• Gerenciamento de prateleiras aprimorado: A visão computacional pode ser usada para monitorar os níveis de estoque nas prateleiras, garantindo que os itens populares de feriados sejam reabastecidos prontamente para atender à demanda dos clientes.
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• Soluções escaláveis para picos 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 aprimorem a experiência de compra, elas também têm suas limitações e desafios. Aqui estão alguns deles para ter em mente:

• Preocupações com a privacidade: As recomendações personalizadas, como as baseadas no reconhecimento facial ou nos hábitos de compra, podem levantar questões éticas e de privacidade. São necessárias medidas de segurança rigorosas para proteger estes dados contra o acesso não autorizado.

• Custos de infraestrutura: Embora o uso de sistemas de visão computacional possa aumentar 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 empresas de pequena escala.

• Algoritmos tendenciosos: Os sistemas de visão computacional podem, por 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, facilitando as coisas para empresas e compradores. Desde experimentar roupas virtualmente e encontrar presentes personalizados até prevenir roubos 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 a privacidade, as vantagens de usar IA durante as festas de fim de ano são claras. À medida que as tecnologias de IA continuam a melhorar, provavelmente continuarão a transformar a forma como celebramos e fazemos compras durante as festas de fim de ano.

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