Inteligencia artificial en el sector textil

Optimizar el e-commerce Las cifras lo dejan claro: la inteligencia artificial y el big data permiten al comercio online anticiparse a la demanda y preparar sus campañas y temporadas, gestionando su inventario con una estrategia que evita perder oportunidades y mejora los resultados de negocio. En una etapa de incertidumbre como la que atravesamos, estas herramientas son el mejor aliado del e-commerce.

En este año de pandemia, el sector de la moda está siendo uno de los más castigados en España. Según los últimos datos de Kantar, registró una caída en valor del 25%. Los motivos son variados y están relacionados con las limitaciones de movimiento y el auge del teletrabajo: hay menos necesidad de prendas y cierto miedo a acudir a las tiendas físicas. Dentro de ese escenario poco esperanzador, el e-commerce del sector de la moda sí que ha evolucionado positivamente, creciendo un 55% en 2020 con respecto al año anterior. Aunque parte de este crecimiento se deba a las restricciones de movimiento, la verdad es que los usuarios han variado sus patrones de consumo. En muchos casos, además de la comodidad y seguridad de comprar sin salir de casa, los consumidores están descubriendo nuevos retailers y una gran variedad de ofertas. Aun así, 2021 se sigue presentando como un año complicado, sobre todo por la tendencia general de la economía. Al menos el 35% de los consumidores se plantea ahorrar y reducir las compras, de manera que, previsiblemente, aumentarán las búsquedas de precio y promoción. En toda Europa están creciendo las ventas con descuento (más de 2,5 puntos), un ámbito en el que España se sitúa por encima de la media.

/ MUCHO MÁS QUE UNA WEB Una buena parte de los comercios españoles ha aprovechado la pandemia para redirigir a sus clientes hacia sus tiendas online. En algunos casos se trataba de empresas con amplia experiencia y sistemas muy desarrollados, pero, en otros, han tenido que partir de cero o acelerar un proceso que aún estaba poco maduro. Desarrollar un buen e-commerce no consiste solo en fotografiar el inventario e implementar una pasarela de pagos. Si en una tienda física resulta fundamental la atención al público, la amplitud de los pasillos, el olor, la música, los productos principales más accesibles, etc., en una tienda online hay que tener en cuenta la experiencia del usuario, su respuesta y el big data. En un establecimiento físico, el responsable ayuda y orienta al consumidor a lo largo de todo el proceso de compra: le facilita varias tallas, le sugiere combinaciones, colores, etc., y escucha activamente aquello que demanda. En el comercio online sucede algo parecido.

Un comprador que visita una tienda virtual necesita también que le aconsejen sobre la talla, aunque no haya probadores, o que le sugieran otras prendas. Además, el cliente online también proporciona información sobre las tendencias y es igual de importante, o más, que encuentre lo que busca cuando lo busca. Si no encuentra una prenda de una talla determinada, porque está agotada, a la pérdida de una oportunidad de venta se suma un sentimiento de frustración. Distintos estudios del sector, como el realizado por Harvard Business School, coinciden en que, ante una situación de rotura de stock, el 9% de los usuarios renunciará a la compra, un 37% comprará un producto de otra marca y un 21% buscará ese mismo producto en otra tienda online. Si, además, esa situación se repite hasta en tres ocasiones con el mismo cliente potencial, su rechazo y frustración aumentarán y un 70% no volverá a intentar comprar más en ese e-commerce. Este aspecto puede llegar a causar pérdidas de ventas potenciales de un 11% mensual. En ocasiones, las previsiones de stock se basan solo en los datos históricos de campañas, temporadas y productos similares de años anteriores. Pero el e-commerce es un sector en el que cada variante que se introduce tiene un gran impacto en los resultados. Existen muchas tiendas online que desconocen la demanda real que tiene en cada instante un producto y talla determinados, la demanda potencial de un producto y talla que se encuentra en rotura de stock y las diferencias de conversión en venta entre diferentes tallas de un mismo producto. Es decir, se desconoce cuánto volumen de negocio se está perdiendo en ese instante o cuánto se perderá en el futuro por la rotura de stock.

/ INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y BIG DATA Afortunadamente, el comercio online cuenta con poderosas herramientas. Si en una tienda física los comerciantes basan su actividad en las relaciones personales y la cercanía física, en el mundo online cuentan con todo el potencial del ámbito digital. La inteligencia artificial ha permitido desarrollar herramientas únicas. Un ejemplo es el recomendador de tallas de uSizy, que permite al usuario de una tienda online asegurarse de que, pese a las diferencias de patrones entre los fabricantes, acertará con lo que personalmente necesita. Solo con la implementación de esta herramienta, las tiendas online consiguen aumentar su tasa de conversión, de media, un 25%. Además, generar en el usuario la seguridad de que está eligiendo la talla correcta supone que tome la decisión más rápido (se reduce un 20% la duración del proceso de comprar), y que aumente su confianza en ese e-commerce en particular, con todo lo que ello supone: crece el importe medio de la cesta en un 10% y hay un 10% más de posibilidades de que vuelva a comprar en ese site. Para poder calcular con precisión la equivalencia de tallas, este recomendador utiliza herramientas de inteligencia artificial, de manera que recopila datos de más de cuatrocientas marcas, sobre los que aplica los principios de machine learning. Cuanta más información incorpora, más exacta se vuelve. De esta manera, ofrece una recomendación mucho más certera que la que podría hacer ningún ser humano. Pero la inteligencia artificial no solo sirve para acertar con la talla. Contar con todo ese volumen de información (big data) también permite a los e-commerce optimizar la gestión y logística de su stock. Si una tienda online es capaz de conocer la demanda en tiempo real, las ratios de conversión y el ritmo de agotamiento de stock en cada talla de cada producto —teniendo en cuenta factores estacionales, promocionales, etc.—, también puede disponer de una mejor gestión de inventario para evitar la temible rotura de stock. Haciendo números, para una tienda online con una facturación anual de 10 millones de euros, las roturas de stock pueden suponer dejar de ingresar hasta un millón de euros al año. Solventar los problemas de inventario y preparar las campañas de ventas y las nuevas temporadas con herramientas de inteligencia artificial puede reducir entre un 5% y un 10% las pérdidas, según la capacidad operativa de las tiendas.

Iñaki García

CEO

USIZY

usizy.com

*Las herramientas de IA pueden reducir entre un 5% y un 10% las pérdidas de un e-commerce por roturas de stock