En la moda, las imágenes lo son todo. Pero detrás de cada página de descripción del producto hay datos. Desde el corte de un dobladillo hasta el nombre del coloration en un menú desplegable, los datos del producto dictan cómo se descubren, se muestran, compran y devuelven los artículos. Cuando es preciso, en silencio alimenta todo el sistema. Cuando no es así, las consecuencias golpean todo, desde logística hasta la confianza del cliente.
Un estudio de consultoría de Forrester de 2024 encontró que 83% De los líderes de comercio electrónico admiten que los datos de su producto son incompletos, inconsistentes, inexactos, no estructurados o anticuados. Y los efectos no solo se limitan al backend. Los malos retrasos de datos de productos se lanza, limita la visibilidad, frustra a los clientes y aumenta los retornos. En la moda, donde la precisión impulsa las ventas y los márgenes son ajustados, eso se convierte en una responsabilidad grave.
A medida que las marcas se escalan en más canales minoristas, el problema se multiplica. La gestión de docenas de requisitos de formato, estándares de imagen y taxonomías a la vez agrega capas de complejidad. Pero IA multimodal–Modelos que pueden procesar tanto imágenes como texto: emerge como una herramienta que finalmente puede abordar estos desafíos a escala.
Cuando los datos del producto socavan la venta
Cada página de productos en el comercio minorista digital es un punto de contacto del cliente, y de moda, esa interacción exige precisión. Elaborar mal un coloration, omitir un materials o no coincidir una imagen con su descripción no solo parece poco profesional, sino que perturba la experiencia de compra.
Y es importante para los compradores. Según la investigación de la industria:
- 42% De los compradores abandonan sus carros cuando la información del producto está incompleta.
- 70% Salga de una página de producto por completo si la descripción se siente inútil o vago.
- 87% Digamos que es poco possible que vuelvan a comprar después de recibir un artículo que no coincide con su listado en línea.
Y cuando los productos se compran en función de las descripciones de productos inexactas, las marcas están siendo afectadas por los retornos. Solo en 2024 42% de los retornos en el sector de la moda se atribuyeron a la información del producto tergiversada o incompleta. Para una industria ya cargada por los costos de devolución y el desperdicio, el impacto es difícil de ignorar.
Y eso es solo si el comprador alguna vez ve el producto: los datos de error pueden visibilidad del tanque, enterrar artículos antes de que incluso tengan la oportunidad de convertir, lo que lleva a ventas más bajas en common.
Por qué el problema de los datos de la moda no va a desaparecer
Si el problema es esto generalizado, ¿por qué la industria no lo ha resuelto? Porque los datos del producto de moda son complicados, inconsistentes y a menudo no estructurados. Y a medida que surgen más mercados, las expectativas siguen cambiando.
Cada marca maneja catálogos de manera diferente. Algunos confían en hojas de cálculo manuales, otros luchan con sistemas rígidos internos y muchos se enredan en PIM o ERP complejos. Mientras tanto, los minoristas imponen sus propias reglas: uno requiere tiros de torso recortados, otro insiste en los fondos blancos. Incluso el nombre de coloration incorrecto: “naranja” en lugar de “zanahoria”, puede rechazar una lista.
Estas inconsistencias se traducen en una gran cantidad de trabajo handbook. Una sola SKU podría necesitar varios pases de formato diferentes para cumplir con los requisitos de la pareja. Multiplique eso por miles de productos y docenas de canales minoristas, y no es sorprendente que los equipos gasten tanto como medio de su tiempo simplemente corrigiendo los problemas de datos.
Y mientras están haciendo eso, las prioridades como los lanzamientos estacionales y la estrategia de crecimiento se quedan atrás. Los listados van a los atributos clave faltantes, o se bloquean por completo. Los clientes se desplazan del pasado o la compra con expectativas incorrectas. El proceso destinado a apoyar el crecimiento se convierte en una fuente recurrente de arrastre.
El caso de la IA multimodal
Este es exactamente el tipo de problema que la IA multimodal está creada para abordar. A diferencia de las herramientas de automatización tradicionales, que se basan en entradas estructuradas, los sistemas multimodales pueden analizar y dar sentido tanto al texto como a las imágenes, related a cómo lo haría un comerciante humano.
Puede escanear una foto y un título de producto, reconocer características de diseño como mangas de Flutter o un escrito en V, y asignar la categoría y etiquetas correctas requeridas por un minorista. Puede estandarizar las etiquetas inconsistentes, mapear “Military”, “Midnight” e “Indigo” al mismo valor central, mientras que llena los atributos faltantes como el materials o el ajuste.
A nivel técnico, esto es posible por Modelos en idioma de visión (VLMS) – Sistemas de IA avanzados que analizan conjuntamente imágenes y texto del producto (títulos, descripciones) para comprender cada elemento de manera integral. Estos modelos basados en transformadores están capacitados en los requisitos de la plataforma, el rendimiento del listado del mundo actual y los datos históricos de catálogo. Con el tiempo, reciben taxonomías de minoristas más inteligentes y predicciones ajustadas basadas en comentarios y resultados.
Las tareas que solían tomar semanas ahora se pueden completar en horas, sin sacrificar la precisión.
Por qué los datos de limpieza acelera todo
Cuando los datos del producto son completos, consistentes y bien organizados, todo lo demás funciona mucho más bien. Los elementos surgen en las búsquedas correctas, se lanzan sin demoras y aparecen en los filtros que realmente usan los clientes. Los compradores de productos ven en línea es el que llega a su puerta.
Ese tipo de claridad conduce a resultados tangibles en toda la operación minorista. Los minoristas pueden a bordo de SKU sin largos de ida y vuelta. Los mercados priorizan los listados que cumplen con sus estándares, mejorando la visibilidad y la colocación. Cuando la información es clara y consistente, los compradores tienen más probabilidades de convertir y menos propensos a devolver lo que compraron. Incluso los equipos de apoyo se benefician, con menos quejas para resolver y menos confusión para administrar.
Escala sin el agotamiento
Las marcas ya no solo se venden a través de sus propios sitios. Se van a vivir a través de Amazon, Nordstrom, Farfetch, Bloomingdale y una larga lista de mercados, cada uno con sus propios requisitos en evolución. Mantenerse al día manualmente es agotador y con el tiempo, poco realista e insostenible.
La IA multimodal cambia que al ayudar a las marcas a construir infraestructura adaptativa. Estos sistemas no solo etiquetan los atributos, sino que aprenden con el tiempo. A medida que se introducen nuevas reglas específicas del mercado o evoluciona la fotografía de productos, los listados se pueden actualizar y reformatearse rápidamente, sin comenzar desde cero.
Algunas herramientas van más allá, generan automáticamente conjuntos de imágenes compatibles, identifican brechas en la cobertura de atributos e incluso adaptan las descripciones para mercados regionales específicos. El objetivo no es reemplazar los equipos humanos. Es para liberarlos para concentrarse en lo que hace que la marca sea única, mientras que AI manejar las tareas repetitivas basadas en reglas que los ralentizan.
Deje que las marcas sean creativas y deje que la IA maneje el resto
La moda prospera en la originalidad, no la entrada de datos manuales. Los datos de productos desordenados pueden descarrilar en silencio incluso las marcas más fuertes. Cuando los conceptos básicos no son correctos, todo lo demás, desde la visibilidad hasta la conversión hasta la retención, se deslizan para deslizarse.
La IA multimodal ofrece un camino realista y escalable hacia adelante. Ayuda a las marcas a moverse más rápido sin perder el management, y lleva el orden a una parte del negocio que ha sido definido por el caos.
La moda se mueve rápidamente. Las marcas que tengan éxito serán las que tengan sistemas creados para mantenerse al día.
