Zebra Technologies ha indicado que el metaverso se está convirtiendo en un elemento más dentro de la estrategia omnicanal del sector retail, pero su integración tiene que hacerse de manera progresiva y recomienda implantar primero un modelo de “gemelo digital”.
En el mercado ya hay algunas tiendas del ámbito de la moda que están desarrollando espacio virtuales para que los clientes puedan disfrutar de experiencia inmersiva y puedan vestir a sus avatares antes de comprar e incluso ya se está viendo casos de empresas del sector de la alimentación que se quieren instalar en este nuevo ámbito.
Biswa Sengupta, technical fellow and global head of Machine Learning en Zebra Technologies, indica que “son muchas las empresas que están empezando a trabajar con la idea del metaverso, pero ¿será esta opción realmente atractiva para los consumidores?, ¿y si la estrategia de «constrúyelo y el cliente vendrá en masa» no funciona?”.
Para Zebra el primer paso es construir un gemelo digital, es decir una especie de metaverso simplificado, un entorno que permita tener visibilidad de todos los activos (productos, empleados, cadena de distribución, etc.) y recopilar información. En este proceso se podrán utilizar tecnologías de visión por ordenador como las SmartLens Gen II que permite medir la oferta y la demanda en tiempo real en la tienda con el fin de tomar las decisiones las tareas más urgentes o los desarrollos futuros.
Si el gemelo digital está bien construido se podrán crear mundos sintéticos y diversos subconjuntos para comprobar qué efecto provocan multitud de variables como la colocación de los productos o los colores de la propia tienda, por ejemplo.
“La clave está en hacerlo todo de forma progresiva, ajustando el binomio producto-mercado antes de empezar a abrir tiendas virtuales o utilizar monedas digitales o tokens para la compra/venta de activos. El metaverso puede considerarse también como un campo de experimentación virtual perfecto. Un gemelo digital en el que podamos crear, entrenar y desplegar las más innovadoras tecnologías de aprendizaje automático, desde visión por ordenador (CV), a procesamiento del lenguaje natural (NLP) o aprendizaje por refuerzo (RL), para desarrollar nuevas experiencias de consumo”, destacó Sengupta.
