Acertar con la talla en internet tiene truco (y no es medirse bien)

Aunque las grandes compañías poseen plataformas digitales de venta cada vez más eficaces, rápidas y completas, y no hay marca pequeña que no incluya la posibilidad de obtener la prenda directamente en la web, lo cierto es que solo un escaso 9,3% de los consumidores se atreve aún a comprar una prenda sin probársela en una tienda, según el último Informe de la Moda en España 2020 de Kantar. Es más, quienes sí lo han probado, suelen pedir varias tallas y luego devolverla que no le va. Pero esto no es sostenibl en el tiempo: genera tal cantidad de devoluciones, con el consiguiente esfuerzo logístico tanto para el que compra como para el que vende, que el sector textil ha decidido cambiar el chip.

¿Cuál es entonces el truco para comprar y acertar? Hasta hace poco (¡ojo!, aún sigue disponible este recurso en muchas webs) el consumidor tenía una herramienta básica: medirse los contornos y consultar una tabla de equivalencias. Esa que se suele presentar bajo el enlace 'guía de tallas'. Pero, afortunadamente, cuerpos hay muchos y el humano no encaja en ningún patrón: puede suceder que uno no se encuentre representado en ninguna de las opciones o que cada marca fije sus tallas de distinta forma. Y si se compra ya en el extranjero, las equivalencias se complican... Todo un galimatías. Quienes dicen no tener ningún problema son los muy fieles a una marca que, después de mucha prueba error, la conocen al dedillo.

Para corregir este escollo, el sector ha pasado de la cinta métrica a la inteligencia artificial. Detrás de la elección de una talla en muchas webs de moda hay mucha ciencia: exactamente matemáticas e ingeniería de datos. Las principales marcas han apostado recientemente por instalar en sus sitios de venta robots que aplican algoritmos de aprendizaje automático ('machine learning') capaces de cruzar datos, analizarlos y sugerirles cuál es su talla ideal.

Fit Analytics es la multinacional líder en estas lides. Es la creadora de esta tecnología, la herramienta Fit Finder, que ofrecen muchas grandes marcas españolas como Mango o Inditex. Su responsable global de Marketing, Alejandro Saez, explica desde la sede en Berlín de la compañía su oportunidad de negocio: «Las tablas de tallas tradicionales son demasiado generales: no tienen en cuenta las variaciones en la fabricación y el tamaño dentro de una marca, tampoco las grandes diferencias de talla y ajustes entre marcas y, menos aún, las preferencias personales (figura, forma del cuerpo...). El comprador tendría que medirse por cada marca y minorista. Nadie tiene tiempo para eso. En lugar de esta tarea engorrosa, nuestra herramienta genera una recomendación de tamaño precisa después de responder a una sencillas preguntas». Así es. Hoy en día, el secreto del éxito a la hora de comprar ropa por internet es sincerases y dejarse aconsejar por una 'máquina inteligente'.

A la hora de elegir talla la aplicación web le pregunta estatura, peso, pero también la forma de las distintas partes de su cuerpo (menos pecho, más caderas...), si le gusta la ropa ajustada, holgada... Y la edad. Conscientes de que no a todo el mundo le gusta que le interroguen por la susodicha, la herramienta explica que lo hace porque la grasa corporal se distribuye de forma diferente en el cuerpo en las distintas etapas de la vida. Y 'volià': la máquina analiza en un segundo millones de datos de otros usuarios han dejado y recomienda una talla. Es más, afina y ofrece dos posibilidades en porcentajes. Uno alto, con los compradores que eligieron esa talla y no la devolvieron; y otra talla que igualmente le valió a un grupo de personas más reducido. ¿Funciona?

Los responsables en la materia de la compañía Mango aseguran: «Sí. Desde que pusimos en marcha la herramienta en 2017 se han reducido las compras de una misma prenda en diferentes tallas». Y por lo tanto, han logrado mayor «satisfacción entre los clientes que han tenido que dedicar menos tiempo a realizar una devolución».

En datos, los creadores de Fit Finder aseguran que su producto logra reducir hasta en un 4,4% las devoluciones. «Aunque este número puede ser mayor para minoristas específicos», advierten. Footlocker, distribuidor de calzado deportivo, disminuyó su tasa de retorno en un 13,55%.

Esta herramienta realiza mil millones de recomendaciones al mes en todas las tiendas que la utilizan alrededor del mundo. «Durante más de 10 años como líder de los recomendadores de tallas, los datos de cientos de millones de usuarios ingresan a nuestro algoritmo de aprendizaje automático para generar recomendaciones de tamaño inmejorablemente precisas», explica Saez. Por ahora son 100 millones de compradores al año. La herramienta da cobertura a 400 marcas y a 1.500 tiendas en todo el mundo. En España, 60 entre marcas y comercios. Cuanto más tiempo pase y más usuarios la empleen, más aprenderá la máquina. Quizá en el futuro hasta le hable.