केस स्टडी adidas, ऑब्जेक्ट की पहचान करने और
स्टोर में होने वाली खरीदारी को बेहतर बनाने
के लिए ट्रैकिंग का इस्तेमाल करता है
स्टोर में होने वाली खरीदारी को बेहतर बनाने
के लिए ट्रैकिंग का इस्तेमाल करता है
![](https://developers-dot-devsite-v2-prod.appspot.com/static/ml-kit/images/case-studies/adidas/adidas-1.png?authuser=9&%3Bhl=hi&hl=hi)
Adidas, दुनिया की जानी-मानी खेल कंपनियों में से एक है. adidas ऐप्लिकेशन, खेल-कूद और स्नीकर्स का घर है. इसलिए, यह अपने उपयोगकर्ताओं को स्नीकर ड्रॉप, सीज़न के हिसाब से फ़ैशन रिलीज़, दौड़ने के लिए प्रेरणा, और दूसरी चीज़ों का तुरंत ऐक्सेस देता है.
Adidas के खुदरा स्टोर में, ग्राहक यह जानना चाहते हैं कि उनके साइज़ में जूते उपलब्ध हैं या नहीं. Adidas के स्टोर सहयोगी, रीयल टाइम में टैबलेट की इन्वेंट्री देखने के लिए टैबलेट का इस्तेमाल करते हैं. वहीं, adidas ऐप्लिकेशन की मदद से उपभोक्ता अपना स्टोर देख सकते हैं.
Adidas ऐप्लिकेशन टीम ने पारंपरिक विज़ुअल खोज का विकल्प चुना था, ताकि उपभोक्ता बिना बारकोड को स्कैन किए, आसानी से जूते खोज सकें. हालांकि, अगर कोई ग्राहक तस्वीर को बहुत ज़्यादा या बहुत दूर लगा देता है, तो यह गलत नतीजे के साथ खराब उपभोक्ता अनुभव की वजह से खराब हो सकता है.![](https://developers-dot-devsite-v2-prod.appspot.com/static/ml-kit/images/case-studies/adidas/adidas-2.gif?authuser=9&%3Bhl=hi&hl=hi)
उन्होंने क्या किया
एमएल किट की ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और ट्रैकिंग एपीआई की मदद से, टीम ने बेहतर तरीके से काम किया. Android या iOS पर adidas ऐप्लिकेशन खोलने और 'इसे आज़माएं' बटन को दबाने के बाद, फ़ोन का कैमरा चालू हो जाता है. इस एपीआई का इस्तेमाल करके, फ़ोन आसानी से रीयल-टाइम में जूतों की पहचान कर लेता है. साथ ही, सैकड़ों प्रॉडक्ट के साथ, इमेज पहचानने की सुविधा से मिलते-जुलते नतीजे दिखा देता है.
ML किट रीयल-टाइम में रुचि की चीज़ों का पता लगाती है. इन मामलाें में एडीडा, कपड़े और जूते-चप्पल बेचते हैं. इन जांचों के आधार पर, adidas ऐप्लिकेशन, इमेज को पहचानने के लिए क्लाउड-आधारित सेवा के नतीजों को प्रीफ़ेच करता है. ऐसा तब होता है, जब उपयोगकर्ता साफ़ तौर पर इमेज के लिए ऑब्जेक्ट का अनुरोध करता है. इससे उपयोगकर्ताओं के लिए, नतीजे पाने की रफ़्तार काफ़ी बढ़ जाती है. साथ ही, उन्हें बेहतर खोज अनुभव मिलता है.
![](https://developers-dot-devsite-v2-prod.appspot.com/static/ml-kit/images/case-studies/adidas/adidas-3.png?authuser=9&%3Bhl=hi&hl=hi)
नतीजे
एडीडा के डिजिटल रीटेल में प्रॉडक्ट लीड, क्रिस केटल ने कहा, “एमएल किट के ऑब्जेक्ट की पहचान और ट्रैकिंग एपीआई का इस्तेमाल करके, हम न सिर्फ़ उपयोगकर्ता की खोज को तेज़ी से कैप्चर करने की प्रक्रिया में सुधार कर पाए हैं, बल्कि हमने उन्हें ‘उपभोक्ता को लाएं’ भी आसान बना दिया है. “जब ग्राहक जूतों को स्कैन करते हैं, तो अपना साइज़ चुनते हैं, एक असोसिएट स्टोर में कहीं भी ला सकता है. यह सुविधा सभी को पसंद है.".