Deje de "Ajustar" los Tamaños en su ERP. Deje que la IA Haga el Trabajo Duro.
La venta al por menor de moda de varias marcas se basa en la variedad.
Variedad de estilos, marcas, ajustes, orígenes... y por supuesto, sistemas de tamaño.
Y esa última parte es donde vive el caos.
La mayoría de los minoristas de varias marcas están atrapados en el mismo ciclo:
- Los proveedores envían datos de tamaño en diferentes formatos y sistemas.
- Los equipos "limpian" o normalizar ese dato en el ERP/PIM
- Las tablas de tallas se ajustan manualmente.
- Las herramientas de IA o de búsqueda de tamaño están conectadas después este trabajo manual de reajuste
Se siente organizado. En realidad, a menudo está haciendo más daño que bien.
En este artículo, argumentaré algo que puede parecer contra-intuitivo:
Deja de editar la nomenclatura de tamaño en tu ERP.
Preserva lo que envían los proveedores y deja que la IA conecte los puntos.
Si aciertas en esto, desbloquearás mejores recomendaciones de tallas, menores reembolsos, y lejos análisis más confiables, especialmente si estás administrando un modelo de múltiples marcas o de mercado.
Si vendes varias marcas, ya sabes que no existe algo como "tallas universales":
- La marca A EU 38 se ajusta como la marca B EU 40
- "La talla 'M' en una marca coreana se asemeja más a la talla 'XS' en una marca estadounidense."
- Una camisa de corte ajustado y una camisa de corte relajado tienen la misma talla nominal pero una sensación completamente diferente.
- En mismo SKU puede ajustarse de manera diferente en otro color o lote de producción
Ahora multiplica eso a través:
- Cientos o miles de marcas
- Decenas de miles de SKU
- Cambios constantes en la selección de temporada
Tu ERP termina siendo el lugar donde todo esto aterriza. Y el instinto natural es:
"Necesitamos ordenar esto."
Así comienzan los equipos:
- Convirtiendo todo a "Internacional S/M/L"
- Forzando conversiones de UK → EU → US
- Sobrescribiendo los tamaños de los proveedores con códigos internos
- Fusionando o redondeando tamaños ("no queremos que se muestren tamaños medios en los filtros")
En papel, parece más limpio. Pero para la IA y para los humanos reales, esa "limpieza" a menudo destruye la señal que necesitas.
La incómoda verdad del tallaje en múltiples marcas
El costo oculto de "ajustar" tamaños en ERP
Veamos qué sucede realmente cuando normalizas demasiado agresivamente los tamaños de los proveedores.
- Pierdes información que la IA podría usar
Ejemplo:
- Marca A: Talla 2, Marca B: S, Marca C: EU 36
- ERP: mapea los tres a S interno y olvida la etiqueta original
En la superficie, esto parece ordenado.
Bajo el capó, la IA ahora ve tres valores "S" idénticos sin ningún contexto.
Has eliminado la sutileza que diferencia estos tamaños en el mundo real.
Acabas de eliminar la granularidad que:
- Algunos clientes querría he comprado
- La IA podría haberse utilizado para detectar patrones sutiles de ajuste
- Podría haber ayudado a identificar qué tamaño exacto tiene la mejor tasa de "conservación"
- Usted crea una consistencia artificial que los compradores no experimentan
Tu sistema dice:
"Todos estos son 'M' ahora - trabajo hecho."
Pero tu devoluciones cuenta otra historia:
- Una "M" es demasiado ajustada para el 60% de los compradores
- Otra "M" encaja perfectamente
- Otro es constantemente devuelto como demasiado grande.
Tu ERP ahora finge se armonizan cosas que, en realidad, no lo están.
Cualquier análisis, inteligencia de negocios o inteligencia artificial que se aplique encima de eso será engañada.
- Haces la vida más difícil para la inteligencia artificial predictiva
El moderno tamaño de IA (como Prime AI) no necesita "perfectas" tablas de tallas.
Necesita veraz datos brutos y resultados del mundo real:
- ¿Cuál era la etiqueta original?
- ¿Qué compraron las personas realmente?
- ¿Quién lo guardó, quién lo devolvió, y por qué?
Si sobrescribes o "manipulas" los datos de tamaño demasiado pronto en el proceso, la IA no puede ver:
- ¿Qué marcas se comportan de manera diferente?
- ¿Qué tamaños en un gráfico están "desactivados"?
- ¿Qué combinaciones de colores o lotes se desvían de la norma?
Estás efectivamente desenfocando la imagen antes de dejar que la IA la analice.
El mejor enfoque: mantener el desorden, agregar estructura encima
La respuesta es no rendirse y aceptar el caos.
La respuesta es para separar:
- Lo que tú tienda vs. lo que tú mostrar
Un patrón simple pero poderoso:
- Mantén intactos los campos del proveedor en bruto
- etiqueta_tamaño_proveedor
- región_del_proveedor (EU/UK/US/JP, etc.)
- Cualquier anotación adicional (corto, alto, petite, plus, etc.)
- Añade tu propia capa de "tamaño de visualización" para UX
- tamaño de visualización para filtros y front-end
- Pero nunca elimine o sobrescriba el tamaño bruto en la base de datos
- Agrega atributos de producto ricos
- Tipo de ajuste (delgado, regular, sobredimensionado)
- Categoría, sub-categoría
- Composición de la tela
- Género previsto, región, temporada
- Deja que la IA haga el mapeo
- El trabajo de la IA es aprender:
"Para personas como estas, en esta marca, en este producto, ¿qué tamaño realmente funciona?"
En lugar de forzar a tu ERP a ser la "verdad" del dimensionamiento, lo dejas ser la colector de hechos.
Entonces, la IA se convierte en la intérprete.
Momento de bombilla encendida
Aquí está el cambio en el pensamiento:
Tu trabajo no es adivinar cómo todas las marcas deberían alinearse en una tabla de tallas.
Tu trabajo es preservar la realidad y proporcionar suficiente señal al IA para aprender de ella.
Ejemplo práctico:
- Usted vende 2,000 marcas
- Muchos tienen tablas de tallas incompletas o conflictivas
- Algunos no envían gráficos en absoluto
Antiguo pensamiento:
"Necesitamos un gráfico universal y mapear todas las marcas en él."
Nuevo pensamiento:
"Permitimos que Prime AI aprenda de cómo los clientes realmente compran, conservan y devuelven estos productos, incluso si las tablas de tallas están incompletas o faltan."
Porque al final, la única pregunta que importa es:
"Para" este comprador, en este producto", ¿cuál es el tamaño más probable que conservarán?"
Cómo Prime AI conecta los puntos (sin que reescribas los tamaños)
Prime AI Clothing Size Finder PRO está construido específicamente para esta realidad de múltiples marcas.
Así es como funciona cuando tú no manipular los tamaños del proveedor:
- Ingerir datos brutos
- Tomamos tu feed de productos tal como está: marca, etiqueta de tamaño, categoría, ajuste, color, etc.
- No hay demanda de gráficos "perfectos" o estandarizados.
- Aprende del comportamiento, no de las suposiciones
- Analizamos las ventas y las devoluciones por ID del producto y ID de color.
- Si la marca X - Talla M - Azul marino se ajusta de manera diferente a la marca X - Talla M - Negro, lo detectamos y los tratamos de manera diferente.
- No nos importa lo que el gráfico afirma que debería encajar. Aprendemos qué hace en forma.
- Operar a nivel de SKU y de comprador individual
- Para compradores recurrentesEl dimensionamiento sin entrada proporciona una recomendación sin ningún cuestionario en absoluto, basado puramente en sus compras anteriores y comportamiento de conservación/devolución.
- Para nuevos compradores, el motor basado en cuestionarios adapta su lógica utilizando los patrones aprendidos de tus datos.
- Respeta todas las sutilezas que guardaste
- Porque no has aplanado todo a "S/M/L", el motor puede ver:
- ¿Qué marcas son pequeñas o grandes?
- ¿Qué tamaño dentro de un gráfico es el "niño problema"?
- Cómo varía el ajuste según la tela, el corte, el esquema de color, la temporada
- Porque no has aplanado todo a "S/M/L", el motor puede ver:
Esta es la razón por la que Prime AI puede mover la aguja donde otros no pueden:
- Influye en el 50-80% de las transacciones
- Entregar en promedio 35% menos devoluciones (ordenes que siguieron la recomendación vs. ninguna recomendación.)
- Mejora el CVR y AV, especialmente en entornos de múltiples marcas con surtidos complejos
Lo que puedes hacer a continuación (pasos prácticos)
Más allá de las ganancias y el rendimiento, el cambio de tamaño sin fricciones altera la forma en que los compradores sentir.
Cuando ven una recomendación aparecer automáticamente, señala confianza, inteligencia y cuidado.
Se siente personalizado, sin esfuerzo y premium, exactamente lo que los minoristas de lujo y estilo de vida buscan ofrecer.
Dice en voz baja:
"Nosotros te conocemos."
Y esa conexión emocional conduce a una mayor lealtad y repetición de compras.
También se alinea perfectamente con la tendencia más amplia de los minoristas que animan a los clientes a comprar a través de aplicaciones de marca, donde la identidad, el historial de compras y las recomendaciones de tamaño se fusionan sin problemas en una experiencia unificada y predictiva.
Por qué Prime AI lidera la era del tamaño predictivo
Si eres un minorista de múltiples marcas o de un mercado, aquí tienes una lista de acciones concretas:
- Audita donde reescribes los tamaños hoy
- ¿Dónde conviertes o sobrescribes los tamaños de los proveedores en ERP/PIM?
- ¿Dónde descartas los matices "para que se vea más bonito"?
- Introduce campos separados
- Mantén el tamaño_del_proveedor intacto.
- Utilice otro campo para display_size en el front end.
- Comienza a capturar mejores datos de resultados
- Asegúrate de que las razones de devolución estén estructuradas.
- Mantenga datos a nivel de producto y, idealmente, a nivel de color.
- Deja de preguntar a los vendedores "¿qué marcas cubres?"
- La pregunta correcta es:
"¿Puede su IA funcionar cuando las tablas de tamaños están incompletas, son inconsistentes o faltan, y aún así aprender de nuestros datos?"
Habla con alguien que vive con este problema todos los días. Este es exactamente el espacio en el que Prime AI opera a través de minoristas multi-marca y multi-región.
Prime AI como tu socio de dimensionamiento, no solo un widget
Prime AI no es otra "bonita interfaz" en tu PDP.
Es un motor de dimensionamiento predictivo diseñado para el desastre real de venta minorista de múltiples marcas.
- Prospera con datos crudos e imperfectos.
- Conecta los puntos que no deberías estar forzando manualmente.
- Convierte el caos en una experiencia consistente para cada comprador: "Esta es tu talla."
Si estás cansado de ajustar infinitamente los tamaños en tu ERP sin ver una reducción significativa en los reembolsos, puede que sea hora de cambiar el enfoque, no solo la herramienta.
Audita cómo manejas actualmente los datos de tamaño y, si deseas una segunda opinión, estaremos encantados de revisar tu configuración y mostrarte cómo lo abordaría Prime AI.
