Zalando Assistant llega a España. Se trata de un asistente virtual desarrollado con inteligencia artificial, disponible en castellano y, por el momento, en versión Beta. Su lanzamiento en el territorio español refuerza el compromiso de Zalando por facilitar a sus clientes una experiencia aún más atractiva e inspiradora en su web y aplicación.
El asistente de IA de Zalando, basado en los modelos propios de la compañía y en los grandes modelos lingüísticos de OpenAI, ya ofrece a los clientes registrados de todos los mercados (un total de 25) consejos de moda personalizados en los idiomas locales.
Esta herramienta permite navegar por todo el surtido de Zalando con consultas intuitivas que responden a necesidades cotidianas, como “¿Qué me pongo para el 60 cumpleaños de mi padre en noviembre en Barcelona?”. El asistente entiende el contexto, como la ubicación, el tiempo y la ocasión de la consulta, para hacer una recomendación más informada.
Los clientes pueden interactuar con Zalando Assistant de distintas maneras: durante la conversación, pueden decirle directamente si les gustan o no las sugerencias y pedirle que les ofrezca alternativas. También pueden darle un feedback negativo para indicar en qué aspectos debe mejorar. En función de la respuesta del usuario, la herramienta puede entender qué mejoras son necesarias para cumplir con las expectativas de los clientes.
«Sabemos que nuestros clientes quieren inspirarse cuando vienen a Zalando. El lanzamiento de nuestro Zalando Assistant en España es, por lo tanto, un paso importante en nuestro compromiso de mejorar la experiencia del cliente, haciendo que sea más fácil descubrir la moda que se adapte a su estilo y necesidades únicas», explica Joelle Esmoris, portavoz de Zalando para España.
Desde su primer lanzamiento en abril de 2023 en los mercados de Alemania, Irlanda, Reino Unido y Austria, Zalando Assistant ya ha conversado con alrededor de 500.000 clientes en toda Europa. La gran mayoría son interacciones basadas en búsquedas complejas, en las que el usuario describe momentos, sentimientos y expectativas detalladas sobre el aspecto del artículo que está buscando. Como resultado, la compañía ha podido recoger datos para entender mejor a sus clientes y determinar qué funciones agregar según sus comentarios, co-creando conjuntamente con el usuario final un asistente virtual pionero.
