Estamos en plena semana del Black Friday, momento clave de inicio de la temporada de compras navideñas, que se extiende hasta las tradicionales rebajas de enero. En este trimestre, los comercios electrónicos de moda y calzado concentran de media entre un 30% y un 40% de las ventas totales anuales. Sin embargo, más de un 25% de las prendas de ropa y más de un 10% del calzado adquiridos durante la campaña de Navidad serán devueltos, con la consecuente pérdida económica en nivel de ventas y los correspondientes costes de logística inversa para estos eCommerce, según datos uSizy, plataforma digital para tiendas online especializada en resolver los problemas de talla, stock, logística y margen de ventas de los comercios online.
“El ratio de devoluciones depende mucho de las condiciones que establece cada eCommerce: si son gratuitas y con recogida a domicilio, será mayor que si el cliente debe asumir el esfuerzo del envío o el coste de la devolución. Por el contrario, el comercio que no las ofrece de forma gratuita se enfrentará a más usuarios indecisos que no finalizan el proceso de compra por miedo a tramitar una devolución y sus costes, y por tanto, a una importante pérdida de ventas”, asegura Iñaki García, CEO de uSizy.
Cada devolución afecta desde diferentes ángulos a la cuenta de resultados. Por un lado, la reducción de ventas respecto a las ventas potenciales y los costes operacionales (tratamiento de devolución y transporte, almacenamiento y recolocación de stock), que pueden alcanzar los 15 euros por devolución, hasta los procedimientos de atención al cliente y fidelización. Por ello, cada vez más eCommerce conciben la logística inversa como una actividad más dentro del flujo del negocio, y se esfuerzan por analizar los procesos internos y la atención al cliente con el fin de optimizar los costes y mejorar el servicio.
Error de talla, el principal motivo de devolución
Uno de los principales factores a analizar son los motivos que argumentan los usuarios al solicitar la devolución en un comercio online. Según uSizy, el 50% de las devoluciones se debe a que el consumidor no acertó al elegir la talla, mientras que en el caso del calzado alcanza un 59%.
“Cómo te sienta una prenda va a depender de sus diferentes puntos en el patrón, como pecho, cintura o caderas por ejemplo. Sin embargo, en el calzado existen menos variables a la hora de elegir un número u otro. Por eso, en general, son mucho más frecuentes las devoluciones por error de talla en ropa que en calzado”, sostiene el CEO de la compañía.
Esta empresa española nació siendo un recomendador de tallas para eCommerce de moda y calzado, una herramienta digital basada en tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) y machine learning que permite a los usuarios acertar con la talla en sus compras evitando así la pérdida de ventas potenciales y un alto porcentaje de devoluciones por error de talla. Actualmente cuenta entre sus clientes con más de 350 marcas de primer nivel en moda, calzado y deporte –como Nike, Levi’s o Calvin Klein– en más de un centenar de países, y es el recomendador de tallas número 1 mundial en el ámbito deportivo.
Una vez alcanzada su total consolidación en el sector, hace unos meses lanzó la plataforma uSizy Smart Business. Basándose en el big data recopilado gracias su primera solución, sus desarrolladores han creado algoritmos capaces de predecir roturas de stocks, procesos logísticos, puntos de margen de beneficios y comportamientos de los usuarios, ofreciendo nuevas funcionalidades a los eCommerce de moda para facilitar la gestión integral de su negocio de forma inteligente.
“Una ventaja de las marcas más populares es el volumen de datos que generan: tendencias, comportamientos, ventas, devoluciones, etc., que permite disponer de suficiente información y de calidad para tomar decisiones automatizadas al éxito y validar opciones en el proceso. Por ejemplo, nuestra herramienta ha permitido reducir hasta un 42% las devoluciones por error de talla en marcas como Adidas o Nike, pero gracias a nuestro algoritmo de isomorfismo y machine learning creado hace 3 años, también conseguimos excelentes resultados en marcas con menos volumen. La media de reducción en más de 350 marcas actualmente es de un 28%”, explica Iñaki García.
El efecto Black Friday, los precios y las roturas de stock
Para los retailers de moda y calzado, el Black Friday o Black Week (muchas promociones están vigentes durante una semana o más) se ha convertido en la cita más importante del año en cuanto a ventas, pudiendo alcanzar más de un 7% de toda la facturación del año, con un incremento de hasta un 280% respecto a las ventas de cualquier otro día del año. En estas campañas comerciales de grandes rebajas, el precio es la principal variable en la decisión de compra del cliente potencial. Por ello, resulta fundamental para los eCommerce tener claros sus márgenes de venta para sacar el máximo partido a sus operaciones, y la tecnología de IA puede resultar determinante.
“Disponer de un sistema capaz de predecir los mejores precios por producto y talla en base a la demanda real es clave para obtener el mejor margen en estos periodos. ¿Por qué ofrecer un descuento del 20% si tu demanda real analizada está indicando que con un 15% es suficiente? ¿O por qué ofrecer el mismo precio o descuento en todos los productos y tallas, si hay tallas que se venden hasta un 40% mejor que otras?”, plantea el CEO de uSizy.
Otro aspecto que resulta clave para los retailers en estos picos de demanda es evitar las roturas de stock, ya que quedarse de forma prematura sin productos o tallas principales produce una gran pérdida de ventas y frustración en los clientes potenciales. También la IA ayuda a los eCommerce en este sentido: analizando su stock pasado, su histórico de ventas y su demanda real a nivel de producto y talla. Herramientas como Smart Stock de uSizy permiten estimar el volumen de ventas futuro y el ritmo de consumo de stock, incluso predecir cuándo se producirá el momento de rotura de stock, con lo que es posible tomar las decisiones adecuadas que permitan evitarlo e incrementar las ganancias potenciales de un negocio.
