Danone utilise la reconnaissance et la classification des produits pour une campagne de marketing

Machine Learning - Danone

Connaître mieux ses clients

Danone est l'une des plus grandes entreprises alimentaires du monde. Pour mieux connaître leurs clients, une équipe marketing régionale a lancé une campagne en demandant aux consommateurs de fournir le nom du produit Danone acheté ainsi que le code de série. En retour, ils recevraient des récompenses et seraient invités à des événements spéciaux.

 

Comment améliorer le marketing avec le Machine Learning?

Facile! Au lieu de demander aux clients de remplir un formulaire Web ennuyeux, pourquoi ne pas les laisser soumettre une photo de leur réfrigérateur avec les produits?

Quelle meilleure preuve d'achat qu'une vraie photo de mes produits sur le frigo de mon client?

En mettant en œuvre cette solution, Danone apprendrait non seulement les produits qu'il vendait, mais il obtiendrait également des informations supplémentaires sur leur emplacement dans le réfrigérateur. La campagne a été un énorme succès et la contribution de l'utilisateur multipliée par 3000%!

 

Open fridge

Machine d'apprentissage à la rescousse!

Avec une mise en œuvre simple de l'existant Google Cloud Vision API, l'application a pu:

  • Vérifier si l'image soumise était en effet un produit
  • Classer et séparer les différents produits sur l'image

Même si Google API est très puissant, il ne peut toujours pas reconnaître les différentes marques et produits Danone. Pour cela, Danone a décidé de former un modèle d'apprentissage automatique personnalisé sur TensorFlow. Ce modèle personnalisé a été spécialement conçu pour reconnaître un grand nombre de produits Danone et ainsi obtenir les informations dont Danone avait besoin de ses clients.

MLab, les spécialistes du Machine Learning à votre service!

Si le Machine Learning vous inspire et que vous pensez que vous souhaitez implémenter un cas d'utilisation dans votre organisation,  contactez nous. Nous sommes agnostiques et nous recommandons et intégrons la technologie qui s'adapte le mieux à vos besoins. Si les technologies disponibles ne répondent pas à vos besoins, nous pouvons toujours former un modèle personnalisé adapté à votre projet.