Zalando mejora la experiencia de los clientes con su asistente, desarrollado con GPT‑4o mini
Zalando(se abre en una ventana nueva), una de las plataformas de moda y lifestyle más grandes de Europa, tiene más de 50 millones de clientes repartidos en 25 países. La empresa cuenta con un amplio catálogo de ropa, calzado y productos de estética, y ha ampliado su oferta poco a poco hasta convertirse en una de las tiendas de referencia para los aficionados a la moda.
Zalando trabajó con OpenAI para desarrollar su asistente, una herramienta basada en la IA que hace recomendaciones personalizadas y facilita el descubrimiento de productos. Gracias a GPT‑4o mini y un marco de evaluación completo, esta última versión del asistente ha conseguido lo siguiente en comparación con la versión anterior:
- Aumento del 23 % de los clics en productos
- Aumento de más del 40 % en productos añadidos a la lista de deseos
- Expansión a 25 mercados con sus respectivas lenguas
Expansión del asistente a 25 mercados
La primera versión del asistente de Zalando se lanzó en cuatro mercados de habla inglesa y alemana en 2023. Viendo su éxito, el equipo se propuso expandir la disponibilidad del asistente a más de veinte mercados en 2024.
Una de las claves para lograrlo era refinar y escalar la capacidad de personalización de la herramienta, y emplear la IA era la solución ideal para obtener un buen rendimiento en más de veinte idiomas europeos.
También necesitaban que el asistente fuese capaz de seguir instrucciones complejas. GPT‑3.5, que se utilizó para dar vida a la primera versión, no era la mejor opción para tareas en las que hubiese que seguir instrucciones. Por ejemplo, cuando los usuarios le pedían que mostrase conjuntos de temporada o ropa para un tipo de acontecimiento concreto, los resultados solían ser bastante genéricos.
La colaboración entre Zalando y OpenAI hizo que se identificasen dos áreas en las que era imprescindible trabajar: la mejora del proceso de evaluación (también conocido como marco de evaluación) y la actualización del modelo empleado para dar vida al asistente.
Implementar evaluaciones específicas según los componentes y con pocos prompts
Siguiendo las recomendaciones de OpenAI, Zalando adoptó un método de evaluación más granular. Este nuevo marco incluía evaluaciones específicas según los componentes para poner a prueba partes individuales del sistema, como el enrutamiento y la generación de respuestas, de forma aislada.
Para mejorar aún más la evaluación del modelo, el equipo también mejoró la calidad y la precisión de los prompts con pocos ejemplos. Esta técnica permite que un LLM entienda mejor las pruebas comparativas, mostrándole ejemplos de qué debería tener una calificación alta y qué debería tener una calificación baja.
Por ejemplo, al enseñarle al modelo cómo son las respuestas buenas y las malas, mejoró su capacidad para evaluar la calidad de las respuestas y adaptarse a las expectativas de los usuarios.
Estas mejoras facilitaron a Zalando datos clave sobre los puntos fuertes y débiles del asistente, lo que les permitió tomar las medidas necesarias y prepararse con confianza para una actualización del modelo.
Migrar a GPT-4o mini para aprovechar su capacidad multilingüe y la comprensión de instrucciones
Ahora que ya se había establecido un marco de evaluación actualizado, el siguiente paso era hacer que el asistente pasase de funcionar con GPT‑3.5 a GPT‑4o mini, un modelo más rentable y mejor preparado para llevar a cabo tareas multilingües y seguir instrucciones.
En tan solo dos semanas, la mitad de los usuarios del asistente ya estaba utilizando el modelo nuevo, y la transición se completó poco después.
El cambio fue trascendental. Ahora, el asistente funcionaba en otros idiomas, como el francés o el español, e hizo que Zalando pudiese ofrecer contenido localizado y recomendaciones adaptadas a cada país en sus mercados. Además, el modelo redujo la latencia y los costes operacionales, lo que aseguró su escalabilidad a medida que el número de usuarios aumentaba.
Mayor interacción, localización y ahorro de costes
La combinación de GPT‑4o mini y el proceso de evaluación mejorado produjo resultados medibles que sobrepasaron todas las expectativas, en comparación con versiones anteriores del asistente:
- Mayor interacción: los clics en productos en el carrusel de recomendación aumentaron un 23 %, y las adiciones a la lista de deseos, un 41 %. Esto evidenciaba una mayor interacción de los usuarios.
- Comentarios sobre calidad: la cantidad de recomendaciones que los usuarios marcaban como «de poca ayuda» bajó un 5 %, lo que indica una mayor satisfacción con las elecciones del nuevo asistente.
- Mayor eficiencia de costes: al pasar de GPT‑3.5 a GPT‑4o mini, el asistente se habilitó en más mercados, lo que multiplicó por doce el tráfico de Zalando sin aumentar el gasto exageradamente.
- Localización a escala: actualmente, el asistente funciona de forma fluida en los 25 mercados de Zalando, teniendo en cuenta sus respectivos idiomas y contextos culturales.
«La implementación del asistente de Zalando en todos los mercados es un hito en nuestro compromiso con la mejora de la experiencia de los clientes, ya que hace que estos puedan descubrir moda que encaje con su estilo y necesidades».
Tras el éxito de esta versión, Zalando sigue mejorando el asistente para hacerlo más conversacional y dotarlo de la capacidad para responder preguntas tan detalladas como «¿Qué debería ponerme para la celebración del 60 cumpleaños de mi padre en noviembre en Barcelona?». La empresa también continúa personalizándolo para adaptarlo a contextos lingüísticos culturales más diversos a medida que recibe más usuarios.
