Cómo la tecnología transforma la forma de consumir moda

Dado que la ropa y el calzado son una elección muy personal, la falta de interacción física puede aumentar las dudas del comprador y las posibilidades de devolución. De hecho, según Coresight Research, la tasa promedio de devolución de compras de ropa en línea en los EEUU es del 24,4%. Y en el caso de América Latina, según la empresa de logística Skypostal, si bien la incidencia de devolución en los mercados latinoamericanos no es tan alta como en Estados Unidos, en la región se mantiene la lógica de que se devuelve más indumentaria que otros bienes.

Para revertir este indicador de devolución, las marcas de ropa tienen la tarea de transmitir con precisión la calidad, el color, la apariencia y el ajuste de las prendas en su descripción. Los avances tecnológicos ofrecen más opciones para lograrlo, con innovaciones como realidad aumentada e inteligencia artificial, así como con fotografías y videos de alta calidad.

Utilizando estas tecnologías, las marcas de ropa en línea pueden representar sus prendas con mayor precisión. Reduciendo las tasas de devoluciones, aumentan la satisfacción del cliente y las compras recurrentes: una situación beneficiosa para todos.

Las imágenes y los videos de alta calidad impulsan las compras.

Sin imágenes, las marcas en línea pueden decir adiós a cumplir sus objetivos de ventas. Las fotos de alta calidad son el factor más importante que impulsa las decisiones de compra de los clientes, incluso por encima del costo del artículo.

Por lo tanto, no sorprende que las marcas líderes estén aprovechando herramientas que potencian el poder de las imágenes de productos. La visualización en 3D, por ejemplo, ayuda a los usuarios a comprender mejor el ajuste y la apariencia del artículo, ya que pueden verificar la prenda desde cualquier ángulo, hacer zoom para inspeccionar detalles y ver cómo se ve en diferentes iluminaciones.

Los videos de alta calidad también son cruciales, y deben ocupar toda la pantalla al verse en dispositivos móviles, al estilo de TikTok. Esto reduce la distracción y permite al cliente concentrarse completamente en el producto.

Finalmente, las marcas deben ser conscientes del poder del contenido generado por el consumidor. Compartir (e incentivar) las publicaciones en redes sociales de los propios clientes que presentan productos, así como las reseñas, es una excelente manera de mostrar sus prendas en el “mundo real”, generando confianza en futuros compradores de que cumple con la representación de la tienda de e-commerce.

Las marcas también están integrando cada vez más características de prueba virtual en sus páginas de productos para que los clientes puedan imaginar con mayor precisión un artículo en su cuerpo físico, o similar.

La realidad aumentada (RA) es central para muchas de estas soluciones emergentes. Google ha lanzado su función de compra de prueba virtual, que permite a los usuarios ver ropa en una amplia gama de modelos reales, en diferentes tonos de piel y tipos de cuerpo. La herramienta utiliza IA Generativa para reflejar cómo se vería una prenda de vestir en personas de diferentes etnias y con diferentes tipos de cabello.

La IA está permitiendo a las marcas de moda online crear visualizaciones y descripciones de productos de manera más fácil y efectiva.

Las tiendas de eCommerce están utilizando IA Generativa para crear descripciones detalladas de productos, así como generar imágenes similares a las de los modelos mostrando prendas de vestir. Usando GenAI, las marcas pueden variar los colores y materiales usados por los modelos generados por IA sin invertir tiempo y recursos en sesiones de fotos en persona.

La IA también puede impulsar la investigación de mercado, ayudando a los minoristas a analizar tendencias de consumo y el rendimiento de campañas y aprovechar información para optimizar los productos que promocionan. Heuritech es una plataforma que ayuda a las marcas de moda a prever la demanda del mercado e identificar tendencias clave, utilizando datos de consumidores recopilados de las redes sociales.

Neurons también ayuda a los negocios de comercio electrónico a predecir el rendimiento de sus campañas, imágenes y videos incluso antes de lanzarlos. Aunque estas herramientas podrían no estar directamente relacionadas con mejorar la visualización de productos en sí, pueden ayudar a las marcas a descubrir qué productos promocionar, cuándo y cómo hacerlo.

Un factor clave para poder retratar productos con precisión a los consumidores es la propia información del producto. Sin datos sobre cuestiones tales como medidas exactas y materiales utilizados, los sitios web de comercio electrónico no podrán aprovechar tecnologías de prueba o modelos GenAI, por ejemplo.

Además de proporcionar datos precisos del producto a los consumidores, ayuda a las marcas a aumentar las conversiones y reducir las devoluciones. Y además de mostrar toda la información de tamaño, color y material de manera fácilmente legible, las marcas pueden usar análisis de datos para ir un paso más allá. Plataformas como Saiz, por ejemplo, aprovechan bases de datos de moda, datos de productos de marcas y aportes de clientes para crear recomendaciones precisas para los compradores.

En 2024, los minoristas de prendas de vestir que quieren mantenerse adelante de su competencia deben centrarse en mejorar la visualización de sus productos. Aprovechar la innovación es clave para fomentar la confianza en los usuarios, alentar las ventas y evitar devoluciones en el futuro.