“Las personas que buscan una prenda suelen tardar 40 minutos desde que se inspiran hasta que realmente realizan una compra. Nosotros venimos a reducir ese tiempo a un minuto”, dicen con confianza Matías Armentano y Tomás Gesino. Ambos son cofundadores de Wearly, un hub que utiliza Inteligencia Artificial para que todos los usuarios puedan tener su propio atelier personal de moda y encontrar más rápido lo que están buscando para una determinada ocasión.
“Nosotros le creamos un perfil al usuario donde Wearly lo va conociendo a partir de IA. A medida que pasa el tiempo lo va conociendo cada vez más y eso genera que cada prenda de cada marca haga match con cada usuario acorde a su estilo”, señala Armentano. A lo que Gesino agrega: “Además, el usuario tiene la posibilidad de interactuar y describir qué quiere o para qué ocasión necesita una prenda. Entonces, si tiene una cena en un restaurante elegante, le va a dar opciones basadas en todo lo que ya aprendió de su estilo. Porque la moda varía mucho de personas a persona y de esta manera el usuario consigue prendas de su gusto y preferencias de manera más rápida”.
![Genesio y Armentano, fundadores de Wearly](https://statics.forbes.com.ec/2024/07/crop/668dc7be86878__822x822.webp)
- ¿Cuál es el mayor beneficio de la plataforma?
Armentano: Tener toda la moda en un solo lugar pero como ecosistema, no solo como ecommerce. Esto inaugura el FashiontTech y revoluciona la forma en la que las personas exploran la moda. Porque hoy lo que pasa con la industria es que hay muchas marcas y los consumidores están abrumados. Es difícil encontrar lo que te gusta realmente y cuando esto pasa dejan de comprar. Nosotros rompemos con esa fricción y conectamos a las marcas con las personas a través de los gustos. Y además que sea un acompañante para el usuario con herramientas que incluso te permiten ver cómo te queda una prenda sin salir de tu casa.
Gesino: Hoy en día no hay un lugar que centralice a la industria de la moda. La ropa no es un producto de consumo masivo y en gran medida las personas compran prendas según sus emociones, su identidad, su relación con las marcas, etc. Nosotros buscamos que todas las marcas estén en un solo lugar y que, a partir de reconocer los gustos y preferencias de los usuarios, se recomienden las mejores opciones para sus gustos y preferencias.
Armentano: Y no solo pueden describir lo que buscan sino que también pueden describir que se quieren vestir como una celebridad. Mucha gente es seguidora de Emilia Mernes, de Duki y de otras estrellas y se identifican con sus estilos.Así que pueden ingresar en Wearly 'Me quiero vestir como Emilia Mernes' y encontrar prendas perfectas para ese estilo.
- ¿Cómo funciona la IA en la plataforma?
Armentano: Entre más información le das, más reconoce tu estilo y gustos. Lo mismo con las prendas que vas comprando, las búsquedas que haces y lo que rechazas. Todos esos datos la IA los toma y va armando un perfil cada vez más exacto en relación a tu estilo. Si te compraste un buzo de una marca, vas a empezar a ver más prendas de esa marca, por ejemplo.
- ¿Cuántas marcas tienen?
Armentano: Ya tenemos más de 30 marcas que, entre todas sus comunidades, suman más de 600 mil seguidores. Son marcas emergentes pero con gran volumen.
- ¿Cuáles son los beneficios para las marcas?
Armentano: Hay varios. Por un lado, ganar presencia como marca y exposición a amantes de la moda. Cada marca va a tener su espacio dentro de la plataforma que van a poder personalizar y usar para expandir su conocimiento entre los usuarios. No es solo un marketplace sino que además del motor de búsqueda es un hub para crear comunidad. Por otro lado, reducen mucho el tiempo del usuario pensando qué se van a comprar.
Gesino: Algo interesante es que una vez que el usuario elige las prendas para su estilo, realiza una sola compra. Si seleccionó un buzo de una marca, un pantalón de otra y una campera de una tercera, el proceso de compra es uno solo, lo que hace más sencilla la experiencia para el usuario. Después nosotros distribuímos los pagos entre las marcas y listo. Entonces, el usuario tiene una mejor experiencia y las marcas realizan ventas de forma más veloz.
- ¿Qué repercusiones tuvieron de las marcas que se sumaron?
- Armentano: Les encanta porque no hay una solución así en el mercado. Porque hay agrupadores de marcas pero que no tienen IA para poder ir más allá y que te asista y disminuya el tiempo de búsqueda.
- ¿No habría una fricción por aparecer entre muchas marcas?
Gesino: No, porque ahí es donde juegan los estilos de las personas. Si a una persona le gustan las marcas más grandes y que están en los shoppings, por ejemplo, difícilmente le va a aparecer una marca emergente. Y viceversa es lo mismo. Lo mismo con los precios. Un usuario puede poner en la plataforma que cuenta con determinado presupuesto y tiene tal estilo, y van a aparecer prendas asociadas a eso.
- ¿El modelo de negocio para ustedes es por comisiones?
Armentano: Sí, pero para las marcas. El usuario accede gratis y no paga comisiones. Nosotros damos el espacio a las marcas y cobramos un fee por transacción hecha.
El negocio de la moda
Según cuentan los fundadores de Wearly, el tamaño total del negocio de la moda en Latinoamérica es de 120 mil millones de dólares. De ese total, la Argentina mueve 4 mil millones aproximadamente y el objetivo de la compañía es acaparar el 1% en esta primera etapa.
“Es una industria enorme que creció mucho con el fast fashion. Antes la gente compraba menos ropa y ahora lo hace de forma más habitual. Pero eso provoca que se abrumen rápidamente, como decíamos antes, por la cantidad de opciones”, remarca Gesino.
Con la plataforma ya desarrollada y realizando los testeos finales, Wearly cumple con uno de los requisitos fundamentales para los inversores: tener un producto funcionando. Por ese motivo, Armentano y Gesino están cerrando una primera ronda de 500 mil dólares para impulsar el crecimiento.
- ¿Creen que pueden escalar el producto a la región?
Armentano: Es el objetivo. Hay mercados muy grandes como México y Colombia donde no hay este tipo de soluciones. Sí el típico marketplace pero no con IA ni que personalice los estilos de cada usuario. Hay mucho mercado para agrandar. Hoy estamos enfocados en esta primera etapa pero la meta es poder expandirnos.