Estudo de caso A Adidas usa a detecção de objetos e o
acompanhamento para aprimorar a experiência de compra na loja
acompanhamento para aprimorar a experiência de compra na loja
![](https://developers-dot-devsite-v2-prod.appspot.com/static/ml-kit/images/case-studies/adidas/adidas-1.png?authuser=5&%3Bhl=pt&hl=pt)
A adidas é uma das empresas esportivas mais reconhecidas do mundo. Como o lar de esportes e tênis, o app adidas coloca os usuários mais perto da ação, com acesso instantâneo a quedas de tênis, lançamentos de moda sazonal, inspiração de atletas e muito mais.
Em uma loja de varejo da adidas, os consumidores querem saber se um calçado está disponível no tamanho deles. Embora os associados da loja da Adidas tenham tablets para verificar o inventário de estoque em tempo real, o app adidas permite que os consumidores verifiquem a si mesmos.
A equipe do app da Adidas optou pela pesquisa visual tradicional para que o consumidor encontrasse um sapato facilmente sem precisar ler um código de barras. No entanto, se o consumidor levar a foto para perto ou muito longe, isso pode resultar em uma experiência frustrante para o consumidor, com resultado impreciso e perda de tempo.![](https://developers-dot-devsite-v2-prod.appspot.com/static/ml-kit/images/case-studies/adidas/adidas-2.gif?authuser=5&%3Bhl=pt&hl=pt)
O que a equipe fez
Com a introdução da API Object Detection & Tracking do Kit de ML, a equipe conseguiu criar uma experiência contínua e intuitiva. Depois de abrir o app da Adidas no Android ou no iOS e pressionar o botão "Testar", a câmera do smartphone será ativada e, usando essa API, o smartphone detectará perfeitamente os sapatos em tempo real e, em segundos, retornará uma correspondência de reconhecimento de imagem com centenas de produtos.
O Kit de ML detecta objetos de interesse em tempo real que, no caso do adidas, são vestuários e calçados esportivos. Com base nessas detecções, o app adidas pré-busca resultados de reconhecimento de imagem de um serviço de reconhecimento de imagens baseado na nuvem antes mesmo que o usuário solicite explicitamente resultados para o objeto de interesse. Isso aumenta muito a velocidade de geração de resultados e leva a uma experiência de pesquisa visual integrada e agradável.
![](https://developers-dot-devsite-v2-prod.appspot.com/static/ml-kit/images/case-studies/adidas/adidas-3.png?authuser=5&%3Bhl=pt&hl=pt)
Resultados
"Usando a API Object Detection & Tracking do Kit de ML, não só conseguimos melhorar a velocidade e a precisão da captura do que o usuário está procurando, mas também conseguimos fornecer a ele uma jornada do consumidor perfeita com 'Leve para mim', disse Chris Kettle, Líder de produto de varejo digital da adidas. "Depois que o consumidor digitaliza o calçado e seleciona o tamanho, um associado pode chamar um par para qualquer lugar da loja. Todos adoram este recurso.".