Vivimos en una era visual. Algunas fuentes como Emarketer sostienen que en un solo minuto se comparten alrededor de 690.000 stories en Instagram y se suben cerca de 500 horas de contenido a YouTube. Esos elementos conforman la materia bruta de lo que puede suponer el futuro de la segmentación gracias a las tecnologías cada vez más accesibles de reconocimiento de imágenes.
Más allá de las evidencias diarias, en el sector ya está establecido que, viviendo en un mundo digital, las imágenes comunican de manera más efectiva que las palabras. Y es que todo lo que vemos en las pantallas está directamente relacionado con las decisiones que podemos tomar como clientes. Si leemos el informe de Power Reviews, en 2022, hay un aumento de aproximadamente el 104% en la tasa de conversión cuando los internautas interactúan con imágenes de productos generadas tanto por los usuarios como por las marcas. Este aumento en la conversión es ligeramente menor en comparación con 2021, y así todo, indica 12.5 puntos porcentuales más que en 2020.
Nadie se quiere quedar atrás y tanto Meta con SAM (Segment Anything) como Google, así como prometedoras startups, están lanzando nuevas vías de uso de imágenes reconocidas automáticamente. Es un hecho que la segmentación de elementos visuales va a destacar como un cambio radical en la industria. Las previsiones marcan que el mercado global de reconocimiento y segmentación de imágenes llegará a inversiones cerca de 15.000 millones de dólares para 2026, demostrando el tremendo valor y la demanda de avances en tecnología.
¿Qué es la segmentación de imágenes? ¿Por qué deberíamos prestar atención?
Tomemos como ejemplo una fotografía del interior de una nevera repleta de alimentos. Imagina la capacidad de identificar y separar con precisión cada producto y categoría e incluso su estado gracias a la lectura visual de los sistemas. Esa es la esencia de la segmentación de imágenes. Este es un proceso que divide una imagen en regiones distintas y significativas, asignando cada píxel a una categoría o clase específica. Esta capacidad de desentrañar los límites y estructuras intrincados de una imagen desbloquea innumerables posibilidades, desde mejorar los sistemas de visión hasta facilitar técnicas avanzadas de manipulación de imágenes.
Para poder entender el potencial es importante conocer la técnica más común que siguen estas tecnologías. La segmentación de imágenes es una técnica efectiva que nos permite analizar y comprender imágenes con precisión. A través de la misma, se puede descomponer una imagen y analizar sus partes utilizando procesos y algoritmos
Una técnica prevalente es la «umbralización«. La misma agrega y agrupa píxeles según su brillo u oscuridad. Al definir un nivel de brillo particular, se pueden separar los píxeles más brillantes u oscuros de este nivel en grupos distintos. Esta separación permite aislar los objetos que deseamos estudiar. Otra técnica, la «segmentación basada en zonas o regiones«, agrupa píxeles según similitudes en color, textura u otras propiedades visuales. Lo que hacen los algoritmos es dividir la imagen en regiones distintas con características similares.
Estos algoritmos examinan las propiedades de los píxeles vecinos para detectar límites entre diferentes objetos y separarlos de manera efectiva. Los algoritmos de «segmentación basada en grafos» que es más cualitativa y donde se destapa más potencial aún para las activaciones. Es aquí donde a nivel de píxel se crean relaciones entre cada punto en un grafo y sus posibles uniones formando conexiones.
Si unimos estos avances ya podemos entender que se vislumbra un nuevo futuro para la segmentación en las activaciones de marketing. Al permitirnos identificar objetos con precisión los sistemas de segmentación pueden comprender escenas y emplear imágenes de manera automatizada.
La aplicación supone un nuevo horizonte en el campo de la segmentación. Por un lado, algo sencillo como poder mejorar fondos digitales mejorados en webinars o etiquetar productos dentro del contenido de un vídeo. Además, esta técnica es otra ventana de entrada al enriquecimiento visual de la comunicación: podría habilitar todo tipo de herramientas visuales y de realidad aumentada que podrían llevar a funciones de en las plataformas digitales y ser así aún más inmersivas.
Cualquier información pueden formar un prompt que constituyen áreas a segmentar en una imagen. Esto abre un futuro prometedor, por ejemplo:
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Mayor eficiencia en la identificación de activos visuales de la marca: El reconocimiento de imágenes puede aumentar la eficiencia en la identificación de logotipos de marca en imágenes y videos.
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Experiencia de cliente: El reconocimiento de imágenes puede mejorar la experiencia del cliente al proporcionar contenido más personalizado y relevante para las campañas. Al analizar el comportamiento y las preferencias del cliente, las compañías pueden crear campañas de marketing clusterizadas al máximo.
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Inteligencia de datos: Estas técnicas pueden brindar a las empresas una ventaja competitiva al ayudarles a comprender mejor a sus clientes y las tendencias del mercado. Al rastrear la popularidad de ciertos productos o marcas en redes sociales y otros canales digitales, las empresas pueden mantenerse por delante de sus competidores y tomar decisiones basadas en datos y adaptarse incluso a nivel cultural.
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Descubrimiento de productos: Por último, el reconocimiento de imágenes puede mejorar el descubrimiento de productos por parte de los clientes. Por ejemplo, algunos sitios web de comercio electrónico están utilizando la tecnología de reconocimiento de imágenes para permitir a los clientes buscar productos según atributos visuales como color, forma y textura. Esto puede ayudar a los clientes a encontrar productos que se ajusten a sus preferencias de manera más rápida y sencilla.
Existen numerosos casos en el que se aplican este tipo de técnicas. Por ejemplo, PepsiCo incorpora este tipo de técnicas recopilando y analizando datos sobre los consumidores; incluso, utiliza analiza el qué y el porqué de lo que los consumidores están comiendo. Algunos medios especializados afirman que han analizado más de 226.000 de interacciones con recetas y 22.000 de publicaciones en redes sociales, entre otros puntos de contacto con los consumidores. Estos enormes volúmenes de datos se aprovechan para analizar las posibles segmentaciones e incluso tiene una derivada hacia la creación de productos futuros.
Se espera que el aumento del uso de la inteligencia artificial y la tecnología de reconocimiento de imágenes en el marketing también tenga un impacto significativo en la industria del marketing en su conjunto. A medida que más empresas inviertan en estas tecnologías, podemos esperar ver un cambio hacia estrategias de marketing más basadas en datos y un mayor enfoque en la creación de experiencias personalizadas y atractivas para los clientes.
