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A Track&Field, grife de materiais esportivos e organizadora do maior circuito de corridas de rua da América Latina, desejava melhorar a experiência de seus atletas desde o momento da inscrição até o término do evento, cenário que exigia que a empresa passasse por um processo de transformação digital. Desde 2016 a Mesa trabalha junto à Track&Field® no desenvolvimento e evolução do TFSports.
Nossa solução foi desenvolver uma nova plataforma, o TF SPORTS. O principal desafio era acompanhar toda a trajetória dos usuários: desde a criação da conta do atleta, compras no e-commerce e nas lojas físicas, entrega dos kits, até a participação no evento e divulgação de fotos e resultados.
Além de acompanhar o usuário, também era importante que a Track&Field desenvolvesse algoritmos que conseguissem informar a cronometragem dos atletas em tempo real e processar um grande volume de fotos dos eventos, identificando os atletas em cada uma delas.
Através de um longo processo consultivo, analisando as corridas, entrevistando usuários e avaliando os indicadores da empresa, pudemos atender as necessidades da Track&Field. Para o usuário final, foram desenvolvidos aplicativos nativos para iOS e Android, além de um site responsivo em que o usuário tem acesso a informações dos eventos, pode fazer inscrições para si e para terceiros, com pagamento por boleto ou cartão de crédito, acompanhar o resultado dos eventos e ter acesso a promoções personalizadas para o seu perfil.
Para acompanhamento da trajetória dos usuários, foi utilizado um CRM integrado ao ecommerce da Track&Field, ao TF SPORTS e ao PDV das lojas físicas. Os dados coletados no CRM são utilizados como base para os processos de automação de marketing e personalização de ofertas. Em parceria com a empresa fornecedora dos equipamentos de cronometragem, foi desenvolvida uma solução integrada à API do TF SPORTS que permitiu o envio dos tempos e classifcações do usuário ao cruzar a linha de chegada.
Após testes com leitura de QR Codes impressos nas camisas e OCR dos números de peito dos atletas, foi criada uma ferramenta para processamento e identificação das fotos dos eventos. Para a identificação dos números de peito foram analisadas 3 APIs de visão computacional: Google Cloud Vision, IBM Watson e Amazon Rekognition. Avaliando fatores como taxa de erro, tempo de processamento e custo do reconhecimento, a API do Google foi escolhida por apresentar a menor taxa de erro, menor tempo de processamento e menor porcentagem de falsos positivos.
Junto com a Track&Field, conseguimos aumentar a base de usuários do aplicativo, promover novos eventos com grande taxa de participação.
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