Por Canuto  

Fanatics renovó su herramienta Shop the Look con tecnología de OpenAI para recomendar atuendos deportivos a partir de los productos disponibles, los datos de equipos y las preferencias de estilo. La compañía informó que, tras un piloto con unos 30.000 productos de la MLB, la nueva versión generó 10% más interacción que la anterior.
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  • Fanatics incorporó modelos de OpenAI a Shop the Look, una herramienta que propone conjuntos coordinados desde páginas de productos.
  • La función está disponible en Fanatics y en las tiendas digitales de NFL, NBA, MLB y NHL; las sugerencias se actualizan a diario.
  • La empresa reportó 10% más interacción que con la versión anterior, después de probar el sistema con unos 30.000 productos de la MLB.

La renovación de Shop the Look combina los datos de productos y equipos de Fanatics con modelos de OpenAI para sugerir atuendos deportivos coordinados. La compañía afirma que la herramienta registró 10% más interacción que su versión anterior en una prueba con unos 30.000 productos de la MLB.

Una herramienta que arma conjuntos desde la página de producto

Fanatics se asoció con OpenAI para renovar Shop the Look, una función que recomienda conjuntos a los aficionados mientras exploran mercancía deportiva en línea. En lugar de limitarse a mostrar el artículo que el comprador ya está mirando, la herramienta propone otras prendas y productos que combinan con él y que se encuentran disponibles en inventario.

La recomendación parte de la página de un producto y busca mantener coherencia con el estilo y el equipo al que está vinculada la mercancía seleccionada. Así, un artículo funciona como punto de partida para descubrir una combinación más amplia, en vez de que el usuario tenga que buscar por separado piezas que podrían complementar su compra.

La función está disponible en el sitio web de Fanatics y en las tiendas en línea de la NFL, la NBA, la MLB y la NHL. Su alcance conecta la herramienta con varias de las principales ligas deportivas de Estados Unidos, aunque la compañía no detalló en el anuncio cuántas páginas o productos tienen actualmente las recomendaciones activas.

El sistema combina información de productos, datos sobre equipos y registros de inventario de Fanatics para seleccionar las sugerencias. La empresa también aplica reglas de comercialización para que las opciones sean, en palabras del comunicado, «compatibles y relevantes», y actualiza los conjuntos recomendados todos los días.

El piloto registró más interacción que la versión previa

Antes de ampliar la herramienta renovada, Fanatics había probado recomendaciones en alrededor de 30.000 productos de la MLB. Según el reporte de Retail Dive, la versión respaldada por OpenAI produjo 10% más interacción que la edición anterior durante ese piloto, un resultado que la compañía presentó como señal del desempeño de la nueva experiencia.

La cifra se refiere a interacción, no a ventas, ingresos ni conversiones de compra, métricas que no aparecen en la información divulgada. Por eso, el dato permite observar una respuesta mayor de los usuarios ante las recomendaciones, pero no basta para concluir que la herramienta haya incrementado el valor de los pedidos o la cantidad de artículos vendidos.

La diferencia importa porque una función de descubrimiento puede generar más clics o consultas sin necesariamente traducirse en una compra. Fanatics no ofreció en el material citado un desglose de cómo mide la interacción, ni comparaciones por liga, categoría de producto o tipo de comprador, de modo que el porcentaje debe leerse dentro del alcance limitado que la empresa comunicó.

El piloto sí muestra cómo una plataforma de comercio puede utilizar modelos de inteligencia artificial junto con reglas propias del negocio. OpenAI procesa datos de productos, equipos e inventario, mientras Fanatics conserva criterios para filtrar la selección; ese reparto busca evitar que las sugerencias se aparten de la mercancía disponible o de la identidad deportiva del artículo consultado.

La estrategia de OpenAI se extiende al comercio minorista

La alianza se suma a otros esfuerzos de OpenAI para integrar funciones de compra en sus productos y trabajar con minoristas. A principios de este año, Walmart introdujo una aplicación dentro de ChatGPT que permite explorar su catálogo y vincular información de su programa de lealtad y de pago, según el reporte que dio cuenta de esas iniciativas.

También se informó que minoristas como Nordstrom, Target, Sephora, Lowe’s, Best Buy, The Home Depot y Wayfair adoptaron el Agentic Commerce Protocol de OpenAI para mejorar la visibilidad de sus productos dentro de la plataforma. Ese tipo de integración busca acercar los catálogos a usuarios que recurren a herramientas de IA para encontrar opciones, aunque cada empresa conserva sus propias condiciones comerciales y de inventario.

OpenAI también ha incorporado funciones orientadas a comparar y recomendar productos a partir de consultas de los usuarios. El año pasado lanzó una herramienta de investigación de compras y, a principios de este mes, presentó una función de probador virtual que permite subir imágenes personales para visualizar ropa y accesorios sobre el propio cuerpo.

En paralelo, Fanatics experimenta con formatos físicos que complementan su negocio digital. Este año presentó en Hong Kong el concepto de tienda «Game vs. Game», mientras que Fanatics Collectibles abrió su segunda tienda insignia internacional en París; además, la empresa anunció este mes que abrirá una tienda minorista inmersiva en Atlanta en 2027, de acuerdo con los comunicados citados en el reporte.

La renovación de Shop the Look une esas dos líneas de trabajo: mejorar la exploración de productos en línea y ampliar la forma en que los aficionados interactúan con la mercancía deportiva. Por ahora, el dato divulgado más concreto es el aumento de 10% en interacción durante el piloto de la MLB; queda por observar si Fanatics publica resultados sobre compras u otras métricas al extender la herramienta.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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