Danone usa la clasificación y el reconocimiento de productos para una campaña de marketing

Machine Learning - Danone

Conocer mejor a sus clientes

Danone es una de las compañías de alimentos más grandes del mundo. Para conocer mejor a sus clientes, un equipo regional de mercadotecnia lanzó una campaña, donde le pidieron a los consumidores que enviasen el nombre del producto Danone que compraron, junto con el código de serie. A cambio, recibirían recompensas y serían invitados a eventos especiales.

 

¿Cómo mejorar el marketing con Machine Learning?

¡Fácil! En lugar de pedirle a los clientes que completen un formulario web aburrido, ¿por qué no dejar que envíaran una imagen de su refrigerador con los productos que contiene?

¿Qué mejor prueba de compra que una imagen real de mis productos en la nevera de mi cliente?

Al implementar esta solución, Danone no solo se enteró de los productos que estaba vendiendo, sino que también obtendría información adicional sobre dónde se colocaron dentro de la nevera. ¡La campaña fue un gran éxito y la entrada del usuario se multiplicó por 3000%!

 

Open fridge

¡Machine Learning al rescate!

Con una implementación simple de Google Cloud Vision API, la aplicación fue capaz de:

  • Verificar si la imagen enviada era de hecho una nevera abierta
  • Clasificar y separar los diferentes productos en la imagen

A pesar de que Google API es muy potente, todavía no puede reconocer las diferentes marcas y productos de Danone. Para esto, Danone decidió entrenar un modelo personalizado de Machine Learning en TensorFlow. Este modelo personalizado fue entrenado específicamente para reconocer una gran cantidad de productos de Danone y así obtener la información que Danone necesitaba de sus clientes.

MLab, los especialistas del Machine Learning a su servicio!

Si el Machine Learning lo inspira y cree que le gustaría implementar un caso de uso en su organización, por favor contáctenos. Somos independientes y recomendaremos e integraremos la tecnología que se adapte mejor a sus necesidades. Si las tecnologías disponibles no satisfacen sus necesidades, siempre podemos capacitar a un modelo personalizado adaptado a su proyecto.