Nhận diện khuôn mặt có thể thúc đẩy cuộc cách mạng tiếp thị trực tuyến

Bạn đã chọn iPhone mới nhất? Nó được trang bị công nghệ gọi là Face ID, bao gồm các camera và cảm biến nhạy cảm để phát hiện các cấu trúc mặt độc đáo liên quan đến người sử dụng thiết bị. Hiện tại, chức năng phổ biến và thiết thực nhất của nó là một phương tiện để mở khóa điện thoại của bạn một cách an toàn - giống như dấu vân tay đã có thể mở khóa iPhone thế hệ trước.

Nhưng công nghệ Face ID cho phép một số chức năng ngoại vi hấp dẫn. Ví dụ: chiêm tinh chi tiết lấy emojis truyền thống và làm sống động chúng để phản ánh những biểu hiện trên khuôn mặt-với độ chính xác ấn tượng. Trong tương lai, công nghệ này có thể được khai thác cho các ứng dụng và tính năng phong phú hơn trong thực tế.

Tuy nhiên, trong khi người tiêu dùng trung bình đang nghĩ đến việc áp đặt khuôn mặt của họ lên những siêu nhân yêu thích của họ, hoặc thêm chi tiết hơn cho các dự án hoạt hình của họ, nhà tiếp thị trung bình đang mệt mỏi với ý nghĩ khai thác sức mạnh này để quảng cáo tốt hơn - và có nhiều cách họ có thể làm nó.

Các ví dụ trước đây về Nhận dạng khuôn mặt

Nhận diện khuôn mặt như một công cụ tiếp thị trực tuyến không phải là một khái niệm hoàn toàn mới. Một số thương hiệu đã cố gắng trước đây, với năng lực hạn chế. Ví dụ, kế hoạch từ thiện của trẻ em Anh đã sử dụng sự nhận dạng khuôn mặt trên các bảng quảng cáo trên xe buýt, phân tích khuôn mặt của người lái xe và hiển thị một thông báo tùy chỉnh tùy thuộc vào giới tính đã được phát hiện của một người (Chiến dịch "Vì một cô gái" của cô ấy) nhằm nâng cao nhận thức về phụ nữ vấn đề quyền trên toàn thế giới).

Trở lại năm 2013, Virgin Mobile giới thiệu một quảng cáo tương tác ngắn, phát hiện người dùng nhấp nháy để làm "nhấp chuột" nhằm thúc đẩy một câu chuyện và thay đổi câu chuyện dựa trên phong trào mắt người dùng.

Có hai sự khác biệt lớn trong nhận dạng khuôn mặt hiện đại, xác định chắc chắn những nỗ lực trước đó trong một giải đấu riêng biệt. Thứ nhất, công nghệ nhận dạng khuôn mặt đã phát triển trong tinh tế, có nghĩa là nó có nhiều khả năng thu thập tín hiệu tinh tế. Thứ hai, công nghệ này nhanh chóng lan rộng ra cho mọi người sử dụng di động trên hành tinh - không chỉ là các bảng quảng cáo xe buýt hoặc các khu vực được chỉ định đặc biệt.

Tương lai

Vậy làm thế nào chính xác là các công ty có kế hoạch để tận dụng lợi thế của công nghệ mới này?

Dữ liệu người dùng và quảng cáo được cá nhân hoá. Một trong những ứng dụng quan trọng nhất liên quan đến việc thu thập, phân tích và sử dụng dữ liệu người dùng. Nếu một ứng dụng giám sát các biểu hiện trên khuôn mặt của một người nào đó, nó có thể phát hiện ra tâm trạng họ đang ở, hoặc đánh giá sự quan tâm của họ trong một khu vực cụ thể của ứng dụng; ví dụ như một ứng dụng phát nhạc có thể nhận thấy sự quan tâm đột ngột của người dùng trong một ban nhạc pop mới năng động, thấy rằng người dùng đang ở trong tâm trạng thoải mái và chọn nhiều nhạc năng lượng hơn để phù hợp với tâm trạng và sở thích đó. Đổi lại, các nhà quảng cáo có thể sử dụng dữ liệu đó - cả ngắn hạn và dài hạn - để phục vụ những quảng cáo tốt hơn, cá nhân hóa hơn cho người dùng đó. Ví dụ: họ có thể học cách thích và không thích của người dùng một cách nhanh chóng, đăng ký phản hồi cảm xúc của họ đối với các kích thích nhất định và tạo một quảng cáo tùy chỉnh phù hợp với sở thích, cảm xúc và sở thích của họ. Kết quả cuối cùng sẽ là quảng cáo tốt hơn và có nhiều khách hàng tương tác, hạnh phúc hơn (lý tưởng).

Người xem quảng cáo. Hiện tại, hầu hết các hình thức quảng cáo video trực tuyến thu phí của nhà quảng cáo một khoản phí cố định cho mỗi lần xem quảng cáo của họ (trong các thông số được xác định). Tuy nhiên, số liệu này hiện không đo lường một cái nhìn "thực" - ít nhất, không nhất thiết. Công nghệ tốt nhất của chúng tôi hiện đang phát hiện xem quảng cáo có được tải xuống và phát trong trình duyệt của người dùng không, có nghĩa là họ có thể bỏ qua quảng cáo hoặc tìm kiếm khi phát. Công nghệ nhận diện khuôn mặt có thể cung cấp cho nhà quảng cáo nhiều thông tin chi tiết hơn về những ai thực sự thấy quảng cáo của họ và có thể buộc người dùng chú ý đến quảng cáo đang phát. Sự phát triển như vậy có thể gây khó chịu cho người tiêu dùng, nhưng sẽ tăng tỷ lệ tham gia đáng kể.

Dữ liệu tổng hợp. Dữ liệu thu thập được bởi các ứng dụng này sẽ không chỉ được sử dụng trên cơ sở từng trường hợp cụ thể. Nó cũng có thể được tổng hợp, và được sử dụng để phân tích xu hướng thị trường rộng. Ví dụ, các cửa hàng bán lẻ có thể sử dụng một sự thay đổi nhận dạng khuôn mặt để theo dõi những gì khách hàng của họ đang xem trong cửa hàng, trung bình và sử dụng thông tin đó để quảng bá sản phẩm tốt hơn, sắp xếp lại cửa hàng hoặc thực hiện các chỉnh sửa khác để tăng doanh thu và sự hài lòng của khách hàng.