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El etiquetado automático: aliado clave del retail de la moda para mejorar la conversión

La visión artificial -o visión por computador- puede utilizarse para automatizar el proceso de etiquetado, enriqueciendo incluso los datos existentes. Nos permite crear una base de datos más rica y descriptiva que mejora los filtros, hace posible que los motores de búsqueda encuentren fácilmente los productos y contribuye a potenciar el descubrimiento de productos por parte de los clientes.

Es habitual que en las compañías de moda se gestionen a mano los datos del catálogo. Estos datos, descriptivos de cada producto, se utilizan en la web de la marca y en otras, además de nutrir la base de datos de la empresa. Siempre se ha hecho así… pero la carga manual de estos datos provoca ineficiencias a varios niveles.

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Más carga de trabajo

La gestión manual de los datos implica aumentar la carga de trabajo de unos departamentos de producto ya de por sí saturados, lo cual termina por ocasionar cuellos de botella.
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Retrasos en la actualización de productos

Otro efecto indeseable de la gestión manual de esos datos es el retraso en la subida de nuevos productos a la web, lo cual implica una pérdida de ventas para la marca.
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Inexactitudes y errores

Por supuesto, se dan también inexactitudes y errores humanos que complican la experiencia de navegación de los clientes. Esto, como sabemos, impacta directamente en el ratio de conversión del comercio electrónico.

Según el estudio Reimaginando el comercio electrónico realizado por Episerver, el 21% de las transacciones de compra no finalizadas se deben a contenido incompleto y el 14% a contenido incorrecto.

Teniendo en cuenta el crecimiento del canal online durante el último año, esto es aún más relevante. Mientras que el sector de moda en España sufría una caída de ventas del 25% en 2020, la venta online en el mismo periodo creció un 43,6% respecto al año anterior.

Incluso Forbes reflexiona sobre la contribución de la gestión eficaz de datos en el crecimiento del comercio electrónico, considerándola un componente necesario de las operaciones en la actualidad.

Automatizando los datos en la moda

La visión artificial -o visión por computador- puede utilizarse para automatizar el proceso de etiquetado, enriqueciendo incluso los datos existentes. Nos permite crear una base de datos más rica y descriptiva que mejora los filtros, hace posible que los motores de búsqueda encuentren fácilmente los productos y contribuye a potenciar el descubrimiento de productos por parte de los clientes.

¡Y esto va mucho más allá! Es posible describir los productos tal y como los buscan los clientes: «un mini vestido rojo, sin mangas, con cuello redondo, bolsillos y estampado de frutas», lo que indudablemente también mejora la conversión.

Además, al contrario que en el caro y repetitivo proceso manual, los algoritmos de visión artificial pueden procesar cientos de imágenes por segundo. Esto ahorra tiempo y costes, haciendo que la gestión del catálogo de productos se vuelva mucho más eficiente.

¿Alguna duda de que ha llegado el momento de implantar el etiquetado automático en el sector de la moda?

Sciling

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