デジタルサイネージとAIが小売業をどのように活性化しているか

人工知能はデジタルサイネージセクターで活況を呈しています, 他の多くの業界と同様に. しかし、AIについて話すとき、範囲は非常に広いです. Hay que distinguir entre bots y software realmente ‘inteligente’ que puede ‘aprender’.

Los bots son programaciones fijas en las que un evento そして definido sigue a un evento X. 例えば, a una madre de 30 años con un niño pequeño que entra en un banco se le muestra un anuncio diferente en una pantalla de señalización que a una pareja de 60 años que entra en el mismo banco. 人工知能, en cambio, funciona de forma más abierta, con variantes de acción, vinculaciones, calculando correlaciones, comparando los resultados, utilizando el aprendizaje automático… El resultado es una optimización continua.

Utilizando cámaras de alta resolución se pueden leer variables como la postura corporal, 表情, el movimiento de la cabeza, la dirección de la mirada y el tiempo de permanencia, con el fin de encontrar correlaciones de forma independiente y tenerlas en cuenta en futuras visualizaciones.

のソリューション software de señalización digital actuales utilizan hasta 20 características reconocidas de una persona para calcular el contenido de la emisión. Todo ello en fracciones de segundo.

Datos personales y anónimos

Un registro tan detallado de las características personales con la ayuda de cámaras de alta resolución suscita naturalmente inquietudes. Puedo disipar estas preocupaciones en la medida en que no se recogen datos personales.

Al software de señalización digital inteligente no le interesan los datos personales. Es completamente irrelevante quiénes son las personas grabadas. Lo que interesa a la 人工知能 アール, 他のものの中で, los patrones de movimiento reconocidos, los estilos de ropa, la edad o el sexo.

En el caso de la madre de 30 años con un niño pequeño en el banco, esto significa: al software de señalización digital no le interesa el nombre de la mujer ni quién es; lo que le interesa es que sea mujer, que tenga un hijo, cuándo acude al banco, cómo se mueve o cuánto tiempo permanece en el lugar, cómo va vestida y qué edad estiman los algoritmos que tiene. Esta información llena una tabla, una base de datos. La imagen puede volver a borrarse inmediatamente.

Por eso hay que distinguir claramente entre datos personales, que por supuesto deben protegerse, y datos anónimos. El análisis de imágenes sólo transmite patrones reconocidos en el sentido de una encuesta anónima en forma de tabla. Una persona frente a una cámara de IA es sólo una tabla de características a la que sigue una evaluación y un resultado, en este caso la visualización de publicidad adaptada.

Si registro características personales puramente cuantitativas y las almaceno independientemente de la secuencia de vídeo individual, se trata de datos anónimos e impersonales.

Tampoco se almacenan vídeos o imágenes. La cantidad de datos sería demasiado grande para ello y la secuencia de vídeo individual carece de interés. Lo que interesa, しかし, es el resultado, 私が言いたいのは, las decisiones del software. Porque la inteligencia artificial está estrechamente vinculada al aprendizaje automático.

Hay que saber que en el caso de la IA en el sector de la señalización digital, estamos hablando de grandes redes, no sólo de dos o tres tiendas. Se evalúan secuencias de vídeo de muchos miles de puntos de emisión. Estas evaluaciones se utilizan para calcular los resultados futuros. その点, la IA aprende constantemente del conjunto de contenidos de señalización. Cuanto más grandes sean las redes, mejor y más precisa y rápidamente podrá aprender el software las correlaciones y correspondencias.

La IA y la señalización digital mejoran el comercio físico

この一連の「繁殖パターン」は、マーケターにほぼ無限の可能性を提供します. ここでは、関連性と個性のポイントが重要です: 広告や情報メッセージをこれまで以上に正確に再現できます.

もう一度銀行を例にとってみましょう. 彼は新しい若い顧客を引き付けたいと考えており、若いアカウントのために紙のポスターで「伝統的な方法」を宣伝しています, ベンチのあちこちにぶら下がっている. しかし、これは人を喜ばせません 75 今、この銀行に入る年. もしかしたら、このクライアントは宣伝に悩んでいるのかもしれません. または、あなたは単によく世話をされていないと感じて疑問に思います: この銀行は私を顧客として欲しがっているのか??

Aquí es donde entra en juego la señalización digital inteligente. Este cliente bancario de 75 años puede recibir información sobre un plan para jubilados, mientras que el adolescente recibe información sobre su primera cuenta nómina gratuita y la joven madre sobre un plan de ahorro para ‘estudiar en una universidad puntera de EE.UU’.

Estos ejemplos muestran cómo las soluciones de IA y la señalización digital ayudan a dirigirse a los clientes de forma individualizada y, そこで, a captarlos de forma amable. Todos reciben publicidad adaptada a su edad y situación vital.

このようにして, el banco de proximidad puede posicionarse para un público muy amplio. Esto es transferible a todo el ámbito del retail. Las tiendas de ropa se dirigen auténticamente a clientes de diferentes edades. Una panadería capta a los clientes con publicidad en expositores. Y una cadena de supermercados promociona las ofertas de la semana siguiente, siempre de forma diferente, según el grupo objetivo que pase por delante del expositor.

Un recorrido perfecto del cliente

Este experimento mental puede llevarse aún más lejos. Si se toma el recorrido completo del cliente, 例えば, el resultado puede afinarse vinculando los datos de la pantalla con otros, como los datos de ventas de la zona de caja y de la tienda en línea, los patrones de recogida en las tiendas, los de movimiento en una tienda o el tiempo pasado en determinadas páginas de productos en línea, e incluyéndolos en el cálculo del resultado.

Conectados a soluciones de señalización digital en la tienda, los carteles publicitarios pueden individualizarse y adaptarse mejor al grupo objetivo.

El futuro consistirá en proporcionar al cliente información relevante desde el primer punto de contacto, dondequiera que se produzca, y acompañarle en su experiencia online y offline de forma informativa y entretenida. La señalización digital no sólo contribuye enormemente a ello, sino que también es la clave para revitalizar el retail.

パブロ・トレインズ

Business Development Manager de コンセプト・インターナショナル・スペイン

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