Indice: analisi del pubblico con l’IA e visualizzazione 3D
- In che modo i dati sul target di riferimento contribuiscono alla visualizzazione del prodotto
- Cosa mostrano i dati in tempo reale e cosa no
- Unire e verificare le fonti dei dati
- Intelligenza artificiale, apprendimento automatico e varianti delle immagini
- Utilizzare in modo appropriato le visualizzazioni interattive dei prodotti
- Dalla conoscenza del pubblico al linguaggio visivo
La visualizzazione 3D di un prodotto ne mostra l'aspetto. La composizione dell'immagine determina in quale contesto esso appare e a quale pubblico si rivolge la scena. Le analisi basate sull'intelligenza artificiale possono fornire indicazioni in merito. Esse non sostituiscono né la conoscenza che un marchio ha dei propri clienti, né la verifica del prodotto raffigurato.
Per i marchi di arredamento e di interior design occorre distinguere tra due applicazioni: l’intelligenza artificiale può analizzare dati o generare immagini. Tuttavia, un’immagine plausibile non è una prova del fatto che un gruppo target viva in quel modo, che un prodotto abbia quell’aspetto o che una campagna funzioni meglio.
I generatori di immagini come Midjourney o Stable Diffusion possono fornire spunti visivi e varianti. I risultati ottenuti devono essere valutati alla luce dei dettagli del prodotto, del linguaggio visivo e dell’uso previsto.
L’analisi del pubblico cerca invece schemi nelle informazioni disponibili: quali domande fanno i clienti? Quali prodotti confrontano? Quali immagini suscitano richieste di chiarimenti? L’IA può organizzare queste informazioni. L’affidabilità di un’interpretazione dipende dalle fonti e dalla loro verifica.
In che modo i dati sul target di riferimento contribuiscono alla visualizzazione del prodotto
Un'analisi può evidenziare quali situazioni d'uso, materiali o caratteristiche del prodotto siano rilevanti per un determinato gruppo target. Da ciò è possibile ricavare spunti per le immagini. Tuttavia, una correlazione statistica non dimostra la causa dell'acquisto, e una sintesi basata sull'intelligenza artificiale può riprodurre lacune o distorsioni presenti nei dati.
Per la direzione creativa, tali intuizioni si traducono in decisioni concrete: spazio, prospettiva, luce, atmosfera cromatica e ruolo del prodotto. Ad esempio, un ambiente abitativo compatto può richiedere una scenografia diversa rispetto a una hall spaziosa. Si tratta di un’ipotesi progettuale che deve essere coordinata con il marchio e il prodotto.
Due persone guardano insieme un tablet.
Cosa mostrano i dati in tempo reale e cosa no
I report in tempo reale di Google Analytics mostrano gli eventi e i dati di utilizzo registrati di recente. Non si tratta automaticamente di un’analisi basata sull’intelligenza artificiale. Inoltre, un aumento a breve termine delle visualizzazioni non è indicativo del fatto che una variante dell’immagine generi richieste qualificate nel lungo periodo.
Prima di un confronto, definisci cosa vuoi valutare: comprensione del prodotto, domande sui materiali o richieste qualificate, per esempio. Confronta condizioni il più possibile simili per un periodo sufficiente. Il nostro SKU 3D Content Planner ti aiuta a organizzare le immagini e le varianti previste; non misura i risultati delle campagne.
Unire e verificare le fonti dei dati
L’analisi web, i riscontri del reparto vendite, i dati del negozio e i sondaggi ai clienti mostrano aspetti diversi. Una Customer Data Platform può riunire queste fonti. Non è indispensabile per progettare buone immagini e non dimostra che i dati siano completi, aggiornati o adatti a ogni scopo.
Per un progetto CGI, è più utile disporre di informazioni chiare e comprensibili piuttosto che di un volume di dati il più ampio possibile. Annota da dove proviene un’affermazione, a quale periodo si riferisce e quali incertezze permangono. Da ciò si ricava un incarico concreto per la visualizzazione 3D del prodotto.
Intelligenza artificiale, apprendimento automatico e varianti delle immagini
L’apprendimento automatico è un ramo dell’IA. I modelli apprendono schemi dai dati. L’introduzione di Google all’apprendimento automatico offre un punto di partenza. Una descrizione del pubblico generata automaticamente resta un’interpretazione da verificare con informazioni reali sui clienti.
Un modello 3D già esistente può essere utilizzato per diverse prospettive, ambientazioni e animazioni. Quali varianti siano più adatte dipende dal prodotto, dal concetto visivo e dal canale. Il semplice fatto di avere più varianti non garantisce una campagna migliore.
Due persone realizzano degli schizzi su una superficie di vetro.
Utilizzare in modo appropriato le visualizzazioni interattive dei prodotti
Una visualizzazione 3D interattiva può aiutare a osservare la forma di un prodotto da diverse prospettive. La realtà aumentata nel negozio online può inoltre consentire una percezione spaziale. A tal fine sono necessari modelli adeguati e un’applicazione compatibile. Da ciò non è possibile dedurre un aumento generalizzato del tasso di conversione.
I tour a 360 gradi e gli showroom digitali hanno funzioni diverse rispetto a una singola immagine di prodotto. Scegli il formato in base alle esigenze dei tuoi clienti. Un dettaglio del materiale potrebbe richiedere un primo piano, mentre per valutare le dimensioni è preferibile una vista nell’ambiente. Nessuna di queste rappresentazioni sostituisce il campione fisico del materiale.
Dalla conoscenza del pubblico al linguaggio visivo
Da Danthree Studio uniamo conoscenza del prodotto e progettazione delle immagini. Le informazioni disponibili sul pubblico e sul marchio aiutano a definire ambientazioni abitative e scene d’interni e immagini di prodotto scontornate. Workflow di IA adatti possono integrare sfondi e varianti; verifichiamo i dettagli del prodotto rispetto ai riferimenti concordati.
Conta il ruolo di ogni tecnica nel progetto. Nell’articolo CGI, IA e brand safety spieghiamo la distinzione tra fedeltà al prodotto, CGI e immagini generative. Puoi vedere esempi del nostro lavoro nei progetti CGI.
Tablet con una vista wireframe di una stanza arredata.
Quali informazioni sono utili per la progettazione delle immagini?
Per i produttori di mobili, le situazioni d’uso, le motivazioni all’acquisto e le domande aperte sui prodotti sono spesso più concrete di un profilo demografico generico. L’analisi dovrebbe aiutare a rispondere a queste domande. Non dovrebbe ricavare profili di personalità apparentemente precisi sulla base di pochi clic.
Alcuni spunti utili per sviluppare un concetto visivo sono:
- Destinazione d’uso prevista e contesto spaziale del prodotto
- Domande dei clienti relative a materiali, funzionamento o varianti
- Motivi di acquisto e obiezioni ricorrenti nell’ambito della consulenza e della vendita
- Canali, formati delle immagini e specifiche tecniche
- Posizionamento e fascia di prezzo della collezione
A tal fine, utilizza per quanto possibile informazioni sintetizzate necessarie alla produzione delle immagini. I dati grezzi di carattere personale non sono automaticamente necessari. Prima di ricorrere a strumenti di analisi esterni, è necessario chiarire l'idoneità, le modalità di accesso e l'utilizzo consentito dei dati.
Dall'analisi nasce un'idea visiva verificabile.
Definisci cosa deve trasmettere un’immagine e in base a quali criteri ne valuti l’idoneità. Nella visualizzazione 3D dei prodotti, adattiamo la prospettiva, la rappresentazione dei materiali e l’ambiente al concetto dell’immagine. Nelle animazioni di prodotto si aggiungono il movimento e lo svolgimento temporale. L’analisi supporta queste decisioni, ma non sostituisce né la progettazione né il controllo del prodotto.
