Prueba virtual para marcas de moda
Prueba virtual de consumidor vs. la de catálogo, y cómo las marcas logran imágenes on-model con calidad de prueba en todo el catálogo sin sesión de fotos.
La prueba virtual se ha convertido en una de las capacidades más solicitadas del e-commerce de moda, y por una razón clara: el ajuste es el problema número uno online. La tasa media de devoluciones de ropa online llega al 24,4 %, y la talla es la mayor causa, con el 53 % de las devoluciones (Coresight Research, 2023). Cualquier cosa que ayude a un comprador a juzgar cómo queda y cómo sienta realmente una prenda antes de comprar ataca ese coste de forma directa, y por eso el 85 % de los responsables de decisiones en ropa dicen que planean implementar la prueba virtual (Coresight, 2023).
Pero "prueba virtual" se usa de forma imprecisa, y la versión que una marca necesita a menudo no es la que se imagina. En realidad hay dos.
Dos tipos de prueba virtual
La prueba virtual de consumidor es el probador interactivo: un comprador sube un selfie o elige un avatar, y un widget lo muestra a él mismo llevando el artículo. Es una función de la tienda, impulsada por un motor de prueba en tiempo real.
La prueba virtual del lado del catálogo es la capa de producción que está debajo: mostrar cada producto llevado por un modelo realista, a escala de catálogo, para que los compradores puedan juzgar el ajuste y la caída a partir de las propias imágenes. Sin selfie. Aquí es donde vive en realidad la mayor parte del valor que reduce devoluciones, porque mejora las imágenes que ve cada comprador, no solo las de quienes deciden usar un gadget.
On-Model trabaja en la segunda capa. Somos honestos al respecto: On-Model no es un widget de probador en tiempo real para el consumidor. Es la forma en que las marcas producen imágenes on-model con calidad de prueba para todo un catálogo.
El probador virtual del consumidor
El probador virtual de cara al consumidor es lo que la mayoría entiende por "prueba virtual con IA". Google Shopping, varios marketplaces y un puñado de herramientas especializadas permiten ya a los compradores previsualizar la ropa sobre un modelo o sobre sí mismos. Es realmente útil para los productos estrella y puede aumentar la conversión. También es limitado: normalmente cubre un subconjunto de artículos, depende de la participación del comprador y no hace nada por los miles de SKU que nunca reciben un tratamiento de prueba a medida.
En su forma más literal, el comprador se convierte en el modelo. Se fotografía, elige una prenda y la ve sobre su propio cuerpo, con la pose, la iluminación y la habitación tal como estaban. Solo cambia la ropa.
Ese hueco es la oportunidad. La investigación de usabilidad del Baymard Institute es tajante al respecto: mostrar la ropa sobre un modelo humano es esencial para la confianza de compra (2020). Las marcas que ganan no son las que tienen un truco de probador en diez productos. Son aquellas cuyo catálogo entero se lee como "probado".
Prueba del lado del catálogo: imágenes on-model a escala
Conseguir imágenes con calidad de prueba en toda una gama solía implicar una sesión de fotos por estilo, y por eso la mayoría de los catálogos son un mosaico de flat-lays, packshots y alguna foto de modelo ocasional. La IA cambia la economía. Puedes tomar la fotografía de producto que ya tienes y convertirla en imágenes on-model coherentes para cada SKU.
Tres flat-lays se convierten en un conjunto on-model coherente sobre una identidad consistente, fotografiado desde varios ángulos. Haz eso en todo un catálogo y cada página de producto comunica el ajuste y la caída, lo que un comprador más quiere juzgar, que es justo lo que un probador intenta ofrecer.
Dos capacidades hacen que esto sea práctico a escala:
- Flat-to-Model convierte un flat-lay o un packshot existente en imágenes on-model, con la prenda fiel píxel a píxel para que la imagen coincida con lo que se envía.
- Model Swap sustituye al modelo de una foto existente manteniendo idénticas la prenda y la pose, para que puedas localizar un look o renovar una campaña sin repetir la sesión.
Como los modelos son identidades reutilizables, las mismas caras recorren toda tu gama. La coherencia es lo que convierte un montón de imágenes en un catálogo en el que confía un comprador (y un motor de compra con IA).
"La mayoría de las marcas no necesitan un widget de prueba en diez productos. Necesitan que cada producto parezca probado. Del lado del catálogo, eso es un problema resuelto: imágenes on-model coherentes para cada SKU, con la prenda mantenida exacta."
— Nunzio Alexandro Letizia, cofundador de PiktID y creador de On-Model
Dónde encaja la prueba virtual de Google Shopping
Las dos capas están convergiendo. La prueba virtual de Google Shopping y los asistentes de compra con IA muestran cada vez más a los compradores cómo queda puesta una prenda, y se apoyan en las imágenes y los datos de producto que aportan las marcas. Un catálogo con imágenes on-model completas y coherentes es el que está en posición de alimentar bien esas experiencias. Lo tratamos en cómo preparar tu catálogo de moda para GEO.
Qué hacer al respecto
Empieza por los productos que generan devoluciones. Da a tus estilos más vendidos y con más devoluciones una cobertura on-model completa, identidades coherentes y varias vistas, y luego avanza hacia el resto del catálogo. No necesitas construir un widget de probador para capturar la mayor parte del valor. Necesitas imágenes que permitan a cada comprador ver la prenda puesta.
Para las cifras que hay detrás de las devoluciones, el ajuste y la adopción de la IA en moda, consulta nuestras estadísticas de e-commerce de moda. Para convertir tus fotos de producto actuales en imágenes on-model en todo un catálogo, empieza gratis.
Fuentes:
- Coresight Research. (2023). Alarming Return Rates Require Loss-Minimization Solutions. coresight.com
- Baymard Institute. Apparel Products Need a Human Model. baymard.com
- Google. Virtual try-on and AI-powered shopping. blog.google
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