Örnek olay adidas, artırılmış
mağaza içi alışveriş deneyimi için Nesne Algılama ve
İzleme'yi kullanıyor.
mağaza içi alışveriş deneyimi için Nesne Algılama ve
İzleme'yi kullanıyor.
![](https://developers-dot-devsite-v2-prod.appspot.com/static/ml-kit/images/case-studies/adidas/adidas-1.png?authuser=7&%3Bhl=tr&hl=tr)
adidas, dünyanın en popüler spor şirketlerinden biridir. Spor ayakkabılar ve spor ayakkabılara ev sahipliği yapan adidas uygulaması; spor ayakkabılar, sezona uygun moda ürünleri, sporcu ilhamı ve daha fazlasına anında erişim ile kullanıcılarını aksiyona yakınlaştırıyor.
Bir adidas perakende mağazasında, tüketiciler bir numarada bir ayakkabının olup olmadığını öğrenmek ister. Adidas mağaza temsilcilerinin, stoktaki envanteri gerçek zamanlı olarak kontrol etmek için tabletleri bulunurken adidas uygulaması, tüketicilerin kendilerini kontrol etmesini sağlar.
Adidas uygulama ekibi, müşterilerin barkod taramadan ayakkabı bulmalarını kolaylaştırmak için geleneksel görsel aramayı tercih etti. Ancak bir tüketici resmi çok fazla çekerse veya çok uzaklaşırsa yanlış karar ve zaman kaybıyla can sıkıcı bir tüketici deneyimine yol açabilir.![](https://developers-dot-devsite-v2-prod.appspot.com/static/ml-kit/images/case-studies/adidas/adidas-2.gif?authuser=7&%3Bhl=tr&hl=tr)
Ne yaptılar?
ML Kit'in Nesne Algılama ve İzleme API'si özelliğinin kullanıma sunulmasıyla birlikte ekip sorunsuz ve sezgisel bir deneyim oluşturmayı başardı. Android veya iOS'te adidas uygulamasını açıp "dene" düğmesini tıkladıktan sonra telefonun kamerası etkinleşir ve bu API kullanılarak telefon, ayakkabıları gerçek zamanlı olarak sorunsuz bir şekilde algılar ve birkaç saniye içinde yüzlerce ürünle bir resim tanıma eşleşmesi döndürür.
ML Kit, ilgi çeken nesneleri gerçek zamanlı olarak tespit eder. Bu nesneler adada spor giyim ve ayakkabıdır. Bu bulgular temelinde adidas uygulaması, kullanıcı ilgi alanı nesnesine ilişkin sonuçları açıkça istemeden önce bulut tabanlı görüntü tanıma hizmetinden gelen resim tanıma sonuçlarını önceden getirir. Bu yöntem, kullanıcıların sonuç alma hızını önemli ölçüde artırır ve sorunsuz ve keyifli bir görsel arama deneyimi sunar.
![](https://developers-dot-devsite-v2-prod.appspot.com/static/ml-kit/images/case-studies/adidas/adidas-3.png?authuser=7&%3Bhl=tr&hl=tr)
Sonuçlar
Adidas'ta Dijital Perakende Ürün Müdürü Chris Kettle, "ML Kit’in Nesne Algılama ve İzleme API'sini kullanarak kullanıcının aradığı şeyi yakalamanın hızını ve doğruluğunu büyük ölçüde iyileştirebildik. Aynı zamanda onlara, "Bana getir" diyerek sorunsuz bir tüketici yolculuğu da sağladık. "Tüketici ayakkabıyı taradıktan sonra ayakkabı numarasını seçtikten sonra bir çift, mağazadaki herhangi bir ürünü birlikte getirebilir. Herkes bu özelliği çok seviyor.