Cómo reduce O'Neill las devoluciones de bañadores
En el competitivo mundo de la venta minorista de ropa, mantener a los clientes satisfechos al tiempo que se mantiene la rentabilidad es una prioridad absoluta. Uno de los mayores retos a los que se enfrentan los minoristas es el alto índice de devoluciones y reembolsos debidos al tallaje. y de ajuste. En este estudio de caso, exploramos cómo O'Neill, un minorista de ropa, logró con éxito implementó la solución de búsqueda de tallas Prime AI en su tienda Shopify para reducir las devoluciones y mejorar la satisfacción del cliente.
Aumentar los beneficios y la eficacia
El desafío
O'Neill fue un alto índice de devoluciones y devoluciones, especialmente en la categoría de trajes de baño. Esto llevó a aumento de los costes y pérdida de ventas . El principal motivo de las devoluciones son los problemas de tallaje, ya que los clientes suelen tener dificultades para elegir la talla correcta cuando compran por Internet. Dado que los distintos estilos, temporadas, bikinis lisos o estampados se ajustan de forma diferente. O'Neill necesitaba una solución que ayudara a sus clientes a tomar mejores decisiones de dimensionamiento. y reducir el número de devoluciones.
La solución
O'Neill implantó la tecnología de búsqueda de tallas Prime AI, que utiliza redes neuronales avanzadas, algoritmos, devoluciones de ventas y datos de productos para ayudar a más compradores a comprar la talla que les corresponde especialmente a los compradores primerizos. La solución se integró perfectamente en su tienda en línea Shopify, permitiendo a los clientes introducir su edad, altura, peso o responder a unas sencillas preguntas sobre la forma de su cuerpo y sus preferencias de ajuste. A partir de esta información, la solución Prime AI recomendó la talla más adecuada para cada cliente, ajustándola en tiempo real al producto que estaba viendo.
13% menos devoluciones en bañadores
Resultados
Tras implantar la aplicación de búsqueda de tallas Prime AI, O'Neill experimentó los siguientes resultados:
Reembolsos reducidos: Durante el año 2022, O'Neill registró 13% menos devoluciones en la categoría de bañadores de mujer para clientes que pidieron tallas recomendadas. Esta disminución dio lugar a importante ahorro de costes y aumento de la rentabilidad . Resultados similares son visibles en otras categorías de productos: Chaquetas de mujer 11% menos reembolsos, Pantalones de mujer 6% menos reembolsos.
Mejora de la satisfacción del cliente: Los comentarios de los clientes indicaron que apreciaban las recomendaciones de tallaje y se sentían más seguros al comprar en O'Neill por primera vez, especialmente los trajes de baño con tallaje de sujetador, en los que los clientes tienen que elegir la talla de la banda y de la copa.
Aumento de las ventas: Al tener los clientes más confianza a la hora de elegir talla, O'Neill experimentó un aumento de 3% en las ventas totales, ya que era más probable que los compradores completaran su compra.
Conocimientos adquiridos: Los datos recogidos sobre el tallaje mostraron que algunos artículos de la misma categoría pueden ajustarse de forma diferente en dos tallas.
Conclusión
Gracias a la integración de nuestra solución Prime AI en su comercio electrónico, O'Neill pudo hacer frente al reto crítico del tallaje y el ajuste en la venta minorista de ropa. Los resultados hablan por sí solos: devoluciones reducidas en O'Neill mientras que muchos minoristas del sector que no contaban con tecnologías de tallaje basadas en IA registraron un aumento de las devoluciones. Además, O'Neill aumentó la satisfacción del cliente y las ventas. Nuestra solución ha demostrado ser una herramienta esencial para los minoristas de ropa que buscan mejorar la experiencia de sus clientes y mantener una ventaja competitiva en el mercado".
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