Por qué los datos erróneos de productos le cuestan más que nunca a la moda y dónde encaja la IA

En la moda, lo visual lo es todo. Pero detrás de cada página de descripción de producto hay datos. Desde el corte de un dobladillo hasta el nombre del color en un menú desplegable, los datos del producto determinan cómo se descubren, se muestran, se compran y se devuelven los artículos. Cuando son precisos, impulsan silenciosamente todo el sistema. Cuando no lo son, las consecuencias afectan a todo, desde la logística hasta la confianza del cliente.

Un estudio de Forrester Consulting de 2024 descubrió que 83% De los líderes del comercio electrónico admiten que sus datos de producto son incompletos, inconsistentes, inexactos, desestructurados o desactualizados. Y las consecuencias no se limitan solo al backend. Los datos de producto deficientes retrasan los lanzamientos, limitan la visibilidad, frustran a los clientes y aumentan las devoluciones. En el sector de la moda, donde la precisión impulsa las ventas y los márgenes son ajustados, esto se convierte en un serio problema.

A medida que las marcas se expanden a más canales minoristas, el problema se multiplica. Gestionar docenas de requisitos de formato, estándares de imagen y taxonomías a la vez añade niveles de complejidad. Pero IA multimodal–modelos que pueden procesar tanto imágenes como texto– está surgiendo como una herramienta que finalmente puede abordar estos desafíos a escala.

Cuando los datos del producto socavan las ventas

Cada página de producto en el comercio digital es un punto de contacto con el cliente, y en el mundo de la moda, esa interacción exige precisión. Etiquetar mal un color, omitir un material o que una imagen no coincida con su descripción no solo da una imagen poco profesional, sino que también perjudica la experiencia de compra.

Y es importante para los compradores. Según estudios del sector:

• 42% de los compradores abandonan sus carritos cuando la información del producto está incompleta.
• 70% Salga por completo de la página de un producto si la descripción parece inútil o vaga.
• 87% Dicen que es poco probable que vuelvan a comprar después de recibir un artículo que no coincide con su listado en línea.

Y cuando se compran productos basándose en descripciones inexactas, las marcas se ven muy afectadas por las devoluciones. Solo en 2024, 42% De las devoluciones en el sector de la moda se atribuyeron a información errónea o incompleta sobre los productos. Para una industria ya agobiada por los costes de devolución y el desperdicio, el impacto es difícil de ignorar.

Y eso es solamente si el comprador alguna vez ve el producto: los datos llenos de errores pueden arruinar la visibilidad, enterrando artículos antes de que tengan la oportunidad de convertirse, lo que lleva a menores ventas en general.

Por qué el problema de los datos en la moda no desaparece

Si el problema es tan generalizado, ¿por qué la industria no lo ha solucionado? Porque los datos de los productos de moda son complejos, inconsistentes y, a menudo, desestructurados. Y a medida que surgen más mercados, las expectativas cambian constantemente.

Cada marca gestiona sus catálogos de forma diferente. Algunas dependen de hojas de cálculo manuales, otras lidian con sistemas internos rígidos y muchas están enredadas en complejos sistemas de gestión de información personal (PIM) o de planificación de recursos empresariales (ERP). Mientras tanto, los minoristas imponen sus propias reglas: algunos exigen fotos de torso recortadas, otros insisten en fondos blancos. Incluso un nombre de color incorrecto —"naranja" en lugar de "zanahoria"— puede provocar el rechazo de un anuncio.

Estas inconsistencias se traducen en una enorme cantidad de trabajo manual. Un solo SKU podría necesitar varias pasadas de formato diferentes para cumplir con los requisitos de los socios. Si multiplicamos eso por miles de productos y docenas de canales minoristas, no es de extrañar que los equipos gasten tanto como la mitad de su tiempo sólo corrigiendo problemas de datos.

Y mientras lo hacen, prioridades como los lanzamientos de temporada y la estrategia de crecimiento se quedan atrás. Los anuncios se publican sin atributos clave o se bloquean por completo. Los clientes pasan por alto la información o compran con expectativas incorrectas. El proceso diseñado para impulsar el crecimiento se convierte en una fuente recurrente de problemas.

El caso de la IA multimodal

Este es precisamente el tipo de problema que la IA multimodal está diseñada para abordar. A diferencia de las herramientas de automatización tradicionales, que se basan en entradas estructuradas, los sistemas multimodales pueden analizar y comprender tanto texto como imágenes, de forma similar a como lo haría un comerciante humano.

Puede escanear una foto y el título de un producto, reconocer características de diseño como mangas con vuelo o escote en V, y asignar la categoría y las etiquetas correctas que requiere el minorista. Puede estandarizar etiquetas inconsistentes, asignando "azul marino", "medianoche" e "índigo" al mismo valor fundamental, a la vez que completa atributos faltantes como el material o el ajuste.

A nivel técnico, esto es posible gracias a modelos de visión-lenguaje (VLM) Sistemas avanzados de IA que analizan conjuntamente las imágenes y el texto de los productos (títulos, descripciones) para comprender cada artículo de forma integral. Estos modelos, basados ​​en transformadores, se entrenan según los requisitos de la plataforma, el rendimiento real de los anuncios y los datos históricos del catálogo. Con el tiempo, se vuelven más inteligentes, aprendiendo las taxonomías de los minoristas y perfeccionando las predicciones en función de los comentarios y los resultados.

Las tareas que antes llevaban semanas ahora se pueden completar en horas, sin sacrificar la precisión.

Por qué los datos limpios aceleran todo

Cuando los datos de producto son completos, consistentes y están bien organizados, todo funciona mucho mejor. Los artículos aparecen en las búsquedas correctas, se lanzan sin demoras y aparecen en los filtros que los clientes realmente usan. El producto que los compradores ven en línea es el que llega a su domicilio.

Ese tipo de claridad genera resultados tangibles en toda la operación minorista. Los minoristas pueden integrar SKU sin largas idas y venidas. Los marketplaces priorizan los anuncios que cumplen con sus estándares, lo que mejora la visibilidad y el posicionamiento. Cuando la información es clara y coherente, es más probable que los compradores se conviertan y menos probable que devuelvan lo comprado. Incluso los equipos de soporte se benefician, con menos quejas que resolver y menos confusión que gestionar.

Escalar sin agotamiento

Las marcas ya no venden solo a través de sus propios sitios web. Están presentes en Amazon, Nordstrom, Farfetch, Bloomingdale's y una larga lista de plataformas de venta, cada una con sus propias necesidades cambiantes. Mantenerse al día manualmente es agotador y, con el tiempo, poco realista e insostenible.

La IA multimodal cambia esto al ayudar a las marcas a construir una infraestructura adaptable. Estos sistemas no solo etiquetan 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 reformatear rápidamente, sin tener que empezar desde cero.

Algunas herramientas van más allá, generando automáticamente conjuntos de imágenes compatibles, identificando lagunas en la cobertura de atributos e incluso adaptando las descripciones a mercados regionales específicos. El objetivo no es reemplazar a los equipos humanos, sino liberarlos para que se centren en lo que hace única a la marca, mientras que la IA se encarga de las tareas repetitivas basadas en reglas que las ralentizan.

Dejemos que las marcas sean creativas y que la IA se encargue del resto

La moda prospera gracias a la originalidad, no a la introducción manual de datos. Los datos de producto confusos pueden descarrilar silenciosamente incluso a las marcas más sólidas. Cuando lo básico falla, todo lo demás, desde la visibilidad hasta la conversión y la retención, empieza a fallar.

La IA multimodal ofrece un camino realista y escalable. Ayuda a las marcas a avanzar con mayor rapidez sin perder el control y ordena una parte del negocio que durante mucho tiempo ha estado marcada por el caos.

La moda avanza rápido. Las marcas que triunfen serán aquellas con sistemas diseñados para mantenerse al día.