Lo que toda marca de ropa debe saber sobre la IA en el comercio electrónico
La Inteligencia Artificial (IA) está remodelando el comercio electrónico de la moda, transformándolo todo, desde las experiencias de compra personalizadas hasta la reducción de las operaciones y la racionalización del negocio. Tecnologías como el aprendizaje automático, la visión por ordenador y el procesamiento del lenguaje natural permiten a las marcas comprender mejor las preferencias de los consumidores, optimizar las operaciones y responder rápidamente a las tendencias del mercado.
La mitad de los británicos compra ropa por Internet y se prevé que el mercado británico de la moda alcance los 152.000 millones de libras en 2024, La IA ha dejado de ser una novedad tecnológica para convertirse en una necesidad estratégica para los minoristas que aspiran a prosperar en este panorama cada vez más competitivo.
Según un estudio reciente de IMRG & Hive, 75% de los minoristas de moda planean invertir en IA en los próximos 24 mesesdemostrando la importancia de la IA para mejorar la experiencia del cliente, agilizar las operaciones e impulsar las ventas.
Vea cómo ASOS, Marks & Spencer, Burberry y Unmade ya aprovechan la IA para la personalización, la previsión de tendencias y la mejora del compromiso con el cliente. Este artículo explora cómo la IA está transformando la venta minorista de moda, con ejemplos reales de su asombroso poder.
1. Personalización a escala en el comercio electrónico de moda con IA
Una de las aportaciones más impactantes de la IA al comercio electrónico de moda es ofrecer experiencias de compra hiperpersonalizadas a gran escala. Los algoritmos de aprendizaje automático y el análisis de datos permiten a las marcas crear recomendaciones personalizadas basadas en las preferencias individuales, el historial de navegación y las compras anteriores.
Cómo utiliza ASOS la IA para la personalización
- Clasificación de los productos: ASOS utiliza redes neuronales profundas para clasificar los productos por atributos como el color, el estilo y la ocasión. Esto simplifica el descubrimiento de productos al permitir a los clientes filtrar entre amplias gamas sin esfuerzo.
- Filtrado colaborativo y personalización basada en sesiones: ASOS identifica patrones en los artículos comprados con frecuencia analizando las interacciones cliente-producto. El sistema ajusta dinámicamente las recomendaciones en tiempo real en función del comportamiento de navegación, garantizando sugerencias pertinentes en cada sesión.
- Modelo híbrido para nuevos productos: Para los nuevos artículos sin datos históricos, ASOS combina los atributos de los productos con las interacciones de los clientes para recomendar nuevos estilos.
- API de recomendaciones de marca: Gracias a Azure Machine Learning, la API de ASOS ofrece sugerencias personalizadas de marcas basadas en el historial de navegación y compras de los clientes.
- Comprar la mirada (BTL): La IA impulsa la herramienta de venta cruzada de ASOS, basada en 600.000 conjuntos seleccionados por estilistas. Recomienda prendas complementarias para completar los looks de los clientes.
- Asistente en forma: El asistente de ajuste personaliza las recomendaciones de tallas basándose en los datos del cliente, lo que reduce las devoluciones.
- Búsqueda visual: Style Match permite a los usuarios subir imágenes y recibir sugerencias de productos basadas en inteligencia artificial, lo que simplifica el proceso de descubrimiento.
2. Mejor conocimiento del cliente gracias a la IA
La IA proporciona a las marcas de moda información detallada sobre el comportamiento de los consumidores mediante el análisis de la actividad en línea, el historial de compras y las tendencias regionales. Esto permite a los minoristas personalizar el marketing, optimizar el inventario y prever con precisión la demanda.
Preferencias regionales y por edad
En el variado panorama de la moda en el Reino Unido, la IA ayuda a los minoristas a tener en cuenta las diferencias regionales:
- Londres: Predominan los estilos cosmopolitas y de tendencia.
- Norte de Inglaterra: Se prefiere la moda práctica e informal.
- Escocia: Los tejidos tradicionales, como el tartán, siguen teniendo una gran demanda.
- Zonas rurales: Los distintos estilos suelen diferenciarse de los centros urbanos.
La IA adapta aún más las experiencias en función de los grupos de edad:
- Generación Z: Influenciado en gran medida por las tendencias de las redes sociales.
- Millennials: Dar prioridad a la sostenibilidad y la moda ética.
- Gen X: Favorecer piezas atemporales y de calidad.
- Baby Boomers: Prioriza la comodidad y la practicidad.
Ejemplo real: Marks & Spencer y la inteligencia artificial al servicio del cliente
Marks & Spencer (M&S) ha integrado con éxito la IA para seguir siendo competitiva a medida que evolucionan las preferencias de los consumidores. A través de su asociación con Microsoft, M&S aprovecha los datos de su programa de fidelización Sparks, la actividad de navegación online y las opiniones de los clientes para ofrecer un marketing hiperdirigido y eficiencia operativa.
Entre los principales resultados figuran:
- Campañas de marketing personalizadas: M&S envía mensajes de correo electrónico específicos en función de los hábitos de compra de sus clientes, por ejemplo promocionando productos ecológicos entre los clientes interesados en la sostenibilidad.
- Optimización de las existencias regionales: La IA ayuda a M&S a ajustar sus existencias a la demanda local, por ejemplo suministrando más chaquetas impermeables a Escocia.
- Desarrollo de productos específicos para cada edad: Los conocimientos de IA llevaron a M&S a ampliar la ropa de descanso durante el auge del trabajo a distancia, una categoría cada vez más popular entre los millennials.
- Previsión de tendencias y análisis de opiniones: Al analizar las redes sociales y los comentarios de los clientes en tiempo real, M&S se adapta rápidamente a las tendencias, como el auge de la moda de inspiración cottagecore.
M&S informó de un aumento de 53,9% en las ventas en línea en 2021, con la IA desempeñando un papel clave en su transformación digital.
3. Previsión de tendencias con IA
La IA es una herramienta crucial para predecir tendencias analizando las redes sociales, los datos de búsqueda y las cifras de ventas. Ayuda a las marcas de moda a anticiparse, producir solo lo que se vende y reducir los residuos, mejorando la sostenibilidad.
Cómo predice la IA las tendencias:
- Análisis de las redes sociales: La IA analiza millones de publicaciones en Instagram, TikTok y Pinterest para identificar estilos y hashtags de tendencia, como #sostenibilidad o #cottagecore.
- Reconocimiento visual: El reconocimiento de imágenes basado en IA detecta patrones en las imágenes de las redes sociales y ayuda a las marcas a identificar las tendencias emergentes, desde la ropa de calle a la formal.
- Análisis del sentimiento: La IA mide la opinión pública sobre diversas tendencias a través de hashtags y comentarios de los usuarios, ayudando a las marcas a calibrar lo que piensan los consumidores sobre los diferentes estilos.
Influencia de la pasarela:
La IA también ayuda a las marcas de moda a analizar datos de desfiles como la Semana de la Moda de Londres, identificando cortes, tejidos y colores clave que se extenderán a la moda general.
Búsqueda en línea y datos de ventas:
La IA analiza las consultas de búsqueda y los datos de ventas para prever el interés de los consumidores. Plataformas como EDITADO ayudan a las marcas a seguir y comprender las tendencias de ventas, garantizando una respuesta rápida a los cambios de la demanda.
4. Eficiencia operativa a través de la IA en la moda
La IA está reconfigurando las operaciones al ayudar a las marcas de moda a optimizar las cadenas de suministro, gestionar el inventario y aplicar precios dinámicos. Marcas como Marks & Spencer y ASOS han mejorado la disponibilidad de existencias, reducido las rebajas y fijado precios en tiempo real, lo que les ha proporcionado una ventaja competitiva en un sector en constante evolución..
Optimización de la cadena de suministro:
Los análisis predictivos basados en IA predicen la demanda con precisión, ayudando a las marcas a evitar la sobreproducción y reducir el exceso de inventario. La IA ayuda a optimizar los niveles de existencias y a reducir los costes de almacén prediciendo cuándo y dónde se demandarán los productos.
Reducción de residuos y producción sostenible
La IA ayuda a los minoristas de moda a aplicar prácticas más sostenibles mediante la previsión precisa de la demanda, lo que reduce los residuos causados por la sobreproducción. Además, identifica oportunidades para reciclar los productos no vendidos, en consonancia con el interés del Reino Unido por la moda ecológica.
Ejemplo real: Marks & Spencer
M&S experimentó un aumento de 1,5% en la disponibilidad de productos y una reducción de 5,9% en las rebajas tras integrar la IA en su cadena de suministro. Esto les permitió satisfacer mejor la demanda de los consumidores y reducir los residuos.
Control de calidad automatizado
La tecnología de visión por ordenador basada en IA permite detectar defectos en tiempo real, lo que garantiza que las prendas cumplen los estándares de calidad con mayor rapidez y precisión que los métodos tradicionales. Esto mejora la coherencia de la artesanía para marcas británicas de alta calidad como Burberry.
Ejemplo real: Burberry
Burberry emplea la IA para garantizar la uniformidad de su icónico estampado de cuadros en todos sus productos. La tecnología de reconocimiento de imágenes basada en IA escanea las prendas para mantener la uniformidad, lo que mantiene la calidad de Burberry y refuerza su identidad de marca, al tiempo que evita las falsificaciones.
Sesión de fotos AI
La tecnología de renderización de imágenes basada en IA automatiza la creación de imágenes de alta calidad de prendas de vestir en modelos virtuales, eliminando la necesidad de sesiones fotográficas físicas. Esta solución es especialmente beneficiosa para empresas con presupuestos limitados, rotación rápida de productos o líneas de productos extensas en las que las sesiones fotográficas tradicionales resultan poco prácticas. Reduce los costes de producción y los plazos de entrega, Sesión de fotos AI aumenta la eficacia operativa y ayuda a mejorar las tasas de conversión, lo que permite a las marcas conectar con su público de forma eficaz a pesar de las limitaciones presupuestarias o de tiempo.
5. Estrategias de fijación dinámica de precios
La IA permite a los minoristas de moda ajustar los precios en función de factores como la demanda del mercado, los precios de la competencia y los niveles de inventario en tiempo real.
Precios personalizados
La IA adapta las estrategias de precios a segmentos específicos de clientes, ofreciendo descuentos o promociones personalizados en función del comportamiento de compra sin mermar la rentabilidad.
Ejemplo real: Mango
Mango utiliza los datos de mercado de EDITED para localizar los precios y optimizar los surtidos en las distintas regiones. Aprovechando los datos sobre precios y tendencias de la competencia, Mango ajusta las combinaciones de productos y las estrategias de precios en función de la demanda regional y las condiciones del mercado. Esto ha ayudado a la marca a mantener la competitividad y alinear su oferta con las expectativas de los clientes en los distintos países. La herramienta también ha mejorado la eficiencia automatizando la recopilación y el análisis de datos, lo que ha ahorrado a Mango un tiempo valioso.
6. El papel de la IA en la gestión de la experiencia del cliente
Los chatbots, los asistentes virtuales y la realidad aumentada (RA) basados en IA están transformando las interacciones de los clientes con las marcas de moda. Estas herramientas ofrecen recomendaciones personalizadas, asistencia 24/7 y pruebas virtuales, todo lo cual mejora significativamente la experiencia de compra y reduce las devoluciones.
Chatbots con IA
Chatbots basados en IA como el de ASOS Enki ofrecer atención al cliente en tiempo real y recomendaciones de productos personalizadas. Mediante el análisis de las preferencias de los clientes, Enki mejora el compromiso proporcionando sugerencias relevantes, ya sea a través del historial de navegación o de consultas específicas. Una de sus características clave es la búsqueda visual donde los usuarios pueden subir imágenes de los artículos que les gustan. A continuación, el chatbot escanea el amplio inventario de ASOS para encontrar productos similares, lo que facilita a los clientes descubrir estilos que coincidan con sus preferencias.
Desde su lanzamiento, Enki ha impulsado significativamente el compromiso de los clientes y las tasas de conversión de ASOS. Al ofrecer asistencia personalizada las 24 horas del día, ayuda a los clientes a navegar por la amplia gama de productos (más de 80 000 artículos), lo que en última instancia mejora el proceso de compra y aumenta las ventas.
Realidad aumentada (RA)
La tecnología de realidad aumentada eleva el nivel de las compras en línea al permitir a los clientes probarse virtualmente ropa y accesorios. Esta experiencia inmersiva ofrece una vista previa realista del aspecto y el ajuste de las prendas, lo que reduce la incertidumbre y aumenta la confianza en las decisiones de compra. Como resultado, la RA no sólo ayuda a reducir las tasas de devolución, sino que también mejora la satisfacción del cliente al ofrecer una experiencia de compra más informada e interactiva.
Ejemplo real: La herramienta de AR Shopping de Burberry
La marca de moda de lujo Burberry ha implementado la realidad aumentada para enriquecer su experiencia de compra en línea. La herramienta de realidad aumentada de Burberry permite a los clientes colocar productos virtuales -como bolsos- en sus espacios personales, lo que les permite ver cómo encajan en su guardarropa. Esta innovadora forma de visualizar los productos acorta la distancia entre las compras físicas y en línea, lo que aumenta la participación de los clientes y las tasas de conversión.
Pruébese con el Aumento del Avatar Humano
Los clientes sólo tienen que subir un retrato y unas medidas básicas para ver al instante varios productos realistas y favorecedores sobre sí mismos. Zyler aprovecha la IA avanzada para combinar estas entradas con las imágenes de sus productos y las tablas de tallas, creando una experiencia de probador virtual sin fisuras.
Buscador de tallas y ajustes
Las herramientas de búsqueda de tallas y ajustes son esenciales en el comercio electrónico, ya que ayudan a los clientes a elegir la talla correcta de ropa ofreciéndoles recomendaciones personalizadas basadas en sus medidas corporales, compras anteriores, comparaciones de marcas o correspondencia de las dimensiones corporales con las SKU. Allí son una matriz de estas herramientas que mira similar en la parte delantera final pero todos funcionan muy de forma diferente en la parte de atrás fin.
Estas herramientas aumentan la confianza de los clientes, reducen las tasas de devolución y mejoran la experiencia de compra al eliminar las conjeturas sobre el tallaje.
Además, proporcionan a los minoristas datos valiosos sobre las preferencias de los clientes, lo que contribuye al diseño de los productos y a la gestión del inventario, al tiempo que aumentan las tasas de conversión al dar a los compradores la seguridad que necesitan para completar una compra.
Buscador de tallas de calzado
Mide las dimensiones del pie a partir de una sola foto tomada con la cámara de un teléfono y las hace coincidir con la referencia del zapato. El sitio Buscador de tallas aprende continuamente de los datos de ventas y devoluciones, mejorando la precisión con el tiempo.
Ejemplo real: Reebok
La marca líder de calzado Reebok utiliza Buscador de tallas para garantizar que los clientes tengan la talla correcta al pedir zapatos en línea, lo que reduce las devoluciones y aumenta las conversiones, ya que los clientes están más seguros de su compra.
7.Personalización a escala
La IA está potenciando la personalización masiva, permitiendo a los clientes diseñar prendas personalizadas a escala. Esto no solo mejora la experiencia del cliente, sino que también fomenta la fidelidad a la marca al ofrecer productos únicos y hechos a medida.
Ejemplo del mundo real: Unmade y New Balance
Unmade se asoció con New Balance Team Sports para agilizar el proceso de personalización de la ropa de equipo. Mediante el uso de la plataforma de Unmade, New Balance permite a los equipos personalizar uniformes y equipaciones al tiempo que mantiene una producción y unas operaciones de la cadena de suministro eficientes. Esta colaboración ha ayudado a New Balance a ampliar la oferta de ropa deportiva personalizada para equipos sin sacrificar la velocidad ni la calidad. La plataforma simplifica la personalización, reduce los plazos de entrega y permite la personalización masiva a escala.
Conclusiones: Adoptar la IA para lograr una ventaja competitiva en la moda británica
La IA está transformando todas las facetas de la industria de la moda, desde la eficiencia operativa hasta el compromiso con el cliente. Al aprovechar la IA, marcas como Marks & Spencer y ASOS están mejorando sus cadenas de suministro, el control de calidad y la competitividad con estrategias de precios dinámicas.
Las herramientas impulsadas por la IA, como los asistentes virtuales y la realidad aumentada, están mejorando la experiencia de los clientes al ofrecer recorridos de compra fluidos y personalizados. Al mismo tiempo, la personalización impulsada por la IA permite a las marcas ofrecer productos a medida a gran escala, creando conexiones emocionales más profundas con los consumidores.
A medida que las tecnologías de IA siguen evolucionando, las marcas de moda británicas tienen la oportunidad de liderar la innovación. Al adoptar la IA, pueden mejorar la eficiencia operativa, satisfacer la creciente demanda de personalización y sostenibilidad, y asegurarse de mantenerse a la cabeza en un mercado cada vez más competitivo.
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