Da decoração à entrega: como a visão computacional melhora as compras de época festiva

A época festiva atrai automaticamente muitas pessoas às lojas de retalho, à procura de presentes para os seus entes queridos. Para os consumidores, a azáfama das compras de última hora faz parte da tradição, mas pode ser frequentemente um desafio para os retalhistas. Algumas dificuldades comuns durante a corrida às compras de Natal incluem a gestão do inventário e o enorme número de clientes. Graças aos avanços recentes, a inteligência artificial (AI) e, mais especificamente, a IA de visão podem ser utilizadas para tornar mais tranquila a azáfama da época festiva, tanto para os consumidores como para os retalhistas. Na verdade, inovações orientadas por AI, como a realidade aumentada (AR) e a robótica, estão a ser amplamente utilizadas por muitos retalhistas para fazer face à azáfama.

Neste artigo, vamos explorar como a AI e a visão computacional contribuem para as compras de Natal. Também vamos abordar as vantagens e limitações destas inovações durante a época festiva. Vamos começar!

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

A visão computacional é um ramo da AI que permite às máquinas ver e interpretar o mundo real. Utilizando modelos de visão computacional como o Ultralytics YOLO11, compatíveis com tarefas como a deteção de objetos e o rastreamento, é possível analisar dados visuais, como imagens e vídeos. Estas tarefas de visão computacional podem ajudar consumidores e retalhistas a melhorar a experiência de compras de Natal.

As pessoas fazem muito mais compras durante a época festiva do que em qualquer outra altura do ano. Em 2023, 18% de todas as vendas a retalho nos Estados Unidos ocorreram nos meses de novembro e dezembro. Com o aumento da procura durante estes meses, impulsionado pelas promoções da Black Friday e da Cyber Monday, é crucial que as empresas abordem estrategicamente a época alta para maximizar as vendas e os lucros.

As empresas podem tirar partido da visão computacional para tornar as compras de Natal mais fáceis e agradáveis para todos. Ao automatizar tarefas como a gestão do inventário, personalizar as experiências de compra e otimizar a organização das prateleiras, esta tecnologia pode melhorar o processo de compra.

Por exemplo, os sistemas de visão computacional podem utilizar mapas de calor para analisar os padrões de compra dos clientes e sugerir o presente perfeito. As lojas também podem utilizar estes dados para garantir que os artigos de Natal mais procurados continuam disponíveis, aumentando as vendas e evitando a desilusão dos clientes. Estes sistemas poupam tempo tanto aos compradores como aos retalhistas durante a agitada corrida às compras de Natal.

Aplicações da visão computacional nas compras de Natal#

Agora que explorámos a importância da visão computacional durante a época festiva, vamos analisar algumas aplicações reais desta tecnologia nas compras de Natal.

Compras de Natal com experimentação virtual#

Embora nem todas as pessoas queiram fazer compras em lojas durante a época festiva, muitas ainda querem aproveitar os saldos. As experimentações virtuais baseadas em visão são a solução perfeita para estes clientes. Utilizando visão computacional e realidade aumentada, as empresas podem criar produtos virtuais para os clientes experimentarem no conforto das suas casas, através dos seus smartphones.

Veja como funciona:

• Captura de imagem ou vídeo: A câmara de um smartphone pode capturar uma imagem ou um vídeo do utilizador para iniciar o processo de experimentação virtual.
• Análise de características: Os algoritmos de visão computacional podem analisar a imagem capturada para identificar detalhes importantes, como o formato do rosto, o tom de pele, as dimensões do corpo e outras características relevantes.
• Geração de modelo 3D: Com base nos detalhes extraídos, é criado um modelo 3D do utilizador para proporcionar uma base personalizada e realista para a experiência de experimentação.
• Sobreposição do produto: Os produtos selecionados, como roupa ou óculos, são sobrepostos digitalmente ao modelo 3D, proporcionando aos utilizadores uma pré-visualização realista de como os artigos ficariam neles.
• Personalização e experimentação: Os utilizadores podem ajustar o tamanho, a cor ou o estilo do produto em tempo real e experimentar várias opções para encontrar o ajuste ou o visual perfeito.

A tecnologia de experimentação virtual ajuda os retalhistas a aumentar as vendas, melhorar a satisfação dos clientes e reduzir as devoluções, dando aos compradores mais confiança nas suas escolhas. Por exemplo, a Puma adicionou tecnologia de experimentação virtual à sua aplicação móvel, permitindo aos clientes experimentar virtualmente diferentes estilos de sapatilhas.

Fig. 1. Funcionalidade de experimentação virtual da Puma.

Deteção de fraude e furto utilizando visão computacional#

Durante as épocas festivas, não são apenas os números das vendas que aumentam. Nos últimos anos, os furtos em lojas aumentaram 53% durante a época festiva. Estes dados são preocupantes e demonstram a necessidade de melhores medidas para os evitar.

A visão computacional oferece uma forma eficaz de combater os furtos e a sobrelotação nas lojas. Modelos como o Ultralytics YOLO11, compatíveis com a estimativa de pose, podem ser utilizados para analisar os movimentos humanos em tempo real e detetar comportamentos suspeitos que possam indicar um furto.

Também pode ser utilizada para monitorizar a densidade das multidões e prever pontos de congestionamento, ajudando as lojas a gerir o fluxo de pessoas. Ao compreender o comportamento dos clientes e os padrões de circulação, as empresas podem otimizar a disposição das lojas, melhorar o fluxo de clientes e garantir uma melhor visibilidade dos produtos. Estas funcionalidades facilitam aos retalhistas a gestão de desafios como os furtos e a gestão de multidões durante a agitada época festiva.

Fig. 2. A visão computacional pode ser utilizada para detetar um ladrão.

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

Utilizar a visão computacional para ajudar na decoração#

Alguma vez passou demasiado tempo a decorar antes do Natal? Nos Estados Unidos, as pessoas passam em média 4 horas a decorar para as épocas festivas, muitas vezes fazendo várias deslocações para aperfeiçoar as suas decorações. As ferramentas de AI e visão computacional podem tornar este processo muito mais fácil, ajudando os utilizadores a criar decorações festivas impressionantes sem complicações.

As ferramentas de AR baseadas em visão computacional podem analisar a disposição das divisões e recomendar os melhores locais para colocar as decorações. Tendo 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, enfeites e outras decorações sazonais. Isto não só poupa tempo, como também reduz a necessidade de visitas repetidas às lojas.

Por exemplo, a IKEA lançou uma nova ferramenta digital com AI, a IKEA Kreativ. Utiliza visão computacional e realidade mista 3D para ajudar os clientes a conceber e visualizar os seus espaços. Ao carregar fotografias das suas divisões, os clientes podem obter sugestões personalizadas de mobiliário e disposição, adaptadas às suas necessidades.

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

Visão computacional e gestão do inventário na época festiva#

A época festiva introduz muitos produtos novos no mercado. Gerir o inventário destes produtos durante este período pode ser uma tarefa extremamente complexa, especialmente para grandes empresas e plataformas de comércio eletrónico. Com o enorme volume de encomendas, torna-se difícil para as pessoas processarem manualmente cada uma de forma eficiente.

Para resolver este problema, as empresas estão a recorrer cada vez mais a robôs baseados em visão. Estes robôs utilizam visão computacional para identificar a forma, o tamanho e o conteúdo das embalagens. Com base nestas informações, determinam a melhor forma de recolher e colocar as embalagens nos locais designados. Ao utilizarem estas tecnologias inovadoras, as empresas podem simplificar significativamente o processo de gestão do inventário.

Adaptando-se rapidamente às tendências tecnológicas, a Amazon utiliza robôs equipados com visão computacional nas suas instalações para gerir o inventário. Um dos seus robôs, a Robin, utiliza visão computacional para recolher e colocar embalagens com precisão, demonstrando como a AI pode revolucionar a logística durante a época festiva.

Fig. 4. Robô de gestão de inventário da Amazon, Robin, a recolher embalagens.

Vantagens e desvantagens da utilização de visão computacional nas compras de Natal#

Agora que explorámos as diferentes aplicações da AI e da visão computacional durante a época festiva, vamos analisar mais atentamente algumas das suas vantagens:

• Redução das devoluções de produtos: As experimentações virtuais e as recomendações personalizadas ajudam os clientes a tomar decisões informadas, reduzindo a probabilidade de devoluções.

• Melhor gestão das prateleiras: A visão computacional pode ser utilizada para monitorizar os níveis de stock nas prateleiras, garantindo que os artigos de Natal mais procurados são repostos rapidamente para responder à procura dos clientes.

• Soluções escaláveis para a procura de pico: As tecnologias de visão computacional permitem às empresas expandir as 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, também apresentam limitações e desafios. Eis alguns que deve ter em conta:

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

• Custos de infraestrutura: Embora a utilização de sistemas de visão computacional possa aumentar as vendas e a produtividade, os custos de infraestrutura associados a estes sistemas são elevados. Os investimentos iniciais necessários para criar um sistema sofisticado de visão computacional podem não ser acessíveis a pequenas empresas.

• Algoritmos enviesados: Os sistemas de visão computacional podem, por vezes, apresentar resultados injustos ou imprecisos devido a enviesamentos nos algoritmos. Estes enviesamentos podem conduzir a experiências negativas para os clientes.

O futuro das compras de Natal#

A AI e a visão computacional estão a mudar a forma como fazemos compras durante a época festiva, tornando tudo mais fácil para as empresas e os compradores. Desde experimentar roupa virtualmente e encontrar presentes personalizados até prevenir furtos e gerir o inventário, estas tecnologias podem melhorar a conveniência, a segurança e a satisfação dos clientes.

Embora existam algumas limitações, como os custos e as preocupações com a privacidade, as vantagens da utilização de AI durante a época festiva são claras. À medida que as tecnologias de AI continuam a evoluir, é provável que continuem a transformar a forma como celebramos e fazemos compras durante as épocas festivas.

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