Primero, permítanme comenzar con un ejemplo del sitio web de fama mundial Stitch Fix. Para todos los algoritmos complicados que usa la compañía, la forma en que funciona Stitch Fix es realmente bastante simple. Se les pide a las mujeres que se inscriben en el servicio que completen un perfil de estilo que incluya sus tallas de ropa, estilos favoritos, preferencias de ajuste, rango de precios y algunos aspectos de su estilo de vida personal . Luego, a cada cliente se le asigna un estilista personal, que utiliza los datos autoinformados para agregar un “toque humano” al proceso de selección de ropa. Cuando un cliente recibe su “arreglo” (cinco prendas de vestir y accesorios) por correo, tiene tres días para probar cada uno de los artículos y decidir qué quiere conservar y qué quiere devolver. Cuando se retira, el cliente califica cada elemento y puede decirle a su estilista por qué le gustó o no le gustó. El resultado es un servicio basado en datos que combina los mejores aspectos de las compras minoristas tradicionales y el comercio electrónico en una experiencia de moda altamente personalizada.
Ahora, lo que creo que sucede con ROPOSO es que, en lugar de usar un estilista personal, ya que es una startup y no puede proporcionar un estilista personal a cada uno de sus clientes con un presupuesto fijo. Entonces, en lugar de usar estilistas personales, usan algoritmos para identificar patrones y diseños en la ropa que le guste o prefiera mostrándole algunos ejemplos, y luego verifica si la ropa que desea es informal o formal y toma toda su información personal y todos estos detalles utilizando una gran cantidad de datos, es decir, lo que llamamos BIG DATA, analiza otras prendas y artículos y comprueba el porcentaje de coincidencia máximo de los artículos que necesita y le recomienda esos artículos. Tal vez también usan algunos estilistas de moda, no por persona, sino algunos para todo el dominio del usuario, para un mayor seguimiento de los artículos que se recomiendan si son útiles o no.
Espero que esto ayude.
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Gracias.
