Orquidea lanza una solución de análisis facial (emociones incluidas)

Los datos en eventos son cada vez más importantes para entender el impacto de las comunicaciones en los asistentes, para personalizar las comunicaciones… pero también son complejos de recoger y analizar: interrupciones para hacer las preguntas, necesidad de personal, además de otros sesgos (la gente no es muy buena para decir lo que piensan en encuestas… y suelen contestar lo que creen que tienen que decir en lugar de lo que realmente piensan).

Para facilitar esto, Orquidea presenta una forma de “recoger datos en eventos de manera pasiva, analizarlos de manera automática en tiempo real, y que distinga datos cualitativos”. Su solución se basa en el análisis facial ofrecido por Zenus, y consiste en una cámara, un módulo de procesamiento y un software con inteligencia artificial que permite obtener información anónima de las personas que concurren en el espacio del evento. Según nos comenta Orquidea, el grado de precisión es superior al 97% incluso con mascarillas. El sistema se basa en cámaras, que pueden observar a la gente a una distancia de unos 30 m de largo, cubriendo aproximadamente 650 m2.

Diferentes datos extraídos con las cámaras

El sistema incorpora diferentes métricas: niveles de ocupación y tiempos de permanencia de las personas en un espacio en concreto, datos demográficos (sexo, edad…), mapas de calor sobre el recorrido de personas. Incluso el análisis de sentimientos donde se identifica la satisfacción, la participación y el grado de compromiso del público que se analiza.

Recordemos la diferencia: en el reconocimiento facial se identifica de manera individual quién es una persona, por ejemplo, para el control de acceso, como se implementó en el último MWC. Por otra parte, en el análisis facial se incorporan estadísticas anónimas de grupos de personas con diferentes métricas asociadas a ello, con mucha más información: sexo, edad, estado anímico. ¿El evento de mañana sabrá el nivel de engagement y la alegría de los asistentes, en tiempo real?

Las pautas de privacidad están implícitas en el diseño del dispositivo: almacenaje y tratamiento de datos de manera anónima y encriptada. Sólo maneja estadísticas de grupo y no individuales (así que no requiere un consentimiento explícito por parte del público objetivo) y no graba ni trasmite vídeos o imágenes.

¿Ejemplos de datos?

 En eventos, se pueden conseguir, por ejemplo, estos datos:

• Cuantificar el número de visitas y tiempos de permanencia en los diferentes espacios.
• Analizar los sentimientos y demografía de los asistentes para personalizar los mensajes en pantallas que se trasmiten tanto en los stands como en las diferentes zonas interactivas.
• Medir el nivel de engagement de los asistentes en cada sesión y así poder ver qué ponentes / temas generan más interés.
• Medir el estado anímico de las zonas de registro y acreditación, salas de descanso, puntos de información, cafetería, etc.

Dadas las métricas que incorpora la tecnología de análisis facial de Zenus es posible integrarla en diferentes sectores. En retail, permitirá entender recorridos, personalizar mensajes en las tiendas al tipo de público, realizar pruebas y medir el engagement y las reacciones de los clientes ante los escaparates, productos, precios, publicidad visual, música, iluminación, etc. En hostelería, permitirá, por ejemplo, gestionar flujos o entender la satisfacción de los clientes ante varios tipos de propuestas del hotel o restaurante.