Runnics y uSizy reinventan la experiencia de compra online de calzado mediante el machine learning

Runnics, marketplace de referencia en calzado, ropa y accesorios para running, fitness y moda deportiva, y uSizy, recomendador de tallas para tiendas de comercio electrónico, han unido sus esfuerzos para ofrecer la mejor experiencia de compra de calzado para los usuarios. Gracias al algoritmo inteligente desarrollado por uSizy, la compañía ha elevado notablemente el porcentaje de acierto en la selección de la talla de zapatillas.

Tras haber creado un producto de recomendación de talla para ropa deportiva, la alianza con Runnics –preocupada siempre por buscar la continua mejora tecnológica de su marketplace– le ha proporcionado a uSizy un entorno perfecto para desarrollar su recomendador de calzado deportivo. Durante dos años, ambas compañías han trabajado juntas, basándose en el análisis de datos y el aprendizaje automático (conocido como machine learning), para perfeccionar el motor de recomendación.

El 75% de los clientes potenciales que acceden a una tienda online dudan al elegir la talla. Particularmente, las zapatillas deportivas son muy sensibles a las dudas en la talla por parte de los usuarios, y esto hace que, en muchos casos, por no arriesgarse, no lleguen a finalizar la compra. “Las zapatillas deportivas son muy sensibles a las dudas en la talla por parte de los usuarios y un alto impacto en los costes logísticos por devolución. uSizy y su tecnología nos ha permitido hacer frente con éxito en ambos puntos y mejorar diariamente nuestro negocio”, Eduardo Berrocal, CEO de Runnics.

El resultado del trabajo realizado ha sido la mejora en un 12% de los ratios de conversión de las ventas realizadas por Runnics, la reducción en más de un 20% de las devoluciones por error de talla –con su consiguiente disminución de los costes logísticos por los procesos de devolución– y un aumento del 3% de las ventas recurrentes.

Esto ha sido posible gracias al software desarrollado por uSizy, basado en un algoritmo que, en primer lugar, al introducir el usuario su marca y talla habitual, inicia un recopilado de información para calcular la medida de su pie y la talla que mejor se le ajusta del modelo de zapatillas seleccionado. Asimismo, el algoritmo recopila anónimamente todas las medidas que introducen los usuarios, las ventas realizadas con éxito y las devoluciones, y mediante el sistema de machine learning es capaz de aprender de esos resultados para corregir la talla según unas medidas específicas introducidas con el fin de optimizar la tasa de éxito.

“El compromiso con la calidad de Runnics en sus procesos de mejora continua como a la hora de registrar adecuadamente toda la información relativa a las compras y devoluciones, categorizadas éstas por razones e incluidas las tallas finalmente seleccionadas, nos ha permitido llevar a cabo una mejor explotación de los datos para sacar el mejor partido a nuestra tecnología, lo que ha repercutido muy positivamente en su negocio”, asegura Iñaki García, CEO de uSizy.

El trabajo conjunto llevado a cabo por ambas empresas es un ejemplo de los resultados que se pueden conseguir mediante la combinación inteligente del marketing, la analítica de datos y la tecnología, un proceso que puede representar la clave del éxito para las empresas de comercio electrónico.

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