Эта статья первоначально появилась в блоге TAB в сентябре 2016 г.

Кнопки Amazon Dash привлекли большое внимание с момента их появления в 2015 году в США. Предпосылка проста: кнопки призваны облегчить трудную задачу изменения порядка предметов домашнего обихода, разместив маленькие кнопки по всему дому. Один в ванной для зубной пасты, один на кухне для кошачьего корма… еще один на кухне для жидкости для мытья посуды. О, и еще один для таблеток для посудомоечной машины…

…Подождите минуту. Это не кажется очень беспроблемным, не так ли? Или даже удобно, если уж на то пошло. Конечно, потребители предпочли бы решение, которое не блокирует их и не требует большого количества различных кнопок для всех различных потребительских товаров, которые домохозяйство получает за неделю?

И является ли «легкий повторный заказ» достаточным стимулом для потребителей расклеивать брендовые пуговицы по всему дому? Более того, полагаться на реальное трение физического нажатия кнопки для изменения порядка продуктов кажется странно неуклюжим по сравнению с тенденциями «без пользовательского интерфейса — это окончательный пользовательский интерфейс» в дизайне продуктов и услуг.

Когда клиент из сектора FMCG недавно попросил нас принять участие в хакатоне, предлагая командам сделать переупорядочивание повседневных продуктов простым и спасающим планету опытом, мы увидели прекрасную возможность исследовать и создать прототип другого подхода к кнопкам Dash. .

Вместо физических кнопок мы хотели изучить способы, с помощью которых датчики могли бы предложить лучший путь вперед, особенно при интеграции со схемами лояльности.

Неиспользованный потенциал камеры

Размышляя о том, как датчики могут быть использованы для раскрытия нашего дела, мы подумали о камерах.

В конце концов, это самый привычный цифровой датчик. Сегодня на каждом смартфоне, продаваемом по одному или нескольким, трудно представить мир без вездесущей фотосъемки, инстаграминга и видеосъемки, которые обеспечивают эти подключенные камеры. Их включение в смартфоны также является важным фактором резкого снижения их цены при постоянном повышении качества.

Но цифровые камеры, будь то внутри вашего смартфона или нет, могут быть намного больше. Новые методы компьютерного зрения в сочетании с достижениями в области машинного обучения делают датчик освещенности одним из самых универсальных инструментов в сенсорном блоке.

Методы компьютерного зрения уже могут помочь нам быстро распознавать текст, цвета, форму и движение в поле зрения. Благодаря новым API-интерфейсам машинного обучения можно будет со временем сделать эти датчики более интеллектуальными, улучшив их способность выделять текст или даже определенные бренды, а также быстро определять, что проходит перед объективом.

С этими мыслями в глубине души мы решили изучить и проверить, как этот самый знакомый из датчиков может помочь нам взломать наше задание.

Концепция

Это была простая идея на бумаге, но сложная в реализации: если бы мы могли обучить датчик освещенности автоматически определять, какие продукты проходят мимо него, мы могли бы вести журнал всей упаковки, переработанной домохозяйством.

Данные, полученные датчиком, обеспечат золотую жилу ценной информации для розничных продавцов и производителей. Клиент, указывающий, что продукт закончился, может не только предложить быструю и простую систему повторного заказа, стимулирующую продажи, но также может предоставить способ действительно точно настроить объемы и размеры упаковки, сократив отходы и затраты в производственном процессе. Точно так же для новых вариантов продукта это отличная возможность получить отзывы потребителей о том, что им понравилось или не понравилось в продукте.

Для потребителей вместо фирменных кнопок по всему дому процесс повторного заказа товаров повседневного спроса становится «невидимым» и незаметным. Чтобы решить проблему утилизации, интеграция опыта со схемой лояльности позволит розничным торговцам положительно вознаграждать клиентов за переработку, начисляя им баллы и отслеживая общую сумму, сэкономленную на свалке.

Спасение Земли, экономия денег и экономия времени при повторном заказе повседневных товаров кажется гораздо более всесторонним предложением, чем просто изменение заказа одного конкретного продукта нажатием кнопки.

Прототип

Учитывая нехватку времени, мы не сосредоточились на том, чтобы сделать что-то красивое. Вместо этого наше внимание было сосредоточено на обучении датчика освещенности распознавать упаковку, которая «упала» перед ним, и регистрировать продукты по мере этого. Это, в свою очередь, вызвало push-уведомление о том, что было брошено в наш импровизированный мусорный бак.

Работая с нашими коллегами по команде хакатона, которые присоединились к нам из Superdrug, мы также изучили и продемонстрировали, как это можно интегрировать в поток мобильных заказов для розничного продавца.

Технические исследования в этой области являются постоянной частью наших исследований и разработок, поскольку мы стремимся уточнить это предложение и сделать его более точным. Ясно, что мы только начинаем открывать возможности, которые могут открыться при использовании этих подключенных датчиков света.

Наша команда хакатона вернулась в штаб-квартиру TAB с еще большим количеством идей о потенциале более широкого использования датчиков света в нашем повседневном подключенном мире — так что следите за обновлениями в будущем.