En el mundo del ecommerce de moda, la capacidad de ofrecer recomendaciones precisas y relevantes a los usuarios es muy importante para mejorar su experiencia y aumentar la conversión. Tradicionalmente, esta tarea se realizaba de forma manual o con reglas predefinidas, lo que daba como resultado procesos lentos, poco escalables y a menudo ineficientes. Hoy, las herramientas de IA permiten automatizar y optimizar la recomendación de productos en un ecommerce con un nivel de precisión sin precedentes. En este artículo, exploraremos cómo la inteligencia artificial aplicada al retail ha transformado esta tarea y cómo en Múltiplo hemos desarrollado una solución innovadora para el ecommerce de LOLA CASADEMUNT, que ejemplifica esto a la perfección.
El reto del ecommerce de moda
En el sector de la moda, la recomendación de productos va más allá de mostrar artículos similares. Es necesario identificar combinaciones atractivas que complementen el estilo del usuario, desde un total look hasta sugerencias de up-selling y cross-selling. Sin embargo, hacerlo manualmente implica algunos retos como:
Un alto consumo de tiempo y recursos, porque cada relación debe configurarse de forma individual.
La falta de personalización, al depender de reglas estáticas en lugar de un análisis dinámico del comportamiento del usuario.
Una escalabilidad limitada, especialmente en catálogos con miles de productos y constantes actualizaciones.
Para superar estas limitaciones, en Múltiplo hemos implementado una solución basada en modelos multimodales que permiten analizar imágenes y generar relaciones de productos de forma automática y escalable.
De la detección manual a la IA: la evolución necesaria
Antes de la adopción de herramientas de IA, la relación de productos en ecommerce se basaba en métodos tradicionales como:
Reglas predefinidas: etiquetas
Muchas plataformas utilizan etiquetas para agrupar productos por categorías similares o complementarias. Aunque funcionales, estas reglas no pueden adaptarse a nuevas combinaciones ni detectar tendencias emergentes.
Análisis de ventas y navegación
Algunos ecommerce analizan compras anteriores para sugerir productos similares. Este método tiene limitaciones, porque depende de datos históricos y no del contenido visual o estilístico del producto.
Asignación manual de relaciones
En muchos casos, los equipos de marketing establecen manualmente las recomendaciones, lo que resulta en un proceso tedioso y difícil de mantener actualizado.
Con la IA, estos métodos quedan obsoletos y dan paso a un sistema automatizado, dinámico y con mayor precisión.
Nuestra solución: una herramienta de IA multimodal para una recomendación precisa
En el proyecto con LOLA CASADEMUNT, implementamos una solución basada en modelos multimodales como GPT-4o y GPT-4o-mini, capaces de analizar imágenes y describir los productos que aparecen en ellas.
¿Cómo funciona?
¿Qué es lo que consiguimos hacer gracias a estas herramientas de IA?
Análisis visual de imágenes:
Utilizando técnicas de visión por computadora, identificamos los productos dentro de cada imagen.
Generación de descripciones:
La IA reconoce los productosy además los describe con términos alineados con la marca y optimizados para SEO.
Creación automática de relaciones:
Total Look: Relacionamos productos principales con sus accesorios exactos.
Up-selling: Sugerimos productos similares en color, estilo o categoría.
Cross-selling: Identificamos combinaciones que complementan el producto principal.
Gracias a esta solución, LOLA CASADEMUNT ha logrado automatizar la recomendación de productos en su ecommerce, mejorar la experiencia del usuario y optimizar recursos internos.
Impacto y beneficios de las herramientas de IA en ecommerce
La aplicación de herramientas de IA en retail mejora la personalización y relevancia de las recomendaciones además de ofrecer beneficios clave como:
Reducción de costes operativos:
Menos trabajo manual y mayor precisión en las recomendaciones.
Escalabilidad:
Capacidad de gestionar miles de productos y actualizaciones en tiempo real.
Optimización SEO:
Generación automática de descripciones alineadas con las keywords del ecommerce.
Mayor conversión:
Experiencias de compra más intuitivas y personalizadas.
Las herramientas de IA como pilar del ecommerce moderno
El futuro del ecommerce está en la personalización a escala y la IA es el factor clave para lograrlo. En Múltiplo, ofrecemos soluciones avanzadas de consultoría de IA e integración de herramientas de IA para optimizarprocesos en ecommerce. Si buscas una forma eficiente de mejorar la recomendación de productos en tu tienda online, contáctanos y descubre cómo podemos ayudarte a transformar tu ecommerce con IA.
