La búsqueda visual es uno de los últimos avances que está dejando una huella en el comercio electrónico. Creo que la mayoría de vosotros os habéis dado cuenta de que el comercio electrónico y la industria minorista han cambiado drásticamente en los últimos años y los jóvenes compradores están exigiendo una experiencia de compra más inteligente donde el recorrido desde el descubrimiento de un producto hasta su salida sea lo más breve posible . Y las imágenes son a menudo el punto de partida para la mayoría de estos recorridos. Cada vez más personas interactúan con imágenes para descubrir productos que son nuevos para ellos o para encontrar artículos que hayan visto en la vida real. La razón es que es mucho más intuitiva y más versátil en comparación con la búsqueda basada en texto. Los consumidores modernos constantemente toman instantáneas de aquello que buscan, ya sea en la vida diaria o en las redes sociales. Sin embargo, en el pasado no había una manera fácil de encontrar un artículo similar o parecido como alternativa. En 2018 hay una manera de que las grandes multinacionales y las startups en pleno auge trabajen en capacidades de búsqueda visual para ofrecer una experiencia perfecta y adaptada al eliminar la barrera que implica no saber nada sobre un producto. Y hoy veremos la búsqueda visual en el comercio electrónico: beneficios, casos de uso, estudios de casos y estadísticas.

 

¿Qué es la búsqueda visual?

 

La mayoría de vosotros probablemente sabéis que la información visual es mucho más atractiva y fácil de recordar para las personas. Es un hecho bien conocido que una imagen es más efectiva que las palabras porque nuestras mentes están diseñadas para procesar mejor información visual. Las imágenes captan la atención de las personas, evocan una reacción emocional y mejoran la comprensión y la retención de la información.

Por tanto, los líderes de comercio electrónico decidieron invertir en la búsqueda visual para mejorar la experiencia del cliente y aumentar las ventas. Cuando decimos búsqueda visual, nos referimos a un motor de búsqueda visual típico que puede identificar elementos en una imagen o un video y buscar en un catálogo para encontrar artículos iguales o similares. Antes de tener esta opción de búsqueda visual, se requería que el usuario recordara el nombre o cualquier detalle del producto que buscara online o que tuviese las habilidades de comunicación para describirlo de una buena manera. Si la descripción no es lo suficientemente detallada, el motor de búsqueda o el sitio web de e-commerce pueden traer resultados irrelevantes y decepcionar al cliente. La búsqueda visual lee las imágenes para identificar el color, la forma, el tamaño y las proporciones, e incluso el texto para identificar nombres de marcas y productos. Esto ofrece una ventaja sobre la búsqueda por palabras clave, en la que los resultados son tan buenos como la capacidad del usuario para describir un elemento. Esencialmente, permite a un cliente buscar un artículo simplemente cargando una imagen del mismo. Por ejemplo, si ves una chaqueta que un influencer usa en las redes sociales o si ves a una persona al azar con una camiseta que realmente te gusta, lo único que tienes que hacer es hacer una foto y subirla a la aplicación o página web del minorista y encontrar exactamente los mismos artículos. Google, Amazon, eBay, ASOS, Facebook, Pinterest, WayFair ya tienen esta opción y más adelante en el artículo enumeraré otras páginas y compañías que ya tienen esta opción. Así que, sigue leyendo!

Además, lo que te permite hacer es encontrar artículos parecidos, pero más baratos si el precio tiende a ser demasiado caro, etc. Con las soluciones de búsqueda visual ejecutándose en la aplicación o sitio web, los minoristas pueden sugerir artículos de aspecto similar a diferentes precios, gamas, por lo que el cliente puede comprar un producto similar a un precio menor. Esta característica puede se muy importante en los sitios de comercio electrónico, ya que se puede utilizar para ofrecer recomendaciones, en función de los elementos que realmente le gustan al comprador.

 

Estadísticas de búsqueda visual

 

Otra razón detrás de la popularidad de la búsqueda visual es la forma en que simplifica las compras en dispositivos móviles. Muchos minoristas obtienen la mayoría de sus ingresos del comercio móvil. Por ejemplo, Asos informa que en 2017 el 70% de sus pedidos en el Reino Unido provino de dispositivos móviles. Con la implementación de su función de búsqueda visual, esperan que las ventas crezcan entre un 30% y un 35%. Pinterest afirma que el 85% de todas sus búsquedas se realizan en dispositivos móviles, y el 87% de sus usuarios compraron algo que encontraron en los pines.

Para el 74% de los consumidores, las búsquedas de palabras clave tradicionales basadas en texto son ineficientes para ayudar a encontrar los productos correctos en línea.
La búsqueda visual no solo brinda una mejor experiencia al cliente; impulsa resultados comerciales reales. Con características como “comprar el look”, las empresas han aumentado el tamaño promedio de los pedidos en un 20%. Debido a que la brecha entre “ver” y “comprar” se ha reducido, a los consumidores les resulta más fácil comprar lo que ven en Internet.

Según una investigación de Accenture, las redes sociales se convertirán en el canal de compras preferido para Generation Z, con el 69% de los consumidores jóvenes interesados ​​en comprar directamente a través de las redes sociales. Las empresa de e-commerce permitirán a sus clientes cargar y buscar productos que encuentren en sitios web de redes sociales y comprarlos.

Además, de acuerdo con un estudio reciente de eMarketer, el 72% de los usuarios de Internet de los EE. UU. Siempre buscan contenido visual antes de realizar una compra. Y Gartner predice que, para el año 2021, las primeras marcas de adopción que rediseñen sus sitios web para apoyar la búsqueda visual y por voz aumentarán los ingresos del comercio digital en un 30%.

 

Casos prácticos

La moda es un mercado dominante en términos de búsqueda visual; sin embargo, la decoración del hogar, los productos de consumo, los productos de peinado y maquillaje, y los productos electrónicos de consumo, etc., son casos de gran uso. En todos estos casos, la búsqueda visual ahorra tiempo y reduce el nivel de estrés.

 

Principales beneficios de búsqueda visual

Bueno, creo que simplemente explicando el concepto, los beneficios son claros, pero dejadme repasar los más importantes para mostrar todo el potencial de la búsqueda visual en el comercio electrónico y el m-commerce.

 

Ofrecer exactamente lo que el usuario quiere

La búsqueda visual es una herramienta particularmente buena para los compradores que buscan un artículo específico. Esto se debe a que reduce la cantidad de pasos que el usuario tendría que realizar, como escribir una palabra clave o desplazarse por los resultados. En cambio, en este caso, el usuario simplemente carga la imagen y obtiene el producto deseado de inmediato.

 

Venta cruzada

Otro beneficio de la búsqueda visual es que puede ser una excelente herramienta de venta cruzada. Si un sitio web no tiene un producto deseado en existencia, puede mostrar artículos similares o relacionados que aún podrían conducir a una compra. Además, también puede ayudar a los consumidores a imaginar cómo otros productos podrían complementarlo. Por ejemplo, alguien podría buscar un vestido rojo, pero si ven la imagen de una mujer vestida con un vestido rojo y zapatos negros de tacón alto, es posible que estén dispuestos a comprar más de lo previsto.

 

Ahorra tiempo

Solo es cuestión de segundos cargar una imagen y verificar si el producto está disponible, en lugar de explorar diferentes secciones y esperar encontrar el producto correcto.

 

Facilidad

No es necesario pensar en la sección de la web donde están las gafas de sol. Pueden estar en accesorios, en mujeres, en verano, en promociones, etc. Deja que la búsqueda visual haga esta acción por ti.

 

Búsqueda visual en el comercio electrónico: casos de estudio y actores principales

 

Neiman Marcus
Neiman Marcus es la famosa marca de ropa estadounidense, contactó a la compañía Slyce para obtener ayuda para aumentar las tasas de conversión de la versión móvil de su sitio. Crearon un complemento. Encontrar. Aplicación móvil de compra que permite a los compradores fotografiar elementos del mundo real, encontrar productos similares en el catálogo de Neiman Marcus y comprarlos con un solo toque. La solución ofrecida por Slyce facilitó significativamente el proceso de búsqueda de productos para los clientes de Neiman Marcus y el aumento de las transacciones móviles realizadas en la tienda. Al tomar fotografías de varios productos, los clientes pueden encontrar productos similares o relacionados en el catálogo de la tienda y comprarlos con un solo toque. Los clientes ya no están obligados a describir un producto. En su lugar, cargan fotos fácilmente para encontrar productos que concuerden, lo que les permite descubrir más productos del catálogo de Neiman Marcus y reducir la caída. Debido a la tecnología innovadora de Slyce, Norman Marcus ganó el premio de Minorista de lujo del año en 2015. Y obtuvo “Resultados de búsqueda con una precisión del 95%” – Wanda Gierhard, Neiman Marcus CMO

 

Tommy Hilfiger
Tommyland es una aplicación móvil creada especialmente para el desfile de Tommy Hilfiger, el diseñador de moda estadounidense, para aumentar el compromiso del cliente con la marca y sus productos.
Trabajando en estrecha cooperación con el equipo de marketing de Tommy Hilfiger, Slyce logró crear la primera aplicación basada en la tecnología de reconocimiento de pistas. Usando cámaras de sus dispositivos, los clientes podían tomar fotos de objetos, como ropa de los modelos que participaron en el programa, imágenes en vallas publicitarias, ventanas emergentes y similares, literalmente “sobre la marcha”. Luego, podrían encontrar elementos similares a los que aparecen en las fotos del catálogo de la tienda web de Tommy Hilfiger. En cuanto a los resultados, el 93% de precisión en los resultados para 3D, 100% de precisión para 2D y Video.

 

Shoppers app
Con esta aplicación, los usuarios podían tomar fotos o productos de abarrotes en sus refrigeradores para verificar su disponibilidad en las tiendas, comparar diferentes ofertas y obtener algunas recetas. La aplicación de compradores cambió radicalmente la experiencia de compra en la industria de comestibles. Actualmente, varios millones de compradores usan esta aplicación en su vida cotidiana.

 

Urban Outfitters
La aplicación Urban Outfitters utiliza la tecnología de reconocimiento visual de Slyce para impulsar su última característica: Scan + Shop. Los compradores pueden tomar una foto de un artículo en el catálogo y encontrar rápidamente el producto con la aplicación Urban Outfitters. La exploración en 2D ha aumentado las transacciones en línea y en tiendas de Urban Outfitters porque elimina los obstáculos de búsqueda y atrae a los clientes. Gracias a la tecnología de Slyce, los productos de Urban Outfitters son fácilmente reconocibles. Los compradores pueden identificar y comprar inmediatamente los productos que ven en el material impreso. Como resultado, aumentó el uso de la aplicación y el compromiso del cliente, y aumentó las conversiones en la tienda y en línea.

 

ASOS
La marca de moda de fama mundial de ASOS se puso en contacto con ViSenze para obtener ayuda para disminuir las tasas de rechazo debido a la falta de existencias de determinados productos. El equipo de ViSenze agregó la característica Fuera de Stock Alternativas al sitio de ASOS que mostró a sus clientes visualmente productos similares, en términos de color, estilo, forma y otras características, artículos para los productos agotados en el sitio. La implementación de esta solución ayudó a los comerciantes a reducir el número de ventas perdidas, lo que a su vez aumentó las tasas de conversión de la tienda web de ASOS.

 

eBay
eBay lanzó una herramienta de búsqueda visual en su aplicación que permite a los clientes no solo usar imágenes guardadas en sus teléfonos para encontrar artículos similares en eBay, sino también usar fotos de cualquier plataforma social para localizar objetos similares en eBay.

 

Tesco
Algunos minoristas crean aplicaciones de búsqueda visual solo para ciertas categorías. La aplicación de búsqueda de vinos de Tesco demostró ser demasiado para mantener como un producto interno de I + D, pero ahora continúa a través de la aplicación de búsqueda de vino de Cortexica, que se asoció con Tesco para construir el original.

 

Slyce
Slyce Inc., líder del mercado en reconocimiento de imágenes para minoristas, impulsa la búsqueda visual en aplicaciones para minoristas como Nordstrom, Best Buy, JCPenney, Neiman Marcus, Home Depot y Macy’s. Su servicio puede identificar virtualmente cualquier producto de una imagen, y permite a los clientes tomar una foto para comprar algo, agregarlo a una lista de deseos, encontrarlo en la tienda, etc.

 

Snap Tech
Snap Tech es una compañía con sede en Londres que ofrece soluciones de búsqueda visual de primer nivel principalmente para minoristas de moda. La compañía se hizo conocida gracias a su tecnología de reconocimiento visual móvil Snap Fashion. La tecnología en sí mismo les permitió a los usuarios realizar fotos de prendas de vestir para ver recomendaciones de productos de más de 250 minoristas de moda, principalmente de Gran Bretaña. Esta solución cambió notablemente la experiencia de compra para los compradores del Reino Unido.

 

ViSenze
ViSenze es una compañía de software que crea soluciones de comercio visual para minoristas y editores de todo el mundo. Usando sus propias tecnologías de reconocimiento de imágenes, ViSenze ofrece nuevas oportunidades de búsqueda para empresas de comercio electrónico y sus clientes.
Uno de los inventos más sobresalientes de ViSenze es la tecnología de reconocimiento de imágenes y videos que es capaz de comprender el contexto no solo de las imágenes, sino también de los videos para mostrar aún más los productos relevantes para los usuarios.

 

Google lens
Uno de los esfuerzos más recientes en la búsqueda visual es Google Lens, una herramienta de búsqueda visual que utiliza la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para analizar las imágenes que toma y brindarle información relevante para esas imágenes. Por ejemplo, si toma una foto de un restaurante, Google Lens no solo puede identificar el restaurante, sino también darle las horas y el enlace a un menú.

 

Pinterest Lens
Pinterest también tiene una aplicación de búsqueda visual, llamada Lens. De acuerdo con Pinterest. Con la lente de Pinterest, los usuarios toman una foto, luego Lens aísla los elementos individuales en la foto y permite a los usuarios buscar objetos relacionados. Además, permite a los usuarios tomar fotos en sus teléfonos inteligentes y ver los pines que se parecen a los objetos en estas fotos.

 

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