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Los agentes de compra basados en IA recomiendan productos que pueden leer y en los que confían. Necesitan datos estructurados, no textos publicitarios. Un agente ignora lo que no puede analizar. El mejor software de IA para marcas de moda prepara los datos de sus productos para que sean legibles por cualquier agente de compra. Esto implica generar atributos completos sobre materiales, confección y ajuste, para que los agentes puedan recomendar su colección con total seguridad.
El mecanismo de solicitud del agente
La consulta de un comprador se ramifica en múltiples subpreguntas. Una solicitud de una "chaqueta urbana por menos de 200 euros" podría dividirse en ocho o doce búsquedas sobre tejido, facilidad de transporte, diseño de la capucha y precio. Este es el mecanismo central del libro *The Machine-Readable Brand*. Un producto que responde solo a tres de las doce subpreguntas pierde frente a uno que responde a seis. Un agente no recomendará un producto que no pueda encontrar a través de varios caminos. Puede pedirle a un modelo que enumere sus subpreguntas para comprobarlo usted mismo.
El embudo de recomendación
Sus productos se pierden en tres etapas: reconocimiento, clasificación y selección final. El libro ilustra esto con un ejemplo: de 60 oportunidades, un modelo de IA reconoce la marca en 45 (75 por ciento). Clasifica el producto correctamente en 36 casos y lo incluye en la lista final en 12, lo que supone una tasa de recomendación del 15 por ciento. Los autores estiman que mover 15 productos mal clasificados al estante correcto aumenta las oportunidades de 36 a 51. Eso genera 17 recomendaciones en lugar de 12, una ganancia del 42 por ciento gracias a la corrección de datos. Estas cifras son ilustrativas para mostrar el coste de una mala clasificación; no provienen de un estudio medido.
La mala clasificación es un problema real. Un estudio relacionado de TeleSuite descubrió una chaqueta alpina de tres capas clasificada como chaqueta urbana y una marca de moda modesta clasificada como ropa religiosa. Los productos eran invisibles para los compradores adecuados. El trabajo también reveló que los productos desconocidos para los modelos casi nunca se recomendaban. El libro señala que esto es orientativo, ya que los modelos funcionaron sin navegador web. Los resultados demuestran que si un agente no puede clasificarle correctamente, usted no existe.
Dónde se encuentra su marca
Puede mapear la posición de su marca en dos ejes: posición en el estante y solidez de la evidencia. Este marco de trabajo de *The Machine-Readable Brand* ofrece cuatro estados.
| Estado | Estante | Evidencia |
|---|---|---|
| IA invisible | Incorrecto | Débil |
| Autoridad mal clasificada | Incorrecto | Sólida |
| Visible/No convincente | Correcto | Débil |
| Lista para recomendar | Correcto | Sólida |
Este mapeo muestra por qué el gasto en publicidad no puede solucionar un error de clasificación. Si un agente clasifica su parka de invierno como una chaqueta ligera, nunca entrará en la búsqueda correcta. No se realiza ninguna subasta. Debe solucionar el problema de clasificación proporcionando datos más claros. Este modelo es un marco para clasificar su posición, no un censo medido de marcas.
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