Neste artigo, focamos em como a IA e os dados enriquecidos de produtos estão transformando o comércio eletrônico da moda, usando o estudo de caso da Dressipi e da House of Bruar
Autor: Enrico Fantaguzzi
Cofundador e Diretor
Academia de Moda Digital
Da boutique ao algoritmo: como a IA está redefinindo o papel do assistente de vendas de moda
Na era da IA, o comércio eletrônico de moda está finalmente alcançando o mesmo nível de atenção personalizada que os compradores recebiam nas lojas físicas. No centro dessa transformação está Dressipi, agora parte do MAPA Digital, uma plataforma de enriquecimento de dados de produtos com tecnologia de IA que ajuda marcas de moda a oferecer experiências de compra personalizadas em escala.
Em uma sessão do Digital Fashion Academy, a cofundadora da Dressipi, Sarah McVittie, descreveu como a plataforma foi inspirada pela habilidade intuitiva de uma vendedora brilhante. "Certa vez, entrei em uma boutique em Nova York e um estilista escolheu cinco roupas para mim — todas perfeitas. Comprei todas. Esse tipo de intuição é o que trabalhamos para replicar usando IA."
Certa vez, entrei em uma boutique em Nova York e um estilista escolheu cinco looks para mim — todos perfeitos. Comprei todos. Esse tipo de intuição é o que trabalhamos para replicar usando IA.
Sarah McVittie
Decodificando Estilo com Dados
Inicialmente um projeto B2C, a Dressipi migrou para o B2B após grandes varejistas do Reino Unido manifestarem interesse em licenciar seu sistema de taxonomia. Hoje, a Dressipi aprimora os feeds de produtos com uma camada profunda de dados de estilo, contextuais e dinâmicos — incluindo tipos de decote, fluxos de tecido e alinhamento de tendências — com base em milhares de atributos.
Esses dados não otimizam apenas sites para conversão. Ajuda os varejistas a entender o que impulsiona as preferências do cliente, as taxas de retorno e até mesmo a ressonância emocional. Por exemplo, mulheres com busto maior têm mais probabilidade de devolver uma blusa de gola redonda do que uma de gola redonda. Esses detalhes impactam as recomendações algorítmicas de produtos.
Impacto no mundo real: A Casa de Bruar
John Hodge de A Casa de Bruar, uma varejista de luxo escocesa, compartilhou como a integração da tecnologia da Dressipi aprimorou suas recomendações. "Testamos a Dressipi em nosso mecanismo de busca existente e observamos um aumento de 5% no valor incremental", disse ele. "Os looks agora refletem o DNA da nossa marca e são personalizados de acordo com as preferências e o contexto do cliente."
A equipe também se beneficiou operacionalmente, reduzindo o esforço manual para marcação de produtos e merchandising visual, ao mesmo tempo em que melhorou a consistência entre imagens e atributos.
“As roupas agora refletem o DNA da nossa marca e são personalizadas de acordo com as preferências e o contexto do cliente.”
John Hodge
Retornos, SEO e o futuro da descoberta
Além do estilo, a Dressipi aborda um desafio crucial no e-commerce de moda: devoluções. Ao identificar padrões, como se as devoluções são devidas a tamanho, estilo ou fragmentação de estoque, a plataforma otimiza para itens guardados, não apenas para compras.
Além disso, à medida que a pesquisa evolui para priorizar a linguagem natural (pense em "O que devo vestir para um casamento de verão em Edimburgo?"), dados enriquecidos sobre produtos tornam-se cruciais. A Dressipi auxilia as marcas na criação de camadas semânticas para SEO, marketplaces e até mesmo interfaces de bate-papo com IA, conectando a linguagem da marca à linguagem do cliente.
A evolução da jornada do cliente com IA
Com base na discussão com Sarah e John, a introdução de IA como a Dressipi está mudando significativamente a jornada do cliente no varejo de moda online, com o objetivo de replicar e aprimorar a experiência personalizada antes disponível apenas em lojas físicas.
Aqui estão algumas maneiras principais pelas quais a jornada do cliente está evoluindo:
Pesquisa em linguagem natural
Mudar para Interação em Linguagem Natural: A forma como os clientes pesquisam está mudando de consultas tradicionais baseadas em palavras-chave (como "vestido preto para casamento") para frases em linguagem mais natural (como "procurando uma saia lápis para o trabalho que seja elegante, mas um pouco glamourosa"). A IA ajuda os varejistas a otimizar seus dados e metadados de produtos para que sejam descobertos por meio dessas pesquisas em linguagem natural.
Recomendações altamente personalizadas
Recomendações genéricas como "clientes como você compraram X" são ineficazes na moda devido a variações de tamanho, forma, altura, peso, gênero e mudanças nas preferências. A IA utiliza dados detalhados do produto (atributos físicos, contexto, tendências dinâmicas) e entende como características específicas ficam bem em diferentes pessoas. Isso permite que o sistema crie sugestões personalizadas de roupas e produtos com base no gosto, estilo de vida, paleta de cores e até mesmo características físicas do cliente, mostrando a ele a "melhor vitrine possível". O sistema aprende com as interações do cliente ao longo do tempo.
Reduzir devoluções de comércio eletrônico
Ajuste Melhorado e Devoluções Reduzidas: Compreender os fatores que contribuem para as devoluções, como problemas de tamanho (15-20% de devoluções) e adequação ao estilo (30-50% de devoluções), é crucial11. Ao incorporar dados de ajuste e compreender como atributos (como decotes) impactam a adequação para diferentes tipos de corpo, a IA pode ajudar a prever a probabilidade de devolução2…. Algoritmos podem ser otimizados para "itens guardados" em vez de apenas para a taxa de conversão, o que significa que os clientes veem produtos com maior probabilidade de manter12. Isso leva a uma experiência pós-compra mais positiva e reduz a frustração associada às devoluções.
Aumentar o engajamento
Orientação de estilo e inspiração para roupas: Os clientes frequentemente precisam de orientação sobre como combinar peças. A IA cria sugestões de looks personalizados que ajudam os clientes a visualizar como usar os produtos em diferentes ocasiões (por exemplo, trabalho, noite, fim de semana). Isso ajuda os clientes a perceber a versatilidade dos itens e incentiva o investimento. O sistema entende quais ocasiões são aplicáveis a um produto específico e sugere itens que combinam bem.
Navegação consistente e relevante: A IA garante que as recomendações e listagens de produtos usem imagens consistentes, evitando uma aparência confusa1314. Fundamentalmente, leva em consideração os níveis de estoque atuais, incluindo tamanhos específicos, para que os clientes vejam apenas os produtos que estão realmente disponíveis para eles. dados ricos e consistentes também permite filtros e facetas mais eficazes e consistentes no site, melhorando a experiência de navegação.
Análise de marketing
Compreensão e segmentação mais profundas do cliente: os dados detalhados gerados pela IA permitem que os varejistas vão além da demografia básica e criar segmentos de clientes poderosos com base em comportamento, preferências e estilo de vida (por exemplo, cliente equestre, agricultor profissional). Essa compreensão permite a entrega de experiências e linguagem adaptadas a esses segmentos específicos, fazendo com que o cliente se sinta compreendido e aumentando o engajamento.
Experiência de marca integrada: a IA trabalha em estreita colaboração com a equipe criativa da marca para absorver e refletir o DNA da marca e princípios de estilo. Isso garante que as recomendações e orientações personalizadas permaneçam fiéis à identidade da marca e ajudem a construir experiências de marca ressonantes online. Landing pages personalizadas também podem ser criadas com base na intenção e no contexto do cliente.
Conclusão final
Os varejistas de moda estão percebendo que dados não são apenas sobre otimização—é sobre narrativa, estilo e serviço. À medida que a IA remodela o cenário da moda, ferramentas como a Dressipi estão possibilitando ampliar a arte do assistente de vendas e criar experiências de compra digital genuinamente pessoais.
Em essência, a IA como a Dressipi move a jornada do cliente online de uma experiência de catálogo estática e potencialmente avassaladora para uma interação dinâmica, personalizada e guiada que reflete melhor as nuances da moda e visa construir uma conexão mais forte com o cliente.