마케팅에서 컴퓨터 비전은 무엇을 사용합니까?

컴퓨터 비전이 마케팅에 미치는 영향은 다음과 같습니다.

컴퓨터 비전은 최근 몇 년 동안 큰 발전을 이루었고 마케팅을 위한 새로운 기회를 열어주었습니다. 시스템은 이미지를 스캔하고 AI/ML을 사용하여 이미지 내의 요소와 항목을 올바르게 식별합니다.

컴퓨터 비전은 디지털 시스템이 이미지를 인식하고 이해하는 데 사용하는 기술입니다. 이것은 인간이 눈과 마음으로 우리 주변의 세상을 보고 해석하는 방식과 유사합니다.

소셜 미디어를 통해 컴퓨터 비전과 관련된 여러 측면에 익숙할 것입니다. 컴퓨터 비전 알고리즘은 시각적 콘텐츠를 분해하고 메타데이터로 변환할 수 있습니다. 그런 다음 이 메타데이터를 다른 데이터 세트와 동일한 방식으로 저장, 분류 및 분석할 수 있습니다.

마케팅에서 컴퓨터 비전은 무엇을 사용합니까?

스마트한 온라인 머천다이징

일반적으로 전자 상거래 머천다이징은 태그 지정에 관한 것입니다. 각 제품에는 여러 태그가 포함되어 있습니다. 이를 통해 고객은 특정 특성을 검색하고 추천 엔진이 유사한 제품을 찾을 수 있습니다.

온라인 상점은 알고리즘을 사용하여 특히 중요한 제품을 강조 표시할 수 있습니다.

AI 기반 소프트웨어인 Sentient Aware는 이제 시각적 제품 검색을 가능하게 합니다. 이렇게 하면 메타데이터가 필요하지 않으며 시각적 유사성에만 기반하여 관련 제품을 표시합니다. 기존의 필터링 방법을 사용하는 대신 고객은 이제 관심 있는 제품을 선택하고 시각적으로 유사한 제품을 제공할 수 있습니다.
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보다 효과적인 타겟팅

상품화에 사용된 것과 동일한 기술을 리타게팅에도 사용할 수 있습니다. 제품에 대한 디스플레이 광고는 장바구니를 포기한 후 웹사이트 트래픽을 타겟팅하는 데 사용할 수 있습니다. 이것은 매우 효과적인 전략이지만 매우 잔인합니다.

구매자가 온라인으로 제품을 구매한 경우 소매업체가 명확하지 않을 수 있습니다. 다양한 제품을 전시하는 역동적인 창의성이 더 효과적일 수 있습니다.

실제 제품 발견

Pinterest는 최근 Shazam과 유사하지만 시각적 콘텐츠에 중점을 둔 렌즈 기능을 출시했습니다. 고객은 카메라로 무언가를 가리키고 Pinterest 검색을 실행할 수 있습니다.

이 정보는 특정 가구에 대한 공급자를 찾거나 흔하지 않은 알려지지 않은 채소에 대한 조리법을 만드는 데 사용할 수 있습니다.

소셜 미디어 플랫폼은 2015년부터 시각적 검색 기능을 제공했습니다. 이를 통해 사용자는 이미지의 섹션을 선택하여 관련 항목을 검색할 수 있습니다. 그러나 Lens는 브랜드와 사진 작가가 이미지 내에서 제품을 강조 표시할 수 있도록 하여 이를 한 단계 더 발전시켰습니다.
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이미지 인식, 사회적 듣기

브랜드는 제품과 서비스에 대해 인터넷에서 언급되기를 원합니다. 글쓰기는 사람들이 소셜 미디어에서 공유하는 콘텐츠의 일부일 뿐입니다. 사진과 비디오는 똑같이 중요할 수 있습니다.

Ditto, gum과 같은 기존 회사는 회사 로고를 감지하는 소셜 리스닝 서비스를 제공합니다. 이는 커뮤니티 관리자가 긍정적이거나 부정적인 피드백을 식별하는 데 도움이 됩니다.

마찰 없는 상점에서의 경험

Amazon Go는 2016년 12월에 가장 많이 언급된 제품이었습니다. Amazon Go 앱의 바코드는 매장에 들어갈 때 사용됩니다.

그런 다음 컴퓨터 비전 기술은 매장 주변의 사용자를 추적합니다(아마존은 더 자세한 정보를 제공하지 않았지만 일종의 전화 모니터링과 함께). 선반에 있는 센서는 고객이 제품을 선택할 때 감지합니다.

필요한 모든 것을 갖추면 문을 나서기만 하면 됩니다. Go 앱은 가지고 다니는 물건을 추적합니다. 아마존의 시애틀 컨셉 샵은 계산의 고통을 덜어주기 위해 머신 비전의 문을 연 것으로 보입니다.
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소매 분석

Density는 작업 환경에서 이동할 때 사람들의 움직임을 모니터링하기 위해 작은 조각을 사용하는 혁신적인 신생 기업입니다.

이 데이터는 상점이나 대기 시간, 소요 시간을 측정하는 데 사용할 수 있습니다.

컴퓨터화된 발자국 카운터가 새로운 것은 아니지만 컴퓨터 비전의 발전으로 사람들은 상품화를 최적화할 수 있을 만큼 똑똑하게 추적할 수 있습니다.

감성 분석

MediaCom은 2016년 1월 Realeye의 얼굴 식별 및 분석 기술이 콘텐츠 테스트 및 미디어 관계에 사용될 것이라고 발표했습니다.

이 기술은 사람과 웹캠의 원격 패널을 사용하여 광고 및 정보에 대한 소비자의 반응을 기록합니다.

Realeyes의 Mikhel Jaatma는 감성 지능이 기존의 인터넷 설문 조사 및 포커스 그룹보다 비용 효율적이라고 말합니다. 또한 주관적이거나 가정된 의견에 의존하지 않고 직접적인 반응을 얻습니다.
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이미지 검색

컴퓨터 비전이 향상되면 자동화된 이미지 라벨링이 가능해집니다. 이렇게 하면 일관성 없는 방식으로 이미지에 수동으로 레이블을 지정할 필요가 없어져 보다 정확하고 빠른 그림 구성이 가능해집니다.

비디오는 사용 가능한 데이터 측면에서 압도적일 수 있습니다. 이미지를 획득하고 저장하는 방법도 크게 바뀔 수 있습니다.

아직 멀었지만 많은 사람들이 이미 Google 포토의 사진 검색 기능을 알고 있습니다. 이것은 수천 개의 물체를 찾고 Google 검색 결과에서 이미지 검색을 반대로 하는 데 사용할 수 있습니다.

증강 현실

증강 현실은 모바일 컴퓨팅의 잠재적인 다음 단계로 빠르게 고려되고 있습니다. 여기에는 Snapchat 렌즈와 Hololens와 같은 헤드셋을 통합하는 아직 검증되지 않은 기술이 포함됩니다.
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결론

컴퓨터 비전 시스템은 정확성, 신뢰성 및 수용 면에서 배울 것이 많지만 최근 몇 년 동안 상당한 발전을 이루고 있습니다.

이것은 마케터의 관심을 끌기에 충분합니다. 마케터는 이 기술을 사용하여 위에 설명된 많은 이점과 기타 용도를 탐색할 수 있습니다. 기술이 발전하고 사회가 시각적 커뮤니케이션에 더 의존하게 됨에 따라 우리는 컴퓨터 비전이 창의적이고 혁신적인 방식으로 많이 사용될 것으로 기대할 수 있습니다.