La aplicación Little Black Door hace que los armarios de lujo se puedan compartir, revender y ser sostenibles


Cuando Lexi Willetts y Marina Pengilly se dieron cuenta de que podían ganar hasta £ 30,000 al año revendiendo su ropa y accesorios de lujo en línea, resolvieron crear una solución para mujeres modernas que ya conocen bien los comportamientos de Instagram y la economía colaborativa. Su solución, Little Black Door, acaba de lanzarse en la tienda de iOS y permite a las mujeres ver, diseñar y compartir sus guardarropas con amigos y seguidores. También los conecta con plataformas de reventa, lo que abre una forma mucho más ecológica y sostenible de comprar moda de alta calidad. Y con la pandemia de COVID-19 golpeando el mundo de la moda, la aplicación se beneficiará, ya que los consumidores se dirigen a la reventa de artículos de lujo en lugar de nuevos.

Como dice Willetts: “Esto comenzó como una respuesta a nuestros propios malos comportamientos en el vestuario. Nuestras compras excesivas a menudo porque olvidamos lo que teníamos, a menudo pensando en comprar en lugar de pedir prestado a amigos. Además, vimos el dolor de cabeza de crear listados de reventa. Al darnos cuenta de que gran parte de nuestras interacciones eran en línea, produciendo así datos muy valiosos sobre recibos electrónicos, nos pusimos a pensar en cómo podríamos utilizarlos para crear un mejor compromiso con el vestuario y reducir nuestra sobrecompra de moda barata e irrelevante «.

El problema con plataformas como esta siempre ha sido: cómo digitalizar el vestuario en primer lugar. La mayoría de la gente no se molesta en tomarse la molestia. Pero esta aplicación tiene un enfoque nuevo. Se concentra en utilizar los datos de compra de vestuario y aprovechar el comportamiento de intercambio social para crear más fácilmente un vestuario digital. También permite que el guardarropa se conecte con el comercio minorista, lo que hace que sea mucho más fácil comenzar el viaje de reventa de vender artículos no deseados.

La aplicación LBD resultante parece al principio ser una especie de mashup de «Instagram y Depop». Los usuarios agregan artículos a su guardarropa virtual, que luego emplea inteligencia artificial de reconocimiento de imágenes y procesamiento de lenguaje natural para descubrir qué es el artículo e intenta clasificarlo también. Comprueba con el usuario si algo es una camiseta, negro, manga corta, minimalismo, casual urbano, etc. antes de confirmarlo en el armario.

Pero quizás lo más interesante es que la aplicación LBD recopilará los recibos de los artículos comprados por correo electrónico. Esto significa que el guardarropa se puede construir a partir de datos nuevos o existentes que el usuario ya tenga. Una vez que el guardarropa está construido dentro de la aplicación, el usuario puede ver la ropa y las categorías, su gasto total en guardarropa y crear “lookbooks” que puede compartir con amigos y seguidores para comentar. Los amigos pueden pedir prestados artículos o los usuarios pueden enviar artículos para revender a través de la función «deslizar para vender».

La mayoría de las otras aplicaciones de vestuario no han creado un «bucle viral» por el cual se incentiva al usuario a usar la aplicación a diario. LBD ha agregado funciones sociales para crear una plataforma impulsada por la comunidad que es casi como un «Instagram por la moda ”.

Las «aplicaciones de vestuario» anteriores como esta se han obsesionado con si la aplicación puede reconocer la ropa o no, pero la mayoría no funciona bien. El mejor uso de la inteligencia artificial, como se ha dado cuenta LBD, es utilizar datos de recibos e historiales de compras, además de enlaces de socios minoristas, para agregarlos a los guardarropas. Esto significa que la función de carga de vestuario no es el enfoque principal, ya que es superada por los datos de los artículos de vestuario. Sobre esta base, pueden crear funciones más útiles y, fundamentalmente, divertidas.

“Hemos diseñado funciones para entretener e involucrar al usuario en relación con su guardarropa. Creamos facilidad para compartir con amigos, aprovechando la mentalidad de la economía colaborativa … Además, la aplicación está diseñada para construir una cultura de consumo consciente, alentando a los usuarios a comprar menos ‘moda rápida’, invertir en piezas de calidad y usar y compartir el contenido de sus armarios ”, dice Willetts.

Entonces, la aplicación es interesante, pero ¿qué pasa con el modelo de negocio? Efectivamente, LBD está creando un juego de datos en torno a los guardarropas de las mujeres. Podrían utilizar los datos para crear publicidad para marcas relevantes y sostenibles; asociaciones con minoristas; servicios de valor añadido; una plataforma de reventa con comisiones; vendedores verificados; y una versión premium para usuarios de alto nivel con guardarropas de alta gama.

LBD está alcanzando cuatro tendencias clave. El auge de la reventa (ver Real Real, Depop); el aumento de los comportamientos compartidos en el vestuario (alquileres como Rent the Runway, Hurr); el aumento del uso de la IA en el inicio electrónico; y el aumento de los nuevos recibos y las ventas en línea.

El mercado de la moda es grande. El mercado mundial de ropa y vestuario tiene un valor de $ 758,4 mil millones y es más del 50% femenino. Pero aunque ese mercado se ha visto afectado por la pandemia de COVID-19, ya que la gente necesitaba vestirse menos durante el encierro, se está recuperando y ahora cuenta con una base de clientes mucho más consciente de los problemas de sostenibilidad. Por lo tanto, LBD se beneficiará de ese «restablecimiento» general.

Y, en la recesión que se avecina, será más barato comprar artículos de segunda mano de los vendedores que conozca (sus amigos), así como vender artículos para revenderlos. Para los socios minoristas, obtienen mejores datos sobre lo que los consumidores realmente hacen dentro de la privacidad de sus guardarropas, lo que les permite producir y vender colecciones más relevantes y más específicas, reduciendo el desperdicio de inventario y generando un impacto ambiental positivo.



Fuente: TechCrunch

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