Zalando refuerza su apuesta estratégica para transformar su Asistente de IA en un prescriptor de moda y estilo de vida más personal con la incorporación del asesoramiento de tallas.
Un total de 22 millones de personas han visitado el Asistente de Zalando este año; una cifra que contrasta con los 2 millones de usuarios que lo habían probado desde su lanzamiento a principios de 2025.
Los modelos de IA propios de Zalando gestionan la búsqueda de productos, las recomendaciones, el descubrimiento visual y, ahora, el asesoramiento de tallas del Asistente, aprovechando 18 años de experiencia en el comercio electrónico de moda europeo y una base de datos especializados del sector, incluidos los patrones de 53 millones de clientes.
De esta forma, con esta novedad ayuda a los clientes a encontrar productos que se ajusten a sus preferencias y que además estén disponibles en su talla, permitiéndoles preguntar qué talla les quedaría bien sin salir de la conversación. Detrás de esa respuesta aparentemente sencilla hay una tecnología que Zalando lleva desarrollando desde 2018. Mapea más de 10.000 tablas de medidas en cientos de sistemas de tallaje. Sin embargo, las tablas por sí solas no bastan para dar con el ajuste adecuado.
Zalando personaliza y simplifica las tallas combinando los datos del producto con las preferencias del usuario, tales como tendencias de compra a largo plazo, historial de devoluciones, medidas corporales y opiniones sobre el ajuste, entre otras. El asesoramiento de tallas ya cubre alrededor del 70 % del catálogo de Zalando. Al priorizar los productos disponibles en la talla de cada cliente, el Asistente ya ha incrementado las tasas de adición a la cesta en un 4 % en pruebas A/B.
En un contexto donde los agentes de IA ayudan cada vez más a descubrir y adquirir moda, este volumen de datos especializados se convierte en un factor diferenciador clave: mientras que los modelos de IA de propósito general pueden recomendar productos, un asesoramiento de tallas fiable exige información detallada del sector de la moda y una comprensión de cómo sientan las prendas a clientes reales.
«La IA está transformando el modo en que la gente descubre la moda, y queremos que Zalando sea el punto de partida de ese viaje. El Asistente de Zalando desempeña un papel clave en nuestra visión más amplia de la Lifestyle AI. Puede entenderse como una capa de inteligencia presente en toda la experiencia de Zalando: con el tiempo te va conociendo, entiende tus gustos, tu talla, las ocasiones para las que compras y lo que necesitas en cada momento. Ya sea chateando con el Asistente, explorando el feed o buscando algo específico, cada interacción nos ayuda a conocerte mejor que nunca. Utilizamos esto para crear una experiencia que se sienta como un verdadero acompañante de moda y estilo de vida, alguien que te conoce tanto a ti como al mundo de la moda al detalle», apunta Graeme Smith, vicepresidente sénior y director de tecnología (CTO) de Zalando.
Más allá del asesoramiento de tallas, Zalando ha ido ampliando las capacidades del Asistente a lo largo de todo el proceso de compra, integrando inspiración, descubrimiento de producto y compra en una única conversación. Los clientes pueden subir una imagen para encontrar estilos similares, afinar recomendaciones mediante lenguaje natural y pedirle al Asistente que tenga en cuenta factores de contexto como el clima, próximos eventos o las tendencias actuales. También pueden comparar artículos en paralelo, comprobar disponibilidad, añadirlos a la cesta y tramitar el pedido sin abandonar el chat. El Asistente asiste asimismo tras la compra, permitiendo realizar el seguimiento de pedidos directamente en la conversación. Actualmente, el 92 % de los clientes que consultan el estado de un pedido utilizan tarjetas interactivas de seguimiento, frente al 65 % que lo hacía con respuestas solo de texto.
Junto a estas nuevas funciones, Zalando ha mejorado de forma continuada la calidad, personalización y rapidez de las respuestas. Las consultas dirigidas al Asistente son tres veces más largas que las búsquedas convencionales, y los clientes formulan más de dos preguntas por conversación de media. En lugar de limitarse a palabras clave cortas, los usuarios describen lo que buscan con mayor detalle y van precisando sus opciones a lo largo del diálogo. La respuesta de los clientes es clara: interactúan más, añaden más artículos a la cesta y regresan con mayor frecuencia.
