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

A temporada de festas atrai naturalmente muitas pessoas às lojas de varejo para comprar presentes para pessoas queridas. Para os consumidores, a correria de última hora faz parte da tradição, mas muitas vezes é um desafio para os varejistas. Entre as dificuldades comuns estão gerenciar o estoque e lidar com o grande número de clientes. Graças aos avanços recentes, a inteligência artificial (AI) e, mais especificamente, a IA visual podem ajudar a aliviar a correria da temporada de festas, tanto para consumidores quanto para varejistas. Na verdade, muitos varejistas estão usando amplamente inovações baseadas em IA, como a realidade aumentada (AR) e a robótica, para lidar com o movimento intenso.

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.

Como pode a visão computacional ajudar nas tuas compras da época festiva?#

A visão computacional é um ramo da IA que permite às máquinas ver e interpretar o mundo real. Com modelos de visão computacional como a Ultralytics YOLO11, que suportam tarefas como a deteção de objetos e o seguimento, é possível analisar dados visuais (imagens e vídeos). Estas tarefas de visão computacional podem melhorar a experiência de compras festivas para consumidores e retalhistas.

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 em novembro e dezembro. Com o aumento da procura nestes meses, impulsionado pelas promoções da Black Friday e da Cyber Monday, é crucial que as empresas abordem estrategicamente a época de maior movimento 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 o 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 destacar os presentes mais populares. As lojas também podem usar esses dados para garantir que os produtos populares da temporada estejam sempre em estoque, aumentando as vendas e evitando que os clientes fiquem decepcionados. Esses sistemas economizam tempo para compradores e varejistas durante a correria das festas.

Aplicações da visão computacional nas compras da época festiva#

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

Compras festivas com experimentação virtual#

Embora nem toda a gente queira fazer compras nas lojas durante a época festiva, muitas pessoas continuam a querer aproveitar os saldos. A experimentação virtual baseada em visão é uma solução ideal para estes clientes. Com visão computacional e realidade aumentada, as empresas podem criar representações virtuais de produtos que os clientes podem experimentar confortavelmente em casa, usando os seus smartphones.

Eis como funciona:

• Captura de imagens 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 corporais e outras características relevantes.
• Geração de modelo 3D: Com base nos detalhes extraídos, é criado um modelo 3D do utilizador para servir de base personalizada e realista à experiência de experimentação.
• Sobreposição de produtos: Os produtos selecionados, como roupa ou óculos, são sobrepostos digitalmente ao modelo 3D, permitindo aos utilizadores ver uma pré-visualização realista do seu aspeto.
• 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 ideal.

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

Fig. 1. Funcionalidade de experimentação virtual da Puma.

Deteção de fraude e furto com visão computacional#

Durante a época festiva, não são apenas as vendas que aumentam. Nos últimos anos, os furtos em lojas aumentaram 53% durante esta época. Estes dados são preocupantes e mostram a necessidade de melhores medidas de prevenção.

A visão computacional oferece uma maneira eficaz de lidar com furtos em lojas e excesso de lotação. Modelos como Ultralytics YOLO11, que oferecem suporte à estimativa de pose, podem ser usados para analisar movimentos humanos em tempo real e identificar comportamentos suspeitos que possam indicar um furto.

Também pode ser usada para monitorizar a densidade das multidões e prever pontos de congestionamento, ajudando as lojas a gerir o fluxo de pessoas. Ao compreenderem o comportamento dos clientes e os padrões de circulação, as empresas podem otimizar a disposição das lojas, melhorar a circulação dos clientes e garantir 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 usada para detetar um ladrão numa loja.

Por exemplo, a conhecida 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, sobretudo durante a época festiva. Estes sistemas analisam transmissões de vídeo em tempo real para identificar atividades suspeitas. Como resultado, a WinCo Foods reduziu a taxa de furtos em mais de 60%.

Usar a visão computacional para ajudar na decoração#

Você já passou tempo demais decorando a casa antes do Natal? Nos Estados Unidos, as pessoas passam em média 4 horas decorando para as festas, muitas vezes fazendo várias tentativas para aperfeiçoar a decoração. Ferramentas de IA e visão computacional podem facilitar muito esse processo, ajudando as pessoas a criar decorações festivas sem complicação.

As ferramentas de realidade aumentada 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 voltar várias vezes às lojas.

Por exemplo, a IKEA lançou uma nova ferramenta digital baseada em IA: IKEA Kreativ. Utiliza visão computacional e realidade mista 3D para ajudar os clientes a conceber e visualizar os seus espaços habitacionais. Ao carregarem fotografias das divisões, os clientes recebem sugestões personalizadas de mobiliário e disposição, adaptadas às suas necessidades.

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

Visão computacional e gestão do inventário na época festiva#

A época festiva traz muitos produtos novos ao mercado. Gerir o inventário destes produtos durante este período pode ser uma tarefa bastante complexa, sobretudo para grandes empresas e plataformas de comércio eletrónico. Com um volume enorme de encomendas, torna-se difícil para as pessoas processá-las manualmente e com eficiência.

Para resolver este problema, as empresas recorrem cada vez mais a robôs guiados por 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. A utilização destas tecnologias inovadoras pode simplificar significativamente o processo de gestão do inventário.

Sempre atenta às tendências tecnológicas, a Amazon está usando robôs com visão computacional em suas instalações para gerenciar o estoque. Um dos robôs, Robin, usa visão computacional para pegar e posicionar pacotes com precisão, demonstrando como a IA pode apoiar a logística durante a temporada de festas.

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

Vantagens e desvantagens da visão computacional nas compras da época festiva#

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

• Menos devoluções de produtos: A experimentação virtual e as recomendações personalizadas ajudam os clientes a fazer escolhas informadas, reduzindo a probabilidade de devoluções.
• Gerenciamento aprimorado das prateleiras: a visão computacional pode ser usada para monitorar os níveis de estoque nas prateleiras, garantindo que os produtos populares da temporada sejam repostos rapidamente para atender à demanda dos clientes.
• Soluções escaláveis para períodos de elevada procura: As tecnologias de visão computacional permitem que as empresas expandam as suas operações de forma eficiente, lidando com um grande volume 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 aspetos a ter em conta:

• Preocupações com a privacidade: As recomendações personalizadas, como as baseadas no reconhecimento facial ou nos hábitos de compra, podem levantar questões de privacidade e ética. São necessárias medidas de segurança rigorosas para proteger estes dados contra o acesso não autorizado.
• Custos de infraestrutura: Embora a utilização de sistemas de visão computacional possa aumentar as vendas e a produtividade, os custos de infraestrutura associados são elevados. O investimento inicial necessário para criar um sistema sofisticado de visão computacional pode estar fora do alcance das pequenas empresas.
• Algoritmos enviesados: Por vezes, os sistemas de visão computacional podem apresentar resultados injustos ou imprecisos devido a enviesamentos nos algoritmos. Estes enviesamentos podem levar a experiências negativas para os clientes.

O futuro das compras na época festiva#

A IA e a visão computacional estão a mudar a forma como fazemos compras durante a época festiva, facilitando a vida a empresas e clientes. 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.

Apesar de algumas limitações, como os custos e as preocupações com a privacidade, as vantagens da utilização da IA durante a época festiva são claras. À medida que as tecnologias de IA continuam a melhorar, é provável que continuem a transformar a forma como celebramos e fazemos compras nesta época.

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