HO CHI MINH CITY – Una vez que los compradores ingresan a ciertas tiendas de moda o minoristas de colchones en Vietnam, las cámaras se encienden y las computadoras se ponen a trabajar, calculando qué porcentaje de personas hablan con el personal o hacen una compra, y docenas de otras métricas.
Analizando los números para estos clientes minoristas está Palexy, una de las pocas startups de Vietnam que lleva el aprendizaje automático al mundo físico y se expande en Asia.
La empresa compara sus servicios con el análisis de datos que los sitios de comercio electrónico ya utilizan para dirigirse a los clientes, pero en la vida real. Dice que ayuda a las tiendas a aumentar las ventas al tomar las imágenes de su cámara y agregar visión por computadora, la rama del aprendizaje automático que permite, por ejemplo, a un Tesla identificar a los peatones.
Este enfoque, sin embargo, acumula montañas de datos, empujando a Palexy y a los minoristas a debates éticos más amplios, desde el consentimiento en la vigilancia hasta el uso de la economía del comportamiento para influir en los clientes.
La puesta en marcha combina dos pilares comerciales: uno en línea y otro fuera de línea. El primero se asemeja al análisis de datos de las empresas que rastrean a los usuarios en sus sitios web para ver, por ejemplo, lo que los compradores ponen en sus carritos pero no terminan comprando, o cuáles son los términos de búsqueda más populares.
En segundo lugar, las tiendas han experimentado durante mucho tiempo con trucos para empujar a los clientes, desde colocar compras impulsivas cerca de la caja registradora hasta reproducir música lenta que anima a los compradores a navegar.
En una era de datos infinitos, Palexy agrega visión por computadora a tales trucos analógicos. Un cliente quería averiguar por qué una nueva línea de zapatos se vendía mal en una tienda en comparación con otras. Entonces, la startup escaneó las imágenes de video de la tienda para trazar un «mapa de calor» de cuánto tiempo pasaban los compradores en cada parte de la tienda; por ejemplo, pueden quedarse cerca del aire acondicionado. Según los datos, el cliente aumentó las ventas al reposicionar los zapatos, dijo Palexy.
«El comercio electrónico tiene abundante información sobre los datos», dijo el cofundador y director ejecutivo Thong Do en una entrevista. «Pero las tiendas físicas carecen de ese conocimiento de los datos».
Do regresó a Vietnam desde Silicon Valley después de vender su startup de inteligencia artificial, Arimo, a Panasonic en 2017.
Asia se está convirtiendo en el centro de gravedad de la inteligencia artificial, dice, aunque Vietnam está rezagado en la tecnología de su antiguo hogar, los EE. UU., Donde la visión por computadora impulsa las tiendas sin cajero de Amazon y los chatbots reciben pedidos en las cadenas de autoservicio.
El problema con la visión práctica por computadora, la capacidad de una máquina para identificar personas y cosas en imágenes, es lograr precisión.
La cara de Do se iluminó cuando le preguntaron sobre datos estructurados versus datos no estructurados. El ingeniero informático tomó su computadora portátil y sacó imágenes de la tienda, que son datos sin procesar. Para que las computadoras le den sentido, necesitan datos etiquetados. Los gerentes de las tiendas pueden etiquetar puntos en el video, desde un mostrador de caja hasta un pasillo con pantalones de mujer. Eso ayuda a las máquinas a aprender a distinguir entre personas. Alguien que esté detrás del mostrador, por ejemplo, probablemente sea un miembro del personal.
Después de que el análisis de aprendizaje automático de Palexy mostrara que los compradores pasaban mucho tiempo en los mostradores de cosméticos de Guardian pero no compraban nada, recomendó que la tienda de salud y belleza agregara consultores para responder preguntas. © Lien Hoang
Presionó reproducir en la pantalla y, cuando los clientes entraban a la tienda, el software identificó a un hombre de entre 20 y 30 años y lo rodeó con un recuadro azul. Palexy ha entrenado su software en 20 millones de viajes de compras, dijo Do.
La compañía planea expandirse a Medio Oriente y otras partes de Asia en 2022 y globalmente en 2023. Dijo que opera en seis mercados, incluidos Japón y Tailandia, con aproximadamente 100 clientes, desde zapatos Aldo hasta tiendas de salud y belleza Guardian.
Pero los clientes de estas tiendas minoristas, a diferencia de los de los restaurantes de autoservicio, a menudo no saben que las máquinas los están monitoreando. El consentimiento no es realmente una opción, ya que las personas se mueven entre espacios públicos y privados, lo que genera dudas sobre la vigilancia.
La recopilación de datos es inevitable, dijo Amanuel Flobbe, director de Sunbytes con sede en Ciudad Ho Chi Minh, que ayuda a las empresas a mejorar las operaciones con análisis de datos. Las empresas enfrentan una compensación, dijo, entre su impulso por la eficiencia y el uso ético de los datos, especialmente si incluyen información personal.
«Si no es anónimo, el riesgo está ahí», le dijo a Nikkei Asia.
Cuando se le preguntó si la gente debería ser aprensiva con todo este seguimiento, Do dijo que los datos se anonimizan y Palexy borra los datos del cliente en 24 horas. Dijo que el negocio principal de la compañía no utiliza el reconocimiento facial, aunque sí lo hace un servicio más nuevo para identificar a los clientes habituales.
«Merecemos algo de privacidad. No queremos que nos vigilen todo el tiempo», dijo.
Palexy da recomendaciones y una tienda decide si usarlas. Algunos son básicos, como cuántos empleados asignar a un turno. Otros entran en el ámbito de la psicología del comportamiento, como la iluminación y el diseño, que aumentan las probabilidades de que alguien compre un producto. La startup dijo que realizó una campaña publicitaria A / B para un cliente japonés en Vietnam, por ejemplo, y concluyó que los videoclips en la tienda eran mejores que los gráficos estáticos para atraer a los compradores a un pasillo específico.
Es una pregunta para todos los especialistas en marketing: ¿cuánto están dispuestos a empujar los consumidores a comprar?
El mejor equilibrio entre la comodidad del cliente y la privacidad varía según el país, dijo Do.
«Para cada mercado, hay un punto de equilibrio», dijo.
Palexy dijo que sus ingresos mensuales fueron de 50.000 dólares y que apunta a alcanzar el punto de equilibrio en abril. Recaudó $ 1 millón de Do Ventures y Access Ventures en una ronda inicial de diciembre y se compara con Google Analytics para tiendas físicas. Muchas de las tiendas se convirtieron recientemente en conversiones de big data, que está tan extendido en línea que los críticos han comenzado a advertir sobre la inteligencia artificial o el «solucionismo» tecnológico: la creencia de que con suficientes datos, casi cualquier cosa puede optimizarse.
Sin embargo, para el uso de datos en las tiendas, todavía es temprano. Do estimó que Palexy analiza entre 30 y 40 métricas, como cuántas personas prueban un producto o deciden entrar cuando ven un escaparate. La compañía podría expandir su tecnología más allá del comercio minorista y quiere brindarles a los clientes una opción de comercio electrónico para 2022, dijo.
«La diferencia entre el mundo físico y el digital», dijo Do, «será borrosa».