Paseando por una gran avenida de una capital europea, recientemente me topé con la gran escena del retail contemporáneo: un tropel de personas delante del escaparate de una tienda, con la excitación y las cámaras en alto como sólo se ven frente a La Gioconda en el Museo del Louvre.
El motivo, otra forma de ‘arte’ moderno: un modelo semidesnudo sentado en una silla, rodeado de pilas de ropa (la tienda era una franquicia de moda).
Tanto si la mayor parte de las personas estaban frente al cristal por la desnudez del modelo, por la novedad en una calle de escaparates idénticos, o por el mensaje de la marca (concienciarnos sobre el exceso de ropa que tenemos), lo obvio es que en todos los casos había funcionado la misma cosa: una imagen que entra por los ojos.
Qué es la búsqueda visual de productos
Desde sus comienzos, las ventas online han tenido que aferrarse a la visualidad como mejor argumento para convencer a los compradores, a falta de poder usar otros sentidos (al menos de momento). La fotografía de producto es básica en ecommerce y catálogos B2B.
Sin embargo, esta idea tan básica no es del todo cierta: vender y comprar siempre ha sido un proceso basado en la chispa de enamorarse de algo que se ve. Nadie se siente convencido de comprar un maletín por cómo lo describe un amigo, o se decide a adquirir un vestido por lo suave que es una tela (¿cuál es el corte, el largo, la talla?), o a comer un bocado sólo por olerlo (¿y si se trata de un insecto?).
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En gran medida, todas esas ideas son falacias. Muchas experiencias actuales retan nuestra dependencia del sentido de la vista y revelan lo injusta que es la fabricación del mundo para personas ciegas o con limitaciones visuales. No obstante, para personas con elevado grado de sentido de la vista y retailers que todavía no pueden contar con tecnologías inmersivas, ver las cosas continúa siendo el factor clave.
"El 50-80% de los nuevos clientes de una tienda online vienen de búsquedas visuales. Estos nuevos canales de venta ya están en una fase madura y han demostrado ser útiles al cliente." | David Jaeger, Result Kitchen Founder
El motivo de base es muy simple: para el cerebro humano, el paso previo al deseo es contemplar algo, y para reconocer una imagen tan sólo necesita 13 milisegundos. Y dado que la mayor parte de las compras que derivan de búsquedas online se basan en un deseo o en un antojo derivado de un propósito más útil (busco un mortero, pero ahora me he convencido de que quiero un modelo de mármol verde), las imágenes fijas o en movimiento son la materia prima más cotizada en las ventas online.
Ahora bien, el sector necesita dar un paso más allá de los métodos tradicionales, como hojear un catálogo, ver un spot en la tele, o apuntarse algo anunciado en un cartel del metro. Hasta hace poco, buscar y comprar online no era muy distinto a esos métodos, aunque conlleve la comodidad extra de poder pagar y pedir al instante. Los resultados son visuales, pero las búsquedas son textuales y pasivas: el usuario no tiene control sobre qué imágenes quiere que le muestren exactamente.
La búsqueda visual viene a resolver esa necesidad y a dar mayor control, personalización e interactividad a los compradores online. Encontrar el producto perfecto ya no será como buscar a Wally.
El efecto ‘Shop the Look’
Hace unos años, comenzó a anunciarse como revolucionaria la opción de combinar contenidos de ficción y compra online: ¿y si viendo la última película de James Bond pudieras comprar el Rolex que luce Daniel Craig con sólo hacer clic en la pantalla?
Aunque han surgido muchas aplicaciones a raíz de esta idea, que recrean los conjuntos de personajes de una serie y permiten al usuario localizar las prendas, en realidad la libertad de compra sigue siendo mínima.
Por un lado, esta estrategia implica que el creador de contenido depende de las marcas que se ofrezcan a proporcionar sus productos para la película o serie (el clásico posicionamiento), y por otro, aunque al usuario pueda convencerle el producto mostrado, no tiene más alternativa que comprar el modelo concreto de esa marca específica.
La verdadera revolución de la búsqueda visual es que el usuario toma el poder sobre los resultados, de un modo aún más refinado que a través de palabras escritas o dictadas. Es indiscutible el valor que tienen los datos enriquecidos para las búsquedas y el retail online en la actualidad y el futuro: un contenido bien estructurado facilita el posicionamiento en motores de búsqueda y mejora la experiencia para que sea más personalizada y precisa. Y este contenido de producto acabará reflejándose también en las imágenes clave en búsquedas visuales.
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En términos simples, la búsqueda visual es el Shazam de las fotografías: supone que el usuario puede emplear una imagen de referencia para efectuar una búsqueda online. Y lo positivo del método es que va más allá de esa restricción de comprar sólo el Rolex colección MI6. Los usuarios pueden encontrar productos similares al de la imagen, aplicando distintos filtros y rangos, y los retailers pueden ver un incremento de nuevos visitantes y compradores gracias a las sugerencias de productos relacionados a otras marcas.
Basta una imagen tomada con la cámara del móvil, descargada de Internet, o guardada en redes sociales. Al adjuntarla a un programa o motor de búsqueda, el usuario encuentra qué productos hay disponibles que coincidan exactamente con esa imagen, o que sean similares, más baratos o más caros.
Este sistema aprovecha el impulso de compra, pues cuanto antes encuentres disponible un producto, más probable es que lo compres o te convenzas sin pensarlo de una opción parecida, incluso más convincente. A través de la búsqueda visual, el viaje de compra se acorta y se vuelve más eficiente, eliminando las restricciones y fricciones del método clásico.
Se acabó apuntar una idea para más tarde, rastrear, comparar y buscar a mano hasta sentirse frustrado si no hay resultados a la altura, o si el usuario no sabe en qué tiendas o marketplaces comparar, o cómo expresar bien por escrito la descripción del producto que quiere (las búsquedas visuales desembocan en el doble de compras que las búsquedas de texto). Según algunos estudios, el 62% de los usuarios de nuevas generaciones prefieren la búsqueda visual: es hora de adaptarse a ellos.
¿Quién lo vio primero? La carrera tecnológica en la búsqueda visual
El año que suele marcarse como pistoletazo de salida oficial a la búsqueda visual efectiva es 2017. Aquel año aparecieron en el mercado tanto empresas de software especializadas en herramientas y extensiones para búsqueda visual como plugins en plataformas conocidas, comenzando por el reino de las imágenes: las redes sociales.
- Pinterest: En 2017 Pinterest lanzó Lens, una herramienta dentro de su app basada en el descubrimiento visual. La necesidad ya estaba ahí: cualquier usuario de Pinterest abre la plataforma en busca de inspiración, y cuanto más tiempo pasen rastreando, mejor. Pero, a veces, hay que dar al usuario lo que quiere: un resultado muy concreto. Lens permite fotografiar cualquier objeto y, de inmediato, se muestran imágenes de Pinterest complementarias, como conjuntos inspirados en el bolso que acabas de fotografiar. Desde su lanzamiento, Pinterest asegura que Lens tiene un crecimiento del 140% anual y más de 600 millones de búsquedas visuales al mes. “El futuro de las búsquedas serán imágenes y no palabras clave”, dice su CEO, Ben Silbermann.
- Amazon: El gigante de los marketplaces no iba a quedarse atrás, y poco después lanzó la opción Spark en cuentas Prime, basado en imágenes de productos del marketplace interactivas, tal y como popularizaría Instagram.
- Google: Puede que la búsqueda en Google Imágenes sea la más popular (tiene un 22,6% del mercado, después de Google), pero no es la primera opción para rastrear compras. A fin de mejorarlo, Google lanzó etiquetas en imágenes que enlazaban a otros contenidos, desde vídeos o recetas hasta páginas de producto donde poder comprarlo. Más adelante, Google Lens permitía rastrear productos similares a una imagen entre productos a la venta en Google Shopping.
- eBay: Empleando sistemas de machine learning, eBay lanzó un motor de búsqueda visual parecido a los anteriores, que también conducía al usuario a productos a la venta en eBay basados en cualquier imagen o parte de una imagen.
- Instagram: El definitivo ‘Shop the look’ se popularizó en la mayor red actual de inspiración y compras. Tanto en anuncios como en imágenes publicadas en un perfil, las imágenes de Instagram pueden acompañarse de etiquetas que muestran el precio de cada producto y enlazan directamente a su página de compra, lo que se conoce como imágenes shoppables.
La limitación de esta compra visual a través de etiquetas es la misma que comentábamos al principio, ya que no permiten comparativa. Muchas apps y herramientas que desarrollan tecnología de inteligencia artificial al servicio de búsquedas visuales pueden rastrear diversas opciones a la vez, como hacen los comparadores de vuelos.
La mayoría funcionan mejor para decoración de interiores, piezas de ropa y comida, la tríada popular en social media. Pero, a medida que la tecnología se refina, se extenderán las aplicaciones: ¿y si alguien puede encontrar en Tinder a una persona similar al modelo que vio y fotografió en el escaparate de la tienda? Las cuestiones éticas también estarán servidas.
Las infinitas posibilidades de la búsqueda visual para usuarios y retailers
A los retailers les encanta el respaldo de las cifras cuando asoma una nueva tecnología, y en el caso de la búsqueda visual no tienen parangón.
Gartner predice un incremento del 30% de las ventas para quienes adopten esta tecnología, y ya hay casos de éxito con incremento de entre el 20% y el 50% de la conversión, como Forever21 y Nike, según apunta Oliver Tan, CEO de Visenze.
Sin duda, para el sector de la moda la búsqueda visual es un complemento imprescindible, junto con las imágenes shoppables, nuevas tecnologías 3D y de realidad aumentada que crean probadores virtuales para contrastar la talla, y asistentes digitales como chatbots.
¿Cuáles son las etapas disponibles en el proceso de búsqueda visual?
- Buscar una prenda de una fotografía, como un vestido de novia. Algunas aplicaciones pueden rastrear webs en HTML y canales de venta online para especificar al usuario en cuántas tiendas está disponible esa prenda en concreto y a qué precios.
- Buscar un detalle concreto de una imagen. Con herramienta de recorte o zoom, el usuario puede marcar que sólo le interesa rastrear imágenes similares a una alfombra en la foto de un salón.
- Buscar complementos. Como búsqueda indirecta, aquí se abren las auténticas posibilidades de la búsqueda visual para el retail. El usuario puede encontrar sugerencias sobre qué prendas combinar con una chaqueta o qué cojines irán mejor en un sofá.
- Buscar productos con referencia espacial. Muy popular en aplicaciones de mobiliario como IKEA o Amazon Showroom, y que ya ha llegado a franquicias de decoración como Zara Home. Esta combinación de reconocimiento de imagen y realidad aumentada ofrece sugerencias y vista preliminar de piezas que pueden encajar en unas dimensiones concretas, como una terraza o una estantería.
Dar con el producto clave de una fotografía es un gran paso para el usuario, pero para los retailers es más atractiva la posibilidad de los contenidos relacionados, tanto en motores de búsqueda como en opciones de búsqueda visual internas de una página web o app.
"La ventaja de la búsqueda visual es que depende totalmente de la apariencia del producto. No hay necesidad de buscar otros datos como códigos de barras, QR, nombres o metadatos." | Brent Rabowsky, Machine Learning Specialist en Amazon Web Services
Usos y beneficios de la búsqueda visual para retailers
- Mejora la experiencia de compra y, por tanto, la satisfacción y fidelidad del usuario.
- Viaje de compra más eficiente: El ‘Me gusta’ puede transformarse instantáneamente en ‘Pagar’, y los pasos hacia la conversión se acortan, como en Instagram al incluir su opción de ‘Checkout’ desde la misma imagen.
- Menor pérdida de clientes: Encuentran antes lo que quieren y se reduce la probabilidad de que abandonen la búsqueda.
- Mayor conversión: Muchos resultados indican que obtener resultados y sugerencias complementarias más precisas aumenta el gasto promedio de cada usuario.
- Investigar copias y violaciones de copyright: Utilizando búsqueda visual inversa, se pueden localizar lugares donde se estén empleando las imágenes de marca y catálogo sin permiso.
- Anuncios más específicos y enlazados a los canales adecuados: Por ejemplo, si alguien ha buscado el abrigo de un cantante en una foto, pueden ubicarse anuncios en Spotify cuando abra la pestaña de ese artista.
- Perfiles más enriquecidos sobre clientes: No sólo sabrás qué les gusta de tu categoría de productos, sino qué otras cosas les inspiran y pueden relacionarse con tus catálogos, para encontrar nuevos posicionamientos y refinar cada futura visita a tu web o app.
Usos y beneficios de la búsqueda visual para los compradores
- Localización de fuentes de imágenes: A veces saber de qué marca es un vestido puede descubrir al usuario una nueva tienda favorita.
- Localización de mejores imágenes: A partir de una fotografía de baja calidad, pueden encontrarse otras a mayor resolución que aporten más detalle.
- Enlace directo entre la compra física y online: Se reduce aún más la distancia entre ver algo y poder comprarlo si la tienda está cerrada, no hay tallas disponibles, no hay franquicias cerca, o se está hojeando una revista, como la opción de Elle que combina reconocimiento de imagen y etiquetas de compra desde la cámara y sin necesidad de app.
- Descubrimiento de novedades: La búsqueda visual ofrece miles de resultados relacionados que el usuario nunca habría encontrado por su cuenta, ni de forma tan rápida.
- Fuera obstáculos: El usuario no tiene que detenerse a traducir su deseo al lenguaje que puede entender un ordenador, con las palabras más adecuadas para un buscador. ¿Y si no es capaz de describir la textura de la tela concreta que quiere o un tono de azul? La imagen lo muestra todo tal cual es, sin esfuerzo.
- Ahorro de tiempo: Al buscar una referencia, el usuario se ahorra visitar decenas de páginas y galerías hasta dar con lo que busca.
- Nuevas ideas: El refinamiento de la inteligencia artificial tiene la ventaja añadida de poder comparar distintas opciones, presupuestos y complementos.
- La falta de stock ya no es un problema: Si no queda el producto concreto, la búsqueda visual puede rastrear en qué otros canales se vende ese ítem, o sugerir otros similares de la misma u otra marca.
- Conexión directa con atención al cliente: Muchos chatbots incorporan funciones de búsqueda visual para ayudar a los usuarios a encontrar un producto o complementos sin tener que navegar todo el catálogo, o esperar al horario diurno de atención al cliente.
Por supuesto, esta tecnología también se encuentra con sus limitaciones. Los resultados todavía no son al cien por cien idóneos, pues faltan delicadezas como aplicar filtros que eviten mostrar sugerencias de copias baratas, y no pueden rastrear todo Internet ni catálogos demasiado amplios. Eso sin contar ciertas implicaciones éticas.
Sería cuestionable que alguien pudiese adjuntar la fotografía de un desconocido tomada por la calle o en una cafetería, de modo que quede registrado en algún historial o base de datos online. Esto es aceptable en modelos que trabajan de cara a público, como la app que ofreció Tommy Hilfiger en 2017 para identificar prendas en desfiles de pasarela, pero su uso con personas anónimas o incluso niños podría dar pie a muchos problemas.
Cómo preparar imágenes de producto para búsquedas visuales
Las búsquedas visuales suenan muy bien, pero ¿cómo asegurar que los productos de un catálogo o tienda formarán parte de los resultados? De momento, las recomendaciones no son muy distintas a las que ya deben aplicarse para mejorar el posicionamiento de imágenes en búsquedas de texto.
- Nombre de imagen: Hay que emplear palabras clave descriptivas, sobre todo de los elementos visuales y más destacados en una imagen, además de la marca.
- Atributos Alt: La auténtica descripción debe incluirse en este apartado, lo más específica posible para ayudar a la identificación y a mejorar la visibilidad orgánica, incluido el número de serie o SKU si lo tiene.
- Resolución adecuada: Esto dependerá de cada canal y uso, pero normalmente para búsquedas visuales se necesitan imágenes de suficiente calidad para poder ampliarlas sin que se pixelen. Esto puede causar problemas en búsquedas visuales internas de una web o app, ya que ralentiza la carga de resultados, así que debe hallarse un balance.
- Datos estructurados: Vigila el código de los productos y su ubicación para ayudar a los motores de búsqueda a identificar correctamente el contenido de cada página o ficha. Se recomienda emplear el tipo de producto de schema.org, e incluir al menos el nombre, la imagen, el precio, la divisa de compra y las propiedades de disponibilidad.
- Contenido de producto optimizado: Cuanto más actualizado y completo sea el contenido de cada producto, incluidos datos, metadatos, títulos, descripciones, listados, imágenes y otros materiales, más relevante será el producto en su categoría y en los resultados. La tecnología de Product Information Management es el aliado del presente para la búsqueda visual del futuro. De momento, las búsquedas visuales no pueden incluir anuncios, pero tener el contenido de producto a punto es la mejor estrategia para posicionamiento en búsquedas tradicionales y cualquier nueva opción de futuro.
"Los vendedores pueden usar tecnología visual para interpretar el estilo de su catálogo, como tallas y colores. Esto ofrece nuevas maneras de gestionar una tienda de ecommerce y mejora la experiencia del cliente." | Clark Boyd, Digital Marketing Consultant
Los aliados de la búsqueda visual: Herramientas e inteligencia artificial
Como ya hemos indicado, muchas plataformas y marcas desarrollan su propio sistema de búsqueda visual interno en páginas web y apps, aunque el contenido de producto siempre debe estar preparado para aparecer en resultados de otros motores de búsqueda.
Algunos sistemas son muy simples, de modo que fotografiando un producto la app se conduce a la ficha de producto de la web, como en Lush. Pero a través de los metadatos de una imagen, cualquier sistema basado en inteligencia artificial puede detectar qué resultados visuales son realmente relevantes a partir de similitudes de forma, color, patrón y otros elementos que, valga la redundancia, salten a la vista.
Por ejemplo, las conocidas cadenas Macy’s, Mark & Spencer o ASOS permite buscar productos de su catálogo basados en cualquier foto que se adjunte en la app. Sin embargo, desarrollar este tipo de tecnología propia puede resultar bastante costoso, en especial si el catálogo es muy amplio. Por este motivo, muchas marcas utilizan Pinterest Lens como sustituto de un buscador visual propio, como la marca de ropa Target.
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Las investigaciones de empresas especializadas son las más interesantes, pues van un paso más allá de buscar copias de una imagen, como IBM Watson o Clarifai. Por ejemplo, Synthetic’s Style Intelligence Agent (SIA), desarrollado con Adobe Sensei, es un servicio de descubrimiento que emplea inteligencia artificial para ayudar al usuario a completar conjuntos de ropa y descubrir muchas posibilidades complementarias a una sola imagen.
Esto significa que el sistema no sólo puede buscar resultados similares a una foto, sino incluso deducir patrones y buscar productos entre distintas categorías, como ropa inspirada en estilos de cuadros artísticos, diseño de interiores según imágenes de paisajes naturales, o productos a juego con otros. ¿Quieres varios conjuntos de oficina inspirados en el estilo de Jeff Goldblum, un vestido que parezca La noche estrellada de Van Gogh, un sillón del color del Serengeti, o una lavadora a juego con tu tostadora roja? Adjuntar una foto, elegir los filtros deseados y el robot hace el análisis por ti.
Estos servicios podrán incorporarse a catálogos de marca, pero ya están apareciendo apps de búsqueda visual como CamFind, que rastrean múltiples marcas y resultados online. La opción realmente interesante para compradores cansados de comparar a mano en Google y Amazon.
Otras opciones más futuristas, pero que acabaremos viendo pronto según expertos tecnológicos, son los escáneres para comparar precios entre distintas tiendas (como está probando Walmart) y espejos en tiendas físicas capaces de medir las dimensiones de un cliente para ofrecerles las mejores sugerencias de prendas en stock.
Tanto en el mundo online como en el offline, la tendencia parece clara: ahorrar al cliente el tedio de buscar en estanterías digitales y físicas, y personalizar al máximo el servicio de recomendaciones.
Para retailers, este empuje de la inteligencia artificial en búsquedas visuales indica la necesidad de ser rápidos en la implementación, pues a menos que el sistema de IA pueda escanear el 99% de un inventario, los resultados no serán tan precisos, ni la opción igual de atractiva al comprador. Para enlazar tantos artículos a un nuevo sistema, las empresas deben actuar con tiempo y organización.
"La capacidad de ofrecer a tus clientes búsqueda visual es una oportunidad para llevar la personalización al siguiente nivel." | Ross Simmonds, B2B Marketing Strategist
Conclusión
Las aplicaciones de esta tecnología de búsqueda visual y reconocimiento de imagen son infinitas, desde reconocer plantas hasta identificar a personas en sistemas de seguridad. Pero, sin duda, donde más está dando de qué hablar es en el sector del retail.
Las ventajas de implantar búsqueda visual en una web o app, aparte de aparecer en resultados de búsquedas visuales, son brillantes: mayor fidelización de cliente, aumento de la conversión de venta y mejores beneficios a corto y medio plazo. La clave consiste en adaptar el tipo de búsqueda visual a las intenciones más habituales de los clientes y al modo en que buscan, usan y compran los productos. Y en este nuevo posicionamiento, una imagen puede valer más que mil palabras clave.
