กรณีศึกษา Adidas ใช้การตรวจจับออบเจ็กต์และ
การติดตามเพื่อประสบการณ์การช็อปปิ้ง
ที่ปรับปรุงให้ดีขึ้น
การติดตามเพื่อประสบการณ์การช็อปปิ้ง
ที่ปรับปรุงให้ดีขึ้น
![](https://developers-dot-devsite-v2-prod.appspot.com/static/ml-kit/images/case-studies/adidas/adidas-1.png?authuser=9&%3Bhl=th&hl=th)
adidas เป็นหนึ่งในบริษัทกีฬาที่ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางที่สุดในโลก แอป adidas เป็นศูนย์รวมกีฬาและรองเท้าผ้าใบซึ่งช่วยให้ผู้ใช้ได้ใกล้ชิดกับกิจกรรมต่างๆ มากขึ้น เข้าถึงรองเท้าผ้าใบ รองเท้าแฟชั่นตามฤดูกาล แรงบันดาลใจของนักกีฬา และอื่นๆ ได้ทันที
ในร้านค้าปลีกของ Adidas ผู้บริโภคต้องการทราบว่ารองเท้ามีจําหน่ายในขนาดของตนหรือไม่ แม้ว่าพนักงานของ Adidas Store จะมีแท็บเล็ตสําหรับตรวจสอบสินค้าคงคลังในห้องเก็บสินค้าแบบเรียลไทม์ แต่แอป Adidas จะช่วยให้ผู้บริโภคตรวจสอบด้วยตนเองได้
ทีมแอป adidas ได้เลือกใช้การค้นหาภาพแบบดั้งเดิมที่ช่วยให้ผู้บริโภคค้นหารองเท้าได้ง่ายขึ้นโดยไม่ต้องสแกนบาร์โค้ด อย่างไรก็ตาม หากผู้บริโภคถ่ายภาพอยู่ใกล้ตัวหรือไกลเกินไป อาจทําให้ผู้บริโภคได้รับประสบการณ์ที่น่าหงุดหงิดพร้อมด้วยผลลัพธ์และเวลาที่ไม่ถูกต้อง![](https://developers-dot-devsite-v2-prod.appspot.com/static/ml-kit/images/case-studies/adidas/adidas-2.gif?authuser=9&%3Bhl=th&hl=th)
สิ่งที่พวกเขาทำ
ด้วยการเปิดตัว Object Detection & Tracking API ของ ML Kit ทีมงานจึงสร้างประสบการณ์การใช้งานที่ราบรื่นและเรียบง่าย หลังจากเปิดแอป adidas ใน Android หรือ iOS แล้วกดปุ่ม "ลองเลย" กล้องของโทรศัพท์จะเปิดและใช้ API นี้ โทรศัพท์จะตรวจหารองเท้าแบบเรียลไทม์ได้อย่างราบรื่น และระบบจะแสดงการจดจํารูปภาพที่ตรงกับผลิตภัณฑ์หลายร้อยรายการภายในไม่กี่วินาที
ML Kit ตรวจพบออบเจ็กต์ที่สนใจแบบเรียลไทม์ ซึ่งในกรณีที่ Adidas เป็นเสื้อผ้าและรองเท้า จากการตรวจหาเหล่านี้ แอป adidas จะเรียกผลการค้นหาการจดจําภาพจากบริการจดจํารูปภาพในระบบคลาวด์ล่วงหน้าก่อนที่ผู้ใช้จะขอผลการค้นหาอย่างชัดแจ้งสําหรับออบเจ็กต์ที่สนใจ วิธีนี้จะช่วยให้ผู้ใช้ได้รับผลลัพธ์มากขึ้นและนําไปสู่ประสบการณ์การค้นหาภาพที่ลื่นไหลและน่าพึงพอใจอย่างมาก
![](https://developers-dot-devsite-v2-prod.appspot.com/static/ml-kit/images/case-studies/adidas/adidas-3.png?authuser=9&%3Bhl=th&hl=th)
ผลลัพธ์
"การใช้ Object Detection & Tracking API ของ ML Kit ไม่เพียงทําให้เราปรับปรุงความเร็วและความแม่นยําในการจับภาพสิ่งที่ผู้ใช้กําลังมองหาได้ดียิ่งขึ้นเท่านั้น แต่เรายังให้เส้นทางของผู้บริโภคที่ราบรื่นด้วย "นําไปให้ฉัน" Chris Kettle หัวหน้าฝ่ายผลิตภัณฑ์สําหรับการค้าปลีกดิจิทัลของ adidas กล่าว "หลังจากผู้บริโภคสแกนรองเท้า เลือกขนาดของพวกเขา ผู้มีส่วนเกี่ยวข้องจะสามารถจับคู่รองเท้าในร้านได้ทุกคู่ ทุกคนชอบฟีเจอร์นี้"