¿Quién no ha ido a una tienda a comprarse ropa y ha acabado llevándose prendas de una misma marca pero de tallas diferentes? Es el ‘sinsentido’ que tienen algunos tallajes, un problema que no es tal si puedes entrar en un probador y ver cuál es la que mejor te queda, pero ¿y si eres un comprador online? Así surge la idea de crear uSizy, una startup española que ha desarrollado un recomendador digital de tallas para ecommerce online de moda y calzado.

Esta solución no solo está pensada para ayudar al usuario a superar este mal trago, sino para que el retail pueda mitigar los altos costes que suponen las devoluciones, explica el CEO y el cofundador de uSizy, Iñaki García. Hasta ahora solo había una guía de tallas con medidas de cintura, cadera y pecho, pero los usuarios no suelen conocer estos datos, ni saben medirse, ni tienen a mano una cinta métrica. 

"Equivocarse en unos centímetros puede crear grandes desviaciones y esto produce un bloqueo en las ventas, por lo que creamos un primer algoritmo que traduce esas medidas avanzadas de pecho, cintura y cadera en medidas más básicas como altura y peso, y realiza preguntas simples: ¿cómo quieres que te quede? ¿cómo es la forma del pecho? ¿cómo es la forma de la barriga?". García explica que esta información su herramienta pueden traducirla en una talla gracias a la tecnología machine learning y big data, pero "basada en la experiencia del mundo real".

¿Cómo? Por ejemplo, 1.000 usuarios compran una prenda y la mitad dice que les ha ido bien, pero el 30% ha devuelto por error en la talla. "Esta información, hasta ahora, el ecommerce no la aprovechaba, pero con uSizy sí: nos dan sus ventas y sus devoluciones, junto con las razones, y nuestro sistema procesa todos los datos para ofrecerle a los siguientes usuarios una sugerencia de talla con mayor precisión para que exista menos probabilidades de devolución".

En este punto, señala García, entra en juego otro algoritmo desarrollado por esta startup, el isomórfico. "Nuestro machine learning no trabaja ni para una marca ni para un producto, sino para un patrón, por lo que asocia un producto a un mismo patrón". Por ejemplo, pueden compartir patrón la camiseta Adidas del Real Madrid y la del Barça de Nike, con lo que este algoritmo aprende de las ventas de ambas, y no de uno solo de estos productos. Así se consigue más información para que esta herramienta esté constantemente aprendiendo. Para ello, uSizy ha analizado las marcas y sus patrones para poder asociar cada producto con un patrón y así recopilar toda esa información. 

El siguiente paso de la startup ha sido crear una plataforma de servicios para aprovechar el conocimiento recopilado sobre la demanda de los productos en los ecommerce de moda. Así, por ejemplo, han creado Smart stock para poder saber cuántas ventas pierde un retail por no tener stock, es decir, por no disponer esa talla. Otro de los servicios que ofrece es Smart pricing para establecer precios teniendo en cuenta la demanda de las tallas, con lo que el ecommerce puede apostar por los precios dinámicos. Esto se complementa con Smart logistic para actualizar el stock y planificar la logística según la estimación de devoluciones de un producto.