Cuando un cliente compra la misma prenda en varias tallas para probársela en casa, el monto del pedido aumenta, pero si solo se queda con una, la marca debe reembolsar las demás y cubrir los costos de recibirlas de vuelta. Para evitar que esas ventas terminen en devoluciones, algunas marcas recurren a herramientas como CaaS , una empresa argentina que también opera en México y que utiliza inteligencia artificial para recomendar tallas y mostrar al comprador cómo se vería con una prenda antes de pagarla.

Esta práctica, conocida como bracketing , convierte la casa del comprador en un probador, mientras la marca asume el trabajo de enviar varias prendas y gestionar el regreso de las que el cliente no se queda. “Lo que parece un ticket alto para la empresa, para la marca, por ejemplo, si yo digo ‘qué bien, vendí dos, tres prendas’, sí pero luego tengo que gestionar la devolución de dos”, mencionó Magali Parra, cofundadora y CEO de CaaS, en entrevista con Expansión . Además, el cliente debe empacar las prendas que devolverá y llevarlas a un punto de entrega; por su parte, la marca tiene que recibirlas y revisar que estén en condiciones de venderse de nuevo. El modelo de negocio de CaaS, entonces, propone que el comprador elija su talla antes de pagar, por lo que combina una recomendación basada en sus datos y las medidas de la prenda con un avatar que muestra cómo se vería al usarla.

Un traje a la medida Para funcionar, la plataforma toma las imágenes de los productos y las tablas de tallas disponibles en el sitio de cada marca, información que utiliza junto con los datos del comprador para generar la recomendación y el avatar. Sin embargo, incorporar inteligencia artificial no elimina la necesidad de ordenar la información del negocio, pues una tabla incompleta puede requerir ajustes antes de conectar la herramienta. Parra señala que algunas implementaciones se realizan el mismo día, mientras que otras marcas dedican alrededor de un mes a mejorar sus tablas y fichas de producto, de modo que la preparación del catálogo influye en el tiempo necesario para comenzar. Según la directiva, el valor diferenciador frente a otros probadores está en el acompañamiento a las empresas para revisar tallas, cortes y ajustes, además del uso de la información que genera la herramienta para entender mejor a sus compradores. “Pasa de ser solo una simple aplicación o un simple probador virtual a una herramienta que acompaña a la marca y crece junto a ellos”, asegura. En México, CaaS trabaja con Básicos de México, Yakampot y Campillo, además de contar con más de 20 marcas en Argentina, según Parra, quien explica que los negocios pueden instalar la herramienta desde las tiendas de aplicaciones de Shopify y Tiendanube o solicitar una integración directa con su sitio web. El servicio se cobra como una suscripción mensual, con precios que, de acuerdo con lo informado en la entrevista, parten de 54 dólares por 100 generaciones de avatar y recomendaciones, hasta 756 dólares por 5,000, además de paquetes personalizados para volúmenes mayores. CaaS reporta una reducción de hasta 70% en las devoluciones entre tres marcas que analizó. Parra explica que compararon meses con condiciones de venta similares y excluyeron temporadas de grandes promociones, aunque no precisó cuántos pedidos incluyó la medición.

Sobre las expectativas de crecimiento, CaaS prevé cerrar con 200 marcas a nivel Latinoamérica hacia el segundo trimestre de 2027, considerando que para las marcas, la decisión de contratar un probador depende de cuánto les cuesta resolver las dudas de talla y atender los pedidos que regresan, pues el beneficio económico se percibe en las compras que el cliente se queda después de recibirlas. De hecho, la expansión del comercio electrónico ha llevado a las marcas a trasladar parte de la experiencia de probar un producto a la pantalla, L’Oréal Paris lo hizo con su simulador de tintes, para que las consumidoras vieran cómo les quedarían distintos colores de cabello con ayuda de realidad aumentada. Warby Parker también lo hizo para promocionar sus lentes. Con pruebas virtuales desde el teléfono o la computadora dio información personalizada al momento de la compra, a fin de que el consumidor comparara cómo se ve con cada opción, más allá de las fotografías del catálogo. Según el informe Consumer Research 2025 de Salsify, 17% de los compradores encuestados en Estados Unidos y Reino Unido adquirió un producto online después de utilizar un probador virtual o una herramienta para visualizarlo en su espacio, una medición que reunió 1,910 respuestas y que incluye tanto prendas como otras categorías de productos. En el ámbito de la personalización que llega a la elección de prendas, CaaS no es la única marca que quiere su "rebanada" del mercado, pues según el informe The Future 100 2025, de VML Intelligence , Marks & Spencer también utiliza inteligencia artificial para recomendar conjuntos según la forma del cuerpo y las preferencias de estilo del comprador, una aplicación que lleva la tecnología al momento de decidir qué comprar y vincula la recomendación con la estrategia de ventas online.

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