Llevando el Marketing digital al mundo físico con IA

Por Nicolás Liendo.

Hace unos años, era común entrar a un establecimiento y ver en la puerta una persona con un contador manual sumando “uno” cada vez que alguien entraba. No es casualidad que este oficio ya no exista, es que la inteligencia artificial ha logrado perfeccionar esta tarea mediante la tecnología, solucionando problemas inherentes al ser humano como la distracción.

A esta tecnología se la llama “Computer Vision”, que no es más que una inteligencia artificial entrenada por humanos para observar el mundo real, tal como lo haría un humano, pero mejor.

Ahora bien, dentro del ámbito de la cartelería digital, que es lo que nos compete en Woxi, el Computer Vision viene buscando, hace mucho tiempo, acercar conceptos de marketing digital al mundo físico de las pantallas y de eso hablaré en este artículo.

El uso más relevante de la detección humana por Computer Vision es la obtención de información estadística.

Lo que se pretende es imitar lo que en marketing digital se denomina “impresión”, es decir, la cantidad de veces que se mostró un anuncio.

Hoy en día una cámara con Computer Vision puede saber con precisión si una persona pasó frente a una pantalla, si dirigió sus ojos a la misma e incluso conocer su edad aproximada, su género, su estado de ánimo y otra información relevante. En este sentido, los registros que provee un sistema de Computer Vision son incluso mejores que los que podría ofrecer un anuncio de redes sociales.

Un sistema de Computer Vision puede tener memoria; esto quiere decir que puede almacenar los rasgos de una persona —su biometría— para poder saber a futuro si el espectador que está parado frente a la pantalla es nuevo o no.

Cualquier especialista en marketing digital sabrá que esto es muy útil, de hecho, este concepto es ampliamente conocido como “impresión única”: cuántas personas “únicas” vieron el anuncio. Esto es muy útil porque una pantalla instalada, por ejemplo en un shopping, podría saber si las impresiones son generadas por empleados que asisten diariamente al lugar, o si son nuevos clientes potenciales que acaban de ver ese anuncio por primera vez.

Otro ejemplo sería una pantalla en el pasillo de una universidad donde las impresiones pueden ser muy altas, pero las impresiones únicas no, porque los alumnos que caminan los pasillos no cambian diariamente, a lo sumo cambian año a año.

Otro de los usos de la detección humana por Computer Vision es mostrar contenido basándose en las características del espectador. Esto es igual a lo que en marketing digital se denomina “segmentación”, es decir, evitar gastar impresiones en el espectador equivocado, algo que permite optimizar los recursos de una campaña.

Para esto se utiliza la información de rasgos, género y edad que hablamos antes, pero hoy en día también se podría analizar la vestimenta de una persona y mostrar, por ejemplo, ropa acorde al estilo que la persona ya presenta.

Pero la segmentación con Computer Visión pude ir más allá si sumamos biometría y almacenamos la información del espectador. Así podemos lograr lo que hoy se denomina hiperpersonalización. Esto es la capacidad de mostrar al espectador exactamente lo que quiere ver como lo hacen actualmente las redes sociales y la web.

Hoy existen barreras legales que dificultan hacer uso de esta tecnología, pero si la información biométrica se almacenara en una base de datos, se podría mostrar contenido en relación con el historial de compra o incluso, yendo un poco más lejos, según su historial de búsqueda como hacen las redes sociales, cerrando así por completo la brecha entre el mundo físico de la cartelería digital y el mundo virtual de las redes sociales y la web.

En resumen creo que hacer uso del Computer Vision en sistemas de cartelería digital permitirá a los especialistas del marketing digital lograr una transición entre el mundo virtual y el físico, pudiendo utilizar las mismas herramientas que existen actualmente de manera transparente entre un mundo y el otro.