Founder Friday: Cómo usamos los datos en ThirdLove, con Heidi Zak


Como empresa #ByWomenForWomen, nos encanta celebrar las marcas lideradas por compañeras fundadoras. Nuestra nueva serie, Founder Friday, es una oportunidad para conocer a algunas de estas mujeres destacadas, ¡incluida nuestra propia Heidi Zak!

Si hay algo que he aprendido al iniciar ThirdLove, es que tengo que concentrarme en resolver un problema para nuestro cliente mientras creamos una mejor experiencia para el cliente que la que se ofrece actualmente.


No siempre podemos resolver esos problemas simplemente confiando en lo que pensamos o sentimos. Mi instinto es importante, pero no siempre es correcto. Entonces, usamos datos para informar cualquier decisión que tomemos, desde las imágenes que usamos en campañas de marketing hasta los colores que ofrecemos en nuevas líneas de productos.

Cuando comenzamos ThirdLove, armamos grupos focales con cientos de mujeres en San Francisco que vinieron a nuestra oficina, se probaron prototipos de sostenes y compartieron sus experiencias con nosotros.


A partir de estos primeros grupos focales, pudimos desarrollar un algoritmo que emparejaba a cada mujer con el tamaño que mejor se adaptaba a ellas. Notamos que muchas de las mujeres en nuestros grupos focales estaban entre tamaños de copa, ya que el algoritmo se estaba confundiendo sobre si aumentar o reducir el tamaño de la copa. Encontramos nuestro problema. Entonces, creamos el tamaño de media taza.

Cuando les pedimos a todas las mujeres que habían sido 'intermedias' que regresaran a la oficina y probaran nuestras nuevas medias tallas, sus reacciones fueron asombrosas. Pude ver cómo se iluminaban sus caras porque finalmente habían encontrado un sostén que realmente les quedaba por primera vez en su vida. Ese fue el momento en que realmente se encendió la bombilla y nos dimos cuenta de que si solo escuchábamos al cliente y nos concentramos en crear mejores productos para resolver su problema, tendríamos éxito.


A medida que crecemos, seguimos recopilando datos sobre las necesidades y problemas de nuestros clientes a través de Fit Finder . Más de 13 millones de mujeres han completado el cuestionario en línea hasta la fecha, y eso nos proporciona más de 600 millones de puntos de datos que seguimos utilizando para el desarrollo de productos.

Es realmente un proceso asombroso cuando lo desglosas. Una clienta nos cuenta sobre los problemas de ajuste que tiene con sus sostenes actuales en un cuestionario en línea que toma alrededor de 60 segundos. Al final, podemos recomendarle una talla y un estilo en función de sus respuestas a las preguntas sobre la forma de los senos, la marca actual del sujetador, en qué gancho usa ese sujetador y más. Esa información también vuelve a nuestro equipo de producto, y siempre estamos buscando agregar nuevas preguntas para resolver problemas que quizás no hayamos considerado en los primeros días.


Tampoco dejamos que los datos devueltos queden sin explotar. En cambio, usamos esa información para mejorar futuras iteraciones de productos. Observamos si un estilo determinado, o un tamaño determinado en un estilo, tiene una tasa de retorno superior a la media. Por ejemplo, cuando lanzamos nuestro sostén clásico sin tirantes, notamos una tasa de retorno superior al promedio para las mujeres que habían comprado el sostén en tallas de copa más pequeñas. Nos dimos cuenta de que había un problema de diseño para las mujeres en un cierto rango de tallas que debía abordarse, así que volvimos y rediseñamos completamente el sostén. Unos meses más tarde, los tamaños volvieron a estar en nuestro sitio y ahora reciben reseñas de 5 estrellas.

lo que hay en el sujetador de la camisa

Cuando ve que nuestros datos tienen un impacto directo en la felicidad de un cliente, realmente muestra que el uso de datos no es frío ni impersonal. Es la mejor manera de conocer a nuestros clientes y descubrir cómo podemos darles exactamente lo que quieren: un sostén que se ajuste perfectamente.