Marketing a la carta a través del reconocimiento facial

Manuel Markus Richter    18 diciembre, 2013

COS (Content Optimization System) o contenido a la carta para cada cliente y Smarketing, la fusión de marketing y ventas para mejorar la experiencia de cliente, son las dos corrientes del marketing que cobrarán protagonismo el año que viene. Ésta fue la conclusión  del Inbound, un evento organizado por Hubspot en Boston (USA), que reunió a 5.000 profesionales del sector y donde se reflexionó acerca de cómo los consumidores influyen en la forma que tienen las empresas de entender el marketing.

En este post me centraré en el primer concepto: ¿Cómo podemos ofrecer un contenido personalizado a nuestro cliente presencial? ¿Podría ser el reconocimiento facial la solución? Vamos a descubrirlo.

Para empezar, me gustaría sentar las bases de qué se entiende  por reconocimiento facial. Hay muchos elementos que nos pueden identificar como personas, y que nos diferencian de cualquier otra: el DNI o la huella dactilar son los más conocidos, aunque hay otras opciones como el reconocimiento del iris o del timbre de la voz, si bien en estos casos, el hardware necesario es muy específico y, por tanto, muy caro para un uso masivo. Además, puede resultar intrusivo, como sucede en el caso de la huella dactilar o del reconocimiento del iris.

Las ventajas del reconocimiento facial se basan en dos características: el hardware asociado es muy barato, basta una simple webcam o incluso valen  muchas de las cámaras actuales de smartphones y tablets, y no resulta intrusivo para el cliente. Ambos aspectos permiten su uso masivo como herramienta de marketing.

¿Cómo funciona el reconocimiento facial?

En primer lugar, el software de procesamiento de imagen detecta una cara, por ejemplo identificando los iris de los ojos. A partir de ahí, se calculan las distancias entre ojos, nariz, boca, frente, orejas, etc. Este conjunto de medidas nos diferencia a cada persona igual que lo hace un DNI. Así, convertimos una imagen real en un código numérico. También cumple con la privacidad, ya que no almacena ninguna imagen ni datos personales.

reconocimiento

Se tarda aproximadamente una décima de segundo en obtener este código numérico, y la información no ocupa más de 6 KB, por lo que es fácilmente almacenable y comparable. El margen de error está por debajo del 2 por ciento.

Aunque inicialmente el reconocimiento facial se utilizó (y se utiliza) para aplicaciones relacionadas con la seguridad, como detectar sospechosos o delincuentes o para evitar suplantaciones de identidad, su bajo coste hace que resulte ideal como herramienta de marketing. Veamos tres ejemplos de uso:

1-Identificación

Imagina el escaparate de un negocio. ¿Sabría alguien que esté en el interior decir cuántas personas pasan por delante?,  ¿cuántas se detienen a mirarlo?, ¿cuántas entran en la tienda?, ¿qué porcentaje de ellos  son hombres o mujeres?, ¿cuántos son jóvenes, y cuántos mayores?

Lo más probable es que tenga estimaciones, pero no respuestas a estas preguntas. En la actualidad existen dispositivos cuenta personas y  los más avanzados registran cuántas entran y guardan un registro horario, aunque es difícil diferenciar las que entran de las que salen, así como de las que entran solas o acompañadas, las que repiten visita, etc.

Hay otras soluciones mucho más costosas, aunque se utilizan en ocasiones, como contratar a una persona durante un periodo limitado de tiempo para que realice esta tarea. Su misión es cuantificar el número de personas que transitan por la zona, las que entran en la tienda; también miden tiempos de estancia, realizan encuestas, etc. Es una solución muy costosa y poco práctica, sujeta totalmente a la estacionalidad.

Por todo ello, parece  una buena idea pensar en el reconocimiento facial como solución a este problema. Una webcam en el escaparate, o en el interior, que cuente y clasifique por perfiles los clientes de nuestro establecimiento.

Pero no hace falta que lo imagines. Ya existe. Se llama EyeSee y lo produce el fabricante de maniquíes italiano Almax SpA. Sus maniquíes permiten calcular tanto la edad, como el sexo y la raza de las personas que transitan ante ellos.

2-Agrupación.   

Una vez identificado el perfil de nuestro cliente (sexo, edad, etc.) y combinado con otros factores (día de la semana, hora, temperatura exterior, etc.), podríamos dar un paso más: ¿qué nos impide realizarle una oferta personalizada? Se trata de ofrecer un contenido a la carta para cada perfil de cliente.

Algún lector puede estar preocupado por la privacidad. Ya vimos que no atenta contra ella, al no quedar grabada ninguna imagen real, ni utilizar datos personales. A pesar de ello, es conveniente utilizar un código de buenas prácticas y avisar al cliente de que el local dispone de cámaras de grabación, e informarle de su uso.

Está claro que los hábitos de consumo dependen en gran medida del perfil del cliente. Pongamos como ejemplo una tienda de material deportivo. Una vez identificado por el reconocimiento facial que nuestra cliente es una mujer con una edad en torno a los 30 años, podríamos exponer anuncios dirigidos hacia ella, como ropa deportiva o zapatillas para correr. Si fuera un señor de unos 60 años, otro tipo de anuncios serían más eficaces.

Esto también se está haciendo ya. El software necesario lo ha creado la empresa británica Amscreen, y la cadena Tesco lo está instalando en sus 450 gasolineras repartidas a lo largo del Reino Unido.

¿Recuerdan la película Minority Report, dirigida por Steven Spielberg en el año 2002 y protagonizada por Tom Cruise? Una ficción convertida en realidad.

3-Personalización.

El estadio final sería COS en estado puro: ofertas personalizadas en función de cada cliente.

Esto sería posible si fuéramos capaces de reconocer al cliente que repite en el establecimiento. O, incluso, para las cadenas con varios establecimientos al cliente que repite en un establecimiento diferente de la misma marca.

En este caso, el perfil numérico del reconocimiento facial debería estar almacenado en un servidor junto con otros datos que se consideren, ya sean datos personales o hábitos de consumo. Para ello es necesario el consentimiento expreso del cliente.

Una aplicación potencial podría ser mejorar el estilo de una tarjeta de fidelidad. Sería genial para reconocer a los clientes VIP de un banco que entran en una sucursal que no es la habitual, y poder dispensarle así el trato adecuado. O para un control de acceso.

También sería muy útil para reconocer hábitos de compra y facilitar al cliente el proceso habitual. Por ejemplo, en mi cafetería de siempre saben qué me gusta desayunar todas las mañanas. Pero en la gasolinera siempre tengo que explicar qué gasolina echo y cuántos euros me gastaré…

La empresa española FacePhi, con sede en Alicante, ha desarrollado un software que ya realiza este reconocimiento. Aunque han estado dedicados principalmente al sector bancario, sus soluciones son válidas para cualquier otro ámbito.

Por  tanto, el reconocimiento facial puede ser clave en el desarrollo del marketing durante los próximos años, ya que permite ofrecer a un coste bajo y sin ser intrusivo, contenidos personalizados a nuestros clientes, con el nivel de detalle que se requiera.

 

Comentarios

  1. Con lo que se está sabiendo de la NSA, afirmar que nada se va a utilizar con fines no deseados es un poco optimista.

    ¿No podría una solución de estas pretender ser usada para detectar ladrones de tiendas y filtrarlos antes? ¿Cuando a alguien se le ocurra aplicarlo para esto que explico, no será demasiado alto el riesgo de errores?

    En un banco, no sería mejor aprovechado el dinero para contratar gente decente que genere y promueva una cultura de atender bien a todos los clientes en vez de automatizar la hipocresía VIP?

    Relacionado con todo esto, Minority Report justamente se desarrolla en base a la posibilidad de errores en sistemas tomados por infalibles.

  2. Hola Manuel,

    Cuando leí tu post estaba leyendo “Ganando el momento cero de la verdad” de Jim Lecinski.
    Averigua qué compañías estarían bien preparadas en BI para trasladar las experiencias que describes del primer momento de la verdad al “momento cero”.
    #online #e-commerce

  3. Hola de nuevo,
    En relación a todo lo anterior, hoy he leído un artículo complementario sobre el reconocimiento facial, en varios medios de comunicación, con este titular:

    “identifican las emociones de 21 expresiones faciales”
    http://bit.ly/1jwA4pC

    Respetando los derechos según la LOPD, la LSSI y la ley de cookies… ¿podemos ya experimentar y medir la eficacia de un modelo de comercio on/off line que maneje todas estas variables?

  4. Hola de nuevo,

    hoy he leído este titular en un medio de comunicación: “Identifican las emociones de 21 expresiones faciales” este es su link:
    http://bit.ly/1jwA4pC
    Salvando los derechos contemplados en la LOPD, la LSSI y en la ley de cookees, ¿Podemos ya experimentar con un modelo que pruebe su eficacia en comercio on/off line?
    #buscadores #e/m-commerce

    Un saludo

  5. Saludos,
    creo que del 2014 a la fecha han avanzado muchísimo los software de reconocimiento facial y en especial las emociones. me puede ayudar con un listado de los principales software comerciales para fines de marketing?
    gracias de antemano

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