El creciente auge del comercio electrónico ha traído consigo una tendencia preocupante: un cuarto de las prendas compradas en línea son devueltas, contribuyendo a un problema de retornos que se estima alcanzará los 890 mil millones de dólares en Estados Unidos para 2024. Esta dinámica pone de manifiesto una realidad simple: los consumidores tienen dificultades para juzgar el ajuste y el estilo de la ropa a través de una pantalla. Según estadísticas recientes, las principales razones de las devoluciones en el ámbito de la moda incluyen el mal ajuste, el tamaño incorrecto y la discrepancia en el estilo.
Los minoristas se enfrentan a un reto crítico, ya que sus clientes más valiosos son a menudo los que más productos devuelven. Esta situación les obliga a mantener políticas de devolución generosas, a pesar de los altos costos de procesamiento y del impacto ambiental significativo que genera cada retorno, el cual produce un 30% más de emisiones de carbono que la entrega original. A medida que las compras digitales se aceleran, la tecnología de prueba virtual se presenta como una solución para reducir las devoluciones y al mismo tiempo mejorar la experiencia del cliente. Sin embargo, las primeras implementaciones enfrentaron desafíos relacionados con la precisión, la escalabilidad y la conservación de detalles cruciales como el caído de la prenda, los patrones y los logotipos.
Una de las soluciones más prometedoras es Amazon Nova Canvas, que aborda estos problemas mediante su capacidad de prueba virtual. Esta tecnología utiliza dos entradas de imagen bidimensionales: una imagen de origen que muestra a una persona o un espacio vital y una imagen de referencia del producto. El sistema permite tanto la colocación automática del producto como controles manuales para ajustes precisos, conservando detalles importantes y ofreciendo opciones de personalización exhaustivas.
La implementación de la prueba virtual puede llevarse a cabo en diversas plataformas de interacción con el cliente, desde sitios web de comercio electrónico y aplicaciones de compras móviles, hasta quioscos en tienda y plataformas de compra en redes sociales. Imaginemos visitar un sitio web de comercio electrónico, subir una imagen personal y ver cómo se aplica a los productos de ropa y accesorios disponibles.
A través de esta tecnología, los minoristas pueden integrar la visualización de prendas y productos directamente en sus puntos de contacto con los clientes, permitiendo a los consumidores ver cómo les quedarían los productos seleccionados. Un flujo de trabajo eficiente, basado en servicios sin servidor y capacidades de procesamiento de IA en el entorno de Amazon Web Services (AWS), respalda esta solución, empleando estructuras de datos como Amazon DynamoDB para gestionar el control de estados de las solicitudes de prueba y almacenar los productos utilizados.
En resumen, a medida que el comercio electrónico continúa en expansión, encontrar soluciones para reducir las tasas de devolución es cada vez más crucial para la rentabilidad y sostenibilidad de los minoristas. La tecnología de prueba virtual, como la ofrecida por Amazon Nova Canvas, representa una forma innovadora de abordar este desafío, mejorando además la experiencia de compra del cliente al facilitar una visualización precisa de los productos. Las recomendaciones sobre la implementación efectiva de estos sistemas son fundamentales para mantener un rendimiento confiable, especialmente durante las épocas de mayor actividad comercial.
vía: AWS machine learning blog