En una tienda insignia de la Quinta Avenida, el Visual Merchandiser es un dios. Llegan a las 6 de la mañana. Miran el clima (lluvia). Mueven las gabardinas a la ventana delantera. Mueven las camisas de lino hacia atrás. Se dan cuenta de que la “Pañuelo de seda azul” está agotada, por lo que quitan el maniquí que la lleva. La tienda física es Dinámica.

En el comercio electrónico, la mayoría de las marcas son estáticas. Establecieron la clasificación predeterminada en “Más vendidos (de todos los tiempos)”. El algoritmo promociona a ciegas una camiseta que vendió 5.000 unidades en 2023 pero que ahora está agotada en las tallas S, M y L. Entierra el nuevo abrigo de alto margen de \€2000 en la página 3 porque no tiene historial de ventas. Esto no es Merchandising. Esto es negligencia. Este artículo explica cómo pasar de “Clasificación plana” a “Merchandising algorítmico”.

Por qué Maison Code habla de esto

En Maison Code Paris, operamos en la intersección del Lujo y la Tecnología. Hemos visto demasiadas marcas invertir millones en “Transformación Digital” solo para ver un crecimiento plano.

Discutimos esto porque el ROI de esta estrategia a menudo se malinterpreta. No se trata solo de “modernización”; se trata de maximizar el Valor de Vida (LTV) de cada interacción digital.

Por qué Maison Code analiza la lógica de clasificación

Integramos motores de Búsqueda y Merchandising (Algolia, Bloomreach, Searchspring). Vemos la lógica debajo del capó. Vemos que los clientes gastan \€50,000/mes en tráfico, solo para dirigir ese tráfico a una página de colección ordenada por “Fecha de creación: más antigua a más nueva”. El usuario ve productos de 2021. Rebotan. Analizamos esto porque el orden de clasificación es la variable de mayor apalancamiento en la optimización de la tasa de conversión (CRO).

1. La métrica principal: ingresos por visitante (RPV)

Deje de optimizar para “Tasa de conversión”. Si vende calcetines de \€1, tendrá una tasa de conversión alta (10%). Pero se arruinará con los costos de envío. El objetivo es Ingresos por visitante (RPV). O incluso mejor: Margen por visitante (MPV).

El trabajo del algoritmo: Para cada píxel en la pantalla, muestra el producto que tiene la mayor probabilidad de generar el margen máximo para este usuario específico en este momento específico.

La Fórmula: Puntuación = (Puntuación_Popularidad * Factor_Margen * Factor_Salud_Inventario) + Aumento_Personalización

2. Rompiendo la trampa del “más vendido”

“Más vendido” es un indicador rezagado. Te dice qué era popular. Crea un Bucle de retroalimentación.

El producto A está en la parte superior.
Los usuarios ven el Producto A.
Los usuarios compran el Producto A.
El producto A permanece en la cima. Los productos nuevos (Producto B) nunca se ven, por lo que nunca se venden, por lo que nunca suben. Este es el Problema de arranque en frío.

Estrategia: El “impulso de novedad”. Configure su algoritmo para impulsar artificialmente los nuevos productos en un 20% durante los primeros 14 días. Esto les proporciona un “cuota de impresiones”. Si se convierten, se mantienen en pie. Si no lo hacen, se hunden naturalmente.

3. El factor de salud del inventario (tamaños divididos)

Este es el mayor factor de destrucción de ingresos en el comercio electrónico de moda. Escenario:

El “Vestido Negro” es tu vendedor número uno. *Pero hoy solo lo tienes en Talla XXS.
La mayoría de los algoritmos todavía lo clasifican en el puesto número 1 porque tiene “altas ventas históricas”.
Clics del usuario. Selecciona “Medio”. Ve “Agotado”. Hojas.

La solución: Clasificación basada en el inventario.

Regla 1: Si un producto tiene <3 tamaños disponibles, degradéelo al final.
Regla 2: Si un producto está “Agotado” (pero visible para SEO), empújelo hasta el final absoluto (o la página 2).
Regla 3: Mejore los productos con “Semanas altas de cobertura” (exceso de existencias).
- Si tienes 5000 unidades del Red Sweater, auméntalo.
- Convierta el inventario en efectivo antes de tener que descontarlo.

4. La jerarquía visual (el patrón F)

Los estudios de seguimiento ocular demuestran que los usuarios escanean en un Patrón F.

Posición 1 (arriba a la izquierda): 30% de los clics.
Posición 2 (superior media): 15 % de clics.
Posición 3 (arriba a la derecha): 10% de clics.
Página 2: < 5% del tráfico.

La estrategia: Trate los 3 primeros puestos como su escaparate de tienda. No dejes que un algoritmo decida esto a ciegas. Utilice la lógica “Fijada”.

Ranura 1: La “vaca de ingresos” (alta conversión, buen inventario).
Ranura 2: La “Pieza de Declaración” (Imagen de Marca, Precio Alto).
Ranura 3: La “Nueva Llegada” (Frescura). Todo lo que sigue a la ranura 4 puede ser algorítmico.

5. Personalización (la capa de contexto)

La clasificación genérica está muerta. Si estoy en Miami, no me muestres Parkas en el espacio 1. Si estoy en Alaska, no me muestres Bikinis. Geo-Merchandising:

Detectar IP del usuario.
Coincidencia con la API meteorológica.
Impulsar la categoría “Ropa exterior” si Temp < 10°C.
Categoría de impulso “Natación” si Temp > 25°C.

Merchandising de afinidad: Si un usuario ha comprado “Zapatos de hombre” anteriormente y llega a la página “Novedades” (género mixto), los productos de “Hombre” se impulsan automáticamente a la cima. No los obligues a filtrar. Anticípate al filtro.

6. Arquitectura de herramientas

No puedes hacer esto con los valores predeterminados básicos de Shopify/Magento. Necesitas un motor dedicado.

Nivel 1: Lo esencial (búsqueda y descubrimiento de Shopify)

Gratis.
Permite fijar.
Permite “Impulsar/Enterrar” básico.
Bueno para marcas < \€5M GMV.

Nivel 2: Los jugadores poderosos (Searchspring, Klevu, Nosto)

Manual + IA Híbrido.
“Impulsar productos con Alto Margen”.
“Enterrar productos con Alta Tasa de Retorno”.
Bueno para marcas \€5M - \€50M GMV.

Nivel 3: La empresa (Algolia, Bloomreach)

Sin cabeza. En tiempo real.
“Neural Hashing” para comprensión semántica.
Bueno para marcas \€50M+ GMV.

7. La visión del escéptico: “Quiero controlar la marca”

Los directores creativos odian los algoritmos. “¡El algoritmo puso los feos zapatos verdes al lado del vestido rosa! ¡Esto choca!” Quieren seleccionar la cuadrícula como el diseño de una revista. El saldo: Utilice herramientas de Visual Merchandising que permitan anulaciones de “Arrastrar y soltar”. Deje que el director creativo seleccione manualmente las 2 filas superiores (La estética). Dejemos que el algoritmo optimice las filas 3, que son infinitas (la economía). Belleza en la cima. Eficiencia en la base.

8. Búsqueda semántica (más allá de las palabras clave)

La clasificación también se aplica a los resultados de la búsqueda. Búsqueda antigua (palabra clave): el usuario escribe “vestido rojo”. El motor busca “Rojo” + “Vestido”. Nueva búsqueda (vector semántico): el usuario escribe “Traje para una boda de verano”. La IA comprende el concepto de un traje de invitada a una boda. Vuelve vestidos florales, trajes de lino y tacones cómodos. No sólo coincide con palabras; coincide con Intención. Las marcas que utilizan la búsqueda vectorial (Algolia Neural) obtienen un aumento del 15 % en la conversión porque los usuarios encuentran lo que quieren decir, no solo lo que dicen.

9. La cuadrícula móvil (1 columna frente a 2 columnas)

La comercialización es específica del dispositivo.

Escritorio: 4 productos por fila.
Móvil: 1 producto por fila (Imágenes grandes) O 2 productos por fila (Densidad). Prueba esto A/B. Para lujo de alto precio (Hermès), 1 columna funciona mejor. El usuario necesita ver la flor del cuero. Para moda rápida (Zara), 2 columnas funciona mejor. El usuario quiere escanear rápidamente 50 artículos baratos. Su algoritmo de clasificación debe adaptarse. Si usa 1 columna en dispositivos móviles, los 3 primeros espacios son CRÍTICOS. Son lo único que ve el usuario. Si utiliza 2 columnas, tendrá 6 espacios “en la mitad superior de la página”.

10. El paquete dinámico (algoritmo como estilista)

El Merchandising definitivo no consiste simplemente en clasificar artículos individuales. Está creando Paquetes dinámicos. “Compre el look”. Si hago clic en una chaqueta, el algoritmo debería reordenar inmediatamente los “Productos recomendados” para mostrar los pantalones y la camisa a juego. Debería ensamblar dinámicamente un “Paquete de atuendo completo” con un botón “Agregar todo al carrito”. Esto aumenta el AOV en un 40%. Cambia el modelo mental del usuario de “Comprar un artículo” a “Comprar una solución”.

11. Conclusión

Su página de colección es la página más visitada de su sitio. Es el campo de batalla donde el visitante decide hacer clic o rebotar. Si lo deja en “Piloto automático” (clasificación predeterminada), dejará el 20 % de sus ingresos sobre la mesa. La máquina puede calcular el margen, la profundidad del inventario y el clima más rápido que cualquier humano. Deje que la máquina clasifique. Te quedas con las ganancias.

¿Está rota su lógica de clasificación?

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