Una de las tareas en las que la Inteligencia Artificial (IA) tiene todavía largo recorrido es el tratamiento de imágenes para poder identificar de manera automática objetos y componentes dentro de la misma.
Esto se hace a partir de traducir los contenidos de las imágenes a datos, que luego se tratan con objetivos muy diversos, con diferentes técnicas de machine learning.
En el campo del marketing, cada vez van a ser más las aplicaciones de estas técnicas.
Por ejemplo, muchas páginas web de e-commerce tienen sistemas de recomendación que funcionan buscando similitudes a partir del etiquetado basado en el lenguaje. Por ejemplo, si tú entraste en la página de una tienda de ropa y compraste un par de zapatos, cuando regreses a la página los sistemas de recomendación posiblemente te van a recomendar otros zapatos.
Sin embargo, si esta página tuviera un sistema de recomendación basado en el análisis de imágenes con inteligencia artificial, podría recomendarte no en función del etiquetado, sino en función de patrones visibles. Por ejemplo, si compraste zapatos de color rojo te podría recomendar un vestido rojo, o un bolso rojo.
Para aquellos que penséis ¿Y si la tienda solo vende zapatos? Es cierto que en este caso a lo mejor solo te va a recomendar otros zapatos, pero con tratamiento de imágenes posiblemente no te los enseñará rojos, sino azules o verdes.
O también podría acordar una relación de partnership con una empresa de bolsos, recomendarte un bolso rojo, y llevarse una comisión por cada venta de este estilo.
O también podemos pensar en el camino inverso. Una persona que tiene una falda en casa y quiere comprar en internet una blusa que le vaya a juego. Sería maravilloso que esa persona entrase en la página web de una tienda de moda y, en lugar de empezar a buscar y mirar todas las blusas, colgar una foto de su falda y que la página le mostrara solo aquellas blusas que mejor combinasen.
Incluso colgar la foto de la falda en Google y que le aparezca un listado de tiendas con blusas que le van bien a la falda, mostrando las fotos de las mismas.
¡Y poder tener a la vez los precios y solo ver las 5 que mejor combinan y con mejores precios!
Otro de los usos que podríamos dar al tratamiento de imágenes es poder utilizar una parte de la imagen como hashtag. Por ejemplo, cuando colgamos fotos en Instagram, poder etiquetarla no como #Bolso, sino como #Imagen_del_bolso.
Si muchos lo hicieran así, podríamos rápidamente obtener imágenes con bolsos similares. Mucho más útil que ver todas las imágenes para #Bolsos.
Desde el punto de vista de la creatividad y los contenidos las oportunidades son inmensas. Si sabemos cuáles son las fotos en las que un público objetivo determinado (Mujeres 18-34, por ejemplo) ha dado más «likes», podemos sacar de manera automática patrones de dichas fotos, y fabricar contenidos publicitarios que a priori sabemos les van a gustar más.
Cranius es una empresa de contenidos inteligentes que ya hace este tipo de desarrollos y me consta que los resultados en cuanto a mejora de eficiencia de las campañas son increíbles.
Cambiando de tercio, sabemos que la forma en que se miden las audiencias de la TV es a partir de confiar en las personas que viven en los hogares del panel de audímetros, que deberán registrarse en su control de mandos cada vez que se sienten delante del sofá ¡Uno a uno! (Se sienta primero el padre, se registra; se sienta luego la madre, se registra…).
Pero, ¿nos será más fácil grabar imágenes y poder discriminar no solo quiénes están enfrente de la TV, sino qué están haciendo y cuál será el nivel de atención? Se puede hacer de manera confidencial y recogiendo solo si las personas están mirando o no hacia la TV ¡No necesitamos detalles de sus vidas personales!
Por no hablar de recoger emociones a través de las imágenes. Cuando los clientes llamen a los call centers y lo hagan a través de una cámara, no solo sabremos quién es al instante, sino cuál es su grado de enfado, por ejemplo.
En fin, podría continuar largo y tendido hablando de las oportunidades que tiene en tratamiento de imágenes, pero creo que con esto que os he contado ya nos hacemos una idea de lo importante que es seguir avanzando en este campo de análisis e introducirlo en los departamentos de Marketing, las agencias de medios, los institutos de medición, etc.
¡Y con mucho cuidado, claro! En estos campos de base algorítmica, o haces bien las cosas o a lo mejor te quieres comprar un bolso de primavera y acabas con un loro en tu casa
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