En este artículo nos centramos en cómo la IA y los datos enriquecidos de los productos están transformando el comercio electrónico de moda, utilizando el caso de estudio de Dressipi y House of Bruar.
Autor: Enrico Fantaguzzi
Cofundador y Director
Academia de moda digital
De la boutique al algoritmo: cómo la IA está redefiniendo el rol del asistente de ventas de moda
En la era de la IA, el comercio electrónico de moda finalmente se está poniendo al día con la atención personalizada que antes recibían los compradores en las tiendas físicas. En el centro de esta transformación se encuentra Dressipi, ahora parte de la MAPA Digital, una plataforma de enriquecimiento de datos de productos impulsada por inteligencia artificial que ayuda a las marcas de moda a ofrecer experiencias de compra personalizadas a gran escala.
Durante una sesión de Digital Fashion Academy, la cofundadora de Dressipi, Sarah McVittie, describió cómo la plataforma se inspiró en la intuición de una brillante dependienta. «Una vez entré en una boutique en Nueva York y un estilista me eligió cinco conjuntos, todos perfectos. Los compré todos. Ese tipo de intuición es lo que hemos intentado replicar mediante IA».
Una vez entré en una boutique en Nueva York y un estilista me eligió cinco conjuntos, todos perfectos. Los compré todos. Ese tipo de intuición es lo que hemos intentado replicar mediante IA.
Sarah McVittie
Decodificación de estilo con datos
Inicialmente un proyecto B2C, Dressipi se transformó en B2B después de que importantes minoristas del Reino Unido expresaran interés en licenciar su sistema de taxonomía. Hoy, Dressipi enriquece los feeds de productos con una amplia gama de datos de estilo, contextuales y dinámicos, incluyendo tipos de escote, flujos de tejidos y alineación con las tendencias, basados en miles de atributos.
Estos datos no sólo optimizan los sitios web para la conversión. Ayuda a los minoristas a comprender qué impulsa las preferencias de los clientes, las tasas de devolución e incluso la resonancia emocional.Por ejemplo, las mujeres con busto grande tienen más probabilidades de devolver una blusa de cuello redondo que una de cuello redondo; estos detalles influyen en las recomendaciones algorítmicas de productos.
Impacto en el mundo real: La Casa de Bruar
John Hodge de La casa de Bruar, una tienda de lujo escocesa, compartió cómo la integración de la tecnología de Dressipi mejoró sus recomendaciones. "Probamos Dressipi con nuestro motor de búsqueda actual y observamos un aumento de 5% en el valor incremental", afirmó. "Los conjuntos ahora reflejan el ADN de nuestra marca y se personalizan según las preferencias y el contexto del cliente".
Su equipo también se benefició operativamente: redujo el esfuerzo manual para el etiquetado de productos y la comercialización visual y, al mismo tiempo, mejoró la coherencia entre las imágenes y los atributos.
“Los conjuntos ahora reflejan el ADN de nuestra marca y se personalizan según las preferencias y el contexto del cliente”.
Juan Hodge
Devoluciones, SEO y el futuro del descubrimiento
Más allá del estilo, Dressipi aborda un desafío crucial en el comercio electrónico de moda: las devoluciones. Al identificar patrones, como si las devoluciones se deben a la talla, el estilo o la fragmentación del stock, la plataforma optimiza los artículos que se conservan, no solo las compras.
Además, a medida que las búsquedas evolucionan para priorizar el lenguaje natural (piense en "¿Qué me pongo para una boda de verano en Edimburgo?"), los datos enriquecidos de los productos se vuelven cruciales. Dressipi ayuda a las marcas a crear capas semánticas para SEO, marketplaces e incluso interfaces de chat con IA, conectando el lenguaje de la marca con el del cliente.
La evolución del Customer Journey con IA
Basándonos en la discusión con Sarah y John, la introducción de IA como Dressipi está cambiando significativamente la viaje del cliente en el comercio minorista de moda en línea, con el objetivo de replicar y mejorar la experiencia personalizada que antes sólo estaba disponible en las tiendas físicas.
A continuación se muestran algunas formas clave en las que está evolucionando el recorrido del cliente:
Búsqueda en lenguaje natural
Cambiar a Interacción en lenguaje naturalLa forma en que los clientes buscan está cambiando de las consultas tradicionales basadas en palabras clave (como "vestido negro para boda") a frases más naturales (como "busco una falda tubo para el trabajo que sea elegante pero con un toque de glamour"). La IA ayuda a los minoristas a optimizar los datos y metadatos de sus productos para que sean más fáciles de encontrar mediante estas búsquedas naturales.
Recomendaciones altamente personalizadas
Las recomendaciones genéricas como "clientes como tú compraron X" son ineficaces en el mundo de la moda debido a las variaciones de talla, forma, altura, peso, género y preferencias cambiantes. La IA utiliza datos detallados del producto (atributos físicos, contexto, tendencias dinámicas) y comprende cómo ciertas características se ven o se sienten bien en diferentes personas. Esto permite al sistema crear sugerencias de prendas y productos a medida según el gusto, estilo de vida, paleta de colores e incluso características físicas del cliente, mostrándole su mejor escaparate. El sistema aprende de las interacciones con el cliente a lo largo del tiempo.
Reducir las devoluciones de comercio electrónico
Ajuste mejorado y reducción de devoluciones: Comprender los factores que contribuyen a las devoluciones, como problemas de talla (15-20% de devoluciones) y la idoneidad del estilo (30-50% de devoluciones), es crucial11. Al incorporar datos de ajuste y comprender cómo los atributos (como los escotes) influyen en la idoneidad para diferentes tipos de cuerpo, la IA puede ayudar a predecir la probabilidad de devolución2. Los algoritmos se pueden optimizar para los artículos que se conservan, en lugar de solo para la tasa de conversión, lo que significa que a los clientes se les muestran productos que es más probable que conserven12. Esto genera una experiencia poscompra más positiva y reduce la frustración asociada con las devoluciones.
Aumentar la participación
Guía de estilo e inspiración para atuendosLos clientes a menudo necesitan orientación sobre cómo combinar las prendas. La IA crea sugerencias de atuendos acordes a la marca que ayudan a los clientes a visualizar cómo usar los productos en diferentes ocasiones (por ejemplo, para el trabajo, por la noche, el fin de semana). Esto ayuda a los clientes a apreciar la versatilidad de las prendas y fomenta la inversión. El sistema comprende las ocasiones adecuadas para un producto específico y sugiere prendas que combinan bien.
Navegación consistente y relevante:La IA garantiza que las recomendaciones y los listados de productos utilicen imágenes consistentes, evitando una apariencia desordenada1314. Fundamentalmente, tiene en cuenta los niveles de existencias actuales, incluidos tamaños específicos, para que a los clientes solo se les muestren los productos que realmente están disponibles para ellos. datos ricos y consistentes También permite filtros y facetas más efectivos y consistentes en el sitio web, mejorando la experiencia de navegación.
Análisis de marketing
Comprensión y segmentación más profunda de los clientes: los datos detallados generados por la IA permiten a los minoristas ir más allá de la demografía básica y Crear segmentos de clientes poderosos basados en el comportamiento, las preferencias y el estilo de vida. (p. ej., cliente ecuestre, ganadero profesional). Esta comprensión permite ofrecer experiencias y un lenguaje adaptados a estos segmentos específicos, lo que hace que el cliente se sienta comprendido y aumenta su compromiso.
Experiencia de marca integrada: la IA trabaja en estrecha colaboración con el equipo creativo de la marca para Absorber y reflejar el ADN de la marca y principios de estilo. Esto garantiza que las recomendaciones y la orientación personalizadas se mantengan fieles a la identidad de la marca y contribuyan a crear experiencias de marca impactantes en línea. También se pueden crear landing pages personalizadas según la intención y el contexto del cliente.
Conclusión final
Los minoristas de moda se están dando cuenta de que Los datos no son solo cuestión de optimización—se trata de Narración, estilo y servicioA medida que la IA transforma el panorama de la moda, herramientas como Dressipi permiten ampliar el arte del asistente de ventas y crear experiencias de compra digitales verdaderamente personales.
En esencia, la IA como Dressipi mueve la experiencia del cliente en línea desde una experiencia de catálogo estática y potencialmente abrumadora a una interacción dinámica, personalizada y guiada que refleja mejor los matices de la moda y tiene como objetivo construir una conexión más fuerte con el cliente.