En el competitivo mundo del comercio minorista actual, la información sobre el flujo de clientes puede marcar la diferencia entre el éxito y el fracaso. La buena noticia es que los pequeños comercios ya no necesitan realizar grandes inversiones para beneficiarse de la tecnología de conteo de personas.
La implementación de sistemas de Inteligencia Artificial en el borde (Edge AI) está revolucionando la manera en que los pequeños comercios pueden acceder a tecnología avanzada de conteo de personas. Según Kanjula et al. (2022), estos sistemas representan un punto de inflexión en términos de accesibilidad y eficiencia.
El Edge AI procesa los datos localmente, eliminando la necesidad de costosas infraestructuras en la nube. Esto no solo reduce significativamente los costos operativos, sino que también proporciona análisis en tiempo real que pueden transformar la toma de decisiones en el comercio minorista. Los comerciantes pueden obtener tasas de conversión precisas al correlacionar el número de visitantes con las transacciones realizadas, una métrica crucial para optimizar las operaciones de la tienda.
Una de las innovaciones más significativas en este campo es la integración de cámaras de vigilancia de bajo costo con arquitecturas de redes neuronales avanzadas. Massa et al. (2020) describen cómo LRCN-RetailNet, una arquitectura neural específicamente diseñada para el retail, puede procesar feeds de video en tiempo real para realizar conteos precisos de personas.
Este sistema utiliza una combinación sofisticada de datos espaciales y temporales para lograr una precisión notable, incluso con hardware modesto. Lo más importante es que esta tecnología puede aprovechar las cámaras de seguridad ya existentes en muchos comercios, minimizando la necesidad de inversiones adicionales en hardware.
La implementación de estas soluciones tecnológicas va más allá del simple conteo de personas. Kanjula et al. (2022) destacan cómo la comprensión precisa del flujo de clientes permite a los comerciantes tomar decisiones informadas sobre múltiples aspectos de su negocio:
Una característica particularmente valiosa de estos sistemas modernos es su capacidad para distinguir entre diferentes tipos de personas en la tienda. Massa et al. (2020) señalan que las arquitecturas avanzadas como LRCN-RetailNet pueden diferenciar efectivamente entre clientes y personal de la tienda. Esta capacidad de filtrado asegura que los datos recopilados sean verdaderamente relevantes para el análisis comercial, evitando distorsiones en las métricas que podrían llevar a decisiones comerciales subóptimas.
La democratización de la tecnología de conteo de personas está allanando el camino para un comercio minorista más competitivo y eficiente. Los pequeños comercios que adopten estas soluciones estarán mejor posicionados para:
Kanjula, K., Reddy, V., JnaneshK, P., Abraham, J., & Tanuja, K. (2022). People counting system for retail analytics using edge AI. ArXiv, abs/2205.13020.
Massa, L., Barbosa, A., Oliveira, K., & Vieira, T. (2020). LRCN-RetailNet: A recurrent neural network architecture for accurate people counting. Multimedia Tools and Applications, 80, 5517 - 5537.