SmartGaze: codificação baseada em IA para rastreamento ocular eficiente

O que você vê é o que você compra - Need for Eye Tracking?

O rastreamento ocular é uma ferramenta bem conhecida para implicitamente meça como as pessoas respondem a diferentes embalagens de produtos, cópias de anúncios, layouts de páginas da web, posicionamentos de banners e muito mais. Acredita-se que 95% das decisões de compra ocorram no subconsciente (vamos chamá-lo de cérebro de réptil). As decisões tomadas pelo cérebro dos répteis são fortemente influenciadas pelo que vemos. Ao atravessar o corredor de um supermercado, vemos centenas de pacotes de produtos diferentes. Mas existem alguns produtos que chamam nossa atenção. Quando vemos esses produtos, o cérebro do réptil entra em ação, fixando sua atenção naquela embalagem que parece interessante (“oh, brilhante!!!”) e antes que percebamos, entramos no processo de considerar seriamente a compra desse produto.

A realização de estudos de rastreamento ocular tem o potencial de gerar um enorme ROI em embalagens de produtos, criativos publicitários e decisões de posicionamento. Mas nós (e os clientes com quem conversamos) acreditamos que o setor está apenas começando a descobrir quando se trata de usar essa técnica para gerar insights. Os motivos citados incluem que é caro, lento, não objetivo (pois os participantes são influenciados pelo processo). No entanto, acreditamos que o principal motivo é que a tecnologia ainda não está tão desenvolvida.

Com este whitepaper, pretendemos demonstrar como a incorporação da Inteligência Artificial (IA) às tecnologias atuais de rastreamento ocular pode tornar o processo de análise de rastreamento ocular muito mais poderoso, rápido e econômico. Observe que presumimos que o leitor esteja familiarizado com o processo de rastreamento ocular em ambientes físicos.

Rastreamento ocular em um piscar de olhos

Existem duas metodologias principais associadas ao rastreamento ocular: físico e online. No Rastreamento ocular físico, os participantes da pesquisa usam hardware de rastreamento ocular (óculos) e caminham por um espaço físico (geralmente uma prateleira de varejo) onde as cópias reais do sujeito da pesquisa são guardadas. No entanto, em um ambiente virtual, os participantes olham para o assunto da pesquisa (normalmente uma prateleira virtual, layout de site, anúncio em vídeo) por meio de uma tela de computador e uma webcam é usada para rastrear os movimentos do olhar.

Embora o rastreamento ocular virtual seja mais rápido e barato, ele tem as desvantagens de ser menos preciso (a webcam não é tão precisa quanto o hardware de rastreamento ocular) e não estar próximo da realidade (uma prateleira virtual é muito diferente do que seria na vida real). Neste whitepaper, focaremos nossa atenção especificamente no Rastreamento Físico dos Olhos com o objetivo de testar o apelo visual das embalagens de produtos nas prateleiras do varejo.

Codificação no rastreamento físico ocular

A principal restrição da tecnologia de rastreamento ocular é que ela pode dizer “para onde” o cliente está olhando, mas não “o que” o cliente está olhando. O hardware descobre a direção e o local em que o olhar de uma pessoa está fixo. No entanto, não tem conhecimento sobre o que exatamente a pessoa está vendo. Não se sabe se a pessoa está vendo uma etiqueta de preço, uma lata Red Bull, uma lata Gatorade, seu celular, etc.

A codificação manual tem muitos desafios

As soluções de codificação atuais no mercado de rastreamento ocular físico não oferecem codificação totalmente automatizada de vídeos de olhares. Eles são essencialmente um software de anotação/marcação projetado para tornar a codificação manual mais eficiente. A codificação manual cria os seguintes desafios em um projeto típico de rastreamento físico ocular:

• É manual, exige muito trabalho e não é escalável em um grande número de vídeos
• É um processo lento que acaba elevando o tempo de resposta de todo um exercício de pesquisa (o que é um grande obstáculo no ambiente de negócios acelerado de hoje)
• A codificação manual também pode levar a erros humanos, afetando a precisão da análise final.
• A logística do gerenciamento de um pipeline de codificação manual é desafiadora
• Às vezes, os pesquisadores influenciam o comportamento dos entrevistados para facilitar a codificação. Isso afasta o exercício da objetividade.

SmartGaze- Solução de IA para codificação de rastreamento ocular

Olhar inteligente usa arquitetura baseada em redes neurais profundas para analisar vídeos de olhar cru. Por meio de algum treinamento, o algoritmo entende a aparência das principais áreas de interesse (AOIs). Feito isso, ele faz a codificação automaticamente. E isso é feito com uma precisão comparável à que um programador humano alcançaria.

O Smart Gaze torna a codificação para projetos de rastreamento ocular físico muito mais eficaz devido às seguintes vantagens:

• É uma codificação muito rápida versus humana, levando a insights mais rápidos e mais ROI.
• Muito mais econômico em comparação com a codificação humana.
• Altamente escalável devido à automação.
• Elimina a possibilidade de erros humanos devido à fadiga ou ao tédio.
• Não precisa se preocupar com a logística de codificação — envie os dados brutos e receba os dados codificados em troca.
• Não há necessidade de influenciar o comportamento dos participantes da pesquisa, pois a codificação não é mais uma preocupação

Como isso funciona?

No momento, o Smart-Gaze não é um produto egoísta que um pesquisador possa acessar e usar. É uma solução em que o pesquisador captura vídeos de olhar cru com óculos de rastreamento ocular (qualquer marca funciona, sem restrições aqui), nos informa sobre as principais áreas de interesse e depois assumimos o controle. Em um período de 3 dias, nossa equipe da Paralltreina um algoritmo de IA e codifica os dados de acordo com a necessidade do cliente.

A precisão pode ser avaliada por meio de uma ferramenta de visualização de codificação. Alguns outros benefícios importantes desse modelo incluem:

• Não há restrições quanto à marca de hardware de rastreamento ocular (nosso sistema funciona com qualquer tipo de óculos)
• Não há necessidade de investimento inicial em uma licença de software de rastreamento ocular
• Esse é um modelo de pagamento conforme o uso, em que o cliente é cobrado por vídeo
• O processo e a natureza da saída são totalmente personalizáveis

Por que ParallelDots?

Pontos paralelos tem um dos melhores grupos de pesquisa de IA aplicada do mundo. Por meio de nossa plataforma de pesquisa, contribuímos para a comunidade de pesquisa de IA/Deep Learning por meio de nossas publicações técnicas, que foram reconhecidas pelas principais conferências revisadas por pares, como NIPS, ICIAR e ISBI. A equipe tem uma sólida experiência em insights do consumidor e está focada em aproveitar a IA para tornar a pesquisa de mercado mais econômica e eficaz.

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