البناء BlinkShelf مع تشاد وود، نائب رئيس قسم المنتجات
لطالما كان فريق Microblink شغوفاً بالتقاطع بين الذكاء الاصطناعي والعالم الحقيقي برؤية جريئة لجلب فوائد الذكاء الاصطناعي لكل شخص على وجه الأرض. منذ ما يقرب من عقد من الزمان، ونحن نعمل على تطوير وتقديم منتجات متنوعة تؤثر اليوم على أكثر من 300 مليون مستخدم في 60 دولة . بالإضافة إلى حلولنا الرائدة في مجال المسح الضوئي للإيصالات، يسعدنا أن نعلن عن التوافر العام لعرضنا BlinkShelf للتعرف على المنتجات. قبل هذا الإنجاز المثير، جلسنا مع تشاد وود، نائب رئيس قسم المنتجات وقائد التعرف على المنتجات الذي لا يعرف الخوف، والذي ساعد في طرح هذا العرض في السوق في أقل من 12 شهرًا.
شكراً لتخصيص بعض الوقت للدردشة قبل هذا الإصدار المثير! هل يمكنك مشاركة المزيد عن نفسك وعن دورك الحالي؟
أشرف على مبادرات واستراتيجية المنتجات في الجزء التجاري من أعمال Microblink. لطالما كنتُ من رواد الأعمال الذين يركزون على بناء البرمجيات التي لها تأثير مفيد على حياة الأشخاص الفعليين.
انضممت إلى الفريق في عام 2015 عندما كنا نركز على استخراج بيانات الإيصالات المادية. ومنذ ذلك الحين، طوّرنا منذ ذلك الحين حلولاً قوية لاستخراج الإيصالات الرقمية، مما يمكننا من مساعدة الشركات على فهم بيانات الشراء أينما كانت بيانات الشراء وكيفما كانت.
في وقت مبكر، اكتشفنا أن استخراج البيانات هو جزء واحد فقط من اللغز عندما يتعلق الأمر بمسح الإيصالات. وقد قادنا ذلك إلى إنشاء كتالوج المنتجات الخاص بنا الذي يضم 15 مليون منتج وما زال يتزايد، وهو ما يدعم ذكاء منتجاتنا الذي يمكننا من توفير بيانات شراء غنية لعملائنا.
وفي الآونة الأخيرة، قمنا بتطوير برنامج لاكتشاف المنتجات على الرفوف، دون الحاجة إلى التقاط المنتج أو مسح الرمز الشريطي. هذا يحافظ على خبرتنا في مجال الرؤية الحاسوبية وذكاء المنتج ويوسع نطاقها لتطوير تقنية المسح الضوئي للإيصالات الأساسية لدينا إلى مسح الرفوف وصور المنتجات في العالم الحقيقي. لم يسبق لأحد واجهناه على مدار السنوات السبع الماضية أن كان قادرًا على القيام بذلك في الوقت الفعلي وبنفس الدرجة من الدقة. لقد كانت الاستجابة في Shoptalk وGroceryshop هائلة، وقد بدأنا للتو!
هل يمكنك أن تخبرني المزيد عن كيفية عمل ذلك؟
من خلال التعلم الآلي والرؤية الحاسوبية، تكتشف تقنيتنا المنتجات الموجودة على الرفوف وتحددها وصولاً إلى UPC. ويمكن لعملائنا استخدام هذه البيانات لعرض عروض ترويجية مخصصة ومراجعات وتوصيات للمنتجات ومعلومات غذائية وغير ذلك الكثير. تخيل، على سبيل المثال، تميمة العلامة التجارية التي ترشد المتسوقين لاكتشاف أحدث المنتجات الموسمية أو تحويل قائمة البقالة إلى مغامرة لعبية للعثور على التوفير. كما أن رقمنة الرف بأكمله في الوقت الفعلي بنقرة زر واحدة يمكن أن يغير اللعبة في عدد من حالات الاستخدام في مجال البيع بالتجزئة وأبحاث السوق – فالفرص لا حصر لها.
سأستخدم نفسي كمثال على حالة استخدام. تخيل أنني أحتاج إلى التوقف عند متجر البقالة في طريقي من العمل إلى المنزل لالتقاط غرض لعائلتي. دائمًا ما يكون هاتفي الخلوي معي، وعادةً عندما أتسوق يكون معي أو في جيبي للتحقق من قائمتي أو البحث عن وصفة أو توضيح شيء ما مع زوجتي. مع دمج هذه التقنية في تطبيق التسوق المفضل لديّ للترويج للمستهلكين/الترويج للمستهلكين، يمكنني الآن التقاط صورة للرف بأكمله ومعرفة المنتجات الموجودة على الرف وربما في العرض الترويجي بنقرة زر واحدة.
كيف بدأت في الأيام الأولى لاكتشاف المنتج وتطويره؟
لطالما كنا دائماً قريبين جداً من عملائنا، وهذا لا يختلف عن ذلك. تكافح التطبيقات الترويجية لزيادة الاستخدام والمشاركة أثناء تسوق المستهلكين في المتجر. فمعظم هذه التطبيقات تعتمد على قائمة طويلة من العروض الترويجية لإبراز العروض، مما يتطلب من المستخدمين التمرير عبرها وتحديد العروض ذات الصلة بهم.
بينما يطلع بعض المستخدمين على العروض قبل التسوق أو أثناء التسوق، يقوم البعض الآخر بالتقاط إيصالات الشراء وإرسالها بعد الشراء على أمل التأهل للحصول على عرض ترويجي. في كل حالة من هذه الحالات، يكافح الأشخاص لربط العروض الترويجية المتاحة ذات الصلة بتجربة التسوق داخل المتجر وإضفاء الحيوية على تلك العروض بطرق جديدة.
في حين أننا بدأنا بحالة استخدام اكتشاف العروض الترويجية هذه، بدافع من عدد كبير من عملائنا الذين يعملون في مجال الولاء/المكافآت أو العروض الترويجية، ومع تطور المنتج، اكتشفنا أيضاً تحديات رئيسية في مجال البيع بالتجزئة يمكننا حلها على طول الطريق إلى الشراء.
من خلال رقمنة الرفوف في الوقت الحقيقي، دون استثمارات إضافية باهظة الثمن في الأجهزة، فإننا نفتح فرصاً مثيرة في عمليات المتجر وتنفيذ البيع بالتجزئة أو تجربة اكتشاف المنتجات داخل المتجر (مثل التسوق بناءً على التفضيلات الغذائية أو متطلبات الحساسية).
من من منظور الذكاء الاصطناعي، تبدو هذه مشكلة مقنعة. كيف قام الفريق بحل هذه المشكلة؟
كتب أحد كبار مهندسي التعلم الآلي لدينا، وهو إيفان ريليتش أحد كبار مهندسي التعلم الآلي لدينا، منشورًا رائعًا على مدونتنا يستحق القراءة بالتأكيد!
لقد استغرق الأمر فريق Microblink بأكمله لجعل هذا الأمر ممكناً، وأنا ممتن للغاية للقوة الذهنية والتعاون والتفاني من فرق الذكاء الاصطناعي والهندسة لدينا على مستوى العالم.
ما هي العناصر التي يمكن اكتشافها بالفعل في المتجر وكيف يمكن لأي شخص الحصول على هذه التقنية؟
نحن نتعامل مع جميع منتجات البقالة التي قد تجدها في المتجر، بما في ذلك منتجات مثل الشامبو أو منتجات التجميل ورقائق البطاطس والمشروبات وغيرها. نحن نستفيد من كتالوج منتجاتنا الحالي الذي يضم أكثر من 15 مليون منتج، ولكننا نعمل دائماً على توسيع المنتجات وقنوات البيع بالتجزئة، شريطة أن يكون حجم السوق والفرصة متاحة.
أما بالنسبة لاختبار التقنية، فنحن نجربها حاليًا مع عملائنا الحاليين، ولكننا نخطط لإتاحة مجموعة تطوير البرمجيات SDK لنظامي iOS و Android على نطاق أوسع في بداية عام 2023، لذا تواصل معنا بالتأكيد إذا كنت مهتمًا بمزيد من المناقشة!
