El reconocimiento facial y la personalización del producto turístico

Si existe una fórmula de adaptar el producto a las necesidades del cliente es a través del análisis y el comportamiento, frente a lo que desde la empresa pensamos que mejor puede adaptarse y satisfacer sus necesidades. Adaptar la oferta sobre información cuantificada es la base de la sostenibilidad del negocio y de la viabilidad de un producto que nace con un objetivo predefinido y cuantificado. El lenguaje gestual como elemento biométrico y que viene desarrollándose desde la década de los 60, nos ayuda a entender cómo una persona responde positivamente o negativamente a los estímulos que se pueden producir desde una anuncio o desde una oferta en una web.

Debemos partir de que la emoción es mucho más potente que la lógica cuando se trata de tomar una decisión de compra, según el neurólogo Donal Caine “la diferencia esencial entre emoción y razón es que la emoción incita a la acción, mientras que la razón solo a conclusiones”. En un reciente estudio publicado en la revista Quirks por los investigadores Meagan Peters y Curt Fedder se detalla cómo codificación facial y análisis del lenguaje corporal puede dar a las investigaciones de mercado un nivel más profundo de comprensión del comportamiento del consumidor y por lo tanto de desarrollo de productos mas fieles a sus necesidades y a sus percepciones emocionales.

Precedentes de la investigación moderna en el reconocimiento facial

Si hablamos de reconocimiento facial debemos hablar de psicólogo Paul Ekman, posiblemente la persona más inflyuente en este campo. Ekman en los años 80 fue pionero en el área del estudio de las expresiones faciales y creó un catálogo de más de 5.000 movimientos musculares que identificaba hasta el movimiento más sutil de la cara como revelador de emociones escondidas. Actualmente un grupo de empresas como Emotient (Adquirida recientemente por Apple), Affectiva y Eyeris están utilizando la investigación de Ekman como base de sus algoritmos para analizar las caras de las personas y buscar patrones que pueden predecir reacciones emocionales y comportamientos a escala masiva. Uno de los últimos avances de Ekman está relacionado con un concepto denominado “Micro Expresiones” y cómo éstas pueden desvelar si una persona miente, siendo este un avance del que grandes corporaciones han puesto especialmente su interés.

La tecnología del reconocimiento facial permite a las empresas conocer mejor las necesidades del usuario así como sus hábitos de consumo.

Facebook también ha movido ficha sobre el reconocimiento facial a través de su proyecto Deepface llegando a tener unos resultados con casi el mismo nivel de precisión que el ojo humano. El sistema Deepface utiliza una técnica de modelado 3D para detectar las caras, recortar y deformar para confrontarlas, es un método conocido como frontalización. El software de Facebook se basa en mayor medida en verificación facial, es decir, reconoce que dos imágenes que muestran la misma cara y las asocia a un perfil de usuario.

Ventajas en la utilización del reconocimiento facial a nivel empresarial

El potencial de esta tecnología y su progresiva implantación reside sobre todo en una serie de ventajas:

• El hardware asociado a esta tecnologia es muy barato, basta una simple webcam o incluso valen muchas de las cámaras actuales de smartphones y tablets.
• Es un método muy eficaz cuando se combina con otros métodos biométricos, como por ejemplo la huella dactilar.
• Es una tecnología que no resulta intrusiva y no se requiere ningún tipo de manipulación por parte el cliente.
• Esta tecnología permite el reconocimiento de caras de sujetos en menos de un segundo.
• Conocimiento del cliente que facilita una personalización de la oferta y del propio servicio. Contenidos a la carta para cada perfil de cliente.
• Existe la posibilidad de utilizarlo como método de seguridad pasivo así como de herramienta de estudio de mercado.

Como ejemplo de herramienta asociada a esta tecnología y aplicable a una empresa media la compañía NEC ha desarrollado un novedoso sistema de reconocimiento facial bautizado con el nombre de NeoFace que escanea el rostro del consumidor y estima su género, su edad y la frecuencia de sus visitas al punto de venta. Los datos generados mediante el reconocimiento facial sumados a las fechas y a las horas en que el consumidor visita los puntos de venta permiten analizar tendencias y hábitos de compra. En el siguiente video se profundiza más sobre NeoFace:

Por lo tanto, la consolidación y la accesibilidad de esta tecnología facilitará una eficiencia en el análisis del mercado, una segmentación optimizada para realización todo tipo de acción online y offline y una personalización de los contenidos que potencien la experiencia del cliente. Una reducción importante de coste y un retorno aplicado sobre la inversión, ya que tanto la planificación como la toma de decisiones en tiempo real serán realizadas sobre información recabada de una forma que el cliente ni tan siquiera percibirá.