Pagar con el celular sin pasar por caja: Esto ya está pasando en un supermercado en Chile

“Escanear y pagar”, este es el paso más reciente hacia el futuro de los supermercados que llegó a Chile. Líder comenzó a implementar este sistema que fue anunciado en febrero, y que actualmente sólo está en un local de Maipú.

Si bien actualmente existen las cajas autoservicio en varios establecimiento, este es el siguiente paso hacia el futuro, ya que toda la transacción en este nuevo sistema ocurre mediante el celular, sin tarjetas ni efectivo.

¿Cómo funciona?

Es parecido a las cajas autoservicio, sólo que el cliente es quien debe escanear con su teléfono cada uno de los códigos de barra de los artículos que lleva. Todo eso con la aplicación especial “Escanea & paga” de Walmart Chile.

Luego de eso, la aplicación crea un carro de compras confirmando qué y cuantas cosas lleva la persona.

Finalmente, la aplicación el entrega un código QR al momento de pagar, que debe ser escaneado en uno de los tótems que estará en la zona de cajas. Con ello se cargará el pago directamente a la tarjeta de crédito de la persona.

Por el momento, sólo se pueden llevar máximo 20 productos.

La empresa no descarta experimentar en modelos todavía más simplificados para comprar los productos, imitando los modelos más modernos que hoy funcionan con éxito en Estados Unidos.

El modelo a seguir

Amazon ya es el referente en el comercio electrónico, pero saltó a la vanguardia el año pasado con Amazon Go, la tienda en la que no existen filas ni cajas.

Los pasos son los siguientes:

1. La persona entra a la tienda y marca su ingreso con un código QR en su teléfono.
2. Elige los productos y los saca de las estanterías: la tecnología basada en sensores y cámaras detecta qué productos lleva consigo.
3. La persona sale de la tienda. En ese momento, la compra finaliza y todo es cargado a su cuenta de Amazon, que está vinculada a su tarjeta de crédito, similar a lo que ocurre con Uber u aplicaciones de comida.

La empresa asegura que utiliza la tecnología de machine learning en el edificio para reconocer de mejor forma qué elementos son los que saca el cliente de los estantes.