Cómo mejorar la customer experience en el e-commerce de moda

La mayoría de los minoristas de moda concentran su presupuesto de customer experience en dos áreas clave: agilizar el checkout y facilitar las devoluciones.

Sin duda, ambas iniciativas pueden mejorar la experiencia de compra y proteger los márgenes de rentabilidad. No obstante, ninguno de ellos aborda el daño real desde la raíz.

Estos aspectos son visibles, fáciles de medir y sencillos de defender en reuniones de planificación. Sin embargo, el factor que más influye en la decisión de compra suele recibir mucha menos atención.

La razón es simple: resulta más difícil de medir que métricas como el abandono del carrito o las devoluciones. Como consecuencia, muchas marcas ignoran una de las principales causas de pérdida de conversiones.

¿Cuál es el mayor problema de customer experience en el e-commerce de moda?

En el e-commerce de moda, uno de los mayores desafíos de customer experience surge mucho antes del checkout o las devoluciones. Todo comienza cuando los compradores deben elegir una talla sin contar con información suficiente para saber si la prenda realmente les quedará bien. Ante esta incertidumbre, muchos añaden varias tallas al carrito con la intención de quedarse con una y devolver las demás.

Además, es común que los usuarios lleguen a la página de pago antes de abandonar su carrito. Es en este punto donde buscan reseñas, calificaciones o experiencias de otros consumidores para confirmar su decisión. En estos casos, el abandono del carrito no se debe a dificultades para completar la compra, sino a una duda sobre la talla.

Sin embargo, muchas marcas diagnostican el problema de forma equivocada. Como el abandono ocurre cerca del pago, suelen centrar sus esfuerzos en optimizar el checkout mediante formularios más simples, compras como invitado o indicadores de progreso más claros. Aunque estas acciones pueden generar mejoras, atacan el síntoma y no la causa principal.

En realidad, la indecisión comienza en la página de producto, donde el comprador debe elegir una talla basándose en imágenes estáticas y tablas de medidas genéricas que ofrecen poca información sobre el ajuste real de la prenda. Como resultado, la decisión de compra se apoya en estimaciones y no en datos confiables.

Por consiguiente, más incertidumbre sobre la talla genera más abandono del carrito, afectando conversiones, confianza del cliente y experiencia de compra. Además, este desafío es mayor en móviles, donde se concentra gran parte de las compras de moda y hay menos paciencia para buscar respuestas.

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Cómo la precisión de talla reduce las devoluciones y mejora la customer experience

Si los consumidores saben que pueden devolver un producto sin complicaciones, tienden a dudar menos al momento de la compra. Esta es la lógica detrás de las políticas de devolución facilitadas, las cuales, sin duda, ayudan a reducir parte de la inseguridad inicial.

No obstante, existe una diferencia crucial entre facilitar una devolución y evitar que esta ocurra. Una política de devolución flexible ofrece una solución al problema después de la compra. Por el contrario, la precisión de talla actúa antes de que el problema surja, ayudando al consumidor a elegir correctamente desde el primer momento.

Considere lo que sucede cuando un cliente recibe un producto en la talla incorrecta. El artículo regresa al inventario, debe pasar por una inspección y, en algunos casos, no puede revenderse a precio completo debido a daños en el empaque o a la falta de etiquetas. Además, hay un impacto directo en la customer experience, quien no recibe el producto esperado o debe enfrentar el proceso de cambio para obtener la talla adecuada.

Aunque las devoluciones siempre serán una parte necesaria de la operación de cualquier e-commerce de moda, no deben ser la estrategia principal para mejorar la customer experience. Cuando el enfoque se centra únicamente en simplificar las devoluciones, la empresa solo gestiona las consecuencias de una decisión incorrecta en lugar de eliminar la causa.

Es precisamente por ello que la precisión de talla genera resultados más consistentes. Cuando los consumidores reciben recomendaciones confiables y eligen la talla correcta antes de comprar, las devoluciones disminuyen naturalmente, la confianza aumenta y toda la experiencia de compra se vuelve más fluida. En otras palabras, acertar con la talla en el momento de la decisión no solo reduce los costos operativos, sino que también mejora las conversiones, la satisfacción y la lealtad.

¿Por qué la talla es el mayor problema de customer experience en la moda?

Un comprador que adquiere una joya o una funda para celular sabe exactamente qué recibirá antes de que llegue el producto. El producto es idéntico sin importar quién lo compre. La verdad, sin embargo, es que con la ropa o el calzado esto no funciona así.

Una talla M de una marca puede ajustarse de manera completamente diferente a una M de otra. A veces, esto ocurre incluso entre estilos de la misma marca, ya que el ajuste cambia según quién los use.

Esto no es una falla exclusiva de ningún minorista. Por esta razón, la duda no desaparece con la experiencia, a diferencia de la mayoría de los problemas de compras online. Incluso tras cinco compras, cada nueva prenda exige una decisión de talla, porque el ajuste puede variar significativamente entre productos.

Cómo resolver la incertidumbre sobre la talla y el ajuste

La mejor manera de eliminar la incertidumbre sobre la talla es mediante una herramienta de recomendación de tallas o un provador virtual que combine ambos lados de la ecuación.

No obstante, una recomendación precisa depende de la combinación de dos tipos de información, y la mayoría de los minoristas rara vez tiene acceso completo a ambos. Por un lado, se necesita información real sobre la prenda (y no una tabla de medidas genérica). Por otro lado, se necesita información real sobre el comprador, como su altura, peso y proporciones corporales.

El Provador Virtual de Sizebay, por ejemplo, cruza el formato y las medidas corporales con los datos reales de patronaje de la prenda. Juntos, estos factores generan una recomendación precisa para cada comprador y producto, evitando estimaciones genéricas basadas solo en altura y peso.

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Los especialistas humanos en patronaje hacen que la recomendación de talla sea confiable

Para que las recomendaciones de talla sean precisas, deben construirse sobre los sistemas adecuados. Saber cuándo optimizar con inteligencia artificial y cuándo confiar en la experiencia humana es fundamental en este proceso.

Debido a esto, existe una razón por la cual la mayoría de las tablas de tallas genéricas fallan tanto para las marcas como para los clientes. Por ejemplo, una tabla universal asume que una talla M significa aproximadamente lo mismo en todas las marcas y prendas, cuando en la práctica esto no ocurre.

Two marcas pueden usar las mismas etiquetas de talla y, aun así, producir ajustes completamente diferentes, ya que el patronaje en sí varía según la marca y, a veces, según el estilo individual. Como ejemplos podemos mencionar la holgura en los hombros, el tiro de un pantalón vaquero o la elasticidad de un tejido de punto.

Por ello, una tabla construida a partir de medidas corporales genéricas no puede considerar ninguno de estos elementos. Es precisamente por esto que los compradores han aprendido a no confiar en ellas y han comenzado a pedir dos tallas en lugar de una.

Este es el punto en el que debemos cuestionar una premisa popular en el sector de la tecnología de moda: la idea de que la IA por sí sola puede resolver el problema de la talla si recibe suficientes datos. No puede, al menos no de forma confiable, y es el comprador quien paga el precio por esa brecha.

El ajuste es un problema de construcción específico de cada prenda. Por lo tanto, un algoritmo que adivina basándose en promedios produce una recomendación que parece segura en la pantalla, pero que falla en el momento en que se abre el paquete.

Cómo el provador virtual de Sizebay aplica conocimientos antropométricos para realizar la recomendación de talla

Entender estos desafíos es exactamente lo que guio la construcción de las recomendaciones de talla de Sizebay. Gracias a la experiencia de patronistas y especialistas en ajuste, las recomendaciones parten de profesionales que comprenden cómo una prenda fue cortada, construída y diseñada para vestir. Por consiguiente, nuestras recomendaciones no dependen de algoritmos que intentan predecir el ajuste basándose únicamente en promedios generalizados.

Un minorista que lanza una nueva colección de mezclilla, por ejemplo, necesita la experiencia de profesionales que comprendan cómo ese tejido se estira, se recupera y se comporta en el uso real. Los promedios genéricos de talla tomados de categorías de productos sin relación simplemente no pueden capturar estos matices.

Provador virtual con visualización: ¿es necesario el virtual Try-On?

Cuando se analiza la experiencia del consumidor, un Virtual Try-On junto al provador virtual se convierte en una herramienta adicional para generar confianza. Resuelve un desafío diferente pero igualmente importante. Una recomendación de talla responde a la pregunta: ¿esto me quedará bien? Sin embargo, no responde a: ¿cómo se verá esto en mí?

Antes de finalizar una compra, los compradores necesitan confianza en ambas respuestas. Por eso, al usar IA generativa para visualizar cómo una prenda viste y cae en un cuerpo similar al suyo, los minoristas logran cerrar la brecha entre imaginar una compra y confiar lo suficiente como para realizarla mediante esta opción.

Esta es la diferencia fundamental entre una tabla de tallas tradicional y una verdadera solución de recomendación de tallas. Una tabla estándar asume que todas las marcas, prendas y tipos de cuerpo se comportan de la misma manera. Un provador virtual combina el conocimiento especializado sobre la prenda, los datos específicos del comprador y una visualización avanzada para ofrecer una experiencia de compra personalizada.

En conjunto, estas tecnologías reducen la incertidumbre sobre la talla y el ajuste, aumentan la confianza del comprador y crean una customer experience mucho mejor a lo largo de toda la jornada de compra.

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¿La inteligencia artificial por sí sola puede acertar la talla?

Esta es una de las preguntas más frecuentes que recibe nuestro equipo. Y la respuesta es que la IA no define la talla de forma confiable por sí sola.

El ajuste y el patronaje de una prenda están vinculados a cómo se construye específicamente, razón por la cual los datos de base deben partir de personas que comprendan esa construcción. La fortaleza de la IA radica en aplicar ese juicio con precisión a gran escala y personalizarlo para cada comprador, y no en generar dicho juicio desde cero.

¿El Virtual Try-On sustituye la necesidad de una recomendación de talla?

No. Responden a dos preguntas diferentes: ¿esto se ve bien en mí y realmente me quedará bien? El comprador necesita que ambas preguntas sean resueltas antes de sentirse lo suficientemente confiado para finalizar la compra.

¿Cuál es el beneficio del provador virtual en la customer experience?

Como se ha discutido a lo largo de este contenido, muchos minoristas de moda concentran sus esfuerzos de customer experience en la optimización del checkout y en las políticas de devolución. Sin embargo, la mayor oportunidad para mejorar la customer experience ocurre mucho antes: en la etapa de selección de talla.

Como beneficio, los minoristas que ayudan a los compradores a elegir la talla correcta antes de la compra pueden registrar hasta un 50% menos de devoluciones, de acuerdo con los resultados de los clientes de Sizebay. Esto se debe al simple hecho de que menos clientes reciben productos que no corresponden a lo que esperaban.

El impacto, no obstante, va más allá de la reducción de las devoluciones. Cuando los compradores confían en que están seleccionando la talla correcta, son mucho menos propensos a dudar durante la jornada de compra. Esta confianza durante el proceso de compra hace que los consumidores finales de los clientes de Sizebay sean hasta 5 veces más propensos a concluir una transacción.

Esta misma confianza continúa influyendo en el comportamiento de compra incluso después de haber tomado la decisión de adquirir el producto. De hecho, aumenta el valor promedio del pedido en aproximadamente un 12%, ya que los clientes se sienten más cómodos añadiendo artículos adicionales al carrito.

En cuanto al beneficio de largo plazo más valioso, este es sin duda la fidelización. Los compradores que reciben la talla correcta en la primera compra regresan con tasas hasta un 40% más altas que aquellos que enfrentan problemas con la talla. Esto sucede porque la confianza se acumula con el tiempo, ya no necesitan cuestionar las compras futuras.

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