En el e-commerce de moda europeo, el mismo ciclo se repite cada temporada: los compradores dudan, piden dos tallas, se quedan una y devuelven la otra. La logística inversa, el reabastecimiento y las depreciaciones recaen en el balance del comerciante.
La mayoría de las herramientas de tallaje responden a la mitad de la pregunta. Nosotros abordamos ambas — cómo queda y qué talla elegir — dentro del mismo componente en la misma página de producto.
El comprador sube una fotografía bien iluminada. La prenda se renderiza sobre su silueta — ni un avatar genérico, ni un modelo aproximado. La caída, el largo y la proporción se evalúan directamente en la página de producto.
Las medidas del comprador se contrastan con la tabla de tallas de su marca y el corte específico de la prenda. Las recomendaciones incluyen una puntuación de fiabilidad y una talla alternativa cuando la persona está entre dos tallas.
El probador y la recomendación de talla comparten un flujo de entrada, una interfaz y un flujo de eventos. Un solo snippet para integrar, una variante en su test A/B, una fila en su analítica. El punto clave es la reducción del área de integración.
Ajuste los pedidos mensuales y la tasa de devoluciones actual. La estimación anual utiliza la hipótesis de 6 € por devolución y el punto medio de −27,5 % de los resultados publicados.
Estos rangos son benchmarks de planificación, no resultados previstos de FittingMe.ai. Su piloto debe validar conversión, devoluciones y amortización con su catálogo, tráfico y tasa de devoluciones de referencia.
No prometemos estas cifras. Medimos los indicadores acordados desde el lanzamiento del piloto.
La mayoría de los equipos ya evaluaron una solución de tallaje hace dos o tres años. La categoría ha evolucionado. Aquí es donde los números han cambiado.
| Capability | FittingMe.ai | Herramientas clásicas de tallaje |
|---|---|---|
| Probador renderizado sobre la foto real del comprador | Nativo | Solo avatar o modelo |
| Recomendación de talla cruzada con tabla de marca | Por SKU | Grado genérico |
| Widget único y unificado en la ficha de producto | Un solo snippet | Dos proveedores, dos integraciones |
| Condiciones de conservación de imágenes | Definidas por despliegue | Variable |
| Instrumentación de test A/B | Panel del piloto | Autoservicio con coste extra |
| Alcance de integración | Definido por piloto | Variable según arquitectura |
Inserte una sola etiqueta <script> en su plantilla de ficha de producto tras el alcance técnico. El widget se configura con sus datos de producto, tablas de tallas, flujo de consentimiento y plan analítico.
Fotografía e información de talla declarada. El widget preprocesa en el dispositivo, renderiza la prenda sobre la silueta del comprador y devuelve una talla recomendada con una puntuación de fiabilidad.
Mida la evolución de la conversión, la tasa de devoluciones y los ingresos por visitante según el plan de piloto acordado. Las exportaciones se definen con su herramienta analítica.
Diseñado para carga asíncrona y pilotos acotados en páginas de producto. Los detalles se validan con su plataforma, datos de catálogo y requisitos de consentimiento antes del lanzamiento.
<!-- Drop in <head> · loads async, ~14 kB gzipped -->
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data-merchant="acme-fashion"
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<!-- Anchor where the widget mounts -->
<div data-fittingme="{{ product.sku }}"></div>Una llamada en directo de 30 minutos. Revisamos una ficha de producto representativa, el alcance de integración y las hipótesis de medición útiles para el piloto. Recibirá un resumen de próximos pasos.