Hipótesis
Las tablas de tallas tradicionales (XS/S/M/L) obligan al comprador a autoevaluarse con métricas abstractas (bust, waist, hips). Reemplazar o complementar con 'Ideal si pesas 60-72 kg y mides 165-175 cm' quita el cálculo y da certeza inmediata. Funciona en dos niveles: elimina la ansiedad de talla (principal causa de abandono en moda y segunda causa de devolución) y comunica expertise de marca (sabes qué cuerpo encaja con tu prenda). En D2C de moda, bajar la tasa de devolución un 10% paga el experimento solo.
Variantes A/B
Preview en vivo del cambio. Botón "Ver HTML" muestra el código; "Copiar HTML" lo pasa a tu portapapeles listo para pegar en tu tema.
Cómo implementarlo
Requiere data real: necesitas la correspondencia entre tu tabla de tallas y los rangos de peso/estatura típicos de tus clientes. Si no la tienes, los pasos 1-2 son el trabajo real.
- Extrae 500+ reviews con métrica de talla (altura, peso, talla elegida, '¿quedó bien?'). Si no tienes reviews así, lanza una encuesta post-compra 1 mes.
- Mapea rangos: para cada talla, qué rango de peso/estatura tiene más 'quedó perfecta' en las reviews.
- Diseña el componente: botones XS/S/M/L/XL + panel que aparece al seleccionar con el rango humano. También incluye bullet con fit (regular/slim/oversized).
- Enlaza una guía visual expandible con fotos de modelos reales de distintos cuerpos usando la prenda.
- A/B testea contra el selector tradicional. Métrica principal: CVR del PDP. Secundaria crítica: tasa de devolución a 60 días (es la que paga el ROI).
Advertencia: la data por talla debe ser inclusiva. Nunca uses solo un rango 'ideal' estrecho — ofende a quien no entra y aleja la compra. Mejor rango amplio con nota.
¿Quieres que corramos este test en tu tienda?
Lo adaptamos a tu catálogo, lo lanzamos como A/B con significancia estadística y te entregamos los resultados con la métrica guardarraíl acordada.
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