Image recognition: come sarà il futuro del retail?

Advanced Image Recognition

Hai mai sentito parlare di image recognition nel retail?

Anche se non conosci questa terminologia sicuramente ti sarai imbattuto nella tecnologia di riconoscimento delle immagini. Una macchina oggi è in grado di interpretare un’immagine, la voce o dei dati, proprio come fa il cervello umano. 

Tutto questo avviene grazie all’intelligenza artificiale e al machine learning

Ma come può l’intelligenza artificiale apportare vantaggi nella vendita al dettaglio? 

L’avvento del digitale ha cambiato il commercio, imponendo nuovi scenari e strategie anche nel settore del retail. Molti punti di vendita fisici hanno dovuto adeguarsi alla nuova situazione, soprattutto in periodo di Covid, creando siti e-commerce per coniugare online e offline.

In questo articolo vi sveleremo come l’image recognition viene usato anche nel retail e alcuni esempi di successo. 

Riconoscimento delle immagini con l’intelligenza artificiale: come funziona?

Google Image Recognition

Prima di addentrarci nel mondo del retail cerchiamo di far chiarezza sul funzionamento dell’Image recognition

Per dare una definizione possiamo dire che l’image recognition è una particolare tecnologia che, sfruttando le reti neurali convolutive, simula il cervello umano per quanto riguarda la vista. 

In pratica, le macchine, tramite sofisticati algoritmi per la lettura e l’interpretazione delle immagini, sfruttano le reti neurali riuscendo a riconoscere forme, colori e seguire addirittura oggetti in movimento.

L’Image Recognition si basa soprattutto sulle CNN (convolutional neural networks, ossia reti neurali convoluzionali), che aiutano a classificare le immagini, composte da pixel, per poi estrarre una serie di caratteristiche ed informazioni.

Dopo che ogni immagine è stata convertita in migliaia di caratteristiche, il modello viene addestrato, ripercorrendo per grandi linee lo stesso funzionamento del machine learning (Apprendimento Automatico). Più immagini si usano e più velocemente un modello viene addestrato per stabilire se una determinata immagine rappresenta un prodotto conforme o meno.

Ogni modello, dopo essere stato opportunamente allenato e addestrato, può essere usato successivamente anche per riconoscere un’immagine sconosciuta, raggiungendo un notevole livello di versatilità per ogni esigenza.

Image Recognition: in quali settori è già realtà

L’intelligenza artificiale sta sostituendo il cervello umano? Se pensiamo agli assistenti digitali come Alexa e alle auto a guida autonoma possiamo concludere che le nuove tecnologie probabilmente no sostituiranno il cervello umano, ma si avvicineranno di molto.

Pensare al futuro ci fa sentire protagonisti di una puntata di Black Mirror, la serie successo di netflix che non si allontana poi tanto dalla realtà. 

L’aumento dei dati  digitali, in particolare dati multimediali non strutturati, sta guidando la crescita della tecnologia di riconoscimento delle immagini.

L’image Recognition è ormai realtà in settori come:

  • Sicurezza e Sorveglianza;
  • Marketing e pubblicità;
  • Shopping digitale;
  • Ricerca immagini (come i motori di ricerca web o quelli in uso sui social network). 

Oltre a questi, negli ultimi anni l’image recognition si sta diffondendo anche nel retail. 

4 modi in cui il l’image recognition può aiutare i retailer 

Se è chiaro cosa può fare l’intelligenza artificiale nel mondo online, vogliamo svelare 4 benefici che le nuove tecnologie che usano l’image recognition possono portare ai negozi fisici. 

  1. Consigliare prodotti e servizi sulla base dei precedenti acquisti: l’image recognition studia i comportamenti segnalando per esempio novità su prodotti affini;  
  2. Supportare i clienti con un assistente intelligente: i chatbot possono indicare ai clienti dove si trovano i prodotti che stanno cercando o fornire assistenza; 
  3. Offrire esperienze uniche con la realtà aumentata: nel retail possono essere usati gli smart mirror, specchi intelligenti che riescono a far vedere l’effetto di un vestito in diversi contesti cambiando lo sfondo; 
  4. Robot per commessi: il robot può supportare la logistica e grazie all’image recognition identifica in autonomia dove si trova il prodotto che cerca e riconosce gli ostacoli. 

Esempi di utilizzo di image recognition e retail

Il grande colosso dello shopping online sta rivoluzionando anche l’esperienza di acquisto nei negozi fisici. Parliamo di Amazon

 Negli store Amazon non esistono più commessi e casse per il pagamento. Grazie a telecamere intelligenti e sensori per il riconoscimento delle immagini e dei movimenti, Amazon tiene traccia di ciò che i consumatori prendono dagli scaffali, facendo pagare i prodotti acquistati mediante mobile wallet e riconoscimento facciale, senza bisogno di passare alla cassa. 

Sei curioso di scoprire come usare l’image recognition anche per la tua azienda? 

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