Construyendo BlinkShelf con Chad Wood, Vicepresidente de Producto

El equipo de Microblink siempre ha sentido pasión por la intersección de la IA y el mundo real, con la audaz visión de llevar los beneficios de la IA a todos los habitantes del planeta. Llevamos casi una década desarrollando y suministrando diversos productos que hoy afectan a más de 300 millones de usuarios en 60 países. . Además de nuestras emblemáticas soluciones de escaneado de recibos, estamos encantados de anunciar la disponibilidad general de nuestra oferta de reconocimiento de productos BlinkShelf. Antes de este emocionante hito, nos sentamos con Chad Wood, nuestro Vicepresidente de Producto e intrépido líder en reconocimiento de productos, que ha ayudado a lanzar esta oferta al mercado en menos de 12 meses.

Gracias por dedicar tu tiempo a charlar antes de este emocionante lanzamiento. ¿Puedes contarnos algo más sobre ti y tu función actual?

Superviso las iniciativas y la estrategia de producto en la parte de Comercio del negocio de Microblink. Siempre he sido muy emprendedora y me he centrado en crear software que tenga un impacto significativo en la vida de las personas.

Me incorporé al equipo en 2015, cuando nos centrábamos en la extracción de datos de recibos físicos. Desde entonces, hemos desarrollado soluciones sólidas para la extracción de recibos digitales, lo que nos permite ayudar a las empresas a dar sentido a los datos de compra dondequiera y comoquiera que vivan esos datos de compra.

Desde el principio, descubrimos que la extracción de datos es sólo una pieza del rompecabezas cuando se trata de escanear recibos. Esto nos llevó a crear nuestro propio catálogo de productos, con 15 millones de productos y creciendo, que alimenta nuestra inteligencia de producto, lo que nos permite proporcionar datos de compra enriquecidos a nuestros clientes.

Más recientemente, hemos desarrollado un software para detectar productos en las estanterías, sin tener que coger el producto ni escanear un código de barras. Esto mantiene y amplía nuestra experiencia en visión por ordenador e inteligencia de producto para hacer evolucionar nuestra tecnología principal de escaneado de recibos hacia el escaneado de estanterías e imágenes de productos del mundo real. Nadie que hayamos encontrado en los últimos 7 años ha sido capaz de hacer esto en tiempo real, con el mismo grado de precisión. La respuesta en Shoptalk y Groceryshop ha sido tremenda, ¡y no hemos hecho más que empezar!

¿Puedes explicarme mejor cómo funciona?

Mediante el aprendizaje automático y la visión por ordenador, nuestra tecnología detecta e identifica los productos en las estanterías hasta el UPC. Nuestros clientes pueden utilizar estos datos para ofrecer promociones personalizadas, reseñas y recomendaciones de productos, información nutricional y mucho más. Imagina, por ejemplo, a la mascota de una marca guiando a los compradores para descubrir tu último artículo de temporada o convirtiendo la lista de la compra en una aventura gamificada para encontrar ahorros. Digitalizar toda la estantería en tiempo real con sólo pulsar un botón también puede cambiar las reglas del juego para una serie de casos de uso en el comercio minorista y la investigación de mercado: las oportunidades son infinitas.

Me utilizaré a mí mismo como ejemplo de uso. Imagina que tengo que parar en el supermercado de camino a casa desde el trabajo para recoger un artículo para mi familia. Siempre llevo el móvil encima y, generalmente, cuando estoy de compras, lo tengo fuera o en el bolsillo para consultar mi lista, buscar una receta o aclarar algo con mi mujer. Con esta tecnología integrada en mi aplicación favorita de compras promocionales/de fidelización del consumidor, ahora podría captar una imagen de toda la estantería y saber qué productos están en ella y potencialmente en promoción con sólo pulsar un botón.

¿Cómo vivisteis los primeros días de descubrimiento y desarrollo del producto?

Siempre hemos estado muy cerca de nuestros clientes, y esto no es diferente. Las aplicaciones promocionales tienen dificultades para impulsar el uso y la participación mientras los consumidores compran en la tienda. La mayoría de estas aplicaciones se basan en una larga lista de promociones para mostrar las ofertas, lo que obliga a los usuarios a desplazarse e identificar las que son relevantes para ellos.

Mientras que algunos usuarios examinan las ofertas antes o durante la compra, otros se limitan a capturar y enviar sus recibos después de la compra con la esperanza de poder optar a una promoción. En cada uno de estos casos, la gente se esfuerza por conectar las promociones relevantes y disponibles con su experiencia de compra en la tienda y por dar vida a esas ofertas de nuevas formas.

Aunque empezamos con este caso de uso de descubrimiento de promociones, impulsados por un gran número de nuestros clientes que están en el espacio de fidelización/premios o promociones, a medida que se desarrollaba el producto, también descubrimos importantes retos del comercio minorista que podemos resolver a lo largo del camino hacia la compra.

Al digitalizar la estantería en tiempo real, sin costosas inversiones adicionales en hardware, estamos desbloqueando interesantes oportunidades en las operaciones de la tienda y la ejecución minorista o la experiencia de descubrimiento de productos en la tienda (por ejemplo, compras basadas en preferencias dietéticas o requisitos alérgicos).

Desde el punto de vista de la IA, parece un problema convincente. ¿Cómo lo resolvió el equipo?

Uno de nuestros principales ingenieros de aprendizaje automático, Ivan Relić, escribió un estupendo artículo sobre este tema que sin duda merece la pena leer.

Ha hecho falta todo el equipo de Microblink para hacerlo posible, y estoy muy agradecido por la capacidad intelectual, la colaboración y la dedicación de nuestros equipos de IA e ingeniería de todo el mundo.

¿Qué artículos pueden detectarse realmente en la tienda y cómo puede alguien hacerse con esta tecnología?

Nos ocupamos de todos los artículos de alimentación que encontrarías en la tienda, incluidos artículos como champú o productos de belleza, patatas fritas, bebidas, etc. Aprovechamos nuestro catálogo existente de más de 15 millones de productos, pero siempre estamos trabajando para ampliar los productos y los canales de venta al por menor, siempre que el tamaño del mercado y la oportunidad estén ahí.

En cuanto a la prueba de la tecnología, actualmente la estamos probando con nuestros clientes actuales, pero tenemos previsto ampliar la disponibilidad del SDK para iOS y Android a principios de 2023.