El sector de la moda en línea en México está experimentando un crecimiento sin precedentes, según revela la Asociación Mexicana de Venta Online (AMVO). En el último evento de Hot Fashion, se observaron tendencias significativas que están moldeando el panorama del comercio electrónico en el país. Un dato destacado es que el 84% de los consumidores mexicanos optó por el envío a domicilio para recibir sus compras de moda, aunque existe un potencial importante en otros métodos de recolección, como recoger la compra en una tienda física o punto de retiro específico (21%), enviar el producto al lugar de trabajo (17% de los compradores jóvenes) u optar por recoger en oficinas de mensajería (16%).
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El retail actual se caracteriza por un recorrido del cliente que puede iniciar en diversos puntos, ya sea en línea, redes sociales, aplicaciones móviles o tiendas físicas. El desafío para los minoristas radica en mantener la consistencia en cada etapa de este recorrido, desde el descubrimiento del producto hasta el servicio post-compra. En este sentido, es crucial brindar una atención al cliente omnicanal, utilizando herramientas como sitios web con chatbots de IA, tecnología de IA conversacional, correo electrónico y mensajes de texto, con el objetivo de ofrecer experiencias exclusivas, atentas y personalizadas en cada punto de contacto.
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Un estudio de Infobip revela que el 42% de los consumidores mexicanos ha tenido experiencias negativas en compras online, principalmente debido a dificultades con el producto, plazos de entrega y problemas en la atención o comunicación sobre pedidos. Para abordar estos desafíos, sobre todo en ventas especiales como el Hot Fashion, los retailers pueden implementar herramientas tecnológicas, como inteligencia artificial aplicada en mensajería inmediata automatizada con chatbots. Además, deben enfocarse en reducir el tiempo dedicado a preguntas frecuentes, dirigir esfuerzos a cuestiones complejas relacionadas con la logística, como las entregas y procesos de devolución, y crear mensajes hiper personalizados usando data de compras previas.
