{"id":24106,"date":"2023-09-18T11:05:24","date_gmt":"2023-09-18T09:05:24","guid":{"rendered":"https:\/\/staging.phdmedia.com_\/spain\/?p=24106"},"modified":"2023-09-18T13:04:42","modified_gmt":"2023-09-18T11:04:42","slug":"el-futuro-de-la-segmentacion-el-reconocimiento-por-imagen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.phdmedia.com\/spain\/el-futuro-de-la-segmentacion-el-reconocimiento-por-imagen\/","title":{"rendered":"El futuro de la segmentaci\u00f3n: el reconocimiento por imagen"},"content":{"rendered":"

Vivimos en una era visual. Algunas fuentes como Emarketer<\/em> sostienen que en un solo minuto se comparten alrededor de 690.000\u00a0stories\u00a0en Instagram<\/strong> y se suben cerca de 500 horas de contenido a YouTube.<\/strong> Esos elementos conforman la materia bruta de lo que puede suponer el futuro de la segmentaci\u00f3n gracias a las tecnolog\u00edas cada vez m\u00e1s accesibles de reconocimiento de im\u00e1genes.<\/p>\n

M\u00e1s all\u00e1 de las evidencias diarias, en el sector ya est\u00e1 establecido que, viviendo en un mundo digital, las im\u00e1genes comunican de manera m\u00e1s efectiva que las palabras.<\/strong> Y es que todo lo que vemos en las pantallas est\u00e1 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 conversi\u00f3n cuando los internautas interact\u00faan con im\u00e1genes de productos generadas tanto por los usuarios como por las marcas. Este aumento en la conversi\u00f3n es ligeramente menor en comparaci\u00f3n con 2021, y as\u00ed todo, indica 12.5 puntos porcentuales m\u00e1s que en 2020.<\/p>\n

Nadie se quiere quedar atr\u00e1s y tanto Meta<\/strong> con SAM<\/strong> (Segment Anything) como Google<\/strong>, as\u00ed como prometedoras startups, est\u00e1n lanzando nuevas v\u00edas de uso de im\u00e1genes reconocidas autom\u00e1ticamente. Es un hecho que la segmentaci\u00f3n de elementos visuales va a destacar como un cambio radical en la industria<\/strong>. Las previsiones marcan que el mercado global de reconocimiento y segmentaci\u00f3n de im\u00e1genes llegar\u00e1 a inversiones cerca de 15.000 millones de d\u00f3lares para 2026, demostrando el tremendo valor y la demanda de avances en tecnolog\u00eda.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es la segmentaci\u00f3n de im\u00e1genes? \u00bfPor qu\u00e9 deber\u00edamos prestar atenci\u00f3n?<\/h2>\n

Tomemos como ejemplo una fotograf\u00eda del interior de una nevera repleta de alimentos. Imagina la capacidad de identificar y separar con precisi\u00f3n cada producto y categor\u00eda e incluso su estado gracias a la lectura visual de los sistemas. Esa es la esencia de la segmentaci\u00f3n de im\u00e1genes. Este es un proceso que divide una imagen en regiones distintas y significativas, asignando cada p\u00edxel a una categor\u00eda o clase espec\u00edfica. Esta capacidad de desentra\u00f1ar los l\u00edmites y estructuras intrincados de una imagen desbloquea innumerables posibilidades, desde mejorar los sistemas de visi\u00f3n hasta facilitar t\u00e9cnicas avanzadas de manipulaci\u00f3n de im\u00e1genes.<\/p>\n

Para poder entender el potencial es importante conocer la t\u00e9cnica m\u00e1s com\u00fan que siguen estas tecnolog\u00edas. La segmentaci\u00f3n de im\u00e1genes es una t\u00e9cnica efectiva que nos permite analizar y comprender im\u00e1genes con precisi\u00f3n. A trav\u00e9s de la misma, se puede descomponer una imagen y analizar sus partes utilizando procesos y algoritmos<\/p>\n

Una t\u00e9cnica prevalente es la \u00abumbralizaci\u00f3n<\/strong>\u00ab. La misma agrega y agrupa p\u00edxeles seg\u00fan su brillo u oscuridad. Al definir un nivel de brillo particular, se pueden separar los p\u00edxeles m\u00e1s brillantes u oscuros de este nivel en grupos distintos. Esta separaci\u00f3n permite aislar los objetos que deseamos estudiar. Otra t\u00e9cnica, la \u00absegmentaci\u00f3n basada en zonas o regiones<\/strong>\u00ab, agrupa p\u00edxeles seg\u00fan similitudes en color, textura u otras propiedades visuales. Lo que hacen los algoritmos es dividir la imagen en regiones distintas con caracter\u00edsticas similares.<\/p>\n

Estos algoritmos examinan las propiedades de los p\u00edxeles vecinos para detectar l\u00edmites entre diferentes objetos y separarlos de manera efectiva. Los algoritmos de \u00absegmentaci\u00f3n basada en grafos<\/strong>\u00bb que es m\u00e1s cualitativa y donde se destapa m\u00e1s potencial a\u00fan para las activaciones. Es aqu\u00ed donde a nivel de p\u00edxel se crean relaciones entre cada punto en un grafo y sus posibles uniones formando conexiones.<\/p>\n

Si unimos estos avances ya podemos entender que se vislumbra un nuevo futuro para la segmentaci\u00f3n en las activaciones de marketing. Al permitirnos identificar objetos con precisi\u00f3n los sistemas de segmentaci\u00f3n pueden comprender escenas y emplear im\u00e1genes de manera automatizada.<\/p>\n

La aplicaci\u00f3n supone un nuevo horizonte en el campo de la segmentaci\u00f3n. Por un lado, algo sencillo como poder mejorar fondos digitales mejorados en webinars o etiquetar productos dentro del contenido de un v\u00eddeo. Adem\u00e1s, esta t\u00e9cnica es otra ventana de entrada al enriquecimiento visual de la comunicaci\u00f3n: podr\u00eda habilitar todo tipo de herramientas visuales y de realidad aumentada que podr\u00edan llevar a funciones de en las plataformas digitales y ser as\u00ed a\u00fan m\u00e1s inmersivas.<\/p>\n

Cualquier informaci\u00f3n pueden formar un prompt que constituyen \u00e1reas a segmentar en una imagen. Esto abre un futuro prometedor, por ejemplo:<\/p>\n

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    Mayor eficiencia en la identificaci\u00f3n de activos visuales de la marca:<\/strong>\u00a0El reconocimiento de im\u00e1genes puede aumentar la eficiencia en la identificaci\u00f3n de logotipos de marca en im\u00e1genes y videos.<\/p>\n<\/li>\n

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    Experiencia de cliente:<\/strong> El reconocimiento de im\u00e1genes puede mejorar la experiencia del cliente al proporcionar contenido m\u00e1s personalizado y relevante para las campa\u00f1as. Al analizar el comportamiento y las preferencias del cliente, las compa\u00f1\u00edas pueden crear campa\u00f1as de marketing clusterizadas al m\u00e1ximo.<\/p>\n<\/li>\n

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    Inteligencia de datos:<\/strong> Estas t\u00e9cnicas 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.<\/p>\n<\/li>\n

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    Descubrimiento de productos:<\/strong> Por \u00faltimo, el reconocimiento de im\u00e1genes puede mejorar el descubrimiento de productos por parte de los clientes. Por ejemplo, algunos sitios web de comercio electr\u00f3nico est\u00e1n utilizando la tecnolog\u00eda de reconocimiento de im\u00e1genes para permitir a los clientes buscar productos seg\u00fan atributos visuales como color, forma y textura. Esto puede ayudar a los clientes a encontrar productos que se ajusten a sus preferencias de manera m\u00e1s r\u00e1pida y sencilla.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n

    Existen numerosos casos en el que se aplican este tipo de t\u00e9cnicas. Por ejemplo, PepsiCo<\/strong> incorpora este tipo de t\u00e9cnicas recopilando y analizando datos sobre los consumidores; incluso, utiliza analiza el qu\u00e9 y el porqu\u00e9 de lo que los consumidores est\u00e1n comiendo. Algunos medios especializados afirman que han analizado m\u00e1s 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 vol\u00famenes de datos se aprovechan para analizar las posibles segmentaciones e incluso tiene una derivada hacia la creaci\u00f3n de productos futuros.<\/p>\n

    Se espera que el aumento del uso de la inteligencia artificial y la tecnolog\u00eda de reconocimiento de im\u00e1genes<\/strong> en el marketing tambi\u00e9n tenga un impacto significativo en la industria del marketing en su conjunto. A medida que m\u00e1s empresas inviertan en estas tecnolog\u00edas, podemos esperar ver un cambio hacia estrategias de marketing m\u00e1s basadas en datos y un mayor enfoque en la creaci\u00f3n de experiencias personalizadas y atractivas para los clientes.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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