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Caso de uso

Alimentación

Análisis de interacción en lineales con Visión Artificial

Análisis de iteración en lineales

En esta ficha

Haciendo uso de tecnologías de visión artificial podemos extraer información relativa a los hábitos en tienda. Agregándola con información de campañas, podemos generar estudios personalizados de alto valor.

Objetivos

  • Extracción de movimientos, pausas y hábitos de los clientes en los lineales.
  • Mapas de calor de transito y detección.
  • Correlación de información con ofertas y campañas.

Para optimizar el uso y ventas en tiendas es necesario conocer y modelar el comportamiento de los clientes en el establecimiento y, desde este conocimiento basado en datos, establecer campañas y ofertas para maximizar su resultado.

Qué hacemos

Mediante visión artificial, podemos determinar el movimiento y paradas de los clientes en los lineales de las tiendas, obteniendo estadísticas que se agregan con la información de ofertas y campañas, formando un conjunto de datos que nos permite un análisis detallado y continuado en el tiempo.

Cómo lo hacemos

Caracterización y recogida inicial de datos.

Identificamos las áreas en tienda, perspectiva, ángulos e iluminación.
Obtenemos imágenes de video de referencia para entrenamiento de modelos.
Identificamos y nos conectamos con los sistemas de tienda para la obtención de datos de contexto, ofertas y promociones.

Entrenamiento de modelos y almacenamiento de resultados

Con las imágenes obtenidas se entrena y ajustan los algoritmos de acuerdo a los requisitos para maximizar los resultados. Los datos inferidos desde los sistemas de tratamiento de imágenes se almacenan y transforman en procesos ETL.

Análisis y visualización.

Desde la información almacenada, realizamos tareas de análisis y reporte.
Los resultados obtenidos de los análisis se trabajan sobre herramientas de BI para su estudio, permitiendo tomar decisiones apoyadas en estos datos y realizar acciones o promociones a corto y largo plazo.

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