Recomendación de Talla Correcta

Resumen ejecutivo

Sistema de recomendación de talla basado en aprendizaje automático que cruza medidas del cliente, histórico de devoluciones y patrones de tallaje por marca para sugerir la talla correcta antes de compra, reduciendo devoluciones en comercio electrónico.

Descripción del caso

La IA pregunta al cliente su altura, peso y la talla que usa en otras marcas para recomendarle la talla más adecuada para un artículo concreto, reduciendo las devoluciones.

Problema de negocio

Las devoluciones por talla incorrecta representan entre el 30% y el 50% de las devoluciones totales en moda online, un coste directo que incluye logística inversa, reacondicionamiento, pérdida de margen por descuentos posteriores y deterioro de inventario. La falta de estandarización de tallaje entre marcas y regiones agrava el problema: un cliente que usa M en una marca puede necesitar L en otra del mismo país. Cada devolución erosiona rentabilidad, frena rotación de stock y degrada la experiencia del cliente, que termina comprando en competidores con mejor tasa de acierto en primera compra.

Aproximación con IA

El sistema recopila altura, peso, talla habitual en marcas de referencia y, si existe, compras previas del cliente en la tienda. Mediante modelos de aprendizaje supervisado entrenados sobre millones de transacciones pasadas y sus devoluciones asociadas, el algoritmo identifica patrones de ajuste reales por prenda: qué porcentaje de clientes con perfil X devolvió la talla Y de un artículo concreto. La recomendación integra también tablas de medidas internas, variabilidad de tallaje por línea de producto y feedback explícito de clientes sobre si la prenda talló grande, pequeño o ajustado. El modelo se reentrena continuamente con datos de devoluciones, mejorando precisión temporada tras temporada.

Valor esperado

Reducción medible de la tasa de devoluciones por talla incorrecta, disminución de costes logísticos inversos y mejora del margen neto por pedido. Los retailers reportan incremento de conversión online, mayor satisfacción del cliente por acierto en primera compra y reducción del stock dañado por ciclos repetidos de envío-devolución.

Categorización

Drivers de negocio

• Reducción de Costes

Tecnologías aplicadas

Aplicabilidad en tu empresa

• Vendes moda o calzado online con tasa de devoluciones superior al 20%
• Tu catálogo incluye múltiples marcas o líneas con tallaje inconsistente
• Dispones de histórico de transacciones con datos de devoluciones por motivo
• La logística inversa representa una partida significativa de tu cuenta de resultados

Fuente

Basado en fuentes públicas. Testeado internamente para validar aplicabilidad.