La cadena de grandes almacenes Galeria y Bütema AG están probando el asistente de inteligencia artificial "Verena" en los probadores de su sucursal de Bonn – Imagen: Bütema AG
Proyecto piloto de Galeria: Asistencia con IA en el probador
Smart Shopping: El probador digital de Galeria a prueba
Una nueva experiencia de compra en Galeria: La consolidada cadena de grandes almacenes Galeria está innovando para ofrecer a sus clientes una experiencia de compra moderna. En un proyecto piloto, la compañía está probando el uso de servicios digitales basados en IA en probadores. En concreto, en probadores seleccionados de la tienda Galeria en Bonn, una inteligencia artificial llamada "Verena" asiste a los clientes durante la prueba de ropa. Lo que inicialmente suena futurista pretende mejorar el servicio y hacer que las compras sean más cómodas hoy en día. Pero ¿por qué Galeria lanza este experimento, cómo funciona la tecnología que lo sustenta y qué oportunidades y riesgos conlleva? Este artículo analiza en detalle los antecedentes del proyecto, los detalles técnicos del probador inteligente, las ventajas para los clientes, los posibles retos y ejemplos de iniciativas similares en el sector minorista, además de ofrecer una mirada al futuro.
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Antecedentes: Galería en un camino de innovación
Galeria (anteriormente Galeria Karstadt Kaufhof) es la cadena de grandes almacenes más grande de Alemania, con alrededor de 80 tiendas en todo el país. La empresa cuenta con una larga tradición, pero, como muchos grandes almacenes tradicionales, se enfrenta al reto de reinventarse en la era de las compras en línea y las cambiantes demandas de los clientes. En los últimos años, Galeria se vio sometida a presiones financieras e incluso tuvo que cerrar tiendas y someterse a una reestructuración concursal. Tras este difícil período, la empresa ahora reporta mejores cifras y trabaja para modernizar su concepto y adaptarlo a las necesidades actuales del mercado.
Un componente clave de esta reestructuración es la inversión en innovaciones digitales en el punto de venta. Galeria busca aumentar el atractivo de sus tiendas y revitalizar el comercio tradicional con nuevas tecnologías. Los clientes deben tener razones para elegir conscientemente visitar los grandes almacenes en lugar de comprar exclusivamente en línea. En particular, se mejorará la experiencia de compra en tienda física mediante servicios que los minoristas en línea simplemente no pueden ofrecer. El proyecto piloto que utiliza IA en los probadores debe considerarse en este contexto. Galeria espera un doble impacto: en primer lugar, los clientes deben experimentar un valor añadido práctico en las tiendas y ser más propensos a volver. En segundo lugar, la tecnología puede aliviar la carga de los empleados al responder automáticamente a preguntas rutinarias. En resumen, Galeria se basa en la inteligencia artificial en el área de ventas para mejorar la calidad del servicio y, al mismo tiempo, aumentar la eficiencia en la tienda. Este proyecto piloto forma parte de una estrategia de digitalización más amplia con la que Galeria pretende reducir la brecha entre tradición y modernidad.
Servicios impulsados por IA en el vestuario: ¿Cómo funciona “Verena”?
La pieza clave del proyecto piloto es el asistente de IA "Verena", diseñado específicamente para probadores. Verena es un servicio digital accesible mediante un chatbot en el smartphone de los clientes. Su implementación técnica es sorprendentemente sencilla: se han instalado códigos QR en los probadores de la tienda Galeria de Bonn. Los clientes escanean estos códigos con la cámara de su smartphone y abren una interfaz de chat que les permite comunicarse directamente con Verena. No es necesario instalar ninguna aplicación adicional: todo se ejecuta cómodamente en el navegador del teléfono.
Verena se basa en tecnología avanzada de IA. En segundo plano, el asistente utiliza un modelo de lenguaje (según Galeria, utiliza la tecnología ChatGPT) para comprender la entrada del usuario en lenguaje natural y generar respuestas adecuadas. Su característica clave: Puedes hacerle preguntas o solicitudes a Verena, como si estuvieras chateando con un vendedor. Por ejemplo: "¿Tienes esta blusa en una talla más grande?" o "¿Este vestido también está disponible en azul?". Verena reconoce la intención de la solicitud y accede a las bases de datos y servicios almacenados para ayudarte.
¿Qué funciones específicas ofrece Verena? Entre otras, el asistente digital puede:
Recuperar información del artículo
Verena proporciona detalles sobre las prendas que se acaban de probar. Esto puede incluir el precio, información sobre el material y el cuidado, o las tallas y colores disponibles. El cliente no tiene que buscar una etiqueta ni preguntar al personal de ventas; basta con una breve charla con Verena.
Consultar disponibilidad
Si un cliente quiere probarse un artículo en una talla o color diferente, Verena puede comprobar inmediatamente si esa versión está disponible. La IA accede al sistema de gestión de inventario de Galeria. En cuestión de segundos, el cliente sabe, por ejemplo: "Estos pantalones también están disponibles en las tallas 40 y 42. La talla 42 está disponible"
Recomendar artículos a juego
Verena también actúa como una acompañante de compras con estilo. La IA puede sugerir accesorios o combinaciones para las prendas que se están probando. Por ejemplo, si alguien se prueba un vestido, Verena podría sugerir: "Este cárdigan negro, que también tenemos en stock, quedaría perfecto" o "¿Te gustaría completar el look con un cinturón a juego? Tengo una sugerencia". Estas recomendaciones se basan en parte en una lógica de surtido predefinida (por ejemplo, qué prendas van juntas) y, potencialmente, en análisis de IA de las compras de otros clientes. El asistente está diseñado no solo para ayudar, sino también para inspirar, como un vendedor humano que confecciona un conjunto completo.
Los representantes de ventas llaman
Una característica especialmente práctica es la integración del equipo de ventas. Si una clienta necesita algo que la IA por sí sola no puede proporcionar (por ejemplo, otra prenda en el probador), puede solicitar ayuda directamente a través de Verena. La interfaz de chat incluye una opción o mensaje como "Solicitar ayuda a un vendedor". Al hacer clic en esta opción (o escribirla en el chat), se envía inmediatamente una señal al equipo de ventas indicando que se necesita ayuda en ese probador.
La comunicación entre Verena (representante del cliente) y los empleados se realiza a través de una aplicación independiente llamada "Karl". Karl es la app para empleados que Galeria presenta como complemento a este proyecto. Karl es la contraparte de Verena: mientras Verena conversa con el cliente, Karl se mantiene en contacto con el personal de ventas de la tienda. Cuando Karl recibe una solicitud (por ejemplo, "El cliente del probador 3 desea probarse este vestido de la talla M"), los empleados responsables reciben una notificación inmediata. El mensaje aparece en sus smartphones de trabajo, incluyendo información relevante como el número de artículo, la talla deseada y el color. La app Karl ofrece al personal de ventas funciones prácticas para una respuesta rápida: muestra el nivel de existencias y el precio del artículo solicitado de un vistazo e incluso puede indicar si el artículo podría estar en otra planta o almacén. Esto evita que el empleado tenga que ir al almacén a comprobarlo; gracias a Karl, ya lo saben con antelación.
En cuanto un miembro del equipo acepta la solicitud, también puede informar brevemente al cliente a través de la aplicación, por ejemplo: "Llevaré la talla 42 al probador". Este mensaje aparece directamente en el chat de Verena, informando al cliente de que la ayuda está en camino. Curiosamente, Karl se asegura de que cada solicitud sea gestionada por un solo miembro del equipo: en cuanto alguien responde, la tarea se marca como "en curso" y deja de ser visible para los demás miembros del equipo. Esto evita que dos empleados gestionen la misma solicitud por accidente o causen confusión.
Técnicamente, Verena combina una interfaz de chatbot, conectividad de datos y un modelo de lenguaje de IA. La IA ha recibido los datos y las reglas necesarias del producto. Por ejemplo, Verena conoce los catálogos de productos, las gamas de tallas, los nombres de los colores y el stock actual. Cuando un cliente hace una pregunta, el modelo de IA la interpreta y extrae la información relevante de la base de datos para formular una respuesta precisa. El uso de la tecnología ChatGPT permite que las respuestas se formulen en lenguaje natural, en lugar de sonar rígidas y preprogramadas. Así, en lugar de una simple información como "Talla M: sí, disponible", Verena podría dar una respuesta amable: "Tengo buenas noticias: la blusa también está disponible en talla M. ¿Te la quieres probar? Con gusto puedo pedir que te la traigan". Este tono busca crear la impresión de que estás hablando con un vendedor atento.
Otra ventaja de la integración de ChatGPT es su capacidad multilingüe. Verena no se limita al alemán. Los clientes con poco dominio del alemán pueden escribir en su idioma preferido, ya sea inglés, francés o incluso ruso o turco. La IA comprende la solicitud y responde en el mismo idioma. Para la sucursal de Galeria en Bonn, una ciudad con clientela internacional, esto es una gran ventaja: turistas o expatriados pueden comprar cómodamente en la sucursal local y disfrutar de un servicio completo a pesar de las barreras lingüísticas. Incluso si el personal de ventas no habla todos los idiomas, Verena puede cubrir esta necesidad. En segundo plano, Karl mostraría la solicitud en alemán (o en un idioma estandarizado) para que los empleados sepan qué hacer; la IA se encarga de la traducción.
Para llamar la atención de los clientes sobre el nuevo servicio, Galeria ha añadido señalización adicional a su sucursal de Bonn. Por ejemplo, una pantalla de información digital (póster LED) en la entrada del departamento de lencería femenina presenta un simpático personaje de dibujos animados (una "Verena" estilizada) que explica el nuevo servicio: "¡Hola, soy Verena! Puedo ayudarte en el probador. ¡Pruébalo!". También hay letreros y expositores con instrucciones breves en los probadores: "¡Simplemente escanea el código QR y pregunta!". Esto garantiza que el mayor número posible de clientes conozca el asistente digital y pueda acceder a él fácilmente.
En resumen, el proceso técnico funciona de la siguiente manera: El cliente escanea un código -> se abre un chat con Verena -> la IA comprende la solicitud y la responde o avisa a un empleado -> la app para empleados, Karl, coordina la asistencia humana. Este sistema combina las ventajas del mundo digital (rapidez, información, disponibilidad 24/7 en el probador) con las ventajas del comercio tradicional (atención personalizada por parte de vendedores expertos). Es un ejemplo de cómo las personas y las máquinas pueden colaborar en el comercio minorista para crear una mejor experiencia global.
Beneficios para los clientes y la experiencia de compra
La integración de servicios de IA en los probadores ofrece diversas ventajas a los clientes, haciendo que la compra sea más agradable y eficiente. Estas son las principales ventajas que promete el proyecto piloto:
comodidad
Los clientes ya no tienen que salir semidesnudos del probador ni interrumpir su prueba para obtener una talla diferente. Verena se encarga de ello: un escaneo, unos clics y la ayuda está en camino. Se eliminan las molestas idas y venidas frente al probador. Especialmente en grandes almacenes, el trayecto hasta un vendedor disponible o el almacén puede ser largo; este atajo de IA ahorra tiempo y esfuerzo.
Información inmediata
Las preguntas frecuentes durante la prueba —"¿Cuánto costó eso otra vez?", "¿Viene en rojo?", "¿Combina con X?"— pueden responderse al instante. Los clientes acceden rápidamente a la información del producto sin tener que leer la etiqueta ni esperar a un vendedor. Esto aumenta la transparencia: los clientes conocen los precios, los materiales y las instrucciones de cuidado al instante y pueden tomar decisiones más informadas.
Más opciones en la cabina
Ofrecer la opción de solicitar tallas o colores adicionales aumenta la probabilidad de salir del probador con la prenda perfecta. A menudo, los clientes no compran nada porque la talla que se probaron no les quedó bien y no había otra opción disponible. Verena se asegura de que haya opciones alternativas disponibles de inmediato. Esto aumenta la satisfacción del cliente (es más probable que encuentren algo que realmente les quede bien) y, en última instancia, impulsa las ventas de Galeria.
Asesoramiento e inspiración individualizados
Aunque Verena no posee un sentido humano de la moda, puede hacer sugerencias personalizadas. La IA recomienda prendas adecuadas que complementan el atuendo. Esto podría llevar al cliente a descubrir productos que no había considerado, como un buen vendedor que dice: "Por cierto, tengo un cinturón que combinaría a la perfección con esos pantalones". Estas sugerencias adicionales pueden enriquecer la experiencia de compra y hacer que el cliente sienta que ha recibido un asesoramiento completo.
Discreción y comodidad
Algunas personas dudan en pedir ayuda activamente en las tiendas, ya sea por timidez, por las barreras del idioma o porque no hay un vendedor cerca. Verena reduce esta barrera: los clientes pueden escribir sus preguntas de forma anónima sin sentirse observados. Esto puede ser especialmente útil en departamentos sensibles como la sección de lencería, por ejemplo, si alguien tiene una pregunta sobre el ajuste o la disponibilidad que prefiere no preguntar en voz alta en la tienda. La comunicación digital en el probador privado ofrece a los clientes control y privacidad.
Servicio multilingüe
Como se mencionó, la capacidad de comunicarse en diferentes idiomas es una gran ventaja. Turistas, estudiantes internacionales y expatriados pueden aprovechar al máximo el servicio sin malentendidos causados por las barreras lingüísticas. Esto hace que estos clientes se sientan valorados y puede ayudar a Galeria a consolidar su reputación como una tienda departamental con atención al cliente internacional.
Función de continuidad y memoria
Dado que Verena es un servicio digital, podría vincularse a las cuentas de los clientes en el futuro (con su consentimiento). Es posible que la IA recuerde las tallas o marcas que prefiere el cliente, o qué se probó por última vez. Esto permitiría a Verena ofrecer asistencia aún más específica en futuras visitas (por ejemplo, "La última vez me quedó bien la talla 38; ¿debería pedir la talla 38 esta vez?"). Los clientes también podrían guardar su historial de chat para comprar posteriormente los artículos que vieron en la tienda online. Si bien no todas estas funciones están disponibles en el programa piloto, demuestran su posible futuro.
Desde la perspectiva del vendedor, y para la empresa en su conjunto, existen ventajas que benefician indirectamente al cliente. El personal de ventas puede trabajar de forma más eficiente: sabe exactamente qué necesita cada probador y puede, potencialmente, atender múltiples solicitudes en una sola visita (por ejemplo, recoger dos tallas solicitadas de camino al almacén). Esto reduce el tiempo de inactividad y la frustración para ambas partes. Además, los empleados pueden dedicar su tiempo de consulta a quienes realmente necesitan asistencia personalizada, mientras que las preguntas rutinarias (¿precio, talla, color disponible?) son gestionadas por IA. Idealmente, esto crea un mejor ambiente de trabajo: menos prisas, menos preguntas simples que responder constantemente; en cambio, un asesoramiento específico donde realmente importa. Los vendedores satisfechos, a su vez, son más amables, lo que mejora la experiencia de compra para todos los clientes.
Por último, pero no menos importante, la oferta de Galeria demuestra que las tiendas físicas pueden ser modernas e innovadoras. Para una cadena de grandes almacenes que puede parecer algo anticuada, la imagen de pionero tecnológico es valiosa. Los clientes, especialmente los más jóvenes, podrían sorprenderse gratamente al descubrir que Galeria, precisamente, ofrece un asistente digital de este tipo. Esto podría atraer a nuevos grupos de clientes o, al menos, generar conversación ("¿Ya probaste el probador con IA de Galeria?"). En general, la iniciativa contribuye a hacer más atractiva la compra en tienda física, gracias al servicio, la rapidez y un cierto factor de entretenimiento para los clientes expertos en tecnología.
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Desafíos y riesgos potenciales de la tecnología
Aunque el concepto suena prometedor, Galeria también presenta desafíos y riesgos que debe tener en cuenta con este proyecto piloto. Las nuevas tecnologías rara vez son perfectas; aquí hay algunos aspectos que podrían ser críticos:
Aceptación por parte de todos los clientes
La clientela de una tienda departamental es muy diversa. No todos se sienten cómodos sacando su smartphone mientras se cambian de ropa y chatean con una IA. Los clientes mayores o aquellos con menos conocimientos tecnológicos pueden dudar o no ver el valor añadido. Quizás prefieran el clásico "telón de salida": "Disculpe, ¿podría traerme una talla más grande?". Por lo tanto, Galeria necesita supervisar el uso real de Verena. Puede ser necesaria formación; por ejemplo, que los vendedores indiquen activamente: "¿Sabía que puede llamarnos mediante un código QR si necesita algo?". La tasa de uso será un factor crucial para determinar si la inversión merece la pena. Si muchos códigos QR no se escanean, habría que reconsiderar el concepto o promocionarlo de forma diferente.
Fiabilidad técnica
No hay nada peor que un fallo tecnológico en el momento crucial. Una conexión wifi inestable en el probador, una caída del servidor o un error de software podrían inutilizar el servicio. Los clientes que prueben Verena y luego esperen minutos para recibir una respuesta o se encuentren con mensajes de error probablemente se frustrarán más que impresionados. Por lo tanto, Galeria debe garantizar una infraestructura robusta: suficiente cobertura móvil o wifi en los probadores, sistemas backend rápidos y una plataforma de inteligencia artificial a prueba de fallos. Estos problemas iniciales se pueden identificar durante la fase piloto. Sin embargo, siempre existe un riesgo residual de que la tecnología falle; en este caso, se necesita un "Plan B" (es decir, contar con suficiente personal disponible para intervenir).
Calidad de los datos y precisión de la IA
Verena es tan inteligente como los datos de que dispone. Si, por ejemplo, el inventario del sistema es incorrecto (un problema clásico: el sistema muestra "1 artículo disponible", pero ya se ha vendido y aún no se ha reservado), la IA podría prometer incorrectamente una disponibilidad que en realidad no existe. Estas discrepancias decepcionarían a los clientes y reducirían la confianza en el servicio. La IA también debe proporcionar las respuestas correctas; si bien ChatGPT es muy eficaz para generar voz, también puede cometer errores o "alucinar". Galeria y Bütema (el socio tecnológico) deben entrenar y probar cuidadosamente el sistema para garantizar que Verena no proporcione, por ejemplo, información incorrecta sobre el producto ni haga recomendaciones sin sentido. Las respuestas de la IA deben ser precisas y útiles; de lo contrario, los usuarios se frustrarán. El control de calidad continuo es esencial, especialmente al principio. Podría ser necesario reenviar automáticamente algunas consultas que Verena no pueda responder con fiabilidad a un empleado humano para evitar respuestas incorrectas.
Protección de datos y privacidad
Tan pronto como los servicios digitales entran en juego, la protección de datos se convierte en un problema apremiante en Alemania. Los clientes deben poder confiar en que sus interacciones con Verena no serán mal utilizadas. Si bien los historiales de chat, si se almacenan, generalmente no contienen datos altamente sensibles (ya que los clientes generalmente solo preguntan sobre tallas, precios, etc.), las preferencias de compra o los comentarios potencialmente personales aún podrían considerarse sensibles. Galeria debe comunicar de forma transparente qué datos se recopilan y cómo se utilizan. Idealmente, los chats deberían almacenarse de forma anónima o solo temporalmente, a menos que el cliente consienta un intercambio de datos más extenso (por ejemplo, vincularlos a una cuenta de cliente para futuras ofertas). La plataforma de IA (ChatGPT) también plantea preguntas: ¿Se envían las entradas de los clientes a servidores en EE. UU.? ¿Cumplen los procesos con el RGPD? Los departamentos de TI deberán examinar estos aspectos de cerca. Un error de protección de datos podría arrojar una luz negativa sobre todo el proyecto.
Ciberseguridad
Donde surgen nuevos puntos de contacto digitales, teóricamente también pueden surgir nuevos vectores de ataque. Un código QR, por ejemplo, podría ser manipulado por actores maliciosos (en teoría, pero difícil en la práctica, ya que se encuentra dentro de una tienda). O alguien podría intentar hackear la IA o desestabilizarla con sus datos. Galeria debería garantizar que Verena solo pueda acceder a los datos previstos y no revele información no deseada. Es posible que los usuarios intenten desviar intencionalmente la IA del tema principal: ChatGPT es conocido por intentar generar una respuesta a cada pregunta posible. Si un cliente, por ejemplo, empezara a preguntarle a Verena sobre el tiempo o temas políticos, sería interesante ver cómo reacciona el sistema. Idealmente, Verena se mantendría educada pero firme en el tema de las compras y filtraría otros temas para evitar abusos.
Aceptación de los empleados y cambio de roles
También es crucial considerar cómo reaccionan los empleados a la introducción de Verena. Por un lado, el asistente los libera de tareas rutinarias; por otro, algunos vendedores podrían temer que una IA exitosa pueda poner en riesgo sus empleos. Galeria debe comunicar claramente que Verena es una herramienta de apoyo, no un sustituto de la consulta humana. Idealmente, los empleados adoptarán Karl (la aplicación) fácilmente porque se dan cuenta de que estructura su jornada laboral. Sin embargo, una capacitación exhaustiva es esencial: el personal debe aprender a usar el nuevo sistema y comprender cuándo intervenir y cuándo Verena puede gestionar las tareas de forma independiente. El equipo también debe acordar quién es responsable de las consultas entrantes del chat para garantizar que nadie pase por alto señales importantes. Un riesgo sería que los empleados ignoraran Verena o la consideraran una tarea adicional molesta, en cuyo caso el servicio sería ineficaz. Esto requiere capacitación, motivación y quizás incluso nuevas pautas para el proceso de servicio.
Pregunta de costo-beneficio
En última instancia, todo proyecto piloto técnico se enfrenta a la cuestión de si el esfuerzo merece la pena. Desarrollar e integrar un asistente de IA no es barato. Las licencias para los servicios de IA, la programación de aplicaciones, el equipamiento de los empleados, el mantenimiento... todo ello cuesta dinero. Por lo tanto, Galeria evaluará cuidadosamente si el proyecto piloto en Bonn ofrece beneficios mensurables: ¿Aumenta las ventas en el departamento de lencería? ¿Los clientes compran más o visitan la tienda con más frecuencia? ¿Hay comentarios positivos y menos compras abandonadas? Solo si estos KPI son convincentes, es probable que el sistema se extienda a otras tiendas. De lo contrario, podría quedarse en un simple experimento. Por lo tanto, existe el riesgo de que, a pesar de todos los esfuerzos, el retorno de la inversión no sea lo suficientemente alto; por ejemplo, porque solo una minoría de los clientes utiliza el servicio o porque las ventas adicionales generadas por referencias siguen siendo bajas. Por lo tanto, el proyecto debe ser económicamente viable, no solo técnicamente emocionante.
Todos estos desafíos demuestran que la introducción de tecnología en el comercio minorista requiere una planificación y una ejecución minuciosas. Galeria ha optado por un enfoque sensato con su proyecto piloto limitado (un departamento en una tienda) para probar y aprender a pequeña escala antes de su implementación completa. Esto les permite resolver cualquier problema inicial y ajustar los procesos sin afectar a toda la cadena. Las próximas semanas y meses revelarán cómo reaccionan los clientes y empleados a Verena y dónde podrían ser necesarios ajustes.
Comparación con iniciativas similares en otras empresas minoristas
La idea de Galeria de modernizar digitalmente los probadores es innovadora, pero tiene precedentes. De hecho, varios minoristas llevan años experimentando con probadores inteligentes y servicios de IA para mejorar la experiencia de compra. Un vistazo a algunas iniciativas similares muestra cómo está surgiendo esta tendencia y dónde radican las diferencias:
Tiendas de moda Adler (Alemania, 2015)
La cadena de moda Adler fue una de las primeras en Alemania en probar un "probador inteligente". En una sucursal de Erfurt, Adler equipó los probadores con tecnología RFID y pantallas táctiles. Las prendas se etiquetaban con chips RFID, lo que permitía al probador reconocer qué prendas había llevado el cliente. La información del producto de cada prenda se mostraba en una pantalla: precio, tallas disponibles, colores e incluso sugerencias de prendas a juego. Los clientes también podían solicitar tallas adicionales a través de la pantalla táctil, que el personal les indicaba. Este concepto era similar al de Galeria, pero sin chatbot: la interacción consistía principalmente en seleccionar prendas en la pantalla, no en una voz fluida. A pesar de la buena acogida, el probador inteligente se mantuvo como un proyecto piloto en Adler; no se generalizó (en aquel momento), probablemente debido a los altos costes del hardware por probador y a su escasa aceptación hace unos años.
Galería Kaufhof (Alemania, 2007)
Curiosamente, el proyecto actual de Galeria no es la primera incursión de la empresa en este ámbito. En 2007, cuando todavía pertenecía a Kaufhof, como parte de la Iniciativa Future Store del Grupo Metro, se llevó a cabo un proyecto piloto en la sucursal de Essen, probando probadores RFID en la sección de caballeros. Los clientes podían acceder a información sobre los artículos mediante RFID y una pantalla, y usar el servicio para que les trajeran alternativas. Este experimento inicial, hace más de una década, demostró lo que ahora está cobrando relevancia. Sin embargo, las tecnologías eran mucho menos avanzadas en aquel entonces (la RFID estaba en sus inicios en la industria de la moda, las pantallas táctiles eran caras y la IA tal como la conocemos hoy en día no existía). El proyecto cayó en el olvido, pero los conocimientos adquiridos probablemente hayan influido en los desarrollos actuales.
Ralph Lauren & Oak Labs (EE. UU., desde 2015)
En el segmento premium, la marca de moda estadounidense Ralph Lauren causó sensación hace unos años con sus espejos de alta tecnología en los probadores. En su tienda insignia de Nueva York, Ralph Lauren instaló los llamados "Espejos Inteligentes", desarrollados por la startup Oak Labs. Estos espejos, inicialmente similares a los grandes espejos de probador, incorporan funciones de pantalla táctil y lectores RFID. Así funciona: la ropa que el cliente lleva al probador es reconocida automáticamente por el espejo (mediante etiquetas RFID). A continuación, aparece un menú intuitivo en la pantalla: el cliente puede cambiar la iluminación del probador (para simular la luz del día o de la noche, por ejemplo, y ver cómo queda la prenda) y solicitar diferentes tallas o colores con un solo toque. El espejo también muestra recomendaciones ("Esta camisa también está disponible en estos colores, y mira, estos pantalones le quedarían bien"). La ingeniosa función consistía en que el cliente podía seleccionar el idioma; la interfaz podía cambiarse a español o chino, por ejemplo, para atender a los clientes internacionales. En cuanto se solicitaba asistencia, se notificaba al personal de ventas y se llevaban las prendas deseadas al probador. Este concepto tuvo una gran acogida entre los clientes, ya que se integró a la perfección en el proceso habitual (probarse la ropa frente a un espejo). Sin embargo, los costos son elevados, y al principio, estos espejos inteligentes se limitaban a unas pocas tiendas insignia.
Mango y Vodafone (España, desde 2020)
La cadena de moda Mango se asoció con Vodafone para introducir probadores digitales en varias tiendas. Esto implicó el uso de un espejo inteligente llamado "Probador Digital". Su funcionalidad es similar a la de los sistemas mencionados: chips RFID identifican la ropa, la información del producto y consejos para combinarla se muestran en la pantalla del espejo, y los clientes pueden solicitar diferentes tallas o artículos al personal con un simple toque. Mango planeaba implementar esta tecnología de forma más generalizada en sus tiendas como parte de su estrategia para impulsar el concepto de venta inteligente. Un punto clave de venta fue que todos los datos e imágenes solo se muestran en el smartphone del cliente (si se conecta), lo que garantiza la privacidad: el minorista no recibe imágenes en directo del interior del probador. Este proyecto demuestra que los minoristas de toda Europa están adoptando esta tendencia y experimentando con la realidad aumentada y los probadores conectados.
Amazon Style Store (EE. UU., a partir de 2022)
El gigante online Amazon también ha demostrado enfoques innovadores en tiendas físicas con su ofensiva de moda. En 2022, Amazon abrió su primera tienda "Amazon Style" en Los Ángeles, una tienda de ropa con un fuerte apoyo digital. Comprar allí funciona así: los clientes solo ven una prenda de cada exposición. Si les gusta algo, escanean el código QR con la app de Amazon. Dentro de la app, pueden seleccionar la talla y el color que quieren probarse. Un sistema automatizado recopila todas las prendas seleccionadas y prepara un probador personalizado. La app notifica al cliente en qué probador está lista su selección en cuanto está disponible. Cuando el cliente entra al probador, todas las prendas elegidas ya están allí. Además, el probador cuenta con una pantalla táctil: la IA de Amazon la utiliza para ofrecer sugerencias personalizadas de otras prendas que podrían gustarle al cliente (basándose en su historial de compras online y las prendas seleccionadas). Los clientes también pueden pedir prendas adicionales a través de la pantalla, que se llevan rápidamente al probador sin tener que volver a buscar en la tienda. Aunque no utiliza un chatbot, el concepto de Amazon utiliza IA para reconocer preferencias y transformar el probador en una sala de exposición con recomendaciones personalizadas. Este enfoque omnicanal (que conecta la app y la tienda) ha generado mucha atención.
Macy's On-Call (EE. UU., 2016)
Un ejemplo ligeramente diferente fue la iniciativa de la cadena estadounidense de grandes almacenes Macy's. Macy's probó un asistente móvil de IA basado en IBM Watson en algunas de sus tiendas, al que llamaron "On Call". Los clientes podían acceder a una página especial en la tienda mediante el navegador de su smartphone (o solicitar un enlace por SMS) y escribir sus preguntas, como: "¿Dónde puedo encontrar zapatos de hombre?" o "¿Tienen vestidos de cóctel rojos?". El chatbot de Watson respondía con indicaciones dentro de la tienda o información básica del producto. Este servicio tenía como objetivo principal facilitar la navegación en los grandes almacenes y responder a preguntas frecuentes sencillas. El proyecto fue un precursor interesante, pero también reveló limitaciones: muchos clientes aún preferían preguntar directamente a un empleado, y la IA en aquel momento no era tan conversacional como los chatbots actuales. Por lo tanto, Macy's On Call se quedó en una prueba limitada y no se implementó de forma generalizada.
Estos ejemplos ilustran dos cosas: primero, existe una tendencia generalizada en el comercio minorista a reducir la brecha entre la comodidad en línea y la experiencia fuera de línea. Ya sea mediante espejos inteligentes, RFID o chatbots, muchos enfoques buscan brindar a los clientes en la tienda un nivel de información y comodidad similar al que están acostumbrados a obtener en línea (por ejemplo, "Los clientes que compraron este producto también estaban interesados en..." o pantallas de disponibilidad en tiempo real). segundo, las diversas soluciones demuestran que no existe una solución universal. Cada cadena experimenta de forma diferente, en función del presupuesto, el público objetivo y el concepto de tienda. El enfoque de Galeria con una solución de chatbot basada en smartphones es relativamente nuevo, ya que muchos dependían anteriormente de pantallas integradas o instalaciones fijas. Usar el smartphone del cliente como interfaz (mediante un código QR) tiene ventajas y desventajas: es más rentable (no se necesita un costoso hardware de espejo) y los códigos QR son familiares para mucha gente después de la pandemia; por otro lado, requiere que el cliente use activamente su propio dispositivo. Galeria ahora descubrirá si esto último tiene más éxito que la pantalla táctil proporcionada.
Perspectivas futuras y posibles desarrollos futuros
El proyecto de probadores con IA de Galeria aún se encuentra en sus primeras etapas, pero una mirada al futuro revela el potencial a largo plazo de estas soluciones. Si el proyecto piloto en Bonn tiene éxito, se vislumbran varios desarrollos adicionales:
Despliegue a otras sucursales
El paso más lógico sería introducir Verena (y la app Karl) en más tiendas Galeria. El lanzamiento probablemente se haría por etapas, empezando por las sucursales más grandes o aquellas con mayor afluencia de turistas (donde la atención multilingüe resulta especialmente atractiva). Gradualmente, todos los departamentos de moda de las tiendas podrían estar equipados con los códigos QR y el servicio. En unos años, podría ser habitual encontrar un cartel que indique la presencia de un asistente digital en cada probador de Galeria. Verena podría extenderse a otras categorías de producto, como ropa deportiva, ropa masculina o infantil, en cualquier lugar donde se utilicen probadores. Las preguntas que se hagan en otros departamentos podrían variar ligeramente, pero la funcionalidad básica (disponibilidad de tallas, información del producto, solicitud de asistencia) se mantiene igual.
Ampliación de funciones
Verena podría volverse aún más inteligente y versátil con el tiempo. Por ejemplo, la IA podría aprender de las conversaciones qué preguntas se hacen con más frecuencia y optimizar aún más sus respuestas. Verena también podría vincularse a la cuenta de cliente de Galeria: si un cliente habitual inicia sesión (por ejemplo, con su número de tarjeta de fidelización o al iniciar sesión en la app), Verena podría ofrecer recomendaciones personalizadas basadas en compras anteriores ("La blusa que te estás probando combinaría bien con los pantalones que nos compraste el año pasado"). También se podrían ofrecer cupones de descuento exclusivos o puntos de fidelización a través del chat para fomentar el uso.
Desde un punto de vista técnico, el asistente de IA podría algún día funcionar no solo con texto, sino también con voz. Muchas personas ya están acostumbradas a los asistentes de voz gracias a Siri, Alexa y sistemas similares. Se podría imaginar una interfaz de voz instalada en el probador (por ejemplo, un sistema de micrófono y altavoz o a través del micrófono del teléfono) para que la clienta pudiera decir: "Verena, necesito estos vaqueros de la talla 32". La IA convertiría la solicitud de voz en texto y la procesaría en consecuencia. Esto sería aún más natural, pero también implica mayores exigencias en cuanto a la privacidad de los datos (los micrófonos en los probadores son sensibles) y el ruido ambiental.
Tecnologías visuales y realidad aumentada
Otra vía interesante es la combinación de la IA con el procesamiento de imágenes. Ya existen aplicaciones que pueden usar la cámara de un smartphone para identificar la prenda que tienes delante o vestirte virtualmente (filtros de RA). En el futuro, Verena podría usar la imagen de la cámara del smartphone para ofrecer comentarios a los clientes: por ejemplo, podrías grabarte frente a un espejo y preguntarle a Verena: "¿Qué tal te queda esta chaqueta?". La IA, basándose en el análisis del vídeo, podría responder: "Los hombros se ven un poco estrechos; quizás una talla más grande te sentaría mejor". Esta sería una aplicación muy avanzada que aún requiere mucha investigación, pero no es descartable dentro de unos años. De igual forma, la RA podría permitir a Verena mostrar virtualmente colores o prendas alternativas en tu cuerpo sin que tengas que cambiarte: llevas un vestido rojo, preguntas: "¿Cómo te queda en azul?" y ves una versión azul simulada en tu teléfono o en un espejo inteligente. Estas pruebas virtuales ya se están desarrollando para las compras online; en las tiendas, podrían complementar la experiencia tradicional del probador (por ejemplo, para seleccionar rápidamente los colores antes de probártelo todo).
Más allá del probador: Verena también podría ser útil fuera del probador a largo plazo. Imagine que la IA fuera accesible desde toda la tienda, por ejemplo, a través de la app Galeria, que tiene abierta mientras compra. Los clientes podrían entonces hacer preguntas en la tienda, como "¿También tenemos este modelo en la tienda de Alexanderplatz?" o "¿Dónde puedo encontrar la sección de artículos para el hogar?"; en esencia, un conserje digital para toda la tienda. En combinación con la tecnología de localización (seguimiento de smartphones en la tienda), Verena podría guiarle por la tienda: "Camine recto 20 metros, luego gire a la derecha: ahí está la sección de zapatos". De esta manera, la IA se convertiría en un asistente integral para la experiencia de compra.
Además, la información obtenida de los chats de Verena podría proporcionar datos valiosos para mejorar la gama de productos y el servicio. Galeria podría, por ejemplo, saber qué tallas se solicitan con más frecuencia (y quizás suelen estar agotadas, lo que podría ser una señal para la gestión del inventario). O qué artículos se suelen consultar en conjunto, lo que podría servir para recomendar la gama de productos. También se podrían recopilar comentarios como "Este artículo me pica", si los clientes lo mencionan. Naturalmente, estos datos de los chats tendrían que analizarse de forma anónima, pero son una herramienta valiosa para identificar las tendencias de los clientes.
Es probable que el proyecto piloto de Galeria sea seguido de cerca por toda la industria. Si tiene éxito, podría tener un efecto dominó: otros minoristas, especialmente casas de moda o grandes cadenas textiles, podrían adoptar soluciones similares con mayor rapidez. La tecnología de IA es cada vez más accesible, y servicios como ChatGPT permiten incluso a empresas más pequeñas desarrollar asistentes inteligentes sin su propio equipo de ciencia de datos. Es posible que en un futuro próximo surjan estándares o plataformas para este tipo de asistentes en tienda, similares al software estándar para sistemas de punto de venta que existe actualmente. Por lo tanto, Galeria tiene la oportunidad de ser pionera en Alemania. Al mismo tiempo, la empresa debe mantener la flexibilidad, ya que los desarrollos son dinámicos: lo que hoy es un chatbot mediante código QR podría ser completamente diferente en cinco años. Es crucial que el enfoque se mantenga en el valor añadido para el cliente. La tecnología por sí sola no tendrá éxito a largo plazo, pero la tecnología que ofrece un servicio genuino puede generar un cambio positivo y duradero en el sector minorista.
El proyecto piloto de Galeria en Bonn combina la cultura de compra clásica con tecnología de IA de vanguardia. Se trata de una iniciativa audaz que pretende demostrar que incluso un minorista tradicional puede ser innovador. Los clientes se benefician de una asistencia más rápida y más información directamente en el probador, mientras que el personal recibe apoyo con las tareas rutinarias. Por supuesto, aún quedan algunos obstáculos por superar, desde la aceptación del cliente hasta el perfeccionamiento de la tecnología. Pero si Galeria aprovecha con inteligencia la experiencia adquirida en la prueba, "Verena" podría ser el punto de partida para un nuevo estándar en las compras diarias. El probador, a menudo un punto ciego en la tienda donde el servicio finalizaba al correrse la cortina, se transforma en un espacio de diálogo digital. Queda por ver si los clientes acogerán esta oferta. El futuro del comercio minorista, sin duda, se está configurando con proyectos como estos, y Galeria participa activamente en ellos. Hay muchos indicios de que nos encontraremos con este tipo de útiles asistentes de IA con mayor frecuencia en el futuro, ya sea en Galeria o en otros lugares, y que, como resultado, comprar será un poco más agradable e inteligente.
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Konrad Wolfenstein
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